戦略的な視点を変えるのは難しいものです。私たちはデータに基づき、因果関係や相関関係を推測して世界観を形成します。ある結果がもはや実現不可能であると認めることは、状況が変化したか、もしくは論理が正しくなかったことを意味します。どちらも居心地の良いものではありません。

本記事では多くのデータを深掘りし、私自身の従来の視点とその形成過程についてもご紹介します。

重要な注意事項：本記事では多くのデータを扱い、ある選択肢が正しい可能性が高いと示唆していますが、だからといって他の選択肢が完全に間違っているというわけではありません。

単に、データ上「負け組」とされる選択肢を選ぶ場合、ブランドが本来得るべき利益や成果を得られる確率が大幅に低くなる、ということです。

先に結論

この記事は非常に長いので、時間短縮のために私たちが実施した調査の要点（TL;DR）を先にまとめます。

私たちは2,637件のアカウントを分析し、Broad MatchとExact Matchの効果を比較する調査を実施しました。Smart BiddingとBroad Matchの密接な関係性から、Maximize ConversionsとMaximize Conversion Value（1,334件のアカウント）についても分析しました。主な発見は以下の通りです。

• 大多数のアカウントで、CPC、CTR、CPA、ROAS、コンバージョン率の全てにおいてExact MatchがBroad Matchを上回りました。
• CPAやROASなどコンバージョン重視の指標はExact Matchに軍配が上がりました。
• コンバージョン数・クリック数ともにExact Matchが優れていました。コンバージョンバリューは両マッチタイプでほぼ同等でした。
• 既にBroad Matchが好調な場合は大きな変更を加える必要はありませんが、潜在的なメリットを検証するテストは検討に値します。

• 大多数のアカウントで、CPC、CTR、CPA、ROASの全てにおいてMaximize Conversion Valueが優れた結果となりました。
• Max Conversion ValueはCPCが安価で、これは入札上限や実用的なROAS目標の影響と考えられます。
• CPAもMax Conversion Valueの方が良好で、「CPAが高いほど高価値顧客を獲得できる」という通説に疑問を投げかける結果となりました。
• データはまた、Max Conversion Valueの活用と、顧客価値やチャネルごとのコンバージョン率に基づくコンバージョンバリューの設定を推奨しています。

• 既成概念を鵜呑みにせず、自身の仮説をテストしましょう。
• コストとパフォーマンス最適化のため、アカウントや入札戦略を継続的に評価しましょう。
• Broad Matchをテストする場合は、十分な保護策を講じ、データ取得のための予算を確保した上で実施してください。

私の従来の視点

私は長年Broad Matchを強く支持し、それを批判する投稿に対しても擁護してきました。その理由は以下の通りです。

• 現実主義者として、マッチタイプという仕組み自体がかつてほど強力ではない（と考えていました）。流れに逆らうよりも、Broad Matchを最大限活用する方が理にかなっていると感じていました。
• Broad Matchは検索語句レポートでPhraseやExact Matchにも「一致」と表示されることが多く、Broad Matchで取得できるならExact Matchに余計なコストを払う理由はないと考えていました。
• Broad Matchは、Smart Biddingを選択しない限り含まれないようなオーディエンスもターゲットできるように強化されていました。

Max Conversion Valueについても強く支持していました。なぜなら広告チャネルのアルゴリズムの仕組みに合致しているからです。ただし、リード獲得型アカウントではROAS目標や顧客価値の設定が難しいため、Max Conversionsを推奨することも多々ありました。

私はDKI（動的キーワード挿入）が嫌いです。なぜなら構文が不自然になりやすく、クリエイティブのピン留めを強く推奨していました。

• DKIは、文脈に合っていなくてもキーワードを広告文に強制的に挿入します。
• DKIは定型的な広告文と組み合わされることが多く、見込み顧客に響く内容になりにくいです。

調査の詳細

データのクリーンさを担保するため、調査対象アカウントの選定には厳格な基準を設けました。

データは4つのバージョンを経て精査し、結果に自信を持てるよう徹底的に検証しました。

考慮した主なポイントは以下の通りです。

• 比較対象となる両方（BroadとExact、Max ConversionsとMax Conversion Value）を持つアカウントのみを対象としました。
• 分析開始時点で少なくとも90日間の広告費データがあるアカウント（2023年第1四半期を対象）。
• 業種や広告費規模は問わず。ただし、月間500万ドル超の広告費や、広告費ゼロ期間があるアカウントは除外しました。
• データは、どちらの施策でより多くのアカウントが好成績だったか、またその改善幅を比較しています。

Broad vs. Exact Matchの調査では、2,637件のアカウントが基準を満たしました。これらは世界中の様々な業種・広告費規模のアカウントで、1,402件は月間1万ドル超、1,235件は月間1万ドル未満の広告費でした。

Max Conversions vs. Max Conversion Valueの調査では、1,334件のアカウントが基準を満たしました。これらはtCPAやtROASの目標設定の有無が混在しています。

私たちのレスポンシブ検索広告の調査では、13,671件の広告アカウントを分析しました。

Broad MatchとExact Matchの比較

まず全体的なパフォーマンスとその向上度合いを見ていきます。Optmyzrの顧客は平均的な広告主よりも高度な運用をしている傾向があるため、全体としてアカウント構造が健全であることを前提としています。

特定の構造を強制しているわけではないため、データセットには様々なアカウント構造が混在しています。全ての比較は、同一アカウント内でのBroadとExactの比較です。

全体データ

クリック単価（CPC）について：

• 56.55%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は77.96%。
• 27.34%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は36.96%。

クリック率（CTR）について：

• 85.65%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は84%。
• 13.88%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は36%。

コンバージョン単価（CPA）について：

• 70.79%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は100.71%。
• 27.48%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は52.52%。

コンバージョンバリュー/コストについて：

• 64.12%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は122.40%。
• 19.91%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は79.87%。

広告費用対効果（ROAS）について：

• 72.52%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は113.47%。
• 26.47%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は64.71%。

コンバージョン率（CVR）について：

• 56.73%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は68.63%。
• 22.72%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は50.12%。

大多数のアカウントでExact Matchが優れたパフォーマンスを示しており、中央値の差もExact Matchが優れているユーザーでより大きくなっています。

広告費1万ドル超のアカウントの場合：

合計1,402件のアカウントが該当します。

• **76.03%**のアカウントがEXACTマッチでROASが良好。**22.54%**がBROADマッチで良好。**1.43%**は差なし。
• **74.61%**のアカウントがEXACTマッチでCPAが良好。**24.54%**がBROADマッチで良好。**0.86%**は差なし。
• **57.49%**のアカウントがEXACTマッチでCPCが良好。**29.24%**がBROADマッチで良好。**13.27%**は差なし。
• **88.23%**のアカウントがEXACTマッチでCTRが良好。**11.34%**がBROADマッチで良好。**0.43%**は差なし。
• **66.98%**のアカウントがEXACTマッチでConversion Value/Costが良好。**16.98%**がBROADマッチで良好。**16.05%**は差なし。
• **57.20%**のアカウントがEXACTマッチでConversion Rateが良好。**17.76%**がBROADマッチでROASが良好。**25.04%**は差なし。

広告費1万ドル未満のアカウントの場合：

合計1,235件のアカウントが該当します。

• **69.07%**のアカウントがEXACTマッチでROASが良好。**30.36%**がBROADマッチで良好。**0.57%**は差なし。
• **67.21%**のアカウントがEXACTマッチでCPAが良好。**30.04%**がBROADマッチで良好。**2.75%**は差なし。
• **55.71%**のアカウントがEXACTマッチでCPCが良好。**24.45%**がBROADマッチで良好。**19.84%**は差なし。
• **83.00%**のアカウントがEXACTマッチでCTRが良好。**16.44%**がBROADマッチで良好。**0.57%**は差なし。
• **61.78%**のアカウントがEXACTマッチでConversion Value/Costが良好。**23.00%**がBROADマッチで良好。**15.22%**は差なし。
• **56.36%**のアカウントがEXACTマッチでConversion Rateが良好。**27.53%**がBROADマッチでROASが良好。**16.11%**は差なし。

広告費が1万ドルを超えているか否かに関わらず、Exact Matchの方が優れているアカウントが多い結果となりました。ただし、1万ドル未満のアカウントでは、Exact Matchが優れている指標の割合がやや低下しています。

広告費は主要因ではないものの、数値に若干の影響を与えている可能性があります。

コンバージョン数や他のKPIにもデータは反映されるか？

各アカウントの変数が多いため、個々の指標の平均ボリュームは示せませんが、同一アカウント内でどちらがより高いボリュームを持っていたかは示せます。

クリック数について：

• 51.28%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は113.36%。
• 48.56%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は115.06%。

コンバージョン数について：

• 50.32%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は131.82%。
• 47.26%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は130.37%。

コンバージョンバリューについて：

• 52.09%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は158.10%。
• 47.29%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は161.27%。

コストについて：

• 49.30%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は99.37%。
• 50.36%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は104.31%。

インタラクションについて：

• 51.28%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は113.16%。
• 48.56%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は115.06%。

インプレッションについて：

• 47.11%のアカウントがEXACTでより良い結果を出し、中央値の差は111.38%。
• 52.89%のアカウントがBROADでより良い結果を出し、中央値の差は103.46%。

コストとインプレッションに関してはBroadがわずかに優れていますが、それ以外の指標ではExactが優れています。ただし、その差は大きくありません。規模感で見ると、インプレッションとコンバージョン以外はBroadよりExactが優れています。

各指標とその考察

平均CPC

Broad Matchがオークション価格でExactに負けたのは正直驚きでした。理由はいくつか考えられます。

• GoogleがBroad Matchにオークションで優遇措置を与え、割引価格になるという仮説がありました。これは誤りでしたが、このカテゴリはBroadとExactの差が比較的僅差だったことも注目点です。そのため、今でもBroadの方がCPCが良いケースがあるのも納得です。
• Broad Matchは「品質が低い」という先入観があり、入札単価を下げる人間的な要素が働くと考えていました。
• データが出るまで考慮していなかったのは、手動入札とSmart Biddingのアカウント比率です。皮肉にも、Broadの強化（例：オーディエンスの拡充）によってアルゴリズムがBroadで過剰入札し、Exactが安価な単価を拾った可能性もあります。これはあくまで推測ですが、興味深い仮説です。
• 高品質リードほど平均CPCが高くなる傾向がある（と私たちは刷り込まれています）。
• GoogleがCPCの下限価格を5～10%引き上げていたという事実は、BroadとExactのCPC差を埋めるのに十分な要因です。数年前に同じ調査をしていれば、CPCの差はもっと大きかったかもしれません。

このデータから得られる最大の教訓は（特に広告費の多寡で大きな差がないことから）、もはやBroad Matchで割安なクリックを狙うことはできない、ということです。

Broad Matchを使う場合は、投資すべきキーワードや除外すべき語句を見極めるためのデータ収集が主目的となります。

CTR（クリック率）

Broad MatchのCTRがExactより悪いのは予想通りでしょう。Broad Matchはその性質上、より多くの検索クエリに表示されるため、CTRが下がりやすい傾向があります。

CPA（コンバージョン単価）

これも「予想通り」なカテゴリですが、CTRよりも掘り下げるべき点があります。

私やOptmyzrのデータチームがデータ分析時に前提としたのは、コンバージョン指標は何かしらバイアスがかかるということです。そのため、個々のアカウント内でのパフォーマンス比較に限定し、結果を集計しました。

驚いたのは、Exactが勝者だった場合はBroadより100%良い結果を出し、Broadが勝者だった場合はExactより50%良い結果を出していた点です。

その理由として考えられるのは：

• 広告主の運用レベルが高い場合、現実的なCPA目標や予算設定ができているため、Broad Matchでも目標達成しやすい。これがBroadで好成績だったアカウントの平均50%改善に寄与していると考えられます。
• CPAは、どのコンバージョンアクションを主要・副次とするかに左右されます。このデータは2023年第1四半期（UAからGA4への移行時のコンバージョンアクション増加バグ前）ですが、移行の影響は残っています。GA4移行時に余計なコンバージョンアクションが加味されていた可能性もあります。
• アカウント内比較なので、こうしたエラーやバグも結果に織り込まれているはずです。これが数値が完全に一方的でない理由の一つです。

ROAS（広告費用対効果）

CPA同様、コンバージョン関連指標には人為的な誤差が入り込みます。しかし、CPAと異なり、この指標は明確にExact優位（広告費1万ドル未満のアカウントでも同様）です。

顧客価値やバリューベース入札の導入に消極的な傾向があると考えていたため、この結果は意外でした。

むしろ、ROASやバリューベース入札の価値を示す好例であり、Exact MatchはBroad Matchの強化要素がない分、不利な立場からの勝利と言えます。

CVR（コンバージョン率）

この指標はCTRに似ていますが、ExactがBroadに勝つのはやや意外です。その理由は：

• Broad Matchはオーディエンス要素が強く、コンバージョン率も近くなると想定されます。また、Exactの方が平均的にクリック・インタラクションが多いため、リードの母数が増え、コンバージョン率が下がると予想されます。
• コンバージョン率は広告文やランディングページに大きく依存します。両マッチタイプとも広告文やLPに課題があれば苦戦するはずですが、実際はExactが明確に勝利しています。

マッチタイプ別アクションプラン

現状うまくいっている場合、アカウントに大きな変更を加えるタイミングではありません。Broad Matchで好調な場合は、その勝ちキーワードを止める必要はありません。

ただし、Broadへの「アップグレード」を検討している場合は、一度立ち止まってテストの必要性を見極めましょう。

テストする場合は、既存キーワードを一時停止し、Broad Matchのバリエーションを手動で追加してください。キーワードを削除すると元に戻せないため、Broadの結果が気に入らなかった場合に巻き戻せるようにしておくことが重要です。

Optmyzrは特定の「推奨」アカウント構造を設けていません。顧客が様々な戦略で成功しているからです。ただし、マッチタイプ別のキャンペーンや広告グループを運用すると、ランクや予算によるインプレッションシェア損失が発生しやすい傾向があります。

これらを統合し、より強力な広告グループやキャンペーンを少数に絞ることも検討しましょう。決定的な「勝ち」構造はありませんが、インプレッションシェアに課題がある場合は有効な対策です。

最後に、Performance Maxが悪いというデータはありません（むしろ逆です）。一時停止したBroad Matchの予算はPerformance Maxに再配分することを強く推奨します。Performance Maxの検索テーマ機能を活用し、キャンペーンのフォーカスを高めましょう。

Maximize ConversionsとMaximize Conversion Value、どちらが優れているか？

本分析では手動入札は対象外としています。ただし、現在Optmyzr顧客の12%が手動入札を、66%が何らかのSmart Bidding（Max ConversionsまたはMax Conversion Value）を利用しています。これはPerformance Maxの普及や、Optmyzr顧客の平均規模（主に月間1万ドル以上の広告費）によるものと考えられます。

全体データ

CPCについて：

• 44.98%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良い結果を出し、中央値の差は64.30%。
• 36.73%のアカウントがMaximize Conversionでより良い結果を出し、中央値の差は60.61%。

CTRについて：

• 52.02%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良い結果を出し、中央値の差は62.43%。
• 46.48%のアカウントがMaximize Conversionでより良い結果を出し、中央値の差は51.15%。

CPAについて：

• 52.55%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良い結果を出し、中央値の差は86.29%。
• 46.40%のアカウントがMaximize Conversionでより良い結果を出し、中央値の差は81.04%。

ROASについて：

• 60.19%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良い成果を上げており、中央値のパーセンテージ差は107%です。
• 39.58%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良い成果を上げており、中央値のパーセンテージ差は91.31%です。

すべてのアカウントを比較した結果、大多数がMaximize Conversion Valueでより良い成果を上げており、中央値の増加率も高いことが分かりました。

検索広告で$10,000以上を費やした645アカウント

CPCの場合：

• 46.67%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良いCPCを達成し、36.9%がMaximize Conversionでより良いCPCを達成しました。

CTRの場合：

• 52.09%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良いCTRを達成し、45.74%がMaximize Conversionでより良いCTRを達成しました。

CPAの場合：

• 53.18%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良いCPAを達成し、46%がMaximize Conversionでより良いCPAを達成しました。

ROASの場合：

• 63.26%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良いROASを達成し、36.4%がMaximize Conversionでより良いROASを達成しました。

検索キャンペーンで$10,000未満を費やした662アカウント

CPCの場合：

• 43.50%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良いCPCを達成し、36.86%がMaximize Conversionでより良いCPCを達成しました。

CTRの場合：

• 52.57%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良いCTRを達成し、46.53%がMaximize Conversionでより良いCTRを達成しました。

CPAの場合：

• 51.81%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良いCPAを達成し、46.83%がMaximize Conversionでより良いCPAを達成しました。

ROASの場合：

• 57.4%のアカウントがMaximize Conversion Valueでより良いROASを達成し、42.45%がMaximize Conversionでより良いROASを達成しました。

広告費が$10,000を超えているか、$10,000未満かによってMax Conversion Valueの優位性に影響はなく、パフォーマンスの変化もほとんど見られませんでした。

各指標の詳細分析

平均CPC

私にとって最大の驚きは、Max Conversion Valueの方がCPCが良好（安価）だったことです。これは、アルゴリズムの入札方法に関する従来の認識と逆行しています。通常、アルゴリズムは目標（コンバージョンバリュー目標）を達成する可能性が高いリードに対して、より積極的に入札すると予想されます。

Max Conversion ValueでCPCが安価だったということは、以下のことを示唆しています：

• 入札上限を強制するための追加のオートメーションレイヤリングが行われている。
• ROAS目標が実用的であったため、アルゴリズムが過度に入札を引き上げなかった。これはデータソースに起因し、Optmyzrの顧客がより高度にアカウントを管理している可能性が高いことを示しています。
• 入札下限が均されており、価値ベースの入札を利用している広告主が「より賢い」アルゴリズムにアクセスできている。

ここでの主なポイントは、広告主は「安い＝悪い」と決めつけるべきではないということです。クリック単価の割引を得るには、完璧な品質スコアよりも、アルゴリズムに十分なデータを提供することが重要です。

CTR

CTRがコンバージョンバリューで向上するのはあまり驚きではありません。なぜなら、広告主がコンバージョンバリューの設定に時間をかける場合、クリエイティブのメッセージマッピングにもより注力する傾向があるからです。

とはいえ、両者の差は僅差であり、CTRに直接影響を与えるのは入札戦略というよりも、キャンペーン運用者の工夫による部分が大きいことを示唆しています。

CPA

正直なところ、Max Conversion Valueの方がCPAが悪化する（高くなる）と予想していました。なぜなら、より価値の高い顧客を獲得するためにはCPAが高くなるという認識が一般的だからです。しかし、実際には全体的にCPAが安価だったことは、CPAに対して油断しないよう警鐘を鳴らす結果となりました。

なお、広告費が多いアカウントの方がCPAの成果がやや良かったものの、その差はごくわずかでした。

CPAで苦戦している場合は、予算に対してやるべきことが多すぎないか、または1日のクリック数が十分に確保できているかを検討してください。これらの要素がCPAを人工的に高くしている可能性があります。

ROAS

Max Conversion Valueキャンペーンの大多数がMax ConversionsよりもROASで優れていたのは、驚くべきことではありません。興味深いのは、Max Conversionsを使うことでROASが向上したアカウントも存在した点です。

この理由についてはいくつか仮説があります：

• 一部のブランドでは従来型のコンバージョンが利用できず、そうしたアカウントではMax Conversionsの方がROASよりも成果を出す場合がある（広告主が1ユーザーで複数のコンバージョンを意図している場合など）。
• Max Conversionsが古いキャンペーンで使われており、もともと成果が出やすい傾向があった。

なお、コンバージョン率は両者でほぼ同じだったため、データには含めていません。

入札戦略アクションプラン

Max Conversion Valueを使わない合理的な理由はありません。顧客価値が明確でないことを言い訳にしていると、競合他社に追い抜かれるリスクがあります。

コンバージョンバリューを決定する際は、各チャネルのコンバージョン率に対する平均顧客価値を考慮するのが最善です。平均値が分からない場合は、最低SQL（営業適格リード）や最低サブスクリプション価格から始めることもできます。これは完全に正確ではありませんが、出発点としては十分です。

私の新たな見解

データを見て得られた最大の教訓は、何事も当然と思い込まないことです。何かが正しいと言われていても、それを自分のアカウントでテストし、実際に有効かどうかを検証することが重要です。

また、「Exact MatchやMax Conversion Valueはより高価だが、より高い価値をもたらす」という従来の常識が大規模運用では当てはまらなかったことからも、コストが上昇している場合はアカウントを徹底的に分析する価値があります。

除外キーワードや除外設定をより積極的に活用したり、希望するトランザクション型トラフィックを追いかけるための予算があるかどうかを見極めたり、より安価なネットワーク（Microsoft）やファネル上部（Performance Max、ソーシャル、動画）に予算を活用することも検討してください。

私たちは、お客様が利益と成功への道を歩むために支援できることを大変光栄に思っており、今後もオートメーションと柔軟な構造を通じてお客様を力強くサポートし続けていきます。

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