広告運用をしていく上で、最終目標の一つがコンバージョン数を増やすことです。
しかし、コンバージョンを増やすために、何をすればいいのかわからない、広告運用にかける時間が足りないとお悩みの方もいるでしょう。
そんな時に役立つのがGoogleの入札機能であるコンバージョン数の最大化です。この機能を使えばGoogleのAIがコンバージョン獲得の可能性が高いユーザーに広告を表示するよう、入札単価を自動的に調整してくれます。
この記事では、Google広告のコンバージョン数の最大化について、その仕組みやメリット・デメリット、設定方法などをわかりやすく解説します。 わかりやすく丁寧に説明していきますので、ぜひ最後まで読んでみてください。
【この記事でわかること】
目次
コンバージョン数の最大化とは、機械学習により自動で入札単価を調整してくれる、Googleの自動入札機能のことです。
過去のデータや、ユーザーの検索履歴、使用デバイスなど様々な情報を瞬時に分析し、コンバージョンに繋がりそうなユーザーを狙い撃ちして広告を表示してくれます。設定した1日の予算を最大限活用して、より多くのコンバージョンを獲得することを目的としています。
うまく活用すれば、手動で一つ一つキーワードの入札単価を調整する手間が省け、効率的な広告運用が可能になります。初めて広告運用する方や運用にあまり時間をかけられない方にもおすすめの機能です。
参考：Google広告 「コンバージョン数の最大化」による入札について
コンバージョン数の最大化は、Googleの機械学習を用いて、コンバージョン獲得に最適な入札単価を自動的に算出する仕組みです。
鍵となるのは、過去のキャンペーンのデータとオークション時のリアルタイムの状況です。Google広告は、過去のコンバージョンデータはもちろん、ユーザーの検索語句、所在地、デバイス、曜日や時間帯といった様々な情報を常に収集しています。これらの情報を機械学習が分析し、どのようなユーザーがコンバージョンに至りやすいかのパターンを学習します。
さらに、広告オークションが発生するたびに、そのユーザーがコンバージョンする可能性をリアルタイムで予測。可能性が高いと判断すれば、入札単価を上げて積極的に広告を表示し、逆に可能性が低いと判断すれば、入札を控えるように調整します。この一連の流れを、すべて自動で行うため、運用者の手間を大幅に削減できます。
参考：Google広告 「コンバージョン数の最大化」による入札について
Google広告のコンバージョン数の最大化には、運用を効率化し、成果を向上させるための大きなメリットが2つあります。
それぞれ詳しく解説します。
予算内でコンバージョンを最大化できる点が、コンバージョン数の最大化の最大の強みです。 広告運用において、予算管理は非常に重要な課題です。手動で入札単価を調整していると、想定以上にクリックされて予算を超過してしまったり、逆に予算を消化しきれずに機会損失を招いてしまったりするケースも少なくありません。
しかし、コンバージョン数の最大化なら、Googleの機械学習が設定された1日の予算を最大限活用し、その範囲内で最も効果的にコンバージョンを獲得できる入札単価を自動で判断します。さらに、コンバージョン単価（CPA）の目標設定も可能なため、平均コンバージョン単価を維持しながら運用することも可能です。 平均コンバージョン単価を維持できれば、無駄な広告費を抑えつつ、効率的にコンバージョンを増やすことができるでしょう。
入札にかかる工数を大幅に削減できることも、コンバージョン数の最大化の大きなメリットです。 Google広告の運用において、キーワードごとの入札単価調整は、非常に手間と時間がかかる作業であり、運用担当者の大きな負担となっています。特に、多数のキーワードを管理している場合、その作業量は膨大になります。
しかし、コンバージョン数の最大化を利用すれば、この煩雑な入札管理をすべてGoogleの機械学習に任せることができます。そのため、運用担当者は入札単価調整から解放され、これまで多くの時間を費やしていた分のリソースを、より戦略的でクリエイティブな業務に集中投下できるようになります。 例えば、広告文やクリエイティブの改善、ランディングページの最適化、さらには新しい広告フォーマットのテストや、後回しになっていた別の集客施策の実行など、より成果に直結する業務に注力できるでしょう。
特に、少人数で運用を担当している場合や、他の業務と兼任している場合、この工数削減は非常に大きなメリットとなるでしょう。 コンバージョン数の最大化は、広告運用の効率化を実現し、本業への集中を強力にサポートしてくれる戦略と言えます。
便利なコンバージョン数の最大化ですが、以下のようにいくつか注意すべきデメリットも存在します。
ここでは、代表的な3つのデメリットについて解説します。
コンバージョン数の最大化は、Googleの機械学習を用いた自動入札機能であり、最適な運用には一定の学習期間が必要です。学習期間中（通常2～3週間程度）は、コンバージョン数が一時的に減少したり、クリック単価が上昇したりするなど、パフォーマンスが不安定になりがちです。 この期間は、機械学習が最適な入札単価を判断するための試行錯誤を繰り返しているためです。
しかし設定を変更すると学習がリセットされて最適化が遅れるため、学習期間中は頻繁な設定変更を避けてデータ収集に専念することが重要です。特に、広告運用開始直後で過去のコンバージョンデータが少ない場合（目安：過去30日間で30件未満）は、学習に時間がかかる傾向があります。
コンバージョン数の最大化は、導入後すぐに成果が出るわけではなく、効果発揮までに時間を要することを理解しておきましょう。 学習期間中は、一時的なパフォーマンスの低下に動じず、中長期的な視点で運用することが重要です。
コンバージョン数の最大化では、設定した1日の予算を使い切るように、コンバージョン獲得のために最適化された入札をします。 そのため、競合が多いキーワードで、特にコンバージョン見込みの高いユーザーへの入札が集中すると、クリック単価が急激に高騰する可能性があります。
クリック単価の高騰は、広告費全体の増加に直結します。また、想定以上に早く1日の予算を消費しきると、広告の表示機会の損失にもつながり、その結果、コンバージョン数の減少を招くリスクもあります。手動で入札単価を調整していた時よりも、クリック単価が高騰し、広告の費用対効果が下がるケースもあるため注意が必要です。
定期的にクリック単価や予算の消化状況をチェックし、状況に応じてキーワードの見直しや、他の入札戦略への変更を検討することも重要です。
コンバージョン数の最大化は、デバイス（PC、スマホ、タブレット）ごとの調整はできますが、地域、時間帯、ユーザー属性といった詳細なターゲティングに基づく入札単価の調整はできません。
そのため、特定の地域や時間帯に広告を集中させたい場合、特定のユーザー層に絞りたい場合、特定のWebサイトにのみ広告を出したい場合には不向きです。これらを詳細に調整したい場合は、「手動入札」や「目標コンバージョン単価」といった別の入札戦略を選ぶ必要があります。
コンバージョン数を最優先にするためにはコンバージョン数の最大化は有効な戦略ですが、詳細なターゲティングはGoogleの機械学習に任せることになります。自社の目標に合わせて最適な入札戦略を選びましょう。
参考：Google広告 「コンバージョン数の最大化」による入札について
運用の効率化と成果向上に効果的なコンバージョン数の最大化は、以下のタイミングでの設定がおすすめです。
コンバージョン数の最大化を設定すれば、これまで入札管理にかけていた工数を大幅に削減できます。その分空いたリソースを使って、広告クリエイティブの改善、ランディングページの最適化、新しい広告施策の企画・実行など、より戦略的で成果に直結する業務に集中できるようになります。
さらに、コンバージョン数の最大化は機械学習に基づいているため、ある程度のコンバージョンデータが蓄積されていることが効果を発揮するための重要な条件となります。具体的には、過去30日間で少なくとも30件以上、できれば50件以上のコンバージョンが発生しているキャンペーンが理想的です。
十分なデータがある状態で導入すれば、機械学習の精度が向上します。例えば、コンバージョン数の最大化導入前後のコンバージョン率を比較して、削減できた工数でどの程度クリエイティブ改善に時間を充てられたかなどを分析することで、費用対効果を具体的に検証できます。
コンバージョン数の最大化は、適切に活用することで、その効果をさらに高めることができます。ここでは、より上手に活用するための3つの方法を紹介します。
それぞれ詳しく解説します。
マイクロコンバージョンとは、商品購入などの最終コンバージョンに至るまでの中間目標となるユーザー行動を指します。例えば、「商品詳細ページの閲覧」「カート追加」「資料請求」「無料トライアル申し込み」などが該当します。
これらをGoogle広告のコンバージョンとして計測することで、コンバージョン数の最大化の精度を高められます。 最終コンバージョンに至らなかったユーザーの行動も学習材料となるため、より確度の高いユーザーへの入札を強化し、効率的にコンバージョン獲得を目指せるようになります。
「カート追加」や「無料トライアル申し込み」など最終コンバージョンに繋がる可能性の高い、意味のある行動をマイクロコンバージョンに設定しましょう。 適切なマイクロコンバージョン設定により、コンバージョン数の最大化の効果を最大限引き出せます。
コンバージョン数の最大化の効果をさらに引き出すためには、インテントマッチの活用が効果的です。インテントマッチとは、ユーザーの検索意図(インテント)を機械学習が解釈し、それに基づいて最適な広告を表示する、Google広告のキーワードマッチング機能です。
従来のマッチタイプでは、登録したキーワードと検索語句がどの程度一致するかによって広告表示の有無が判断されていました。しかし、インテントマッチでは、検索語句の一致にかかわらずユーザーの検索意図が同じ、あるいは関連すると判断されれば、広告が表示される可能性がある仕組み。そのため、より幅広いユーザーへアプローチできます。
例えば、過去にコンバージョンしたユーザーの検索語句データを基に、コンバージョン数の最大化で学習された機械学習は、インテントマッチで潜在的な見込み客を判別します。このインテントマッチの機能を活用することで、従来のキーワード一致ではリーチできなかった、コンバージョン確度の高い潜在顧客へのアプローチが可能となります。
コンバージョン数の最大化とインテントマッチを組み合わせることで、より広範囲のターゲティングを実現し、コンバージョン数のさらなる増加が期待できるでしょう。
参照：Google広告 インテント マッチでスマート自動入札キャンペーンを促進する
コンバージョン数の最大化を効果的に活用するためには、インプレッションシェア損失率（予算）を極力なくすことが重要です。 インプレッションシェア損失率（予算）とは、1日の予算不足が原因で、表示機会を逃した広告の割合を示す指標です。 この数値が高いほど、予算不足によって広告が強制的に配信停止した回数が多いことを意味します。
コンバージョン数の最大化は、設定した予算を使い切るように入札を最適化する仕組みです。そのため予算が不足していると、機械学習が最適な入札を行えず、コンバージョン機会を損失してしまいます。
インプレッションシェア損失率（予算）を確認し、数値が0%より大きい場合は、予算の増額を検討しましょう。 また、キーワードや広告文の見直しを行い、無駄な広告に予算配分されないよう調整することも大切です。
予算を適切に管理し、インプレッションシェア損失率（予算）を限りなく0%に近づけることが、コンバージョン数の最大化の効果を最大限に引き出すための鍵となります。
コンバージョン数の最大化は、Google広告の管理画面から簡単に設定できます。具体的な手順は以下の通りです。
以上で、コンバージョン数の最大化の設定は完了です。設定変更後、機械学習による最適化が開始されます。最初はデータ収集期間となるため、パフォーマンスが安定するまで数日～数週間程度、様子を見るようにしてください。
Google広告には、コンバージョン数の最大化のほかにも、入札戦略があります。ここでは、コンバージョン数の最大化と他の入札戦略の違いを解説します。
まずは、一覧表でそれぞれの違いを確認しましょう。
| 入札戦略 | 概要 | 目的 | メリット | デメリット |
| コンバージョン数の最大化 | 予算内でコンバージョン数を最大化するよう自動で入札単価を調整 | コンバージョン数の最大化 | ・予算内で最大限のコンバージョンを獲得できる・入札調整の手間を削減できる | ・クリック単価が高騰する可能性がある・学習期間が必要 |
| 目標コンバージョン単価（CPA） | 指定した目標コンバージョン単価以内でコンバージョン数を最大化するために自動調整 | コンバージョン単価の最適化 | コンバージョン単価をコントロールしやすい | コンバージョン数が少なくなる可能性がある |
| 目標広告費用対効果（ROAS） | 指定した広告費用対効果（ROAS）を達成しながら、コンバージョン値を最大化するよう自動で入札単価を調整 | 広告費用対効果の最適化 | 費用対効果を重視した運用が可能、収益性の向上が期待できる | ・コンバージョン数が少なくなる可能性がある・適切なROAS目標の設定が必要 |
| コンバージョン値の最大化 | 予算内でコンバージョン値の合計を最大化するよう自動で入札単価を調整 | コンバージョン値（収益）の最大化 | 収益性の高いコンバージョンを重視できる | ・コンバージョン単価が高くなる可能性がある・商品ごとに価値の設定が必要 |
| クリック数の最大化 | 予算内でクリック数を最大化するよう自動で入札単価を調整 | ・Webサイトへのトラフィック増加・ブランド認知度向上 | 設定が簡単、短期間で多くのユーザーをWebサイトに誘導できる | コンバージョンに繋がらないクリックが発生する可能性がある |
| 個別クリック単価制 | キーワードごとに上限クリック単価を手動で設定 | ・入札単価の細かなコントロール・特定のキーワードの強化 | ・キーワードごとに入札単価を細かくコントロールできる・予算の配分を調整しやすい | ・運用に手間や時間がかかる・成果を出すには経験と知識が必要 |
さらに詳しく、違いを解説します。
「コンバージョン数の最大化」と「目標コンバージョン単価」は、どちらもコンバージョンを重視した自動入札戦略ですが、その目的と動作が異なります。
コンバージョン数の最大化は、設定した予算内でできるだけ多くのコンバージョンを獲得することを目的としています。一方、目標コンバージョン単価は、指定したコンバージョン単価（CPA）を維持しながら、できるだけ多くのコンバージョンを獲得することを目的としています。そのため、予算の無駄な消化を防ぐことが可能です。
コンバージョン数の最大化はコンバージョン数を最優先するのに対し、目標コンバージョン単価は設定したCPAを維持することを優先します。あまりにも低いコンバージョン単価を設定することで、入札に競り負け、広告の配信量が減る可能性があります。
結果的にコンバージョン数が少なくなる場合があります。コンバージョン数を重視するか、CPAを重視するか、目的に応じて使い分けることが重要です。
「コンバージョン数の最大化」と「コンバージョン値の最大化」は、どちらもコンバージョンを重視した自動入札戦略ですが、最適化の対象が異なります。
コンバージョン数の最大化は、コンバージョンの数を最大化することを目的としています。一方、コンバージョン値の最大化は、コンバージョンの価値の合計を最大化することを目的としています。
例えば、1万円の商品Aと5万円の商品Bがある場合、コンバージョン数の最大化では、どちらも1コンバージョンとしてカウントされますが、コンバージョン値の最大化では、商品Bのコンバージョンをより重視します。
そのため、コンバージョン値の最大化を利用するには、商品ごとに価値を設定しておく必要があります。収益性を重視する場合はコンバージョン値の最大化、コンバージョン数を重視する場合はコンバージョン数の最大化を選択すると良いでしょう。
「コンバージョン数の最大化」と「クリック数の最大化」は、最適化の対象が異なります。コンバージョン数の最大化は、設定した予算内でコンバージョン数を最大限に増やすことを目的とします。一方、クリック数の最大化は、設定した予算内でWebサイトへの流入数（クリック数）を最大限に増やすことを目的としています。
クリック数の最大化は、予算内で可能な限り多くのクリックを獲得するよう、入札単価を自動的に調整する機能です。Webサイトへのトラフィックを効率的に増やせるため、特に、ブランド認知度向上や、キャンペーン初期段階でのデータ収集などに効果的です。一方、コンバージョンに繋がりにくいユーザーからのクリックも増える可能性があるデメリットもあります。
使い分けとしては、コンバージョン獲得が最優先目標の場合はコンバージョン数の最大化、Webサイトへの集客を重視する場合はクリック数の最大化を選択すると良いでしょう。 また、最初はクリック数の最大化でデータ収集を行い、その後コンバージョン数の最大化に切り替える方法も有効です。
コンバージョン数の最大化は、Googleの機械学習を活用し、設定した予算内でコンバージョン数を最大化するように入札単価を自動調整してくれる便利な機能です。特に、入札調整の手間を削減しながら、効率的にコンバージョンを増やしたい方におすすめです。
学習期間中はパフォーマンスが安定しなかったり、クリック単価が高騰するリスクがあったりと、注意すべき点も存在します。しかし、これらを理解し、適切に対処することで、コンバージョン数の最大化はビジネスの成長を加速させる心強い味方となります。 また、効果的に活用するためには、マイクロコンバージョンの設定やインプレッションシェア損失率（予算）の改善なども重要です。
本記事で解説した内容を参考に、コンバージョン数の最大化を戦略的に活用し、広告運用の成果を飛躍的に向上させましょう。
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