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title: "Performance Max調査：ROIのための人気戦略の評価"
serpTitle: "Performance Max調査：データと戦術"
description: "どのPMax戦略が最も人気があり、どの戦略が最もROIを生み出すのか？この調査では、9199のアカウントを分析し、その疑問に答えます。"
date: "2024-10-07"
lastmod: "2026-04-24 14:12:46 +0530 +0530"
author: "Navah Hopkins"
authorTitle: "エバンジェリスト"
authorCompany: "Optmyzr"
url: "https://www.optmyzr.com/jp/blog/performance-max-study/"
categories:
- "Data studies"
- "Expert series"
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# Performance Max調査：ROIのための人気戦略の評価
> どのPMax戦略が最も人気があり、どの戦略が最もROIを生み出すのか？この調査では、9199のアカウントを分析し、その疑問に答えます。
**Author:** Navah Hopkins | **Published:** October 7, 2024
**Categories:** Data studies, Expert series
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Performance Maxは、マーケターがGoogleで広告を出す方法を革新しました。これにより、単一の予算と異なるクリエイティブで、Search、Youtube、ディスプレイ、Discover、Gmail、ローカルに広告を出すことができます。この広告タイプを愛する人もいれば、予算配分のバイアスを排除するために信頼しない人もいますが、PMaxは従来のGoogleキャンペーンほどのコントロールやレポートを許可しないため、信頼しない人もいます。
しかし、PMaxがこれほどまでに賛否両論を呼ぶキャンペーンタイプである最大の理由は、成功するPMax構造を作るための具体的なベストプラクティスがないことです。そこで、私たちは最も一般的なPMaxのトレンドを調査し、最も効果的なものと、効果が低い戦術を明らかにすることにしました。
この調査では、以下を評価します：
* 大多数の広告主が行っていることが利益を生むかどうか
* 他のキャンペーンがPMaxに与える影響
* 人間のバイアスがパフォーマンスに影響を与えるかどうか
* クリエイティブとターゲティングの選択がPMaxに与える影響
* 「健全な」PMaxキャンペーンがどのようなものか
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## 方法論
データに入る前に、コホートにはeコマースとリードジェンキャンペーンが混在していることを指摘する価値があります。
* データには合計9,199のアカウントと24,702のキャンペーンが含まれています。
* アカウントは少なくとも90日以上のもので、コンバージョンが必要です。
* アカウントは少なくとも月額1,000ドルの予算が必要で、月額500万ドルを超えてはなりません。
異なる構造とクリエイティブの選択を考慮するために最善を尽くしましたが、この範囲のデータでは各ユースケースを完全にセグメント化することはできません。この質問（以下）でランダムに選んだアカウントを掘り下げ、見ているトレンドを確認しました。
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## データの質問と観察
以下に、調査からの生データを示します。また、以下のセクションで調査結果を整理しました。
### 生データ
典型的な構造：
アカウントが典型的な構造の平均を下回っているか上回っている場合のパフォーマンスへの影響：
**Only PMaxまたはメディアミックス：**
**他のキャンペーンタイプが存在する場合：**
この表は、アカウントに指定されたキャンペーンタイプがあるかないかでのPMaxキャンペーンのパフォーマンスを示しています。
**使用される入札戦略：**
これは、PMaxで各入札戦略がどのようにパフォーマンスするかの内訳です。
**除外の使用の影響：**
このデータは、ブランド除外リストや他のタイプの除外（否定的なキーワード、配置、トピック）の使用の影響を示しています。
**フィードが存在するか：**
このデータは、PMaxキャンペーンにフィードがあるかどうかを強調しています。
**オーディエンスシグナルの影響：**
**検索テーマの影響：**
**PMax構造：**
各PMaxキャンペーンタイプを理解しやすくするために、ラベルを適用しています：
* **スターターキャンペーン**：1つのキャンペーン/1つのアセットグループ
* **フォーカスキャンペーン**：複数のキャンペーン/1つのアセットグループ
* **コンバージョンハングリーキャンペーン**：1つのキャンペーン/複数のアセットグループ
* **ミックスキャンペーン**：複数のキャンペーン/複数のアセットグループ
**PMaxにはどれくらいのコンバージョンが必要か？**
**アセットの数と種類：**
\*ホテル広告を使用している広告主の統計的に有意なデータは十分ではありませんが、そのフォーマットを使用している人のためにデータを共有したいと思います。
**PMaxへの支出割合：**
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### 大多数の広告主は何をしていて、それは利益を生むのか？
主要なカテゴリごとに調査結果を整理しました。
**PMax構造の選択**
* 調査に参加した広告主の大多数 **(82%)** は、他のキャンペーンタイプと並行してPerformance Maxを実行しています。データは、PMaxキャンペーンが他のキャンペーンタイプと組み合わせると苦戦することを示しており、これは他のキャンペーンがPMaxよりも優先されるというGoogleの主張に信憑性を与えます。
* さらに、PMax構造に関して明確な多数派はありません。それを考慮すると、単一のアセットグループを持つ複数のキャンペーンが最高のROAS、2番目に高いコンバージョン率、CPAを持っています。1つのキャンペーンと1つのアセットグループはCPAとコンバージョン率で勝つかもしれませんが、最も弱いROASを持っています。
* 広告主のわずかな多数 **(55%)** は、PMaxキャンペーンでフィードを使用しておらず、より良いコンバージョン率とCPAを達成していますが、ROASは弱いです。フィードを持つアカウントはeコマースであり、Max Conversion Valueを使用していると推測できます。
* ほとんどのアカウントは、PMaxで成功するために必要な60以上のコンバージョンの閾値を満たしています。満たしていない人は、CTRを除いて全体的にパフォーマンスが悪化しました。
**PMax戦略の選択**
* わずかな多数 **(55%)** がMax Conversion Value入札戦略を使用しています。**45%** がMax Conversions入札戦略を使用しています。予想通り、Max Conversion ValueはROASで優れていますが、Max ConversionsはCPAとコンバージョン率で優れています。CPCとCTRはMax Conversion Valueの方がわずかに良いです。
* 驚くべきことに、広告主の大多数は除外（ブランドリスト、否定、トピック、配置）を使用していません。広告主の大多数 **(58%)** は、除外がない場合にパフォーマンスがわずかに改善したと見ていますが、最終的にはフラットでした。ほとんどの広告主がブランドリストの除外を使用していないことは注目に値します **(97%)** し、それも非常にフラットでした。
* 広告主の92%がオーディエンスシグナルを使用しており、CTRとROASを除いてすべての指標で苦戦しました（これらは本質的にフラットでした）。これは、オーディエンスシグナルを追加する価値があるかどうか、シグナルを供給するデータが信頼できるかどうかを疑問視します。
* 広告主の71%が検索テーマを使用しており、結果は混在していますが、主に使用しないことを支持しています。
* マーケターの大多数 **(57%)** は、利用可能なすべてのアセット（コールトゥアクション、テキスト、ビデオ、画像）を使用しています。彼らは全体的に「平均的な」パフォーマンスを達成しました。興味深いことに、「最高」のパフォーマンスは、テキストアセットのみを使用するPMaxキャンペーンに属していました。しかし、これはPMaxの目的を損ないます。PMaxは、予算を最も効果的に活用できる場所に振り分けるように設計されています（ビジュアルコンテンツとテキストコンテンツ）。また、「最高」の認識が検索バイアスによって歪められていることを示しています。
おそらく最も驚くべき洞察は、広告主がPMaxにどれだけの予算を割り当てているかです。**51%の広告主が予算の50%以上をこのキャンペーンタイプに割り当てています**。これらのアカウントのキャンペーンは最も強力なROASを持っていますが、他のすべての指標は混在しています。
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### 他のキャンペーンがPMaxに与える影響は？
他のタイプのキャンペーンが同じアカウント内でPMaxキャンペーンに「勝つ」とは予想していませんでした。多くの広告主は、PMaxがブランド検索を食い尽くし、オークションで優先されると考えています。しかし、データはPMaxがほとんどの場合、分離されたキャンペーンに劣ることを示唆しているようです。
最も一般的な他のキャンペーンタイプ（検索）がPMaxに対して最も明白な勝利を収めましたが、ショッピングもかなり印象的な勝利を収めました。
ビジュアルコンテンツ（ビデオとディスプレイ）はROASでかなりフラットであり、ディスプレイはCPAでフラットです。これは、これらのキャンペーンがコンバージョンにそれほど焦点を当てていないことを示唆しています。
**PMaxへの支出割合：**
前述のように、PMaxに予算の**50%**以上を投入しているマーケターが驚くほど多いです。これらのマーケターはPMaxキャンペーンで最も強力なROASを見ましたが、PMaxを予算の**10%–25%**に制限することで、コンバージョン率とCPAの利点もあります。
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### 人間のバイアスはPMaxのパフォーマンスを助けるか、妨げるか？
PMaxの核心となる指針は「バイアスのない利益」です。しかし、これはほぼ完全なコントロールを持つことに慣れている広告主にとって摩擦の原因でもあります。データに基づくと、除外を追加することはパフォーマンスを損なうようです。
これにはいくつかの理由が考えられます：
* ブランドトラフィックは安価で、コンバージョン率が良いです。とはいえ、ブランド用語を除外したブランドとそれを残したブランドの間でパフォーマンスはかなりフラットでした。
* 除外が厳しすぎて、配置を逃したためにパフォーマンスの問題が発生しました。
除外が本質的に悪いアイデアであるとは言えませんが、私たちが価値があると考えるものに対する明確なバイアスを表しています。データに基づくと、除外を緩和し、コンテンツセーフティ設定に頼る価値があるかもしれません。
これらの異なる戦術間のパフォーマンスが比較的フラットであることは興味深いですが、結論的ではありません。
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### クリエイティブとターゲティングの選択がPMaxに与える影響は？
キャンペーンでより多くの作業を行うことがより良い結果につながるという一般的な仮定があります。アルゴリズムに価値を教えるために時間をかけることは、より良い結果につながるはずです。
しかし、データはこの仮定に反しています。
**オーディエンスシグナルの影響：**
**検索テーマの影響：**
ご覧の通り、オーディエンスシグナルと検索テーマを含めるとパフォーマンスはフラット（または悪化）しています。これは、これらのタスクに投資する努力がROIに見合わないことを示しているようです。
しかし、PMaxが分離されたキャンペーンに劣ることを忘れないことも重要です。検索テーマは、PMaxのトラフィックを「マーク」する最も強力な方法の1つです（分離されたキャンペーンよりも）。これは、Googleが正確な検索用語を正確な一致に優先するためです。
ブランドはオーディエンスシグナルと検索テーマをガイドラインとして扱い、厳密なターゲットではなくするべきです。
クリエイティブに関しては、広告主の大多数がすべてのアセットを活用していますが、合理的にサポートできるアセットのみを含めることに明確な利点があるようです。テキストのみのアセットコホートが1つのアセットを含めることの数値を歪めていることは否定できませんが、ROASの相関関係は、クリエイティブを単に含めることを支持していません。
また、CPAの広範な範囲が広範な業界を反映しており、統計的に有意なデータがないカテゴリがあることを覚えておくことも重要です。
**アセットの数と種類：**
PMaxの「魔法の」クリエイティブボタンがあるとすれば、それはビデオです。テキストのみが全体的に最良の指標を持っていましたが、それらはGoogle検索に限定されています。ビデオの強みは、フォーカスされた取引意図の欠如を考慮しながら、テキストに追いつくことです。
これらの2つのデータセットから、すべてのフィールドを無意識に埋めるのではなく、ターゲティングとクリエイティブの選択に意図を持ち、顧客にリーチするために使用している広告チャネルのポイントを尊重することが最善であることがわかります。
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### 健全なPMaxキャンペーンとは？
大多数の広告主が何をしているかを調査したので、データから得られる方向性を見てみましょう。
**PMax構造：**
指標は、キャンペーンごとに1つのアセットグループを持つ複数のキャンペーンを実行することを支持しているようで、ブランドがユニークな予算と否定を活用できるようにしています。しかし、1つのキャンペーンと1つのアセットグループに関連するCPAとコンバージョン率の向上もあります。
これにより、後者のグループがSmart Shoppingの習慣を基に構築しているeコマース広告主であるかどうかを調査するインスピレーションを得ました（これにはそれほど多くのセグメンテーションは必要ありませんでした）。しかし、このカテゴリのマーケターのほとんどはフィードを添付しておらず、より良い結果を得ていました。したがって、単一のキャンペーンとアセットグループ戦略には何かがあります。
これらの発見は、前回引き出したデータに反しており、Googleがユーザーのクエリを理解する方法が大幅に改善されたことを示しています。とはいえ、コンバージョンを見つけることができるなら、単一のアセットグループを持つ複数のキャンペーンが最適です。これは、ビジネスの重要な部分に予算アクセスを保証するからです。
9,199のアカウントのほとんどがどのように構造化されているかについていくつかのベンチマークを取り、以下の平均を見つけました：
* アカウントごとに3つのPMaxキャンペーン
* キャンペーンごとに4つのアセットグループ
* アセットグループごとに34のアセット
これらの数値を下回ったり、上回ったりしたアカウントを調査しました：
これらの数値は主にアセットグループとアセットの数によって影響を受けています。データは、すべてのアセットとアセットグループをロードするよりも、より少なく、より慎重なエンティティが成功する可能性が高いことを示しているようです。
最後に、コンバージョンの閾値に関する完全な会話を持たずに健全なキャンペーンについての会話を完了することはできませんでした。
**PMaxにはどれくらいのコンバージョンが必要か？**
PMaxが有用であるためには、より多くのコンバージョンが必要であることは驚くべきことではありませんが、コンバージョン率と比較してCTRがどれほどフラットであるかは驚きです。CTRがより低いコンバージョン率でより多くの変動を持つことを期待していました（Googleがどのトラフィックが価値があるかを理解しようとしているため）。
このデータは、30日間で60以上のコンバージョンを達成できない場合にキャンペーンを制限するという考えを支持しています。
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## データからの戦術
前述のように、1つの道を正しいまたは間違っていると宣言するつもりはありません。しかし、データに基づいて、以下の戦術を自信を持って共有します：
* 同じキャンペーン内の複数のアセットグループは、キャンペーン内の広告グループほど効果的ではありません。予算とコンバージョンの閾値を満たす能力に応じて、単一のPMaxキャンペーンを単一のアセットグループで実行するか、単一のアセットグループで複数のキャンペーンを実行することを決定できます。
* 広告が提供されるべき場所や含める否定の数に関するバイアスに注意してください。ブランドの安全性のためにいくつかの除外は必要ですが、データはPMaxが学習に対してより少ない制限を必要としていることを明確に示しています。キャンペーンレベルの除外よりもアカウント全体の除外を使用することを検討してください。
* PMaxは他のキャンペーンと連携して機能するように設計されており、PMaxのみに依存するブランド（およびPMaxを自動操縦で実行するブランド）は、持続可能な結果を達成するのに苦労します。キーワードの概念、配置、その他の洞察のテストグラウンドとしてPMaxを使用するブランドは、このキャンペーンタイプからより多くを得るでしょう。なぜなら、バイアスのないトラフィックが増分ゲインを追加することを許可しているからです。
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## 専門家の反応
> 「Performance Max（PMax）という動的で進化するキャンペーンタイプを探る研究に飛び込むのは非常にエキサイティングでした。この調査は、確立されたPPC戦略を確認し、挑戦する貴重な洞察を提供します。
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> 目立った発見の1つは、コンバージョンボリュームの重要性です。データは、キャンペーンのパフォーマンスにとって最適なレベルのコンバージョンを達成することが不可欠であるという考えを強化しています。これは、キャンペーンを計画または再構築する際の重要な考慮事項であり、効果的な機械学習と最適化を可能にするために十分なコンバージョンデータが存在することを保証します。
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> また、キャンペーンとアセットグループの構成の分析も興味深いと感じました。これらの構成がeコマースとリードジェネレーションアカウントでどのように異なるかをさらに探ることが有用ですが、調査結果はさらなる実験と最適化のための堅実な基盤として役立つことができます。
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> さらに、この調査はオーディエンスシグナルと検索テーマに関するいくつかの広く受け入れられている信念に挑戦しています。調査結果は、より多くのシグナルを追加しても、必ずしも大きなパフォーマンス向上にはつながらないことを示唆しており、これらの領域に投資するリソースの再評価を促します。これは、キャンペーン管理へのアプローチに新たな視点を提供し、入力の量よりもコンバージョンデータやアセット構造のようなコアコンポーネントの質に焦点を当てることを促します。」
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> **Julia Riml, Director of New Business, Peak Ace**
> 「私にとって最も重要な発見（そして私たちがすでに知っていたことをさらに確認すること）は、機械学習がその完全な潜在能力で機能するために十分なコンバージョンボリュームの重要性であり、それが私たちの最適化ステップを導くことです。
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> 私が最も驚いた点は、どれだけ多くの広告主がPMAXを単独のキャンペーンとして実行しているように見えるか（検索、ビデオ、ディスプレイキャンペーンを伴わずに）と、フィードを利用していないPMAXキャンペーン（リードジェネレーション？）が平均してCVRとCPAに関してより良いパフォーマンスを示していることです。
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> 最後に、支出を多様化することの重要性を示しています - 他のキャンペーンタイプに対するPMAXへの支出が多いほど、CVRとCPAが悪化する傾向があります。
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> 非常に興味深い内容であり、Google Adsを扱うすべての人にとって必読です。」
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> **Boris Becceric, Google Ads Consultant, BorisBecceric.com**
> 「私はPMaxに懐疑的ですが、この分析は私たちがすでに知っていることの中にいくつかの驚きを提示しました。PMaxが最大コンバージョン値でより良いパフォーマンスを発揮し、より多くのコンバージョンデータを持つことは驚くべきことではありません。しかし、PMaxに予算の大部分を費やしている広告主の数と、除外の影響（またはその欠如）には驚きました。
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> PPCの世界では何でもそうですが、個々のビジネスコンテキストを評価することが重要です。どの指標が最も重要ですか？少なくとも、PMaxは今や誰もがテストする価値があると主張したいです。コンバージョン値を正確に評価/インポートできる人にとっては。」
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> **Amalia Fowler, Owner, Good AF Consulting**
> 「このPerformance Maxの調査は、このGoogleキャンペーンタイプの強みと弱みについて貴重な洞察を提供します。私が気づいた最も印象的な発見は、PMaxが検索やショッピングなどの他のキャンペーンタイプに比べてしばしば二次的な役割を果たすことです。これは、PMaxがオークションプロセスで常に優先されるわけではないことを示しています。
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> データは、単一のアセットグループを持つ複数のキャンペーンが最高のROASを生み出し、除外を制限し、アセットを無差別に追加しないことが成功の鍵であることを示唆しています。PMaxの採用が増えているにもかかわらず、人間のバイアスが多くの制約を課すことでパフォーマンスを妨げることがあります。私の経験と知識から、ベストプラクティスをテストし、常にそれがすべてのキャンペーンタイプに適用されるわけではないことを意識することを強くお勧めします。」
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> **Lars Maat, Owner, Maatwek Online**
> 「この調査から得た最大の収穫の一つは、PMaxは広く使われるよりも、適切にターゲットを絞った方がパフォーマンスが良いように見えるということです。例えば、複数のキャンペーンで一つのアセットグループが最高のパフォーマーの一つであることが際立っていました。PMaxはキャンペーンレベルで学習するため、おそらくこれらのキャンペーンはよりターゲットを絞っており、キャンペーンが誰をターゲットにすべきかを正確に学習できるのです。一方で、複数のアセットグループを持つ一つのPMaxは、製品やサービスの種類によってバリエーションがある可能性が高く、複数のタイプの顧客をターゲットにする必要があります。述べたように、PMaxにはアセットグループレベルの除外やアセットグループレベルのROAS/CPAターゲットを設定する機能がなく、ユーザーや目標のバリエーションを制御するのに役立ちません。さらに、アセットが少ないキャンペーンの方がパフォーマンスが良いように見えることから、よりターゲットを絞ったクリエイティブが一般的または広範なアセットよりも良い選択肢であることが示唆されています。
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> この調査に基づくと、PMaxがアクセスできるデータとシグナルを活用して、一つの顧客タイプに焦点を当て、十分なデータを持つことが成功する戦略であるように思われます。これにより、クリエイティブを狭め、非常に特定のシグナルのみを使用することができます。
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> いつものように、これはOptmyzrによるGoogle Adsに関するもう一つの優れた思考を刺激する研究です！」
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>
> **Harrison Jack Hepp, Owner, Industrious Marketing LLC**
> 「Optmyzrによるもう一つの洞察に満ちたケーススタディです。いくつかの結果は、入札戦略に関する前回の調査結果と一致しています - Max. Conv.とMax. Conv. valueは再び期待通りの成果を上げています。
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> 私にとって重要な発見は、61のコンバージョンのベンチマークであり、これが時には単一のPMaxキャンペーンがより良い選択肢である理由を説明できるかもしれません。それでも、いくつかの結果は、単一のアセットグループを持つ複数のキャンペーンが素晴らしい選択肢であることを示唆しています。Eコマースでは、私はPerformance-Based-Bucketingを明確に好み、私の経験では複数のキャンペーンが単一の統合キャンペーンよりも良いパフォーマンスを発揮します。
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> このケーススタディは、人間のバイアスがパフォーマンスを損なう可能性があることを疑いなく示しています。私は検索テーマが他のキャンペーンに悪影響を及ぼすことを知っていましたが、今ではそれがPMaxにも影響を与える可能性があることに驚いています。最も驚くべき結果は、オーディエンスシグナルの使用（ネガティブなパフォーマンス効果に関連）と、リードジェンアカウントにおけるPMaxの効率性に関するものです。私は戦略を調整し、検索テーマとオーディエンスシグナルを（おそらくカスタマーマッチとリマーケティングリストを除いて）除外し、リードジェンのためにPMaxにより多くのチャンスを与える準備ができています。」
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> **Georgi Zayakov, Senior Consultant Digital Advertising, Huttler Consult**
> 「Performance Max（PMax）専用のキャンペーンがより高いROASを示すことは驚くべきことではありません。PMaxはしばしばファネルの底部のコンバージョンキャンペーンのように振る舞うからです。非ブランド検索などの他のキャンペーンがPMaxと並行して実行される場合、これらのキャンペーンはファネルの異なる段階をターゲットにしており、消費者からのより多くの考慮を必要とすることが多いため、ROASやCPAのような指標が悪化することを予想します。
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> 特に興味深い発見は、PMaxがYouTubeビデオキャンペーンと並行して使用されることが少ないことです。YouTubeが提供するコントロールにもかかわらず、PMaxはビデオを十分に活用していないようで、ファネルの底部のツールとしての役割を強化していますが、ROASの差がもっと大きいと予想していました。
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> また、標準のショッピングキャンペーンがPMaxとしばしば競合することも発見しましたので、これらのケースでより高いROASを見ることは驚きです - ただし、これはケースバイケースで対処します。
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>
> 単一のアセットグループがより高いROASをもたらすという調査の洞察は魅力的です。私は通常、季節キャンペーンや類似のマージンを持つ製品ラインをそれぞれのアセットグループでPMaxキャンペーンの下で実行します。しかし、このデータは、ブランドがアプローチを簡素化し、マルチプロダクトのフォトシュートとブランド化されたYouTubeビデオを実行しても成功を収めることができることを示唆しています。これにより、広告主のクリエイティブ負担が大幅に軽減されます。」
>
>
>
> **Sarah Stemen, Owner, Sarah Stemen LLC**
> 「私のチームはこのレポートを非常に役立ち、啓発的だと感じました。例えば、検索テーマについてGoogleから矛盾した情報を聞いていました。この調査でPMaxのパフォーマンスにあまり影響がないことを確認できたことは、私たちの疑念を裏付け、エネルギーを他のところに投資することができるようになりました。私たちはまだこの調査がキャンペーンのセグメント化にどのように実際に影響を与えるかを考えていますが、そこからすぐに得られたものもあります。私たちは常にアカウントで標準のショッピングキャンペーンを作成しており、たとえそれがPMax重視であっても、この調査でそれが支持されているのを見て、私たちがその努力に投資するエネルギーにより自信を持つことができました。また、Mike RyanとSMECが以前行ったものと似た別の調査で、コンバージョンボリュームを見ていることにも特に興味を持ちました。これらの二つの調査の後、PMaxの成功に対する信頼レベルを高めるためには、かなりの量のコンバージョンが必要であることは間違いありません。全体として、この調査は思考を刺激し、実用的であると感じました。Optmyzrチームに感謝します！」
>
>
>
> **Kirk Williams, Owner, Zato PPC Marketing**
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## 最終的な考察
PMaxの進化は、私たちに以前の戦略を評価することを促しています。除外や特定の人間のコントロールが成功の鍵であった時代から、私たち自身でそれらの選択をするのに十分なデータがない時代に入っているようです。
しかし、重要なビジネス情報（コンバージョン価値/効率、適合しない既存の顧客/ユーザーの除外、クリエイティブ）は依然として人間の関与を必要とします。
より良い自動化レイヤリングを達成する方法を探しているなら、Optmyzrが役立ちます！PMaxの検索用語分析、予算配分、悪い配置の削除を助けるツールの間で、革新と最適化の世界を探求することができます。
> まだお客様でない場合は、フル機能トライアルでお試しください！
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*Source: [Performance Max調査：ROIのための人気戦略の評価](https://www.optmyzr.com/jp/blog/performance-max-study/)*
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