Jyll Saskin GalesによるPerformance Max、AI Max、オーディエンス、ターゲティングなどについて

エピソード概要

OptmyzrのCEO兼共同創業者であるFrederick Vallaeysが、Google Adsの教育者・コーチであり、『Inside Google Ads』の著者であるJyll Saskin Galesと対談し、オートメーションがPPCの手法をどのように変えたのかを深掘りします。

彼らは、「コントロールではなくガイドする」ことが新しいマーケターのマントラである理由、コントロールの幻想を持たずにPerformance Maxキャンペーンを最適化する方法、そして入札がターゲティングよりも重要になった理由について議論します。Jyllはまた、クライアントの実例、GeminiやNotebookLMのようなAIツールを活用して専門知識をスケールさせるプロセス、そしてGoogleの最新オートメーションレイヤーであるAI Maxに対する新たな視点も共有します。

このエピソードで学べること：

• PPCにおけるコントロールからガイダンスへの転換
• オーディエンス：シグナル vs 真のターゲティング
• PMaxにおけるオーディエンスの実際の役割
• コントロールせずにPMaxへ影響を与える方法
• PMaxで最も重要な3つのレバー
• キャンペーンとアセットグループの正しい構成方法
• SMBと大手ブランド：どちらが難しいのか？
• 2025年に小規模予算が苦戦する理由
• 入札・ターゲティング・クリエイティブの三角関係
• マニュアル入札 vs スマート入札（多くの人が間違える理由）
• スマート入札を学習させる方法（予算を無駄にせずに）
• マイクロコンバージョンを使ったアルゴリズムのトレーニング
• シグナルの重複とキャンペーン構造のミス
• 戦略的オートメーション vs 盲目的な委任
• AIファーストなPPC世界における人間の役割
• JyllがGemini Deep Researchを活用する方法
• マーケター向けAIツール：Gemini、NotebookLM、そして「JyllBot」
• ChatGPTのGoogle Adsアドバイスの問題点
• AIは平均を作り、人間は勝者を作る
• AI Max：Google Adsの新たな実験

エピソードの要点

Googleで6年間大手ブランドと仕事をした後、Jyllは現在、個人事業主から大手代理店まで幅広く支援しています。オーディエンスの専門家として広く知られる彼女ですが、現在は次の大きなプロジェクト、つまり入札戦略に関する完全な書籍の執筆に没頭しています。

この対談の本質は、2025年にPPCを実践するとはどういうことか、という点にあります。かつての「正確なキーワードを選び、入札額を設定し、利益を得る」という世界は終わりました。今や新しい職務記述書が求められています。すべてのレバーをコントロールするのではなく、スマートシステムをガイドし、その実際の動きを確認することが役割です。JyllとFredは、Performance Maxの本当の仕組み、オーディエンスシグナルと真のターゲティングの違い、そして手動CPCが多くの広告主にとって静かに罠となっている理由など、実践的な視点で解説します。

PPCにおけるコントロールからガイダンスへ

Jyllは、Google Adsが「すべてを自分でコントロールする」時代から「マシンを正しい方向へガイドする」時代へと移行したことについて語りました。

「AdWordsと呼ばれていた時代、あるいはそれ以前からGoogle Adsを運用してきた私たちは、コントロールの時代に慣れ親しんでいます。欲しいキーワード、欲しい入札額を正確に指定し、あとは利益を得る――これが従来のやり方でした。しかし、消費者行動の変化、SERPの変化、そしてAIの進化により、もはやこの方法は通用しません。」とJyllは語ります。

現在、より深いレベルで運用するには、スマート入札の思考を理解することが重要です。異なる入札戦略がどのクエリに広告を表示するかをどう変えるのか、コンバージョン目標がコンパスの役割を果たすこと、データ・予算・アセットがアルゴリズムの学習内容をどう形作るかを理解する必要があります。もはや「すべてを手作業で最適化する」ことではなく、「システムが最適化しやすいように設計する」ことが仕事です。

本質的に、現代のPPCで成功するには、アカウントにどれだけ頻繁に手を加えるかではなく、戦略・トラッキング・構造・シグナルをどれだけうまく設計できるかが重要です。これにより、アルゴリズムがスケールして良い意思決定を下せるようになります。

オーディエンス：シグナル vs 真のターゲティング

多くの広告主は、Google Adsでオーディエンスを選択すると、そのグループのみに広告が表示されると考えていますが、多くのキャンペーンタイプではもはやそうではありません。従来のDisplayやVideoキャンペーンで最適化ターゲティングをオフにしていた場合、オーディエンスは実際に制限として機能していました。たとえば「ヨガウェア購入者」を選べば、その人たちだけに広告が表示されていました。しかし、Performance Maxや最適化ターゲティングを使うキャンペーンでは、オーディエンスの選択はシグナルであり、厳密なフィルターではありません。

「Performance Maxキャンペーンでは、その機能はありません。オーディエンスシグナルは、Googleに注力してほしいオーディエンスの種類を伝えるものですが、最終的にPerformance Maxはオーディエンスよりもコンバージョンと入札戦略を重視します。」とJyllは説明します。

このため、Jyllは多くの人が実際よりもオーディエンスをコントロールできていると誤解していると言います。PMAXでは、Googleにヨガ関連のオーディエンスシグナルを与えても、システムが冬物衣料の購入者の方がコンバージョンしやすいと判断すれば、そちらに予算を移します。アルゴリズムの優先順位はシンプルです。コンバージョン目標の達成、予算の効率的な活用、そしてその後にオーディエンスシグナルの考慮です。シグナルに従うことがより多く、またはより良いコンバージョンの獲得と矛盾する場合、シグナルは無視されます。

では、今日実際に広告の表示対象に影響を与えているのは何でしょうか？

それは、コンバージョントラッキング、入札戦略、予算、そしてクリエイティブです。Googleは、あなたが提案したオーディエンスよりも、実際にコンバージョンしているものに遥かに注意を払います。真のターゲティングとシグナルの違いを理解すれば、より良い期待値を設定し、目標に合ったキャンペーンタイプを選び、実際にコントロールできるレバーに注力できます。

PMaxにおけるオーディエンスの実際の役割

Performance Maxでは、オーディエンスは多くの広告主が考えているようには機能しません。オーディエンスシグナルを追加しても、その人たちだけに広告が表示されるわけではありません。Jyllはこう表現します。

「オーディエンスシグナルは、Googleが最適化ターゲティングをリブランディングする美しい方法だったと思います。最適化ターゲティングは『このボックスをチェックして、好きな人に広告を表示させてください』というものでしたが、正直言って遠慮したいですよね。でも『好きな人に広告を表示するけど、あなたの知見をGoogleに伝えたいならシグナルをください』という枠組みに変えると、実務者が好む理由もわかります。」

これは、シグナルが無意味ということではありません。初期の探索をガイドしたり、戦略的思考を記録したりするのに役立ちます。また、クライアントやステークホルダーとの会話も容易になります。なぜその選択をしたのか論理的に説明できるからです。しかし、シグナルはPerformance Maxをコントロールしません。アルゴリズムがあなたが選ばなかったオーディエンスでより良い成果を見つければ、必ずそちらにシフトします。なぜなら、コンバージョン・予算効率・入札戦略が常にシグナルより優先されるからです。

本当の価値は、キャンペーン運用後のレポートにあります。誰が実際にコンバージョンしたのか、どんな検索が広告をトリガーしたのか、どのアセットが最も成果を上げたのかを確認できます。これにより、システムが何を学習したのか理解でき、たとえ元のシグナルが無視されていても役立ちます。ですから、オーディエンスシグナルは追加しても構いませんが、それが「コントロール」ではなく「提案」に過ぎないことを理解しておきましょう。PMAXで本当に影響力のあるレバーは、クリエイティブ、ランディングページ、入札戦略、コンバージョンデータです。

コントロールせずにPMaxへ影響を与える方法

Performance Maxでは、マインドセットの転換が重要です。あなたは車を運転しているのではなく、目的地を設定し、後から旅のレポートを確認する役割です。最初にインプットでガイドし、その後レポートで実際の動きを検証します。これがPMaxの本来の使い方です。

コントロールしようとするのではなく、クリーンなコンバージョントラッキング、適切な予算、明確な目標を通じて、システムに「成功とは何か」を教えることがあなたの仕事です。そして、そのガイダンスがどう解釈されたかを確認します。

PMaxに影響を与える主な方法は、コンバージョン、予算、クリエイティブ、ランディングページです。あなたが「コンバージョン」と定義したものをシステムは追いかけるため、正確なバリュー、質の高いリード、適切なイベント設定が、どんなオーディエンス設定よりも重要です。

予算は、どのキャンペーンや商品が優先かを伝えます。アセットやページは、あなたが誰のための存在で、どんな顧客を求めているかを伝えます。理想の顧客に明確に訴求する強力なクリエイティブとランディングページは、ドロップダウンのオーディエンスシグナルよりも、誰が最終的にコンバージョンするかに大きな影響を与えます。

キャンペーン運用後は、検証ステップが本当の仕事です。検索語句レポート、オーディエンスインサイト、チャネル別の内訳、アセットパフォーマンスを見て、「PMaxは実際に何をしたのか、それは私たちの意図と合っているのか？」を確認します。もし違えば、調整するのはノブではなくガイダンスです。コンバージョンの精緻化、クリエイティブの改善、予算の調整、より関連性の高いランディングページの構築などが該当します。そして再度学習させ、繰り返します。PMaxを完全にコントロールすることはできませんが、スマートなインプット設計と透明性のあるレポート活用で、あなたの意図とシステムの動きをどんどん近づけていくことができます。

PMaxで最も重要な3つのレバー

Performance Maxでは、他の何よりも重要な3つのレバーがあります。

「私のPMaxでのトップ3レバーは、間違いなくコンバージョン設定、入札戦略、そしてアセットです。」とJyllは説明します。

PMaxはコンバージョンベースの入札でしか動作しないため、コンバージョントラッキングが弱い、誤解を招く、または欠落している場合、キャンペーン全体が手探り状態になります。

「その時点でキャンペーンに最適なコンバージョン目標を選ぶことが最優先であり、その目標を調整するだけでキャンペーンの動きが全く変わります。なぜなら、それがキャンペーンのコンパスだからです。」とJyllは述べています。

コンバージョンがしっかりしていれば、次に大きなレバーは入札戦略です。「コンバージョン数の最大化」はまず予算を全額使い、その中でできるだけ多くのコンバージョンを獲得しようとします。「目標CPA」は、まず特定の効率レベルを達成しようとし、その範囲内で予算を使います。この設定を切り替えるだけで、ボリューム重視か、1件あたりコスト重視か、キャンペーンの方向性が大きく変わります。

3つ目のレバーはクリエイティブです。PMaxでは、画像・見出し・コピーこそが本当のオーディエンスシグナルです。アセットが特定のタイプの人に強く訴求し、適さない人を自然に遠ざける場合、システムはそれを学習し、反応する人に広告をより多く表示します。これは、設定上のオーディエンスシグナルや検索テーマよりも、誰にリーチするかに大きな影響を与えます。PMaxを本当に動かしたいなら、まずコンバージョン設定を整え、目標に合った入札アプローチを選び、そして理想の顧客に明確に響くクリエイティブに本気で取り組みましょう。

キャンペーンとアセットグループの正しい構成方法

Performance Maxでは、キャンペーン構造はビジネス戦略に従うべきであり、「ベストプラクティス」テンプレートに盲従するものではありません。Jyllのシンプルなルールは、多くの混乱を解消します。異なるコンバージョン目標がある場合、またはシステムに異なる最適化方法を求める場合に新しいキャンペーンを開始します。たとえば、異なる目標（無料トライアル vs エンタープライズデモ）、異なる入札戦略（コンバージョン数の最大化 vs tROAS）、異なる予算や優先順位、全く異なる地域などです。目的と成果測定方法が同じなら、同じキャンペーンにまとめるのが基本です。

「異なるキャンペーンを始める理由は、異なるコンバージョン目標があるからです。例えば、あるキャンペーンは店舗来店を最適化し、別のキャンペーンは電話発信を最適化する――これが異なるキャンペーンを持つ理由です。異なる地域、異なる入札戦略や予算も同様です。」とJyllは語ります。

キャンペーン内では、アセットグループが意味のあるクリエイティブのバリエーションを作る場所です。異なる商品、異なるオーディエンスメッセージ、異なる訴求軸をテストしたい場合は、別々のアセットグループを使い、それぞれに独自の見出し・画像・説明文・場合によってはランディングページを設定します。逆に、全く同じ広告でオーディエンスシグナルや検索テーマだけが違う3つのアセットグループを作るのは意味がありません。シグナルはあくまで提案であり、厳密なターゲティングではないため、データを無意味に3つのバケツに分けてしまうだけです。

新しいキャンペーンやアセットグループを追加する前に、2つの質問をしましょう。「本当に異なる目標、入札アプローチ、予算、地域が必要か？」「ここで本当に異なるクリエイティブを使うのか？」答えがNOなら、まとめて運用しましょう。シンプルで戦略主導の構造はPMaxの学習を早め、パフォーマンスも向上させます。逆に「コントロール癖」による過剰な分割は、すべてを遅くするだけです。

SMBと大手ブランド：どちらが難しいのか？

逆説的に聞こえますが、Jyllは明言します。月100万円を運用する方が、1,000ドルを運用するより簡単なことが多いのです。大きな予算はクリック数・コンバージョン数・データ量を増やし、Googleのオートメーションがより良く機能します。

ごく小さな予算では、システムが学習するのに十分なコンバージョンが得られず、テストに時間がかかり、ミスの影響も大きくなります。さらに、小規模事業者はGoogle Adsを独学で学んでいることが多く、ブロードマッチの本当の挙動や、キーワードと検索語句の違い、デフォルトの「親切な」セットアップが実はPMaxであり、ほとんどDisplayに予算が使われていることなどを知らない場合もあります。

大手ブランドは逆の問題を抱えています。ツールの理解やデータは十分ですが、「コントロールからガイダンスへのマインドセット転換」に苦しみます。キーワード・入札・構造を手動で選んできた人たちが、完全には見えないアルゴリズムを信頼しなければならず、プライバシー変更やモデリングの影響でアトリビューションも曖昧になっています。大企業では、商品フィードのタイトルを少し変えるだけでも複数チームの承認が必要で、長いプロセスが発生します。マシンは大きな予算でより良く動きますが、その周囲の人間が新しい世界を受け入れるのは難しいのです。

つまり、どちらが難しいのか？小規模事業者は「データの貧困」と教育不足に苦しみ、ごく小さな予算で高コスト・自動化環境に挑みます。大手ブランドは心理的・政治的な壁と戦います。古い習慣を手放し、不完全なトラッキングを受け入れ、大組織をAI主導の新しい働き方に合わせる必要があります。両者とも苦戦しますが、その内容は全く異なります。

2025年に小規模予算が苦戦する理由

2025年、Google Adsをごく小さな予算で運用するのは、以前よりはるかに難しくなっています。Jyllはこうまとめます。

「今は1日20ドルで成果を出すのは、5年前や10年前よりずっと難しいです。インフレですよね？Google Adsにもインフレは現実です。」とJyllは説明します。

クリック単価は高騰し、競争も激化し、現代の入札戦略は十分なデータ量がないと機能しません。

さらに、Performance Maxやスマート入札のようなツールは、月に数十件のコンバージョンがあって初めて本領を発揮します。ごく小さな予算では、システムが最適化に必要なデータを十分に得られず、パフォーマンスがランダムで改善も遅く感じられます。

経済的な問題に加え、自信の問題もあります。多くの小規模事業者は、自分でGoogle検索して広告が表示されないと「キャンペーンが機能していない」と判断します。

実際には、広告は本当の顧客に表示されているものの、表示頻度が少なかったり、チェックしたタイミングと合わなかったりするだけです。予算が極端に限られているためです。今後は「1日20ドルで十分」と思い込むのではなく、小さな予算でできること・できないことを正直に見極め、超集中型ターゲティングや強力なオーガニック施策との併用、そして2025年のGoogle Adsは信頼できる成長チャネルとして機能させるには、より高い月額投資が必要だと理解することが重要です。

入札・ターゲティング・クリエイティブの三角関係

JyllはGoogle Adsを「入札・ターゲティング・クリエイティブ」のシンプルな三角形で説明します。しかし、現代の自動化された世界では、この3つの側面は等価ではありません。ターゲティングを外しても、Googleのシステムは自動的に適切な人を見つけてくれるため、キャンペーンは十分に成果を上げられます。Performance Maxがその証拠です。入札戦略と強力なクリエイティブを与えれば、残りはシステムが担います。ターゲティングは、使える場合は重要ですが、もはやパフォーマンスの柱ではありません。

「今はターゲティングが最も重要度が低いと思います。こう言いましょう――AIとオートメーションがその部分を支配し、あなたがコントロールできなくなっても、良い結果は出せるのか？ターゲティングを全くコントロールできなくても、入札とクリエイティブをコントロールできれば、私は自分のクライアントで素晴らしい成果を出せると信じているし、実証しています。それがまさにPMAXです。PMAXの仕組みです。」とJyllは語ります。

一方、入札とクリエイティブは絶対に欠かせません。完璧な広告を完璧な顧客に届けても、クリエイティブが凡庸なら何も起こりません。また、入札戦略が間違っていれば、キャンペーンは単に成果が悪いだけでなく、全く別物のように振る舞います。

この三角形が重要なのは、入札戦略が方向性を決め、クリエイティブが適切な人を惹きつけてコンバージョンさせ、ターゲティングはもはや「あると良い」程度の役割になったからです。最適化の時間配分を決めるなら、優先順位は明確です。まず入札とクリエイティブに注力し、ターゲティングは必要な場合のみ精緻化しましょう。2025年には、この2つがかつてターゲティングが担っていた重責のほとんどを担うことになります。

マニュアル入札 vs スマート入札

多くの人が入札で苦戦するのは、設定を間違えるからではなく、入札についての考え方自体を間違えているからです。Jyllが何度も目にするのは、広告主が「CPCを低く抑えるために入札をコントロールしよう」とし、安いクリックが効率向上につながると信じていることです。実際には、低CPCは低品質なトラフィックを意味することが多いのです。

「今や手動CPCはほとんどの場合ミスです。絶対とは言いませんが、奇妙なアカウントも見かけます。でも大半の場合、今はミスです。高CPCが敵なのではなく、低品質なトラフィックこそが敵なのです。」とJyllは述べています。

スマート入札はこの考え方を根本から覆します。確かに、「コンバージョン数の最大化」や「目標CPA」に切り替えると、CPCが劇的に上がることがよくあります。JyllはCPCが2倍、3倍、時には一晩で10倍になるのを見てきました。

しかし、その時コンバージョンも増加します。なぜなら、アルゴリズムが本当に重要なオークションに積極的に入札しているからです。今すぐ購入する意思のある人からの25ドルのクリックは、絶対にコンバージョンしない5ドルのクリック5件よりも価値があります。スマート入札は勘ではなく、人間が処理できない数千ものリアルタイムシグナルを評価し、コンバージョン確率が高い時だけ高く入札します。

難しいのは、スマート入札には学習期間が必要なことです。最初の1～2週間は成果が悪く見えることが多く、多くの広告主が早々に諦めて「やっぱり手動入札が良かった」と思い込んでしまいます。Jyllが見る限り、スマート入札のパフォーマンスが悪い原因はほぼ2つ――壊れているか弱いコンバージョンデータ、または学習期間中の忍耐不足です。

コンバージョントラッキングがクリーンで、正しい目標を選べば、長期的にはほぼ必ずスマート入札の方が優れています。大切なのは、低CPCを追いかけるのをやめ、ビジネス成果――コンバージョン、CPA、売上――で成功を判断することです。紙の上でクリックが安いかどうかではありません。

スマート入札を学習させる方法

スマート入札は、十分なデータを与えれば非常にうまく機能します。Jyllの経験則はシンプルです。「30日間で約30件のコンバージョン」を目指しましょう。これが、アルゴリズムが「良い」トラフィックを理解するのに十分な事例数です。月に数件しかコンバージョンがない場合、システムが悪いのではなく、単に情報が足りないだけです。予算やコンバージョン数が少ない場合、学習期間は2～4か月かかることもあります。重要なのは、時間の経過ではなく、データがどれだけ集まったかです。

Jyllはここで完璧な例えを使っています。4件のコンバージョンでキャンペーンを評価するのは、1歳児を見て「毎日話しかけているのに、なぜまだ話さないの？」と言うようなものです。機械学習は、成果を出す前に十分な露出とパターンが必要です。ほとんどデータがない状態で「うまくいかなかった」と早期にキャンペーンを終了するのは、スマート入札が失敗したサインではなく、広告主が学習プロセスを誤解しているサインです。

そして時には、Google広告のダッシュボード上の数字が期待外れに見えても、ビジネスの実際の成果は全く異なる場合があります。Jyllは、PMAXキャンペーンが2か月連続でひどい結果に見えた事例を紹介しています—トラッキングされた購入数はごくわずか。しかしクライアントが実際の売上を確認したところ、広告していた商品は以前よりもはるかに多く売れていたのです。キャンペーンは機能していたのですが、アトリビューションがまだ追いついていなかっただけです。3か月目には、Google広告の数字もようやく成功を反映しました。ここでの教訓はこうです：スマート入札を週初めのCPCや初期のプラットフォーム内数値で評価しないこと。コンバージョン数、ビジネス成果、そしてシステムに十分な学習データを与えたかどうかで評価しましょう。忍耐と適切なガードレールが、パニックよりも常に良い結果をもたらします。

マイクロコンバージョンを使ったアルゴリズムのトレーニング

マイクロコンバージョンは、最終コンバージョンが十分に得られない場合にスマート入札の学習を助ける最良の方法の一つですが、適切なマイクロコンバージョンを選ぶ場合に限ります。

「マイクロコンバージョンとは、最終的に欲しい成果ではないが、その過程で必ず発生するものです。たとえばECなら、購入する前にチェックアウトを開始する必要がありますが、『会社概要』ページを見る必要はありません。ですから、後者は良いマイクロコンバージョンにはなりません。」とJyllは語ります。

一定のボリュームが得られ始めたら、コンバージョン目標を「昇格」させます。Jyllは新規または低ボリュームのキャンペーンでは、まずカート追加で最適化を開始し、そのコンバージョンが約30件に達したらチェックアウト開始に切り替え、最終的に購入が30～50件に達したらそこに切り替えます。これは階段のようなもので、最初は最もボリュームの多い意味のあるアクションから始め、システムにそのアクションを取るユーザーを学習させ、より良いデータが得られるにつれて最適化を絞り込んでいきます。また、データをクリーンに保つため、1セッションにつき最初のカート追加のみをカウントし、ヘビーユーザーが20回「コンバージョン」を作ってアルゴリズムを歪めないようにしています。

極端にボリュームが少ないビジネス—月に数件しかリードがない場合—では、マイクロコンバージョンでも十分なデータが得られないことがあります。その場合は、スクロール深度やページエンゲージメントなど、より弱いシグナルに頼ってアルゴリズムに学習材料を与えるしかありません。理想的ではなく精度も落ちますが、ボリュームがそこまで低い場合、システムを「手探り状態」で走らせるよりはましです。こうした状況では、より厳密なターゲティングや手動のガードレールに頼りつつ、持てる最良のシグナルを活用します。

シグナルの重複とキャンペーン構造のミス

Google広告で最もよくある構造上のミスの一つは、実際には違いがないものを分けてしまうことです。Jyllはこれを頻繁に目にします：オーディエンスシグナルやわずかなキーワードの違いだけで複数のキャンペーンや広告グループを作るケースです。しかし、広告やランディングページ、全体戦略が同じなら、そのセグメンテーションは無意味です。PMAXのオーディエンスシグナルはターゲティングではなく「提案」に過ぎません。異なるシグナルを割り当てるためだけにグループを分けても、コントロールが生まれるわけではなく、データが細分化されて学習が遅くなるだけです。見た目は整理されていても、パフォーマンスは悪化します。

分割すべきかどうかを判断する本当の基準はシンプルです：意図が本当に異なり、異なるクリエイティブが必要か？ Jyllは良い例を挙げています：「houses for sale」と「new houses for sale」。本当に異なるオーディエンスで、異なるメッセージが必要ですか？もしそうなら、各バイヤーに合わせた独自のクリエイティブで別グループを作りましょう。そうでなければ統合し、アルゴリズムに最適化のためのより多くのデータを与えましょう。構造が機能するのは、セグメントが実際の行動や動機、バリュープロップの違いを反映している場合だけです。両者でクリエイティブが同じなら、一緒にすべきです。

たとえ異なるクリエイティブがあっても、セグメント同士が重複しすぎて競合しないように注意が必要です。広告グループが同じ検索やオーディエンスプールを追いかけている場合、リーチを拡大しているのではなく、パフォーマンスを食い合い、シグナルを混乱させているだけです。経験則はシンプルです：分割しても異なるメッセージ、ランディングページ、戦略が生まれないなら、それは本当のセグメンテーションではありません。単なる自己複雑化です。

戦略的オートメーション vs 盲目的な丸投げ

Google広告におけるスマートオートメーションは、ボタンを押してあとは運任せにすることではありません。Jyllの見解は、ブロードマッチやスマート入札のような機能は積極的に使うべきだが、それらがどのように動作し、何を最適化するよう指示したかを大まかに理解しておく必要がある、というものです。

「最近のGoogle広告実務者の中には、AIファーストの世界で育ってきた人がいますよね？彼らはエグザクトマッチも手動入札も一切触らず、すべてオートメーションに任せています。それ自体は素晴らしいことだと思います。ただ、その裏側で何が起きているのかを知らないことが課題なんです」とJyllは語ります。

彼女の哲学は「信頼しつつ検証する」です。オートメーションが何百万ものマイクロディシジョンを下すのを信頼しつつ、レポート—検索語句、クエリ、オーディエンス、プレースメント、セグメント別パフォーマンス—で検証します。あなたの仕事は、コンバージョントラッキング、入札戦略、キャンペーン構造を通じてシステムに適切な指示を与え、定期的に実際に何が行われているかをチェックすることです。

結果が期待と違う場合、「なぜGoogleはこんなにバカなんだ？」ではなく、「自分がシステムに何を指示したからこうなったのか？」と問うべきです。アルゴリズムの動きと自分の望みのギャップは、自分自身で目標の見直しやトラッキングの整理、キーワードの精査、クリエイティブの改善、構造の調整などで埋める責任があります。オートメーションは強力ですが、戦略的に活用するには自分が常に関与し、軌道修正できる知識が必要です。

AIファーストPPC時代における人間の役割

AIファーストのPPC時代において、人間の役割は一日中ボタンを押すことではなく、仕組みを理解し、オートメーションを賢く使うことにあります。Jyllの主張は、教育が本当に重要だということです。入札戦略の仕組みやキャンペーンの挙動、各種オートメーションが何を制御しているかを知っていれば、何か問題が起きたときに選択肢が生まれます。行き詰まるのではなく、設定を見直したり、構成を再考したりできるのは、舞台裏のメカニズムを理解しているからです。

その基礎ができれば、ツールの組み合わせ方で創造性を発揮できます。たとえばGoogleにスマート入札を任せ、GPT系ツールで広告クリエイティブを生成・洗練し、それらをワークフローとして組み合わせて、品質を落とさずにスケールさせることができます。これこそが戦略的オートメーションの本質です：人間の判断が最も価値を生む部分を見極め、機械には反復作業を任せる。

重要なのは、盲目的な丸投げを避けることです。これらのシステムは強力ですが、非常にリテラル（字義通り）です。あなたが指示したことを正確に実行しますが、意図までは汲みません。だからこそ、人間が関与し続ける必要があります：明確な目標を設定し、レポートを確認し、チェック＆バランスを加え、結果がずれていれば調整する。Jyllの言葉を借りれば、「それは人工的に知的なものです。賢いですが魔法ではなく、あなたのガイド、監督、調整がまだ必要なのです。」

JyllがGemini Deep Researchを活用する方法

JyllはGemini Deep Researchを、単なる即答ツールとしてではなく、顧客の視点で考えるための手段として活用しています。

「私はGemini Deep Researchを使っていますが、これはすぐに答えを出すのではなく、30～50の情報源を調査し、リサーチプランを立ててくれます。そのプランも自分で調整できて、さまざまな情報源をチェックした上で答えを返してくれるんです。私は最終的な答えだけでなく、その過程でどんなステップを踏んだかを見るのが好きです。

どの要素をどう調査するかの判断を見るのが面白いんです。たとえば、決済モデルが何か、オンラインか対面か、タイムゾーンはどうか、何が含まれているか、サブスクリプションかどうか—こうした自分では思いつかないような観点で人々が意思決定していることが分かるんです。」とJyllは語ります。

例えば、Deep ResearchはB2Bソフトウェアにおける決済モデル、サブスクリプションか一括払いか、オンラインか対面か、タイムゾーン、互換性、主要機能などを調査します。これらはマーケターが気づかない要素かもしれませんが、顧客にとっては明らかに重要です。Jyllのようなビジネスオーナーにとって、これは自社の提供価値を競合と比較する際に顧客が何を重視しているかを知る貴重な情報となります。

広告の観点では、これはメッセージングのチートシートになります。Deep Researchが特定の機能や意思決定ポイントを繰り返し抽出するなら、それこそが広告コピーやランディングページで強調すべきポイントです。何を訴求すべきかを推測するのではなく、オーディエンスが実際に重視し、購入前に確認していることに広告を合わせることができます。

マーケター向けAIツール：Gemini、Notebook LM、そして「JyllBot」

Jyllの主なワークフローは、自分のアイデアを声に出して話し、それをAIに整理してもらうというシンプルなものです。記事やニュースレターを書く際には、考えやコーチングコールのトランスクリプトをGeminiに投入し、注目したい部分を指示して、そこから明確なドラフトにまとめてもらいます。ウェブ検索を代行させるのではなく、頭の中にある情報を読みやすく一貫性のある形に整理するためにAIを活用しています。Jyllにとって、AIを思考の整理役として使うことが最も価値のある用途の一つです。

彼女はこの発想をNotebookLMやカスタムの「JyllBot」にも応用しています。

汎用的なインターネットデータでモデルをトレーニングするのではなく、自分自身のコンテンツ—ポッドキャストのトランスクリプト、Search Engine Landの記事、その他自作の資料—だけを学習させています。これにより、メンバーがJyllBotを使うと、まさにJyll本人のような口調で、彼女の哲学やスタイルに忠実な回答が得られます。このドメイン特化型アプローチにより、声や正確性を損なうことなく専門性をスケールできます。要するに、AIは高品質かつ特定のインプットに基づき、アイデアの形成や構造化に使うのが最適であり、置き換えのためではないのです。

ChatGPTのGoogle広告アドバイスの問題点

Jyllはこの点についてかなり率直です。ChatGPTのような汎用AIツールから得られるGoogle広告アドバイスの多くは、率直に言って良くありません。AIが「バカ」だからではなく、膨大な古いコンテンツでトレーニングされており、Google広告は常に変化しているからです。

「『PPCキャンペーンをどう改善すべき？』と何の前提もなく聞けば、誰もが言いそうな10個の一般的なアドバイスを繰り返すだけです。でも、こうしたAIシステムは、制約条件や自分のビジネス、過去の施策、うまくいったこと・いかなかったことを伝えるほど、より良い回答を返してくれます」とJyllは説明します。

また、より良く具体的な質問をすることでAIのアウトプットを改善できるとも指摘しています。自分のビジネスの種類、試したこと、うまくいったこと・いかなかったこと、使用しているツールやキャンペーンタイプを伝えれば、アドバイスはより現実的で有用になります。しかし、それでも限界はあります。トレーニングデータが主に過去のもので、プラットフォームが進化していれば、AIは依然として古いパターンに頼りがちです。

ここでの教訓は「AIを使うな」ではなく、「リアルタイムのGoogle広告エキスパートとして扱うな」ということです。ブレインストーミングや構成、アイデア出しには使えますが、戦術的な提案は必ず最新の知識やドキュメント、信頼できる実務者と照合しましょう。Google広告のような変化の激しいプラットフォームでは、最新性と文脈がこれまで以上に重要であり、汎用AIツールだけでは追いつけません。

AIは平均を作り、人間が勝者を作る

AIが最も得意なのは、見てきたすべての平均を作ることです。つまり、経験の浅い人でも「そこそこ」や「まあまあ」の結果が出せるようになったということで、これは強力でありながら危険でもあります。Jyllの言葉を借りれば、AIは「平均メーカー」です。それ自体では突出しません。どんなパーソナルトレーニングジムにも、何千社にも当てはまる汎用的な見出しを平気で提案します。だからこそ、それらの見出しはあなたには不適切なのです。

本当の魔法は、あなたの専門性をAIに持ち込んだときに起こります。自社の強み、顧客レビュー、ランディングページ、競合調査などをAIに入力すれば、より鋭く具体的なメッセージやアイデアを形にする手助けができます。AIにゼロから天才的なアイデアを生み出させるのではなく、あなた自身の優れた点を整理・拡張するために使うのです。

重要なのは、これらのシステムの仕組みと限界を理解することです。一度限界が見えれば、それに縛られなくなります。AIに重労働やパターン認識を任せつつ、戦略やニュアンス、差別化は自分が担う。これが、AIによる平均からAIで増幅された卓越性への道です。

AI Max：新しいGoogle広告の実験

AI Maxはまさに新登場で、まだ初期のぎこちない段階にあります。JyllはこれをPerformance Maxの初期バージョンに例えています：最初はひどいと感じても、学習が進めば、正しくセットアップすれば非常によく機能するようになります。

AI Maxの役割は、あなたの目標やデータに基づき、ビジネスに効果的と思われる検索を自動的に探し出すことです。つまり、最初の数日や数週間は混沌とした結果になるでしょう。初日に「なんてバカなんだ」と判断するのは、生まれたばかりの赤ちゃんを「歩けないから役立たず」と言うようなものです。まだ何も学習していないのです。

より重要なのは、ほとんどの広告主は現時点でAI Maxを必要としていないという点です。これは、基本的なインプレッションシェアを争っている小規模アカウント向けではありません。すでに基礎を固めた広告主—強力なコンバージョントラッキング、30日間で最低50～60件のコンバージョン、ブロードマッチの活用、ノンブランドのインプレッションシェアが30～40％に到達している—向けの機能です。

つまり、現状のキーワード構成から得られる価値をほぼ出し切り、さらに拡大したい場合に使うものです。1日30ドルの予算でインプレッションシェアが低く、取りこぼし需要が多い小規模ビジネスにとって、AI Maxは「足りないピース」ではありません。問題はツールではなく、アカウントが十分なボリュームと基盤を持たないまま、高度な探索システムを使おうとしている点にあります。

エピソード書き起こし

Frederick Vallaeys: こんにちは、PPC Town Hallのエピソードへようこそ。ホストのFred Vallaeysです。私はOptmyzrのCEO兼共同創業者でもあります。OptmyzrはPPC管理ソフトウェアです。本日のエピソードでは、Jyll Saskin Galesさんをお迎えできることを大変嬉しく思います。

Jyllさんはこの番組のリピーターゲストであり、Google広告分野でトップクラスの教育者の一人です。オーディエンスについて多く語ってきたことで有名ですが、現在は入札に関する書籍やコースにも取り組んでいます。Jyll Saskin Galesさんとの対談から得られるインサイトを皆さんと共有できるのが楽しみです。

Jyllさん、番組に戻ってきていただきありがとうございます。

Jyll Saskin Gales: ありがとうございます、Fred。出演できて光栄です。

Frederick Vallaeys: さて、Jyllさん、今回のトピックに入る前に、あなたのGoogle広告での豊富なご経歴について伺いたいです。Googleでの勤務経験もあり、本も執筆され、数々の5つ星コースも作られています。これまでの活動についてご紹介いただけますか？

Jyll Saskin Gales: もちろんです。私はGoogle広告のコーチをしています。主なビジネスは、ビジネスオーナー、フリーランサー、代理店、インハウスマーケターと1対1で取り組み、Google広告でより良い成果を出すお手伝いをすることです。時には、小規模ビジネスオーナーと一緒にGoogle広告アカウントの設定から始め、Performance Maxキャンペーンではなく、最初の検索キャンペーンの立ち上げまでをサポートします。また、月間数百万ドルを運用する上級者には戦略面でアドバイスを行うこともあります。

コーチとしての活動から派生して、Google広告でより良い成果を出すためのさまざまな方法を提供しています。Inside Google Adsコース、Inside Google Adsポッドキャスト、AmazonベストセラーのInside Google Ads書籍、そしてYouTubeチャンネルやLinkedInでの投稿、Optmyzrチームの皆さんと会えるカンファレンスでの講演、Search Engine Landへの寄稿など、オンラインでのコンテンツ作成も本当に楽しんでいます。私はGoogle広告が大好きで、細部にまでこだわるのが好きです。本当に面白いと思っていますし、その情熱と知識をあらゆるレベルの実務者と共有できることが嬉しいです。

Frederick Vallaeys: まさに、興味深く変化の速い分野ですね。あなたのようにGoogle広告の細部まで深く関わり、そのすべてを愛している方にとって、最初の話題にぴったりだと思います。オートメーションやPerformance Max、AI Maxが普及し、生成AIが私たちの仕事の多くを担うようになる中で、コントロールを重視する人にとってはどのような変化があるのでしょうか？ここでの大きな議論は何でしょう？

Jyll Saskin Gales: コントロールからガイダンスへの転換が本質的な変化です。これは私が最近よく提唱している視点ですが、私が最初に言い出したわけではありません。AdWords時代からGoogle広告をやってきた私たちは、コントロールの時代—「このキーワード、この入札額」と細かく設定し、あとは利益を得る—に慣れていました。しかし今は、消費者行動もSERPもAIも変化し、もはやそのやり方は通用しません。

今や「細部にこだわる」とは、すべてのキーワードに入札額を設定したり、200の広告グループを作ってコントロールすることではありません。スマート入札の仕組みや、入札ターゲットを変えることで表示されるクエリがどう変わるかなど、システムの相互作用を深く理解することが重要です。マーケターとしての私たちの役割は、システムに必要なもの—データ、予算、アセット、正しいガイダンス—を与え、システムから必要なもの—コンバージョンや利益など—を得ることです。

コントロールからガイダンスへ、これが重要なテーマであり、私はこれを全面的に受け入れ、広めていますが、業界全体がそう感じているわけではありません。

Frederick Vallaeys: なるほど。コントロールできる設定の種類が変わっただけで、最終的に重要なのは成果です。Google広告の設定の進化に合わせて、コントロールできる部分をコントロールすることが大切ですね。では、コントロールに関連して、あなたが特に重視している「オーディエンス」について話しましょう。本も書かれ、コースも作られていますが、時に過度なセグメンテーションがリスクになると思いますか？

Jyll Saskin Gales: 幸いなことに、Google広告ではそのような過度なオーディエンスセグメンテーションはあまり見かけません。むしろ、非常に細かいオーディエンスのセグメントやレイヤリングはMeta広告でよく見られます。Meta広告の実務者は「ブロードターゲティングが最適、オーディエンスは不要」とよく言いますが、Google広告側ではそこまで極端にはなりません。

しかし、私が思うに、多くの人がオーディエンスに関して犯しがちな大きなミスは、細かくしすぎたり深くしすぎたりすることではありません。むしろ、キャンペーンに与えているシグナルが実際のターゲティングだと考えてしまうことが多いですが、実際にはそうでない場合がほとんどです。多くの状況で、今の方がオーディエンスをコントロールできていると考えている人が多いですが、実際にはそうではありません。

Frederick Vallaeys: そのニュアンスについてもう少し詳しく説明してもらえますか？キーワードの場合、「これが指定したキーワードだから、そのキーワードに対して広告を表示してほしい」と考えるのが一般的ですよね。昔は確かにその通りでしたが、今はブロードマッチが主流で、最終的にはGoogleの判断に委ねられています。では、オーディエンスはその点でどう違うのでしょうか？

Jyll Saskin Gales: オーディエンスが異なる点は、希望すればオーディエンスでも厳密なマッチを行うことができる点です。例えば、「ヨガウェアの購買意向がある」オーディエンスをターゲットに選択した場合、Googleがヨガウェアの購買意向があると特定した人にのみ広告が表示されます。近似のバリアントにはなりません。

しかし、Performance Maxキャンペーンではその機能がありません。オーディエンスシグナルという形で、Googleに注力してほしいオーディエンスの種類を伝えることはできますが、最終的にPerformance Maxはオーディエンスよりもコンバージョンや入札戦略を重視します。例えば、PMAXキャンペーンにヨガウェアのオーディエンスシグナルを与え、入札戦略を「コンバージョン数の最大化」に設定し、適切なコンバージョントラッキングができているとします。すると、実際には冬物衣料の購買意向がある人の方がコンバージョンしやすいと判断された場合、冬物衣料の購買意向がある人に広告が表示されます。私が与えたシグナルは無視されるのです。逆に、私のシグナルがうまく機能すれば、ヨガウェア向けにも広告が表示されます。

これが、いわゆる最適化ターゲティング（optimized targeting）です。アルゴリズムは、よりコンバージョンしやすいユーザーに集中します。Demand Genキャンペーンを開始する際も、最適化ターゲティングがオンになっていることに気づかない場合があります。キャンペーンでそれがオンになっていると、オーディエンスターゲティングはPMAXのようにシグナル扱いになります。しかし、最適化ターゲティングをオフにすれば、厳密なオーディエンスコントロールが可能です。これは、検索キャンペーン側では、たとえ完全一致でも、もはや実現できません。

Frederick Vallaeys: なるほど。つまり、ある程度は特定のオーディエンスをターゲティングするか、単なるシグナルにするかを自分でコントロールできるということですね。ただ、PMAXの場合は選択肢がなく、それがキャンペーンの仕組みということですね。常にGoogleへの提案のようなものです。では、あなたの経験上、オーディエンスを追加すること自体にどれほど意味があるのでしょうか？結局Googleが勝手に「この全く別のグループがあなたの商品を買っている」と判断するなら、最初からオーディエンスを入れる意味は何でしょうか？

Jyll Saskin Gales: 正直なところ、それは「気分が良くなるから」です。オーディエンスシグナルは、Googleが最適化ターゲティングをリブランディングする美しい方法だったと思います。最適化ターゲティングは「このボックスをチェックすれば、好きな人に広告を表示しますよ」というものでしたが、それはちょっと…という感じですよね。でも、「私たちが好きな人に広告を表示しますが、あなたの知見をGoogleに伝えたいならシグナルをください」と言い換えることで、実務者が好む理由も分かります。

違いや有用性がより明確になるのは、PMAXの検索テーマ側です。オーディエンスシグナルと同様に、検索テーマも「どのような検索に広告を表示したいか」という意思表示ですが、最終的には広告を表示するかどうかはGoogle次第です。面白いのは、Performance Maxキャンペーンに検索テーマを追加すると、それが実際に使われているかどうか、つまり本来ターゲットしなかった検索に広告が表示されたかどうかを教えてくれる点です。

私の理論では、どちらのシナリオでも損得があるということです。もし検索テーマがなければ広告が表示されなかった場合、それはGoogleがその検索があなたのランディングページやウェブサイトと関連がないと判断しているということです。つまり、アルゴリズムに必要な情報を十分に与えていなかったということです。逆に、検索テーマを追加して広告が表示されても、Googleがその検索をあなたのウェブサイトと関連がないと考えている場合、コンバージョンしにくい、あるいは成果が出にくい可能性があります。

ですので、はっきり言っておきたいのは、「検索テーマやオーディエンスシグナルを追加するな」ということではありません。どんどん追加してください。害にはなりません。むしろ助けになることもあります。ただし、検索テーマやオーディエンスシグナルを追加したからといって、PMAXキャンペーンをコントロールできていると思わないでください。絶対にコントロールできません。PMAXはコントロールできません。ガイドすることはできますが、実際に何が行われたかは後から透明性を持って確認するしかありません。

Frederick Vallaeys: そうですね。そして、その「後からの透明性」はやはり役立ちますよね。最終的には、「この検索テーマは全くトリガーされていない」と分かることで、ランディングページのオファーにミスマッチがあるのかもしれません。もしその検索テーマが本当に重要なら、修正方法を考えるべきです。新しいキャンペーンやランディングページを作り、Googleが関連性を認識して広告を表示するように設定しましょう。ですので、あなたが言う通り、完全に無駄というわけではありません。ただ、コントロールは事前ではなく、事後にしかできないということですね。

Jyll Saskin Gales: あるいはクリエイティブの問題かもしれません。例えば、その検索に対してパフォーマンスの良いアセットがなかったために広告が表示されなかった可能性もあります。ランディングページだけでなく、検索している人に関連するクリエイティブアセットを改善する必要があるかもしれません。

ただ、事後的に確認できるようになりました。今年はPMAXで多くの素晴らしい進化がありました。チャネルパフォーマンスレポート、検索語句レポート、オーディエンスインサイト、アセットレベルのパフォーマンスなどです。今では、検索やショッピングと同じレベルでPMAXの動きを正確に把握できます。これは素晴らしいことですが、コントロールはできません。私たちのデータや提案でガイドし、事後に結果を確認し、それをもとに次のアクションを決めるしかありません。

Frederick Vallaeys: そうですね。そしてアセットレベルのレポーティングは興味深いですね。特定のアセットのパフォーマンスが悪ければ、それを最適化できます。もしPMAXキャンペーンの最適化レバーを3つ挙げるとしたら、どこから始めますか？

Jyll Saskin Gales: 私のトップ3は、コンバージョン設定、入札戦略、アセットです。なぜなら、PMAXはコンバージョンベースの入札戦略でしか運用できません。手動やビュー数ベースはありません。そして、コンバージョンベースの入札戦略はコンバージョントラッキングなしでは機能しません。購入やリードなど、場合によっては小規模ビジネスであれば「購入」ではなく「チェックアウト開始」を最適化対象にして立ち上げを助けることもあります。

ですので、その時点でキャンペーンに最適なコンバージョン目標を選ぶことが第一です。コンバージョン目標を調整することで、キャンペーンの動きが大きく変わります。これはキャンペーンのコンパスのようなものです。

次に入札戦略です。「コンバージョン数の最大化」は予算をすべて使い切ってコンバージョンを獲得しようとしますが、「目標CPA」は一定の効率を目指し、それが達成できれば予算を使います。ターゲットボックスをチェックするかどうかだけで、全く異なる方向性になります。これが2つ目。

そして3つ目はアセットです。実際に使うクリエイティブこそが、PMAXにおける本当のオーディエンスシグナルだと思います。特定のオーディエンスに強く訴求し、他のオーディエンスには響かない画像やテキストがあれば、それがどのユーザーに広告が表示されるかを決定づけます。任意のオーディエンスシグナルや検索テーマよりもはるかに影響力があります。ですので、PMAXを最適化しガイドするために注力すべき3つの主要レバーはこれらです。

Frederick Vallaeys: その最初の2つは、すべてのPMAXキャンペーンで大体共通設定になると思います。コンバージョン目標はほぼ同じでしょう。3つ目のアセットは興味深いですね。ということは、異なるオーディエンスに訴求するために、複数のPMAXキャンペーンや複数のアセットグループを作ってセグメント化するということでしょうか？構造的な観点から、理想的なキャンペーンはどのようなものだと考えますか？

Jyll Saskin Gales: 理想的なキャンペーンとは？それは、ビジネスの規模やサービスの多様性によって大きく異なります。大規模な広告主で数百万単位の予算を使う場合は、複数のPMAXキャンペーンを持ち、その中に複数のアセットグループを設けることが多いでしょう。小規模ビジネスであれば、1つのPMAXキャンペーンで5つの商品だけを広告するようにフィルターをかけることもあります。

ただ、PMAXに限らずすべてのキャンペーンタイプに共通する一般的な指針があります。異なるキャンペーンを立ち上げる理由は、異なるコンバージョン目標がある場合です。例えば、あるキャンペーンは店舗来店を最適化し、別のキャンペーンは電話問い合わせを最適化する場合などです。異なるロケーション、異なる入札戦略や予算も理由になります。例えば、1つは「コンバージョン数の最大化」、もう1つは「目標ROAS」で運用するなど。異なるサービスや商品分野で予算配分を変えたい場合もそうです。おそらく他にも理由はありますが、主な理由はこれらです。

そして、1つのキャンペーン内で異なるアセットグループを作るべきなのは、異なるオーディエンスにリーチしたい場合や異なる商品を広告したい場合です。アカウント監査でよく見かけるミスは、PMAXキャンペーン内に3つのアセットグループがあり、すべて同じアセットを使い、オーディエンスシグナルだけが違うというケースです。これはただのシグナルなので、同じことを3回繰り返しているだけです。

本来のやり方は、異なるアセットグループには異なるアセットを入れることです。そうすることで、広告が異なるタイプの人々に訴求し、結果として異なるオーディエンスや検索者に広告が表示されるようになります。

Frederick Vallaeys: 素晴らしいアドバイスですね。私がメモを取っていたのを見ていたかもしれませんが、Optmyzrの監査でそのミスを指摘できるようにしたいと思います。本当に良いアドバイスです。

さて、「ケースバイケース」という話が出ましたが、PPCにおいて「ケースバイケース」は常に正しい答えです。その理由の一部は、「大きなアカウントもあれば、小さなクライアントやSMBもある」ということですよね。あなたのウェブサイトでは、「私はGoogleで6年か9年働いていました」とアピールしていますよね。

Jyll Saskin Gales: 6年間、大手ブランドと仕事をしていました。

Frederick Vallaeys: そして今、その知識をすべて提供しています。ここで聞きたいのは、「大手ブランドだけに通用する」という誤解がある中で、どこまで同じことをすべきか、SMBが誤解に基づいて犯しがちなミスは何か、という点です。

Jyll Saskin Gales: うーん、月に100万ドルを運用する方が、月に1,000ドルを運用するよりもはるかに簡単だと思います。まず、システムはデータを必要とし、使うお金が多いほどデータも増え、運用が楽になります。

小規模ビジネス側でよく見かけるミスは、「知らないことを知らない」ことに起因します。いわゆる「未知の未知」です。ビジネスオーナーは多忙な中でGoogle広告も自分で何とかしようとします。ブロードマッチキーワードが、Googleの判断でどんな検索にもマッチすることを知らなかったり、キーワードと検索語句が同じではないことを知らず、実際に何に広告が表示されているか理解していなかったりします。今Google広告アカウントを新規作成すると、いきなりPerformance Maxキャンペーンの作成に誘導されます。検索キャンペーンを運用しているつもりが、実はすべての予算がディスプレイ広告に使われている、ということもあります。

これらは小規模ビジネスオーナーの典型的なミスで、教育のギャップが原因です。知識があれば自分で改善できます。

一方、大規模ビジネスでは、先ほど話した「コントロールからガイドへの移行」に苦労する傾向があります。10年、15年、20年と運用してきた人たちは、マインドセットを変えるのが本当に難しいのです。ですので、マインドセットや戦略の転換が大手広告主の課題だと思います。

また、Google広告やデジタル広告の約束は「完璧なトラッキングとアトリビューション」でした。すべての支出がどこに行き、何が得られるか正確に分かるというものです。しかし、ここ数年はプライバシーやクッキーなど様々な理由で、必ずしもそうではなくなりました。多くのことをモデリングしなければならず、持っているデータも思ったほど完璧ではないと気づき始めています。

そのため、大手広告主の中には、これが逆に麻痺状態を引き起こすこともあります。彼らは保証を求め、何が起こるか正確に知りたがります。しかし、実際には何が起こるか分かりません。コロナ禍は前例のない時代でしたし、今は生成AIツールの登場で再び前例のない時代です。何が起こるか本当に分かりません。正しい戦略とマインドセットがあれば、きっと一緒に乗り越えられると思いますが、今は少し「信じて飛び込む」勇気が必要な時代です。

これは興味深いことで、小規模ビジネスオーナーはそんなことは全く気にしていません。彼らは淡々と進めています。しかし、大手広告主にとっては、プラットフォームの使い方よりもマインド面の課題の方が大きいと感じます。

Frederick Vallaeys: そうですね。そして、ビジネス全体をその戦略に合わせる必要もあります。例えば、マーチャントフィードが在庫管理システムから生成されている場合、Google広告用にタイトルを変更したいと思っても、それが他の広告チャネルに影響を与えるかもしれません。小さな決断が大きな決断・大きな影響になり、他のチームとも調整が必要になります。そこがよく苦労するポイントです。

Jyll Saskin Gales: まさにその通りです。複雑さは増しますが、大きな予算があることで、逆に楽になることもあります。限られた予算で最大限の成果を出す方が、今は難しくなっていると感じます。AdWordsの約束は「ビジネスをオンライン化し、広告オークションが平等の場になる」というものでした。今でもそれは真実だと思いますが、5年前や10年前に比べて、1日20ドルで成果を出すのははるかに難しくなっています。インフレはGoogle広告にも現実として存在します。

Frederick Vallaeys: その通りですね。オンライン化はこれまでになく簡単になりました。例えばVibe Codingなら、2分で美しいウェブサイトが作れます。しかし、そのウェブサイトに誰かが訪れているかは別問題です。ここでPMAXが登場しますが、確かにビジネスをオンライン化できますが、多くのSMBは「自分で検索して自分の広告が表示されるか」を確認したいものです。もし表示されなければ、存在しないのと同じだと感じてしまいます。

しかし、実際には多くの他の人が広告を見ています。その自信を持つことが必要で、それは技術的な問題というより教育の問題だとあなたが言った通りです。

Jyll Saskin Gales: まさにその通りです。さて、次の話題ですが、今後は入札に関するコースや本を執筆される予定ですよね？

Frederick Vallaeys: 次の本で入札について書いています。

Jyll Saskin Gales: 私のInside Google Adsコースでもこれらのトピックをカバーしていますが、最初の本でオーディエンスターゲティングを扱った後、次は入札だと確信していました。なぜなら、入札はとても興味深く、誤解されやすいからです。スマート入札が登場してからは大きな変化はなく、細かな調整はあったものの、基本的には一貫しています。

入札は本当に誤解されていると思います。ターゲティングよりも重要だと考えています。クリエイティブよりも重要かもしれません。入札とクリエイティブは拮抗するでしょう。ただ、入札は探求に値する分野だと感じました。本を書くときは、すべてを説明するだけでなく、自分の理論やアドバイス、戦略も盛り込みます。語るべきことがたくさんあると感じ、今40ページほど執筆が進んでいます。

Frederick Vallaeys: それについてたくさん質問があります。まず、ターゲティングはそれほど重要ではないと言いましたが、私も同意します。その理由を聞かせてください。Google広告は元々検索マーケティングシステムで、すべてはキーワードから始まりました。しかし今や「ターゲティングは重要度ランキングで17位」などと言われる時代です。なぜターゲティングの重要性が下がったのでしょうか？

Jyll Saskin Gales: 私がGoogle広告を考えるとき、三角形をイメージします。入札、ターゲティング、クリエイティブの3つのバランスです。今、ターゲティングが最も重要度が低いと考える理由はこうです。もしAIや自動化が進み、その部分をコントロールできなくなったとしても、良い結果を出せるでしょうか？

ターゲティングを全くコントロールできなくても、入札とクリエイティブをコントロールできれば、私のクライアントでも実証済みですが、十分に良い成果を出せます。それがまさにPMAXの仕組みです。ターゲットオーディエンスに響く優れたクリエイティブを用意し、同時にターゲット外には響かないようにする。そして正しい入札戦略を持てば、成果が出ます。

逆に、三角形の他の組み合わせ、例えば入札とターゲティングはコントロールできてもクリエイティブがダメなら、成果は出ません。理想的な顧客に広告を表示できても、広告文が「今すぐ購入」だけなら、売上にはつながりません。

また、ターゲティングとクリエイティブはコントロールできても、入札戦略が間違っていれば、全く成果が出ません。手動CPCから目標ROASに切り替えただけで、完全一致キーワードの検索キャンペーンが180度パフォーマンスが変わった事例も見てきました。

長くなりましたが、入札はあらゆる場面で本当に重要だと考えています。もちろんターゲティングもできれば良いですが、どれかを手放さなければならないなら、私の本には申し訳ないですが、ターゲティングを手放しても、クリエイティブと入札のコントロールを維持したいと思います。

Frederick Vallaeys: なるほど、納得です。では、次の質問ですが、先ほどのお話を踏まえて—入札で多くのミスが見られるとのことでしたが、人々が最もよく犯す最大のミスは何でしょうか？

Jyll Saskin Gales: 入札を「コントロール」しようとすることですね。本来は「ガイド」すべきなのに。

Frederick Vallaeys: 今の時代、手動CPCはほとんどの場合ミスです。絶対とは言いませんが、変わったアカウントも見かけます。ただ、ほとんどの場合、今はミスだと言えます。なぜなら、高いCPCが敵なのではなく、質の低いトラフィックこそが敵だからです。実際、さまざまな広告アカウントで何度も見てきました。手動入札だとCPCが3〜4ドル。「CPAが良くない」「コンバージョンが足りない」と言われます。でも「コンバージョン数の最大化」をオンにすると、CPCが一晩で4倍になったり、10倍になったりすることもありますが、コンバージョンも同時に増えるんです。

もう十分に見てきたので、私は完全にスマート入札信者です。AIクリエイティブはまだまだ発展途上だと思いますが、ターゲティングはかなり良くなってきており、今後も進化するでしょう。でもAI入札は、正しいデータと正しい指示を与えれば、しっかり機能します。

ですので、スマート入札がうまくいかない場合は、たいていユーザーエラーか、まだ学習期間の2日目で時間が足りていない場合が多いです。これが一番難しいところですね。手動から自動化に切り替えると、最初の1〜2週間はうまくいかないこともあり、「ほら、やっぱり自分の方がうまくできる」と思いがちです。でも、判断する前に「学習する時間を与えてあげてください」と伝えたいです。

Frederick Vallaeys: そうですね。納得です。では、その2週間の期間が本当に2週間で終わるように、4週間や1万ドルもかけて結果が出ない、という事態を防ぐためのガードレールはどう設けていますか？

Jyll Saskin Gales: そうですね。厳密な期間というより、私のスマート入札の進め方としては「コンバージョン数の最大化」から始めます。最近は新しいキャンペーンも「コンバージョン数の最大化」で立ち上げることが多いです。目標は30日間で30件のコンバージョンを獲得すること。それが達成できない場合は、もっと時間がかかることもあります。例えば、あるGoogle広告のコーチングクライアントがいて、何年も一緒にやっているお気に入りの方です（他の方には内緒ですが）。最近、その方のアカウントでPerformance Maxキャンペーンを開始しましたが、最初の月はひどいもので、購入は2件だけ。2ヶ月目もひどくて6件だけ。「やっぱりPMAXはダメだ」と思いました。

でも、PMAXキャンペーンだけでなくビジネス全体を見てみると、このPMAXキャンペーンは3つの特定商品だけを広告していたのですが、その商品の全体売上が急増していました。他に要因はなく、メールやSNSもやっていなかったので、唯一の変更点はPMAXの開始だけ。開始から1週間で売上が大幅に伸び、そのまま維持されました。

これは質問から少し脱線しますが、ガードレールや正しいガイダンスについて考えるとき—特にPMAXのように広告がプラットフォーム全体に表示され、データだけでは全てを語れないキャンペーンでは—こうした視点が重要です。今回の場合、3ヶ月目にはプラットフォーム内のレポートでもPMAXが利益を出していることが確認できました。ただ、正しいガードレールを設けるには、正しいコンバージョンデータを与える必要があります。

ECなら「購入」、リード獲得なら理想的には実際の顧客（単なるフォーム送信や電話ではなく）をコンバージョンとして設定します。そして最低でも30日間で30件のコンバージョンが必要です。もし低ボリュームのアカウントでそれが難しい場合は、2〜4ヶ月かけて学習させることもあります。早く諦めてしまうと、まるで1歳の子供に「毎日話しかけてるのに、まだ話せない。なんてバカなんだ」と言っているようなものです。キャンペーンに4件しかコンバージョンを与えずに「バカだ、CPAが自分の時より悪い」と言うのと同じです。

Frederick Vallaeys: すごく分かりやすい例えですね。では、こうした低ボリュームのキャンペーンについてですが、数ヶ月待つ以外に他に使っているテクニックはありますか？多くの人がマイクロコンバージョンやマクロコンバージョンについて話しますが、これを使ってキャンペーンを早く回し、最終的に本当に重視するコンバージョンに切り替えるのは有効だと思いますか？それとも危険だと思いますか？

Jyll Saskin Gales: マイクロコンバージョンはとても役立つと感じています。まだ使ったことがない方のために説明すると、マイクロコンバージョンとは最終的なコンバージョンの前に必ず発生する、でも最終目標ではないアクションのことです。たとえばECなら、購入前に「チェックアウトを開始」する必要がありますが、「aboutページを見る」必要はありません。なので、後者はマイクロコンバージョンには適しません。

ECの場合、小規模ビジネスなら「カート追加」をキャンペーンのコンバージョンに設定することもあります。最初は「最初のカート追加」だけをカウントするように設定し、1人が20個カートに入れても暴走しないようにします。そして十分なデータが集まったら、他のアクションも含めていきます。例えば「カート追加」「チェックアウト開始」「購入」の3つを最適化対象にし、チェックアウト開始が30件に達したら「カート追加」をセカンダリに、購入が30〜50件に達したら「チェックアウト開始」をセカンダリに設定します。

こうすることでデータを可視化し、大きなドロップオフがどこで起きているかも把握できます。リード獲得なら、フォーム送信もマイクロコンバージョンと言えます。その後、オフラインコンバージョンデータが入ってくるのを待つ形です。小規模ビジネスにはとても有効ですが、難しい場合もあります。

月に3〜4件しかリードが取れず、CRMもなくスプレッドシート管理だけ、というビジネスもあります。そうなるとオフラインコンバージョントラッキングは難しいので、ページ内エンゲージメントやクリック、スクロールなどを使うこともできます。ただし、その場合は入札が必要な情報を得られていない可能性が高いので、せめてターゲティングをできる限り正確に絞り込むことが重要です。難しいですが。

Frederick Vallaeys: そうですね。あなたはSearch Engine Landでシグナルの重複や断片化についても書いていましたが、それが何を意味するのか、また構造がデータレベルにどう影響し、たとえば「カート追加20回」を個別のコンバージョンとしてカウントしないようにするにはどうすればいいのか、教えてください。

Jyll Saskin Gales: これは先ほどのオーディエンスシグナルの話に関連しています。異なるオーディエンスシグナルをテストするために4つの広告グループを作らない、ということです。Demand Genキャンペーンで本当に異なるオーディエンスを狙う3つの広告グループがあるなら、それは問題ありません。

ただ、その場合でもオーディエンスが十分に異なっているか、検索キャンペーンなら広告グループごとにキーワードがしっかり差別化されているかを確認する必要があります。同じようなもの同士で奪い合いにならないように。

今日のコーチングでも、あるクライアントが「家を買いたい人向け」と「新築を買いたい人向け」の2つの広告グループを作っていました。これを統合するか分けるか、何を基準に判断するか長く議論しました。明確な正解はなく、意図が似ていれば統合した方がいい場合もあるし、「新築購入者は他の購入者と根本的に違う」と考えるなら分けるべきかもしれません。

ですので、「これが正解」というものはありませんが、キーワードやオーディエンスが十分に異なるか、広告グループごとにクリエイティブも異なり、それぞれの検索者やオーディエンスに響くメッセージになっているかを確認してください。

そして、シグナルはあくまでシグナルであり、ターゲティングではありません。

Frederick Vallaeys: なるほど。では入札の話はここまでにして、もう少し広い意味での自動化について、戦略的自動化と盲目的な委任についての考えを聞かせてください。

Jyll Saskin Gales: 戦略的自動化と盲目的な委任ですね。最近のGoogle広告運用者の中には、AIファーストの時代に育った方も多く、完全一致や手動入札に触れたことがない人もいます。自動化に全振りしていて、それ自体は悪いことではありません。ただ、その裏側で何が起きているのか分からないまま使っているのが課題です。

たとえば、部分一致キーワードは正しい選択になることもありますが、検索語句レポートを見て90%が無関係なら、何か見直すべき点があるかもしれません。

私はGoogle広告において「信頼しつつ検証する」タイプです。自動化にはコンバージョントラッキングや入札戦略でしっかり指示を出しますが、全キャンペーンタイプでレポートが見られる今、実際に何が起きているか必ずチェックします。

重要なのは、思い通りにならなかった時にGoogleを責めたり、「Googleが変なマッチをした」と嘆くのではなく、「自分が指示した通りに動いているだけ」と認識することです。それが望んだ結果でないなら、指示の出し方を調整して「やってほしいこと」と「実際の動き」を一致させる必要があります。自動化がうまくいっている時は問題ありませんが、うまくいかない時に直せない、原因が分からない、トラブルシューティングできないのは危険です。「PMAXをオンにして、30日後にチェックすれば大丈夫」と盲目的に委任するのはリスクがあります。うまくいくかもしれませんが、そうでない場合も多いです。

Frederick Vallaeys: だからこそ、しっかりとしたGoogle広告の基礎を学び、仕組みを理解することが重要ですね。最終的には、自動化が何をしているのか、どこをコントロールしているのかを理解していれば、うまくいかなかった時に対処できますし、何が問題だったのかも把握できます。

また、仕組みを理解していると、いろいろなものを独自に組み合わせることもできます。たとえば「入札自動化の良い部分を活用しつつ、クリエイティブにはGPTを使ってみよう」など、組み合わせて大きく成果を伸ばすことができます。

これこそが戦略的自動化の本質です。どこに自分の価値を加えるかを考え、機械には委任する。ただし、盲目的に委任するのではなく、チェックやバランス、人間の介在、コントロールを持つことが大切です。なぜなら、これらのシステムは賢いですが、指示通りにしか動かないので、必ずしも望む結果になるとは限りません。

Jyll Saskin Gales: 私がいつも言うのは、「AIは人工知能であって、本当に知能が高いわけではない」ということです。私たちは「知能」の部分ばかりに注目しがちですが、「人工」の部分を忘れがちです。今日もコーチングが4件あったのですが、あるクライアントはChatGPTで全ての見出しを書かせていました。彼女はビジネスオーナーなので、「ChatGPTで見出しを作ってもらった。はい、完了」という感じです。

でも見てみると、どれも非常に一般的な内容でした。その方はパーソナルトレーニングジムを経営していますが、「世界中どこのジムでも使える見出し」になってしまっていました。だから「あなたのジムの特徴やサービスの独自性、顧客レビュー、ランディングページ、競合が何を強調しているか」などの情報をChatGPTやGeminiに与えて、深くリサーチさせた上で、あなた独自のパーソナルトレーニングを打ち出す見出しを作らせるべきだと伝えました。「パーソナルトレーニングは素晴らしい」だけではダメです。

Frederick Vallaeys: なるほど。深いリサーチについて言及されましたが、具体的にDeep Researchには何をさせたのですか？

Jyll Saskin Gales: 実は今、Gemini Deep Researchのスウェットシャツを着ています（笑）。私はGemini Deep Researchを使っていますが、これはすぐに答えを返すのではなく、まず30〜50のリサーチ計画を立てて、それを調整した上でさまざまな情報源を調べ、最終的な答えを出してくれます。

私は自分のビジネスでも活用しています。たとえば「私は小規模ビジネスオーナーでGoogle広告の助けが必要。誰に依頼すべき？」と聞いてみたりします。最終的な答えだけでなく、その過程も見られるのが面白いです。

これはSteve Tothから学んだことでもあります。先週、彼が主催するトロントのSEOカンファレンス「SEO IRL」に参加しました。彼の講演で、SEOにおいてこのプロセスがいかに有用かを話していました。PPCにも同じく有効だと思います。たとえば「支払いモデルは？オンラインか対面か？タイムゾーンは？何が含まれているか？サブスクリプションか？」など、私が思いつかないような要素まで調べてくれます。

B2Bソフトウェア分野でも「何と互換性があるか」「主要機能は何か」など、Deep Researchの思考プロセスを見ることで、潜在顧客が比較検討時に何を重視しているかが分かります。ビジネスオーナーとして非常に有益な情報ですし、広告においても、どんな機能や訴求ポイントを広告文に盛り込むべきかの参考になります。

Frederick Vallaeys: 素晴らしいですね。他にもGeminiなどを使って素晴らしいことをしている例はありますか？

Jyll Saskin Gales: Google広告に特化してですか？

Frederick Vallaeys: ビジネスパーソンや一般の人が興味を持ちそうなことなら何でも。

Jyll Saskin Gales: そうですね。私はGeminiをビジネスでかなり活用しています。今一番多い使い方は、アイデアを話しかけて、それを整理してもらうことです。たとえばSearch Engine LandやWordStreamなどに記事を書くとき、思いついたことをどんどん話していき、それをGeminiがきれいにまとめてくれます。外部リサーチはせず、私のアイデアを新しい形で整理してくれるのです。

ニュースレターを書くときも同じです。私は隔週で「The Insider」というニュースレターを発行しており、毎号、実際のGoogle広告コーチングの事例や解決策を紹介しています。その際もGeminiにコールの書き起こしを渡し、「この部分を強調したい」「これも必ず触れてほしい」「ここが面白い」と伝えると、ドラフトを作ってくれます。

つまり、AIを「思考の整理役」として活用するのが今の主な使い方です。さらに最近、「Inside Google Ads」コースの受講生向けにNotebookLMでJyllbotを作り、テストしています。NotebookLMは使ったことありますか？あなたならもっと高度なAIを使っていそうですが。

Frederick Vallaeys: ええ、以前使ったことがあります。

Jyll Saskin Gales: そうですか。私はNotebookLMに自分のポッドキャストの書き起こしやSearch Engine Landの記事など、全てのコンテンツを入れ、受講生25名ほどにベータテストしてもらっています。彼らのフィードバックは「Jyllが言いそうなことをそのまま言ってくれる」とのこと。私が与えた情報だけで学習しているので、まさにその通りです。AIを通じて自分の専門知識やノウハウをスケールできる可能性にワクワクしています。

なぜなら、ChatGPTが出すGoogle広告のアドバイスは本当にひどいものも多いからです。私のビジネスにはプラスですが、そのアドバイスを信じる人にとっては残念なことです。

Frederick Vallaeys: なるほど。やはり、あなたが先ほど言ったように、AIには正しい質問と十分なコンテキストを与える必要がある、ということですね。

Jyll Saskin Gales: その通りです。

Frederick Vallaeys: 私も同感です。たとえば「PPCキャンペーンをどう改善すべき？」とだけ聞いても、何のコンテキストもなければ、誰もが言いそうな10個の一般論しか返ってきません。でも、AIに制約条件を与え、「自分のビジネスはこう」「過去にこういう施策を試した」「うまくいったこと・いかなかったこと」などを伝えれば、より有益な提案が得られます。ただし、ビジネスの数値を与える際は、その計算結果が正しいとは限らないので注意も必要です。

Jyll Saskin Gales: 実は、Fred、あなたの意見も聞きたいのですが、Google広告は変化が早く、AIは過去の全ての公開情報で学習しているため、3年前、5年前、10年前の情報が大量に含まれていて、最新情報よりも古い情報の方が多いのではと感じています。たとえば「完全一致はもう完全一致じゃない」「Demand Genはキャンペーンタイプであって、単なる需要創出の概念ではない」など、AIは分かっていないことが多いです。あなたはこれらのシステムに詳しいですが、古いデータと新しいデータの重要度をAIがうまく判断できていないことが原因だと思いますか？

Frederick Vallaeys: 投稿の新しさが重み付けに考慮されているかは分かりません。だからこそ、AIに検索機能やDeep Researchを使わせて、実際に最新かつ関連性の高い情報を探させるのが良い理由だと思います。最近では「過去30日以内に発表された情報だけを探して、それをもとにキャンペーン運用を考えて」と指定できる新しい検索エンジンも登場しています。

今はVibe Codingを使って、Googleのヘルプ資料の差分を調べています。これにより「ここが微妙に変わった」「この点を解説記事やOptmyzrのヘルプ資料に反映しよう」といった対応ができるようになっています。

また、これは結局、これらのシステムがどのように機能するかを理解することに戻ると思います。そうすれば、その制限に縛られるのではなく、むしろ誰よりもうまく活用する方法を見つけ出すことができます。なぜなら、これらのシステムが素晴らしい成果を出す能力は確かに存在するからです。ただ、それを引き出す方法を知っている必要があるのです。そして、それができれば、他の誰よりもはるかに速く自分自身をスケールさせることができるでしょう。

Jyll Saskin Gales: その通りです。AIは「平均を作るもの」と言われるのも納得です。なぜなら、スキルや知識がない人でも平均的な結果を得られるからです。AIで素晴らしい成果を出す方法は、あなた自身の素晴らしい専門性をAIに持ち込み、一緒に素晴らしいことを成し遂げることです。しかし、AIだけでは素晴らしいものにはなりません。AIは平均です。まさに私たちが知っているすべての平均値なのです。ですから、AIによって増幅されるあなた自身の人間としての素晴らしさを忘れないでください。

Frederick Vallaeys: まさにその通りですね。では、まとめに入りましょう。Googleの新しい注目のツールについてもう一つ話したいと思います。ご意見があるか分かりませんが、AI Maxについてです。これはある意味でDSAの代替であり、自動生成クリエイティブです。検索キャンペーンのアドオンであり、別のキャンペーンではありませんが、あなたにとってこれはどのような位置づけですか？どのように役立っていますか、それともまだ様子見でしょうか？

Jyll Saskin Gales: まだ初期段階ですね。AI Maxについて言及したということは、今や2倍の閲覧数が得られるということです。なぜなら、今みんなが知りたがっている話題だからです。実際、私が初めて10万インプレッションを獲得したLinkedIn投稿は、AI Maxがリリースされた日に投稿したものでした。ちょっとした豆知識です。

でも、AI Maxは本当に新しいものなので、まだ分からないことだらけです。Performance Maxが最初に登場したときもひどかったですよね。ひどかったですが、学習して改善され、今ではかなり良くなりました。

AI Maxは今、初期の「ひどい」段階にあります。これは製品自体が悪いという意味ではなく、どう使えばいいのかまだ分かっていないからです。ここでもやはり、ツールが間違っているのではなく、謙虚さや人間のミスが原因だと考えています。

AI Maxの役割は、あなたのビジネスに効果的だと考えられる検索を自動的に見つけてくることです。だから、LinkedInで「AI Maxをオンにしたら初日にこんな検索語句が出てきた。バカみたいだ」と投稿している人を見ると本当にイライラします。また、赤ちゃんの例えに戻りますが、「昨日この赤ちゃんが生まれたのに、まだ歩けない。バカだな」と言っているようなものです。つまり、あなたは本当に昨日オンにしたばかりなのです。当然、最初はバカみたいに見えるでしょう。まだ何も学習していないのですから。

ですので、AI Maxには大きな可能性があると思いますが、現時点でほとんどの広告主には必要ないとも思います。ここでアクションに落とし込みます。もしインプレッションシェアを最大化していて（ノンブランドの場合は通常30〜40%程度ですが、もちろん状況によります）、さらに予算を使いたい、現在のキーワードで機会を出し切っていて、すでにブロードマッチも使っている場合は、AI Maxをオンにしてさらに拡大するのも良いでしょう。

ただし、コンバージョントラッキングがしっかり設定されていることが前提です。30日間で30件以上、できれば50〜60件以上のコンバージョンがあることが望ましいです。少なくともターゲットCPA（tCPA）は必要です。ターゲットROAS（tROAS）はやや扱いが難しいので、検索ではターゲットCPAの方が良いかもしれません。これらの条件が整っていることが重要です。もしあなたが1日30ドルしか使わない小規模事業者で、予算制限があり、検索インプレッションシェアが10%未満でAI Maxをオンにした場合、きっと満足できないでしょう。でも、それはAI Maxの問題ではなく、あなた自身の問題です。

Frederick Vallaeys: その通りです。Google 広告は複雑です。自動化や新しいキャンペーンタイプが増えるほど、私たちがどのパラメータを設定すれば成功するのか、より多くの判断が求められます。だからこそ、時にはコーチが必要なのです。Jyll、素晴らしいインサイトを共有してくれてありがとうございました。もしリスナーの方でJyllさんに連絡を取りたい場合は、どうすればよいでしょうか？

Jyll Saskin Gales: ありがとうございます、Fred。私を見つける一番良い方法は、ウェブサイトです。コーチング、ニュースレター、コースなど、すべての情報が掲載されています。また、LinkedInでもフォローできます。私は平日毎日Google 広告について投稿しており、そこでFredや業界の素晴らしい方々と出会い、交流し、アイデアを共有しながら共に成長・学び合っています。

Frederick Vallaeys: 素晴らしいですね。Jyllさん、ありがとうございました。そしてご視聴いただいた皆さんもありがとうございます。もし今回のエピソードを楽しんでいただけたら、ぜひ「いいね」やシェアをお願いします。チャンネル登録もしていただくと、次回のエピソードも見逃しません。ご視聴ありがとうございました。次回もお楽しみに。