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Google の​ AI が​実現する​広告運用​「Power Pack」で​顧客接点を​最大化:Google Marketing Live 2025

久保寺 佑季

Social Module

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Google の AI が実現する広告運用「Power Pack」で顧客接点を最大化:Google Marketing Live 2025

生活者が​商品や​サービスを​購入するまでの​行動パターンは、​画一的ではなく​個別化が​進んでいます。​それに​伴い​検索の​方​法もさまざま広がっていきました。​Google では、​こうした​ユーザーの​期待に​応え、​より​個々人に​とって​価値の​ある​情報を​提供する​ために、​AI 技術を​取り​入れ、​広告製品の​革新を​続けています。

米 Google Marketing Live 2025 にて、​検索広告の​責任者である​ヴィディヤ・スリニヴァサン​(VP and General Manager of Ads and Commerce)は​「Google 検索は、​単なる​情報提供を​超えて​知性を​深める​場へと​進化している」と​言及しました。

Google 検索は​ AI に​よって、​検索の​背景に​ある​意図まで​深く​理解できるようになりました。​これに​より、​人々は​思ったままに​自然な​言葉で​情報を​検索できるようになっています。​画像検索や​チャットでの​検索など、​検索の​あり方も​広がっています。​AI の​進化に​よって、​検索と​いう​体験が​より​パーソナライズされた​もの​へ​変わろうと​しているのです。

このような​方​法で​情報を​探し、​選び取るようになっている​生活者に​合わせて、​企業と​しても​ AI を​活かしきる​広告運用が​さらに​重要に​なっています。​そこで、​Google Japan が​提案するのが​「Power Pack」です。

AI 時代の​今後の​広告運用​「Power Pack」

Power Pack は、​検索広告、​P-MAX キャンペーン​(以下、​P-MAX)、​そして​デマンド ジェネレーション キャンペーン​(以下、​Demand Gen)と​いう、​3 つの​ソリューションを​掛け合わせた​広告運用を​指します。

Power Pack は、検索広告、P-MAX キャンペーン、デマンド ジェネレーション キャンペーン、という 3 つのソリューションを掛け合わせた広告運用を指します。

単に​ 3 つの​製品を​使うだけの​ように​聞こえるかもしれませんが、​ポイントは、​Google エコシステムの​持つ、​広く​深い​ユーザーインサイトや​シグナルから、​AI が​ 3 つの​サービスを​横断して​学習し、​最適化できると​いう​ことです。

以下では、​検索広告、​P-MAX、​Demand Gen それぞれに​ついて、​近年の​進化や​ Power Pack に​おいて​果たす役割を​解説します。

検索広告:クエリの​背景に​ある​「意図」まで​理解できるように

Power Pack の​ 1 つ目として​紹介する​検索広告は、​大規模言語モデル​(LLM)の​発展で​大きく​進化してきました。

従来の​検索広告は、​ユーザーが​「何を」検索しているかに​応じて、​関連する​広告を​表示していました。​しかし​ LLM の​発展に​伴い​現在では、​人々が​「なぜ」​検索しているかと​いう​意図​(インテント)まで​理解できるようになっています。​「インテント マッチ」の​精度が​向上したのも、​この​ためです。

これに​より、​マーケターが​設定した​キーワードを​含まなくとも、​関連する​幅広い​意図に​広告を​配信する​インテント マッチと、​入札価格も​自動で​最適化する​「スマート​自動入札」が​運用の​中心と​なっています。

最近では、​新しい​キーワードを​追加する​際に、​100% インテント マッチで​設定、​運用する​アカウントも​増えています。

今後も、​検索量は​増え、​クエリは​多様化していく​ことが​予想できます。​これに​対応する​新機能が​「検索キャンペーン向け AI 最大化設定」です。​検索キャンペーンの​パフォーマンスを​強化する​新しい​設定項目で、​これを​有効に​すると、​キーワードだけでなく​マーケターが​設定した​ Web サイトや​アセット情報も​学習しながら、​より​関連した​クエリに​対して​広告を​配信できるようになります。

広告と​検索内容の​関連性が​高まるだけでなく、​最適な​ランディングページへの​誘導も​可能です。​キーワード設定のみの​運用では​発見できなかった​予想外の​クエリに​対して​広告を​届け、​成果が​期待できるのです。

P-MAX:チャネルを​横断して​配信を​最適化

次に​ P-MAX は、​Google 検索結果​面に​加えて、​YouTube、​Discover、​マップなど、​Google の​さまざまな​配信面に​広告を​配信できる​ツールです。

日本では​ 2021 年に​提供を​開始すると、​AI の​発展とともに​配信の​精度も​向上。​2024 年の​ 1 年間だけでも​ 90 以上の​改良を​通じて、​P-MAX を​活用している​企業全体の​コンバージョン数と​コンバージョン値が​ 10% 以上​向上しました​(*1)。

P-MAX は、​特定の​キーワードを​指定して​運用する​ものでは​ありません。​ユーザーの​検索行動や​ Web 上での​行動に​基づいて​自動的に​広告配信を​最適化します。​その​ため、​設定した​キーワードベースの​運用では​捉えられていなかった​検索クエリにも​広告を​広く​届ける​ことが​可能です。​P-MAX を​通じて、​従来想定できていなかった​新たな​顧客需要の​獲得が​増えているのです。

P-MAX は特定のキーワードを指定して運用するものではなく、ユーザーの検索行動や Web 上での行動に基づいて自動的に広告配信を最適化する。そのため、設定したキーワードベースの運用では捉えられていなかった検索クエリにも広告を広く届けることが可能となる。P-MAX を通じて、従来想定できていなかった新たな顧客需要の獲得が増えている。たとえば、ある旅行会社では「トレッキングシューズ サイズ感」というユーザーの検索から、旅行ツアーの予約に至ったケースがあった。

た​とえば​ある​旅行会社では​『トレッキングシューズ サイズ感』と​いう​ユーザーの​検索から、​旅行ツアーの​予約に​至った​ケースが​ありました。​これは、​私たちも​当初想定していなかった​成果でした。

Demand Gen:検索面以外も​横断

Power Pack の​ 3 つ目が、​2023 年に​リリースした​ Demand Gen です。​強みと​して、​配信面、​オーディエンス、​フォーマットの​ 3​ つが​挙げられます。

まず​配信面に​ついて。​YouTube、​Discover、​Gmail など​視覚的な​広告面を​使い、​AI が​最適な​ユーザーに​広告を​表示する​ことで、​ブランド認知から​コンバージ​ョンまでを​促します。​最近​追加した​ディスプレイネットワークに​加えて、​今後は​ Google マップ へも​配信面を​広げていく​予定です(*2)。

Google の​幅広い​広告面に​配信すると​いう​点で、​P-MAX と​ Demand Gen は​同じように​思えるかもしれません。​ただし、​検索結果​面を​配信先に​含む P-MAX は、​前述の​とおり、​ユーザーの​検索行動シグナルや​広告主の​キャンペーン情報を​組み合わせて、​設定した​コンバージョンポイントに​対して​広告配信を​最適化します。​その​ため、​特に​検索結果​面で​強みを​発揮する​傾向に​あります。​一方の​ Demand Gen は、​検索以外の​配信面を​カバーできる​ため、​Google エコシステム全体で​広告配信を​最適化するには、​これらを​組み合わせて​使う​ことが​効果的です。

また​ Demand Gen の​オーディエンスに​関する​強みは、​検索行動を​起こしていない​ものの、​Google の​エコシステム内に​いる​ユーザーと​効率的に​接点を​持てる​ことです。​たとえば、​ YouTube 認知施策の​オーディエンスリストを​活用して​認知から​獲得までの​一気​通貫した​マーケティング設計を​したり、​リマーケティングや​オーディエンスの​拡張で​効率と​ボリュームを​同時に​追求する​ことも​できます。

そして​柔軟な​フォーマットへの​対応も、​Demand Gen の​強みです。​横型や​スクエアは​もちろん、​縦型、​UGC コンテンツなどさまざまな​動画フォーマットを​配信面ごとに​試し、​運用しながら​動画広告の​パフォーマンスを​最大化できます。

こうした​強みを​持った​ Demand Gen は、​大きく​ 2 つの​使い方が​可能です。

1​ つは​送客。​特定の​情報を​積極的に​検索しているわけではない​潜在顧客層に​対しても、​YouTube や​ Discover など​ Google の​エコシステムの​データを​用いて​アプローチし、​コンバージ​ョンを​後押しできるのです。

そして​もう​ 1​ つが、​獲得です。​送客目的の​運用では、​クリックなどを​コンバージョンポイントに​設定する​ことになりますが、​検索広告や​ P-MAX と​同じく、​購入や​見積もり請求と​いったより​深い​コンバージョンポイントで​運用する​ことで、​検索以外の​配信面を​カバーして​効率的な​獲得を​最大化できます。

Power Pack を​掛け合わせて​切れ目ない​顧客接点を

Power Pack の​検索広告、​P-MAX、​Demand Gen を、​同じ​ Google 広告アカウント内で​同じ​コンバージョンアクションを​最適化対象に​設定する​ことで、​AI が​キャンペーンや​配信面の​垣根を​越えて​相互に​学習し、​アカウント全体の​パフォーマンスを​最大化できます。

Google が​捉える​ユーザーの​インサイトや​シグナルに、​広告主の​アセット、​そして​最先端の​ AI を​組み合わせる​ことで、​複雑化した​情報探索行動や​購買行動に​最適化した​メッセージを​届けられるようになります。​これに​より、​マーケティングの​最終目標に​直結する​効果的な​広告投資が​可能に​なり、​ビジネス成長に​貢献できるようになるのです。

Contributor:大河 文​(ヘッド オブ パフォーマンス)​/守川 美来 ​(パフォーマンスソリューション担当)​/大越 明日成 ​(パフォーマンスソリューション担当)

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久保寺 佑季

ヘッド オブ パフォーマンス & アプリ ソリューションズ

出典 (2)

*1: Google Internal Data, 2024

*2: 2025 年 8 月現在クローズドベータ版

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