コンバージョン数またはコンバージョン値ベースのスマート自動入札戦略
スマート自動入札では、Google の機械学習テクノロジーを使ってすべての広告オークションでコンバージョン重視の最適化が行われます（オークションごとの自動入札）。機械学習により、キャンペーンをまたいで 1 秒あたり何百万もの個別の入札単価を設定できます。スマート自動入札戦略には、コンバージョン数を最大化するもの（「コンバージョン数の最大化」「目標コンバージョン単価」）とコンバージョン値を最大化するもの（「コンバージョン値の最大化」「目標広告費用対効果」）があります。
コンバージョン数の最大化: アルゴリズムにより、参照可能なコンテキスト シグナルをもとに、各オークションで得られるクリックのコンバージョン率を予測します。たとえば衣料品の小売店で、昨シーズンのアイテムを早く売り切ろうとしているとしましょう。「コンバージョン数の最大化」を使用すれば、リマーケティング リスト、時間帯、ブラウザ、OS といったシグナルをもとに各クリックのコンバージョン率が推定され、それに応じた入札単価が設定されるため、最大限のコンバージョン数を獲得しつつ効率的に予算を活用できます。
目標コンバージョン単価: アルゴリズムにより、参照可能なコンテキスト シグナルをもとに、各オークションで得られるクリックのコンバージョン率を予測します。単に最大限のコンバージョン数を獲得することだけではなく、指定したコンバージョン単価の目標値も考慮されるため、パフォーマンス目標の達成に効果的です。たとえば、コンバージョン単価が指定した目標値を下回る傾向がしばらく続くと、コンバージョン単価の平均が目標値に近付くまで入札単価が引き上げられ、その間は通常より競争の激しいコンバージョンも獲得できます。
コンバージョン値の最大化: 「コンバージョン数の最大化」との主な違いは、入札単価最適化の基準となるパフォーマンス目標が、コンバージョンの件数ではなく、コンバージョンを通して得られる価値の総和である点です。「コンバージョン値の最大化」では、参照可能なコンテキスト シグナルをもとに、各オークションで得られるクリックのコンバージョン率と期待できるコンバージョン値をアルゴリズムで予測し、それをもとに入札単価を設定します。このため、最大限のコンバージョン値を獲得しつつ効率的に予算を活用できます。
目標広告費用対効果: 「目標コンバージョン単価」との主な違いは、入札単価最適化の基準となるパフォーマンス目標が、コンバージョンの件数ではなく、コンバージョンを通して得られる価値の総和である点です。「目標広告費用対効果」では、参照可能なコンテキスト シグナルをもとに、各オークションで得られるクリックのコンバージョン率と期待できるコンバージョン値をアルゴリズムで予測します。単に最大限のコンバージョン値を獲得することだけではなく、指定した広告費用対効果の目標値も考慮されるため、パフォーマンス目標の達成に効果的です。たとえば、広告費用対効果が指定した目標値を下回る傾向がしばらく続くと、広告費用対効果の平均が目標値に近付くまでの間、入札単価が引き下げられます。
認知度ベースの入札戦略
クリック数の最大化: キャンペーンの予算の範囲内で最大限のクリック数を獲得できるよう、入札単価が上下に調整されます。設定される入札単価は全キーワード共通です。
注
クリック 1 件の価値に差がなく、単に最大限のクリック数を得ることが目的の場合は、全キーワードに共通の入札単価を予算消化ペースに応じて調整するアプローチでも、キーワードごとに入札単価を調整するのに劣らない成果を得られることがあります。「クリック数の最大化」は、このアプローチによって予算から最大限のクリック数を引き出す入札戦略です。個々のキーワードのクリック数がごく少ない場合や変動が大きい場合には、この入札戦略が特に効果的です。
目標インプレッション シェア: 入札戦略を適用したすべてのキャンペーンで、指定したインプレッション シェアの目標を達成できるよう、入札単価が設定されます。目標を設定する際は、広告の表示位置（Google 検索の検索結果ページの最上部、上部、またはページ内の任意の位置）を指定できます。
