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title: "バリュー・ベースド・ビディング：概要、ベストプラクティスと落とし穴"
serpTitle: "バリュー・ベースド・ビディング：概要、ベストプラクティスと落とし穴"
description: "PPCキャンペーンをバリュー・ベースド・ビディングに切り替えますか？Googleとの共同による決定版ガイドをご用意しました ― 仕組み、ステップバイステップのチェックリスト、避けるべき一般的な落とし穴まで解説します。"
date: "2025-12-11"
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author: "Frederick Vallaeys"
authorTitle: "共同創業者 兼 CEO"
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- "Paid search"
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# バリュー・ベースド・ビディング：概要、ベストプラクティスと落とし穴
> PPCキャンペーンをバリュー・ベースド・ビディングに切り替えますか？Googleとの共同による決定版ガイドをご用意しました ― 仕組み、ステップバイステップのチェックリスト、避けるべき一般的な落とし穴まで解説します。
**Author:** Frederick Vallaeys | **Published:** December 11, 2025
**Categories:** Paid search, Expert series
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ローマ帝国の最盛期、コショウは非常に高く評価されており、香辛料商人の富は使い切れないほど急速に増加しました。そして、ローマが位置する*イタリア*属州ほどコショウが豊富で高価な場所は他にありませんでした。ここでは、平均所得も帝国全体より高かったのです。
ある意味で、ローマの商人たちは、最も利益率の高い商品を最も高く支払う可能性の高い人々の前に並べることで、価値ベース入札（Value-Based Bidding）の先駆者でした。
現代では、Google 広告の手法として、広告費のコンバージョン価値を最大化するために活用されており、全ての広告主が同じ自動化を使う中で、競争優位性を得るための選択肢の一つとなっています。
しかし、ローマ人が支配していた時代から状況は少し変わり、価値ベース入札は単なる香辛料の価格競争以上のものとなっています。
> **価値ベース入札を** OptmyzrのVBBツール **で実践**
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> ・オーディエンスセグメントのスコアリング ・コンバージョン価値ルールの最適化 ・キャンペーン実験のトラッキング
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> 2週間の無料トライアルを開始
## Google 広告における価値ベース入札の仕組み
2021年、Alphabetの2,570億ドルの収益の約80%は、Googleの検索、ショッピング、YouTubeなどの広告チャネルからもたらされました。これは、商品や情報を探す膨大なユーザーエコシステムです。
この中で、Googleは消費者インテントに富んだ膨大なデータセットを獲得し、意思決定に活用しています。これに世界最高水準のAIと機械学習が組み合わさることで、広告主はクライアントやビジネスに最適な判断ができるようになります。
しかし、そのデータは完全ではありません。たとえば、Google広告経由で購入したものの後日返品した顧客や、地域1の顧客が地域2の顧客の10倍の価値を持つ場合など、アカウント固有の情報は考慮されていません。
価値ベース入札は、どのトラフィックソースがビジネスにとって最も価値が高く、どれが低いかをGoogleに伝えることで、この情報ギャップを埋めます。
弊社のビデオポッドキャスト「PPC Town Hall」では、Googleが価値ベース入札の仕組み、ベストプラクティス、避けるべき落とし穴について詳しく解説してくれました。
{{< youtube id="BCJgElkUDFA" title="Google Ads Value-Based Bidding: How It Works, Best Practices & Common Pitfalls" >}}
> **業界エキスパートによる実践的なPPCのヒント、戦略、戦術を月2回お届けします。**
価値ベース入札は、Smart Bidding（自動入札）が測定できない情報、例えば以下のような内容をGoogleに伝えることで実現します。
* 顧客がビジネス、収益源、利益にもたらす価値
* どのコンバージョンが実際に利益となり、どれがそうでなかったか
* Google経由でコンバージョンした後、オンラインまたはオフラインでリードがどのような行動を取り、それぞれのコンバージョンアクションステップにどれだけの価値を見出しているか
このグラフは、価値ベース入札がコンバージョン価値の最大化にどのように役立つかを示す仮想的な例です。すべてのケースで価値ベース入札がこのように機能するわけではありません。低いコンバージョン価値の顧客を多く獲得することも可能です。目標はコンバージョン数ではなく、コンバージョン価値の最大化です。
従来のコンバージョンベース入札手法では、このような細かな違いは考慮されません。価値ベース戦略を用いることで、より利益をもたらす可能性の高い顧客獲得に予算を多く投下できます。
要点をまとめると：
> * **顧客を差別化しましょう。** すでにビジネスにとっての顧客価値でセグメントしているかもしれませんが、Googleはこの情報を持っていません。
> * **重要なものに入札しましょう。** 価値ベース入札戦略により、Googleはどの潜在顧客が最も価値が高いかを学習します。
> * **パフォーマンスを向上させましょう。** より価値の高い顧客に高く入札することで、収益と利益の増加を実現します。
Googleの各チャネルごとに、価値ベース入札を有効化するための前提条件や設定が異なることに注意してください。Smart ShoppingがPerformance Maxに移行したことで、唯一の選択肢は価値ベース入札となりました。検索広告や標準ショッピング広告では、コンバージョンベースと価値ベースの戦略を選択できます。
> ***さらに読む:*** OptmyzrによるGoogle広告Performance Maxキャンペーンガイド
## 価値ベース入札の4ポイントフレームワーク
### 1\. より良いデータを共有する
Googleとデータを共有する方法は大きく2つあります。
**オンラインコンバージョン**
Global Site TagやGoogle Tag Managerを使うことで、コンバージョン時に追加のタグパラメータとともにオンラインデータをGoogleに返送でき、コンバージョンの価値を理解させることができます。
コンバージョンデータは、価値ベース入札の成否を左右します。ビジネス目標に合致した、より正確なコンバージョンの設定とトラッキングを必ず行いましょう。
一部の広告主は、ページビューや他の低関与アクションをコンバージョンとして使い続けています。より関心を示す指標、例えばフォーム送信や購入などを推奨します。
**オフラインコンバージョン**
オフラインコンバージョンインポートを利用すると、オフラインで発生したコンバージョンを直接Googleにインポートできます。ZapierやSalesforce、HubSpotとのCRM連携、またはフォーマット済みスプレッドシートのアップロードなどが利用可能です。広告をクリックしたユーザーにはGoogle Click ID（GCLID）が割り当てられます。この匿名識別子を使って、顧客データを守りつつコンバージョン経路を報告できます。
オムニチャネル戦略で化粧品を販売する広告主の場合、オフラインコンバージョンインポートを使えば、異なるGCLIDに紐づくデータをGoogleに伝えられます。例えば：
* 顧客が全額または一部を返品した後の実際の取引価値
* 初回購入者とリピーターで異なる価値
* デジタル広告のクリック有無に関わらず、店舗での取引価値
オフラインコンバージョンインポートは、最大90日前までのデータを入札アルゴリズムに適用します（それ以降はレポート用途のみ）。情報は毎日共有し、後からコンバージョン調整を行う（Google推奨のベストプラクティス）か、90日以内であれば詳細が分かるまでアップロードを遅らせても構いません。
また、Google Marketing PlatformのオフラインコンバージョンAPIを使い、DoubleClick User ID、GCLID、Device ID、Match IDに紐づけて、オフラインアクションをCampaign Manager、Search Ads 360、Display & Video 360にアップロードし、オフラインコンバージョンを可視化できます。
学ぶ: Googleによるオフラインコンバージョンのすべて
さらに読む: Google広告のスマート入札パフォーマンスを向上させる3つの方法
実践: Google AnalyticsにGCLIDデータを追加する方法
### 2\. 明確なコンバージョン値を割り当てる
コンバージョン値の重要性については既に述べましたが、どの数値を使うべきかはどう決めるのでしょうか？アカウント設定時には以下の要素を検討してください。
**推定値:** これは、コンバージョンがもたらす、またはもたらすであろう金額についての最も根拠ある推測です。ニーズに応じて、即時の売上（トップライン）、利益やマージン（ボトムライン）、予測利益、顧客生涯価値（LTV）などを考慮できます。
**実装:** コンバージョントラッキングを有効にすると、異なるコンバージョンごとに異なる値を設定できます。ビジネスモデルによっては全てのコンバージョンに同じ値を割り当てることも可能です。値の割り当て方法は主に3つあります：
* EC取引価値：ショッピングカートを持つオンラインストアの場合、商品ごとにコンバージョン値が異なります。あるコンバージョンは25ドル、別のものはその何倍もの価値になることも。
* 利益率：平均注文額（AOV）が3,000ドル、利益率が45%、CRMでリードの20%が顧客化する場合、コンバージョン値は（3,000 x 0.45 x 0.20）＝270ドルとなります。
* 生涯価値：同じAOVでLTVモデルを使うと、顧客が生涯で平均5,000ドル追加で支出することが分かります。同じ利益率なら、顧客1人あたりの利益は3,600ドル（3,000 + 5,000）×0.45。コンバージョン率20%なら、コンバージョン値は720ドルです。
**頻度:** できるだけ迅速かつ一貫してGoogleに値データを返送しましょう。理想は毎日です。これにより、ほぼリアルタイムの最適化が可能になり、特に在庫が限られるECや特定業種では必須です。
正確な数値にこだわりすぎないようにしましょう。推定値でも問題ありません。ビジネス目標を正確に反映した値を設定することが最も重要です。
学ぶ: スマート入札とオフラインコンバージョンで質の高いリードを獲得する方法
### 3\. コンバージョン値のルールを構築する
Conversion Value Rules（コンバージョン値ルール）は、以下3つの条件に基づいてトラフィックの価値をGoogleに伝えることができるGoogle広告の機能です。
* ロケーション
* オーディエンス（ファーストパーティおよびGoogleオーディエンスリストを含む）
* デバイス
値ルールは、アカウントまたはクロスアカウントレベルで基本のコンバージョン値に上乗せして適用されます。そのため、クライアントや他チームと連携し、ビジネスにおけるオーディエンス、ロケーション、デバイスの優先順位を把握することが重要です。
リード獲得型のソフトウェア企業は、値ルールを使って以下のようなビジネスインサイトをGoogleに共有できます。
* 米国ユーザーは平均コンバージョンの3倍の価値がある（LTVまたは取引価値）（ロケーション）
* ニュースレター登録ユーザーは20%価値が高い（オーディエンス）
* デスクトップで閲覧するユーザーは50%価値が低い（デバイス）
Googleに他の方法で観測・共有できない情報のみ、コンバージョン値ルールを作成すべきです。例えば、利益率はGoogleには分かりませんし、リードごとの顧客LTVはCRMデータベースからしか推測できません。
例えばGoogleショッピングを通じてEC取引価値をすでに共有している場合、Googleは地域ごとの取引価値の差を把握しており、Smart Biddingアルゴリズムに反映されます。この場合、追加のコンバージョン値ルールは不要です。
値ルール以外にも、以下の方法でコンバージョン値を調整できます。
* **コンバージョン調整**：オンラインまたはオフラインコンバージョンインポートで報告済みのコンバージョンを取り消し・再報告する。
* **データ除外**：コンバージョントラッキングが無効または不具合だった特定期間のデータをSmart Biddingに無視させる（コンバージョン数の変動には対応しません）。
* **インポート前調整**：コントロール可能な様々な要因に基づいて値を修正する。これにより、Smart Biddingが価値目標を達成しやすくなります。
改善: OptmyzrのValue RulesガイドとFAQ
理解: 複数のルール条件を満たした場合はどうなりますか？
### 4\. 適切な入札戦略を選ぶ
Maximize Conversion Value（目標ROASの有無を問わず）は、製品や顧客ごとに価値が異なるビジネスに最適なSmart Bidding戦略です。
Maximize Conversionsは、単一商品しか販売していない場合や、リードごとの価値差が全く分からない場合以外は推奨されません。この戦略ではGoogleはコンバージョン数の最大化のみを最適化し、コンバージョン値の違いは考慮しません。
目標ROASを設定することで、一定の費用範囲内でコンバージョン価値の最大化をSmart Biddingに指示できます。ただし、目標が高すぎるとコンバージョン数が減り、低すぎると利益が減少する可能性があるため、最適なROAS目標を見つけるために実験が必要です。
{{< quizzIframe id="Optmyzr's Value-Based Bidding Quiz" src="https://s3.dualstack.us-east-1.amazonaws.com/at.optmyzr.com/marketingtools/quiz5/index.html" title="Optmyzr's Value-Based Bidding Quiz" >}}
## 価値ベース入札がPPCパフォーマンスに与える影響
数字が物語っています。Googleの2021年内部データによると、Maximize Conversion Value＋目標ROASを用いた価値ベース入札で明確な成果が見られます。検索キャンペーンでは同等のROASでコンバージョン価値が14%向上し、標準ショッピングキャンペーン（tROAS）では30%以上の向上が見込めます。
定量的な効果以外にも、価値ベース入札はあらゆる代理店やブランドに運用面・戦略面でのメリットをもたらします。
**Googleとの連携強化**
価値ベース入札と、それを可能にするシステムの構築により、Googleは広告を見た人々の質と総コンバージョン価値に集中できます。これにより、真のビジネス目標に合わせたキャンペーン最適化が可能となり、観測可能なビジネスデータをより正確に反映し、収益・利益・顧客生涯価値など本当に重要な指標に最適化できます。
**コンバージョン後の最適化向上**
より質の高いトラフィックを獲得できれば、コンバージョン後のプロセスも管理しやすくなります。オンラインコンバージョンから実際の販売まで顧客と長く関わるビジネスでは、リード数ではなく顧客LTVで最適化できます。最も重要なのは、コンバージョン（値付き）をGoogleに報告し、入札をビジネス成果やマーケティング目標により密接に連動させることです。
**戦略的価値の訴求**
代理店やチームがどのように価値を加えているかを価値ベース入札で示すのは簡単です。Googleがプラットフォームの自動化を進め、Smart Biddingで最大限のビジネス価値を引き出す中で、この重要性はますます高まります。
キーワード最適化や手動キャンペーン最適化だけでは、もはや十分な役割とは言えません。リアルタイム最適化により、目標ROASやMaximize Conversion Valueを使って価値の違いを考慮できます。
Googleマーケティングキャンペーンの成果を、クライアントの最終的なビジネス目標に直接結びつけ、ファーストパーティデータを活用して競争優位性を確立することができます。
## 価値ベース入札戦略の実装：チェックリスト
> *WebMechanixのTaylor Mathauer氏とWill Gray氏が、Value-Based Biddingを活用してクライアントの高品質リードを獲得した事例を紹介します。*
>
> *本動画で学べること：- なぜ価値ベース入札を選択したのか - 価値ベース入札の成功事例 - スマート入札の現状と価値ベース入札の限界 - 価値ベース入札が機能しなかったケース - 価値ベース入札の利用要件 - 価値ベース入札が適切なタイミング - 価値ベース入札で成果を測定する方法*
{{< youtube id="wXpPhBkrZl8" title="How WebMechanix Used Value-Based Bidding to Generate 30% Higher-Quality Leads | ALM 1" >}}
多くの広告主が手動入札から自動入札へ移行しましたが、PPC最適化の道はこれで終わりではありません。自動入札にも様々な形があり、その中にはより強力なものも存在します。
価値ベース入札はGoogle広告における最新鋭の入札管理手法ですが、これは広告主がコンバージョンに価値を割り当てることで、Googleのアルゴリズムがより収益性の高いコンバージョンを優先できるようにするものです。
価値ベース入札は多様な広告目標に対応しますが、目標ROASを使うため、EC専用と誤解されることもあります。
しかし、リード獲得型の広告主でも、リードの種類ごとに異なる価値を得ているため、価値ベース入札を活用できます。ポイントは、これらの異なる価値を自動入札システムにどう伝えるかです。
次のパートは、キャンペーンを価値ベース最適化手法へ移行する際に成功するためのガイドです。本記事同様、Google（価値ベース入札の多くのシステムを開発した企業）との共同でまとめました。
Optmyzrはこれらのツールの理論をもとに、実際の広告主の事例を分析し、エッセンスをこのガイドに凝縮しました。ツールの開発者と利用者、両方のベストアドバイスをぜひご覧ください。
価値ベース入札を正しく実施するための4つの重要なポイントに分けて解説します。どれも同じくらい重要ですが、実装のタイムラインに沿った順序で掲載しています。上から順に進めて、アカウントの価値ベース入札戦略を展開してください。
## 実践すべき価値ベース入札のベストプラクティス
### コンバージョントラッキングと価値の割り当て
どんな最適化戦略（手動・自動問わず）でも、広告主は**必ず**正しいデータを収集し、賢い意思決定を支援する必要があります。
Googleはインプレッション、クリック、コストなどの正確なデータ報告を担いますが、これらのクリックがもたらした成果についての正確なデータ取得は広告主の責任です。つまり、コンバージョントラッキングを正しく設定する必要があります。
ほとんどのアカウントでは既にコンバージョントラッキングが設定されています。リード獲得型では、ランディングページのリードフォーム送信がコンバージョンとなり、ECではカート決済・支払いがコンバージョンとなります。
コンバージョントラッキングに関連する考慮事項は以下の通りです。
* 複数のコンバージョンアクションを作成し、コンバージョンの複数段階を反映させましょう。これには、コンバージョン*前*に発生する良い出来事（マイクロコンバージョン）や、初回コンバージョン*後*に発生する追加のマクロコンバージョン（例：リードが営業適格リードになった時や、リードが顧客に転換した時）などが含まれます。ECの場合、新規顧客が高LTV顧客になる兆候を示した際など、追加のコンバージョンが発生することもあります。
* 各コンバージョンアクションに合理的な価値を設定しましょう。すべてのアクションが同じ重みを持つべきではありません。例えば、営業適格リードは通常のリードより価値が高く、販売は営業適格リードよりも価値が高いでしょう。ECの場合、購入品の半分を返品したユーザーの価値は、すべての商品を保持した場合よりも低く設定すべきです。
* 異なるコンバージョンに対して相対値を使う場合でも、これらの値がクリック単価と同じスケールになるようにしましょう。例えば、平均クリック単価が10ドルの場合、リードの価値を「1」、販売の価値を「2」と設定すると、すべてのクリックが損失に見え、自動入札が広告配信を抑制してしまいます。代わりに、リードを100、販売を200といったように相対値をスケールアップしましょう。そうすれば、8クリックで1リード獲得の場合でもROASが健全に見え、広告が制限されることはありません。
* どのコンバージョンアクションを入札最適化に使用するか、または価値を積み上げすぎていないかを検討しましょう。例えば、リードに関連する3つのコンバージョンアクション（リード：$10、営業適格リード：$20、販売：$50）がすべて主要アクションの場合、それぞれの価値が加算されます。つまり、リード→営業適格リード→販売という流れで1件の販売が発生した場合、$10 + $20 + $50 = $80 となります。
* 次のガイドラインセクション（ターゲットについて）を考慮する際、この設定が妥当か確認してください。主要コンバージョンアクションと副次コンバージョンアクションをご存じない場合、これはGoogleが入札最適化にカウントするものを広告主に指定させる新しい方法です。以前は「コンバージョンに含める」というチェックボックスでしたが、現在は自動化に使われる「主要コンバージョンアクション」と、観察・レポート用のみで自動入札には影響しない「副次コンバージョンアクション」と呼ばれています。
* EC広告主の場合、売上高ではなく利益率に基づいたコンバージョン値を設定することを検討しましょう。商品ごとに異なる利益率を考慮できます。報告する値を自社のKPIに合わせることで、適切な目標ROASの選定など、多くのことがシンプルになります。
* オフラインで発生する出来事によってコンバージョン値が増減する場合は、この記事で前述したオフラインコンバージョントラッキングツールのいずれかを利用してください。
* コンバージョン発生後にGoogleへ報告する場合や、後から値を修正する場合は、機械学習が常に新しいデータを取得できるよう、少なくとも毎日実施しましょう。
* コンバージョン値ルールを使用する際は、利益率や顧客生涯価値、アップセル機会など、Smart Biddingでは観測できない情報のみをGoogleに伝えましょう。
* 値を調整するために、Googleの以下の主要プロダクト機能のいずれかを活用してください：
### 構造とターゲット
アカウント構造とターゲットは密接に関連しています。設定できるターゲットはアカウント構造に依存するためです。ビジネスの各部門ごとに異なるターゲットが必要な場合は、それぞれに最低1つのキャンペーンを維持しましょう。
多くの広告主がGoogleの「シンプルなアカウント構造」推奨を耳にしているかもしれませんが、これは不要な複雑さを排除することを求めている点に注意してください。同じキーワードを異なるマッチタイプで持つためだけに複数のキャンペーンを維持する必要はありません。ただし、季節ごとに異なるターゲットが必要な季節商品を販売している場合は、別々のキャンペーンを維持しましょう。
* どのレベルでコンバージョンアクションを設定するのが妥当か決めましょう。アカウント横断、アカウント単位、キャンペーン単位、またはキャンペーングループ単位で設定できます。Googleのアルゴリズムは、コンバージョンアクションのスコープに紐づく*すべて*のデータを使ってコンバージョン率を予測します。つまり、MCCレベルで1つのコンバージョンアクションを設定すれば、同一企業の複数アカウント全体の入札判断をガイドできます。一方、他のキャンペーンの影響を受けたくない一度きりの目標がある場合は、キャンペーン単位でコンバージョンアクションを設定しましょう。
* Googleの機械学習が進化し、システム全体のデータから推論できるようになったため、最低限のコンバージョンボリューム維持は以前ほど重要ではなくなっています。とはいえ、多くの広告主は、コンバージョン数が多いキャンペーンの方が自動化のパフォーマンスが良いと感じています。自動入札を有効化する前に、月間30～50件以上のコンバージョンを目指しましょう。それまでは、拡張CPC入札やMaximize Conversion Value（tROASなし）を使ってデータを蓄積してください。主要コンバージョンアクションだけでは閾値に届かない場合は、マイクロコンバージョンの追加も検討しましょう。
* GoogleのExperimentsフレームワークで価値ベース入札をテストする場合、必要なコンバージョン数は2倍になります。したがって、前述のポイントを踏まえ、コントロールグループと実験グループの両方で月間30～50件のコンバージョンを目指しましょう。そうでない場合は、テスト期間を1～2か月以上に延長する必要があるかもしれません。
* 前セクションのアドバイスに従い、売上ではなく利益を報告している場合は、実際の目標に基づいたターゲット設定が可能です。コンバージョントラッキングで利益を報告する前は、tROASを使って利益を模倣する広告主もいます。例えば、典型的な商品の利益率が50%（原価が販売価格の半分）の場合、tROASを200%に設定すれば、ちょうど損益分岐点になります。利益を報告する場合は、tROASを100%に設定することで同じことが実現でき、なぜ200%でなく100%で満足できるのか混乱することもありません。
* 初期の目標ROASは過去の実績に基づいて設定しましょう。シンプルな計算式は、コンバージョン値（売上など）÷広告費で、直近30日間以上のデータを参考にします。高すぎる目標を設定すると、ボリュームが大きく制限される可能性があります。
* Performance Plannerを活用し、利益率を指標に適切な予算・ROASターゲットを設定しましょう。
* ユーザー行動の急激な変動がコンバージョンに影響する場合は、季節性調整やtROASの変更を検討してください。季節性調整の利点は、終了日を設定でき、機械学習がその期間のデータを今後の予測から除外してくれる点です。
### テストとハイジーン（運用衛生）
コンバージョントラッキングが正しく機能し、実際のビジネス目標に沿ったターゲットが設定できたら、広告主は価値ベース入札の実験を始める準備が整います。ただし、どんなテストにも共通する注意点があります：
* テスト開始前に十分なコンバージョン履歴を蓄積しましょう。最低でも3サイクル分、または4週間（長い方）を推奨します。例えば、通常のコンバージョンまで15日かかる場合は、目標ROASを有効化する前に45日待つべきです。Google広告のアトリビューションセクションにあるPath Metricsレポートで、典型的なコンバージョン遅延を確認できます。
* tROASを設定している場合は、予算上限を外して、システムがターゲット内で追加のコンバージョンを見つけられるようにしましょう。tROASが*ない*場合は、Maximum Conversion Valueを入札戦略に使い、予算上限を想定する1日あたりの支出目標に合わせてください。
* Googleは、ターゲットの変更は20%以内、または2週間に1回以下を推奨しています。これはあくまでガイドラインであり、必ずしも守る必要はありません。ビジネス目標を優先してください。ターゲットを大きく変更するとSmart Biddingが学習フェーズに入ることがありますが、**過去の学習内容が失われるわけではありません**。単に、ターゲットの大幅な変更により、Googleがこれまで知らなかった新しいクエリに広告が表示されるため、パフォーマンスが一時的に変動する可能性があるという意味です。従来のクエリについては通常通りです。新しいクエリでは平均値が一時的に変動するかもしれませんが、機械学習が壊れることはありません。
* オフラインコンバージョンインポートの場合、まず観察モードで2～4週間コンバージョン値を収集するのがベストプラクティスです（入札設定なし）。
* 何か問題が発生し、コンバージョンデータが壊れた場合（例：ウェブサイトがダウンした場合）は、データ除外を使って、その期間のデータを今後の予測から除外するよう機械学習に伝えましょう。
* どんなテストでも大きな変更は最小限にしましょう。例えば、ランディングページやオファーを変更すると、コンバージョン率に大きな影響が出る可能性があり、Googleのアルゴリズムはその変化が自社要因（入札やマッチタイプなど）によるものかどうか判断できません。テスト期間中にキャンペーンを変更する場合は、コントロールグループと実験グループの両方に同じ変更を加えてください。
* 価値ベース入札へ切り替える際の注意点：
### パフォーマンス評価
テストが進行中の場合、正しい方法でパフォーマンスを評価し、誤った判断を避けることが重要です。
* 機械学習には学習期間が必要です。名前の通り「学習」するための時間を1～2週間与え、その後のデータだけを使って勝者・敗者を判断しましょう。Optmyzrの\[Campaign Experiments\](Campaign Experiments by Optmyzr: Google Ads Experiments Made Easy)ツールを使えば、すべての実験を一元管理でき、ランプアップ期間も考慮されます。
* 実験は早期に終了しないようにしましょう。4～8週間が一般的に十分なデータを蓄積できる期間です。もちろん、必要な期間はキャンペーンのボリュームによって異なるため、統計的に有意な結果が出ているか確認してください。
* 価値ベース入札を自動化する場合、勝敗判断の指標は売上最大化やコンバージョン値最大化にフォーカスしましょう。例えば、CTRなど無関係な指標で勝者を決めてはいけません。
* ほとんどのキャンペーンにはコンバージョンラグ（遅延）があることを忘れないでください。パフォーマンス分析時は、直近の日付のデータ（コンバージョン報告が未完了の可能性が高い）を除外しましょう。Googleのアトリビューションレポートで各キャンペーンの典型的なコンバージョンラグを確認できます。
* Googleの入札戦略レポートは、パフォーマンス分析の多くを自動で行ってくれます。Optmyzrなどのツールを使えば、さらに深い分析や、クライアントや上司が求める追加レポートの作成も可能です。
## よくある落とし穴（テクニカルスペシャリストによる指摘）
上記のベストプラクティスに加え、価値ベース入札を始める際によく見られる落とし穴にも注意しましょう。
### 1\. ROAS目標が高すぎないようにする
自動化が魔法のようにパフォーマンスを4倍にしてくれるなら理想的ですが、現実はそう簡単ではありません。システムが適切なベースラインを得られるよう、過去実績に基づく推奨tROASから始めるのがベターです。そこから徐々にtROASを調整し、小さな変更が目標に近づいているか定期的に確認しましょう。Optmyzr Rule Engineは、こうした定期的な微調整を自動化できる優れたツールです。
### 2\. 学習期間中にパフォーマンスを分析しない
ガイドラインでも述べましたが、結果を早く見たいあまり、フライングで判断してしまう広告主が多いため、改めて強調します。システムが調整・安定するまでに1～2週間必要なので、それまでは分析を控えましょう。
### 3\. コンバージョン遅延を忘れない
これも繰り返しになりますが、直近のパフォーマンスだけでキャンペーンを評価するのは非常にありがちなミスです。Google広告はクリックやコストなどを数分で報告しますが、コンバージョンはユーザーの意思決定に時間がかかるため遅れます。部分的なデータで判断すると、誤った意思決定につながります。言い換えれば、Google広告のデータはクリック中心です。今日のクリックが5日後にコンバージョンにつながった場合、そのコンバージョンは5日後に今日のデータとしてレポートに反映されます。見ているデータが完全な最終結果ではない可能性があるため、コンバージョン遅延期間のパフォーマンスは除外しましょう。
### 4\. 間違った指標を見ない
良くも悪くも、Googleは広告主にクリック率やコンバージョン率、さらにはROASを重視するよう教育してきました。しかし、それらの指標がビジネス目標とどう関係しているかを見失わないでください。かつて、400%のROASを達成しないとビジネスを継続できないと代理店に伝えた広告主がいました。代理店は忠実にその目標を達成しましたが、なぜ400%にこだわるのか尋ねたところ、クライアントは前の代理店が300%だったので400%の方が良いと思っただけだと白状しました。実際には利益が減っていたのです。
### 5\. 重要なコンバージョンに価値を割り当てない
価値ベース入札の根本は、機械学習に自社ビジネスにとってのコンバージョンの真の価値を理解させることです。すべてのコンバージョンアクションに値を割り当てることを省略しないでください。ただし、正確な金額にこだわりすぎる必要もありません。推定・計測・改善を繰り返せば十分です。
### 6\. キャンペーン構造が不適切
古いキャンペーン構造は成果を大きく妨げます。例えば、キーワードのマッチタイプやデバイスごとにキャンペーンを分けるべきではありません。前者はほとんどの場合不要で、後者も以前ほど必要性はありません。アカウント構造は、ビジネスニーズに応じて異なる目標を設定できる範囲で、できるだけシンプルにしましょう。
## 成功する価値ベース入札戦略とは
コンバージョンベースの考え方から価値ベース入札への移行は、正しく実施すれば大きな成果につながります。その第一歩は、Smart Biddingがどのように意思決定するかを理解し、半歩先を行くことです。
世界中の広告主が、Smart Bidding導入前の準備不足、新しい入札戦略のテスト時の早すぎる評価、Smart Biddingがすでにすべてのキャンペーンの観測可能なコンバージョンデータを考慮していることに気づかない、といった失敗を経験しています。
価値ベース入札は、コンバージョンベースの最適化をやりきった後の次なるアカウント最適化ステージです。本記事で紹介したガイドラインを実践することで、Googleのツール導入時によくある落とし穴を回避し、より早く良い成果を得られるでしょう。
計画を持って成功する広告主になりましょう。最初から成功する仕組みを作り、Googleの意思決定アルゴリズムの限界を理解し、アルゴリズムをビジネス目標に合わせて最新かつ関連性の高いデータを提供しましょう。
*一部画像はGoogle提供。*
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*Source: [バリュー・ベースド・ビディング：概要、ベストプラクティスと落とし穴](https://www.optmyzr.com/jp/blog/value-based-bidding-guide/)*
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