P-MAX のチャネル パフォーマンスを効果的に把握するには、全体的な成果と個々のチャネルの分析情報の両方を考慮することが重要です。P-MAX は、主要なコンバージョン目標を重視しながら、キャンペーンの成果をリアルタイムで最大化するためにチャネル全体で動的に最適化されるため、このアプローチが必要となります。
この記事では、キャンペーン単位のパフォーマンスを中心に、チャネル レポートで確認される可能性のある他のシナリオについても説明します。結果を最適化するには、組み合わせレポートを定期的にモニタリングして、成果の高いアセットを見つけ、利用可能な場合は、検索語句レポートを使ってキーワードを絞り込みます。また、チャネルのパフォーマンスをビジネス目標に合わせて調整するための実用的な手順も提案されます。
このページの内容
- 特定のチャネルにまったく配信されていないか、配信数が少ない
- P-MAX キャンペーンで「商品データを使用する広告」をショッピングに配信する割合が低い
- 特定のチャネルの投資収益率（ROI）が予想よりも低い
- 無効なトラフィックに関する懸念とディスプレイでの費用の増加
- エンゲージ ビュー コンバージョン（EVC）の過大評価が原因で YouTube での費用の割合が高い
- 検索への投資が予想よりも少ない
- 主に検索に投資されており、他のチャネルには最小限に抑えられている
考えられるシナリオと対処方法
特定のチャネルにまったく配信されていないか、配信数が少ない
チャネル パフォーマンス レポートの [ステータス] 列を使って、特定のチャネルの対象条件に影響している可能性のある問題を特定しますまた、カスタマー マッチ リストやリマーケティング データなどの強力なオーディエンス シグナルを指定して、キャンペーンのインテント マッチのロジックを誘導します。
問題がない場合、他のチャネルの方が高い費用対効果が得られるため、このチャネルで配信されていない可能性があります。P-MAX ではコンバージョン ベースのスマート自動入札のみが使用され、大幅な変更を加えた後は 2～3 週間の学習期間が必要になります。この期間中は、予算や入札単価の調整を頻繁に行わないようにしてください。AI は、費用対効果が最も高くなると予測されるインベントリにリアルタイムで入札することで、成果を高めます。P-MAX は、費用対効果が最も高くなると予測されるインベントリにリアルタイムに入札することで、チャネル全体のパフォーマンスを最大化することを目指します。つまり、予算内で最良の結果が期待できるチャネルに入札します。
特定のチャネルで顧客内シェアをさらに増やしたい場合は、チャンネルのパフォーマンスを高めるための最適化のヒントを参考にすることをおすすめします。これらの推奨事項は、特定のチャネルにより多くの費用を投下することを保証するものではありませんが、その可能性を最大限に高めることができます。
P-MAX キャンペーンで「商品データを使用する広告」をショッピングに配信する割合が低い
一般的に、特定のインベントリ タイプで費用が発生していない場合は、その時点で P-MAX が他のインベントリ ソースでより多くの価値を生み出すことができていることを意味します。ただし、ショッピング インベントリでの顧客内シェアが低下している場合、以下のような問題が発生しているかベスト プラクティスが実施されていない可能性もあります。
- 商品フィードの問題: チャネル パフォーマンス レポートの [ステータス] 列を使用して、ショッピング広告の表示に影響している可能性のある問題を特定します。
- 標準ショッピング キャンペーンに同じ商品アイテムが含まれている: P-MAX キャンペーンと標準ショッピング キャンペーンの両方を運用していて、同じ商品アイテムが含まれている場合、それらの商品が他のキャンペーンで表示されているため、P-MAX キャンペーンがショッピングに配信されていないか、配信数が少なくなっている可能性があります。
- ベスト プラクティスが実施されていない: アセットの充実度が低い、中程度である場合、広告のリーチが制限されることがあります。15 個の広告見出し、4 個の長い広告見出し、5 個の説明文、20 個の画像、5 個の動画を指定して、広告アセットの充実度「非常に高い」を目指しましょう。広告がプレーン テキストとして表示されないように、YouTube 検索の画像にテキスト オーバーレイを使用することは避けてください。詳しくは、チャネルでのパフォーマンスを高めるための最適化のヒントをご覧ください。
- ショッピング インベントリの制約: ショッピング内で商品に関連する検索語句が限られている場合、P-MAX では需要の多い他のチャネルに費用がより多く割り当てられます。キャンペーンが予算による制限を受けていない場合は、前述の点がショッピングでの費用を拡大できない理由の一つとして考えられます。
上記の可能性をすべて排除した場合、単に P-MAX は現時点で他のインベントリ タイプのほうが価値を引き出す可能性が高いと見ていると考えられます。P-MAX は、費用対効果と投資収益率が最も高いコンバージョンにつながると予測されるインベントリにリアルタイムに入札することで、チャネル全体のパフォーマンスを最大化することを目指します。つまり、予算内で、特定の目標と目標値に対して最良の結果が期待できるインベントリに入札します。
特定のチャネルの投資収益率（ROI）が予想よりも低い
コンバージョン トラッキングが有効になっていることを確認し、地域ターゲティングを「所在地」に変更して、その地域に実際にいるユーザーをターゲットに設定します。チャネル パフォーマンス レポートでは、さまざまな要因により、チャネルごとに平均費用対効果（アクション単価または広告費用対効果）に違いが生じることがあります。
- 限界費用対効果の違い: P-MAX では、チャネル間で予算を割り当てる際に、限界費用対効果（追加費用 1 ドルあたりの期待増分収益）が考慮されます。つまり、P-MAX では、平均費用対効果が低いチャネルでも、限界費用対効果がより高いチャネルに予算が割り当てられることがあります。
- コンバージョン達成までの所要時間: チャネルのパフォーマンスを評価する際は、コンバージョン達成までの所要時間を考慮することが重要です。コンバージョン達成までの所要時間の影響を受けやすいチャネルもあるため、チャネル単位で費用対効果を適切に評価するには、データの期間を調整してコンバージョン達成までの所要時間の期間を除外します。コンバージョン達成までの所要時間を考慮していない場合、遅延したコンバージョンがレポートされるまで、チャネル（およびキャンペーン全体）のアクション単価は実際より高く、広告費用対効果は実際よりも低く表示されます。
- クロスチャネルの変動: キャンペーンでラストクリック アトリビューションを使用している場合、あるチャネルが他のチャネルのコンバージョン促進に重要な役割を果たしているにもかかわらず、費用対効果が低いように見えることがあります。これは、ラストクリック アトリビューション モデルでは、カスタマー ジャーニーの初期段階で貢献したチャネルの影響を十分に捉えられないことが多いためです。P-MAX でアシストされたコンバージョンの影響をより正確に把握するには、データドリブン アトリビューションを実装することをご検討ください。
P-MAX は、特定のチャネルでのパフォーマンスだけでなく、すべてのチャネルでキャンペーン全体のパフォーマンスを最大化するように設計されています。上記の要因（特に限界費用対効果）により、チャネル単位の費用対効果は誤解を招く可能性があるため、キャンペーンの全体的な費用対効果に注目することをおすすめします。
無効なトラフィックに関する懸念とディスプレイでの費用の増加
見込み顧客の発掘を目指している場合や、ファネル上流のコンバージョンの発生頻度を重視してキャンペーンを最適化している場合は、質の高いトラフィックを獲得するために、強固な測定基盤を構築することが重要です。詳しくは、質の高い見込み顧客を発掘するためのベスト プラクティスをご覧ください。
見込み顧客の発掘をビジネスモデルとしていない場合でも、購入以外のイベントを重視して最適化する場合は、このベスト プラクティスを実施してください。
過去に例のない未確認の無効なトラフィックは、Google が継続的に審査しています。広告に対する無効なトラフィック（無効なクリックやインプレッション）が抽出された場合、レポートからは自動的に除外されます。無効なトラフィックによって料金が発生することはありませんが、必要に応じてデータとして参照することは可能です。詳しくは、無効なトラフィックの管理をご覧ください。
エンゲージ ビュー コンバージョン（EVC）の過大評価が原因で YouTube での費用の割合が高い
キャンペーンの一覧を広告イベントタイプ別に分割表示すると、キャンペーンで記録されているエンゲージ ビュー コンバージョン（EVC）数を確認できます。オーディエンス シグナルを絞り込み、アカウント単位のプレースメント除外を使って、P-MAX の費用を管理します。YouTube のようにチャンネルを手動で一時停止することはできませんが、これらのツールを使用すると、望ましくないコンテンツを回避するよう AI に指示できます。
EVC の過大評価が原因で、EVC の量が多すぎると懸念される場合は、次の手順を実施できます。
- 計測期間を短くする: コンバージョン アトリビューション期間を短くすると、EVC の数が少なくなります。たとえば、1 日に設定できます。計測期間を更新する方法については、エンゲージ ビュー コンバージョンについてをご覧ください。
- ファネル後半のコンバージョンをトラッキングする: ファネル後半のコンバージョン イベント（購入など）を重視して最適化すると、ページビューなどのファネル前半のコンバージョン イベントを重視するよりも、EVC の増加が抑制される可能性があります。
Google 広告で EVC がカウントされるのはなぜですか？
動画は没入型で効果的ですが、他の広告フォーマットとは異なり、視聴者は必ずしも動画広告をその場で操作するとは限りません。多くの場合、視聴者は視聴セッション後に行動を起こします。ユーザーがすぐにアクションを起こすとは限らないため、クリック数のみに基づいて動画のもたらす価値を評価すると、著しく過小評価されることになります。Google は大規模なインクリメンタリティ調査を実施し、EVC の最適なデフォルトの計測期間（3 日間）を特定しました。これを目安に計測期間を設定できます。
検索への投資が予想よりも少ない
チャネル パフォーマンス レポートの [ステータス] 列で、検索での配信を制限している可能性のある未解決の問題がないか確認します。
配信を制限している問題が特定されなくても、チャネルでのパフォーマンスを高めるための最適化のヒントを参考に、検索での成果を高めるようキャンペーンを強化します。
P-MAX は、特定のチャネルでのパフォーマンスだけでなく、すべてのチャネルでキャンペーン全体のパフォーマンスを最大化するように設計されています。
主に検索に投資されており、他のチャネルには最小限に抑えられている
まず、チャネル パフォーマンス レポートの [ステータス] 列で、他のチャネルでの配信を制限している可能性のある未解決の問題がないか確認します。
配信を制限している問題が特定されなくても、チャネルでのパフォーマンスを高めるための最適化のヒントを参考に、検索以外のチャネルでの成果を高めるようキャンペーンを強化します。
P-MAX は、特定のチャネルでのパフォーマンスだけでなく、すべてのチャネルでキャンペーン全体のパフォーマンスを最大化するように設計されています。
