Performance Max最適化：構造、シグナル、インテントの正しい実践

エピソード概要

OptmyzrのCEO兼共同創業者であるFrederick Vallaeysが、Ecom NationのHead of GoogleであるBia Camargoと対談し、多くの広告主が見落としている重要なテーマについて語ります。それは、「ほとんどのGoogle広告アカウントはAIに対応できていない」という事実です。

Performance Maxは魔法ではありません。スマート入札が壊れているわけでもありません。本当の問題は、コンバージョントラッキングの混乱、複雑すぎる構造、またはアルゴリズムが本来の力を発揮できない曖昧なインテントシグナルにあります。

今回のエピソードでは、BiaがGoogle広告アカウントをAI対応にするための包括的なフレームワークを解説します。彼女はこのフレームワークを、すでに数十のECビジネスに成功裏に適用してきました。まずはコンバージョントラッキングという強固な基盤を築き、オーディエンスシグナルやファーストパーティデータによる適切な配線を加え、最後に最適なキャンペーン構造を構築する、という「家づくり」のアプローチです。

BiaはオーストラリアのWebSavvyでMike Rhodesと共に働く中で、「どのボタンを押すか」よりも「なぜそのボタンを押すのか」を理解することの重要性を学びました。この戦術的実行から戦略的思考へのマインドセットの転換が、彼女のアカウント最適化アプローチ全体に貫かれています。

このエピソードで学べること：

• ほとんどのGoogle広告アカウントはAIに対応できていない理由
• コンバージョントラッキングの整理がアルゴリズムに明確なシグナルを与える理由
• オーディエンスを制限ではなくインテントシグナルとして活用する方法
• Google広告の構造はウェブサイト構造に従うべき理由
• アセットを「優良」に押し上げることで実際に成果が出る理由
• AIがワンプロンプトでフレームワーク全体を自動化する方法
• インテントの理解がキーワードより重要な理由
• PPC、SEO、その他チャネル間のサイロを打破する方法
• 行動前に立ち止まって考えることが時間短縮につながる理由

エピソードのポイント

Bia Camargoは、ブラジルからオーストラリアに移住し、ゼロからデジタルマーケティングのキャリアを12年間かけて築いてきました。しかし、彼女の人生を変えたのは、Mike RhodesのエージェンシーWebSavvyに参加したことでした。

Mikeとの仕事を通じて、Biaはプラットフォームの操作以上に価値あることを学びました。それは「Googleのように考えること」、つまり「何をするか」だけでなく「なぜそれをするのか」を理解することです。この基盤が、現在Ecom NationのHead of GoogleとしてAI対応アカウントを体系的に構築するフレームワークの根幹となっています。

このフレームワークは、アカウント最適化を「家づくり」に例えます。まず基礎、次に配線、最後に構造。基礎を飛ばせば、その上に何を積み上げても不安定です。基本を整理せずに高度な戦術に走れば、AIは活用できる土台がありません。

対談を通じてBiaが繰り返し強調するのは、「AI自体が問題なのではなく、AIに悪いデータを与えているアカウントが問題だ」ということ。データを整理し、構造をシンプルにし、アルゴリズムに明確なインテントシグナルを与えれば、自動化は本来のパフォーマンスを発揮し始めます。

ほとんどのGoogle広告アカウントはAIに対応できていない

Biaが新しいアカウントを監査すると、毎回同じ問題に直面します。コンバージョントラッキングが混乱している。キャンペーン構造が複雑すぎる。オーディエンスは存在するが適用されていない。そして、Performance Maxやスマート入札を検討する前から、基礎がすでに崩れています。

「2026年になっても、20個のコンバージョンアクションがあり、それらがすべてズレていて、正しいシグナルを与えていないケースが多いです」とBiaは説明します。「これがフレームワークで最初にやることです。構造、基本構造を見直します。」

AIが効果的に最適化するには、クリーンで明確なシグナルが必要です。購入用の主要コンバージョンアクションが3つあれば、最低でも結果を二重カウントしています。キャンペーンに適用されていないページビューがあれば、価値を生まないノイズを増やしているだけです。これらは高度な問題ではなく、ハウスキーピング（整理整頓）の問題です。

しかし、このハウスキーピングこそが今まで以上に重要です。なぜなら、機械学習による最適化は、投入するデータの質に完全に依存しているからです。ゴミを入れればゴミが出てくる――ただし今は、そのゴミがアルゴリズムに入り、毎日数千回のマイクロディシジョンに影響を与えます。

Biaのフレームワークで最初に行うのは、必ずコンバージョンアクションの整理です。GoogleタグやTag Managerが正しく動作しているか確認し、重複トラッキングを排除し、明確な主要アクションを設定し、比較用にはセカンダリーコンバージョンを使いますが、最適化には使いません。

コンバージョントラッキングの整理がアルゴリズムに明確なシグナルを与える理由

目的は単にコンバージョンを計測することではありません。そのビジネスにとって「成功」とは何かを、アルゴリズムに正確に伝える形で計測することが重要です。

Biaは、Shopify、Google Analytics 4、カスタム実装など、複数のソースから同じ購入イベントを計測しているクライアントをよく見かけます。「少なくとも結果を二重カウントしています。なので、これを整理しましょう」と彼女は言います。

Biaの推奨セットアップは、Googleタグを全ページに設置し、ShopifyなどのネイティブプラットフォームをGoogle広告の主要コンバージョンソースとして直接接続すること。他のソースは比較や検証用のセカンダリーとして使いますが、必ず同じ設定を使い、差異が見えるようにします。

これは、アルゴリズムが「何がうまくいっているか」を理解するためにコンバージョンデータを使うから重要です。あるキャンペーンで100件のコンバージョン、別のソースで150件と表示された場合、どちらを信じるべきか分かりません。クリーンなデータがあれば、その曖昧さがなくなります。

Fredは、プライバシー規制が厳しくなった現代で「完璧なコンバージョントラッキング」の難しさについて質問しました。Biaの答えは実践的です。「できる範囲でベストを尽くす。ただし、完璧さよりも明確さを優先する」。多少アンダーカウントでも一貫したシグナルの方が、理論上完璧だが矛盾するシグナルよりも優れています。

また、利益最適化と売上最適化についても触れました。Profitpickなどのツールで利益データが取得できる場合は、Biaは利益に最適化します。

「私は常に利益側にドライブしようとします。キャンペーン構造でも、最も利益率の高い商品、低い商品というように分けます」とBiaは説明します。

ただし、そのデータが信頼できない場合は、ウェブサイトから送られてくる値に従い、推測値を固定値として使うことはしません。AIに誤った数字を与えるリスクの方が、理論上の利益最適化のメリットより大きいからです。

オーディエンスをインテントシグナルとして活用する方法

Performance Maxについての最大の誤解の一つは、「オーディエンスが広告の表示対象を制限する」というものです。実際はそうではありません。PMaxにおけるオーディエンスは、アルゴリズムを特定の行動に導くシグナルであり、厳密な制限ではありません。

「私はオーディエンスがPMaxを制限しているとは思いません。PMaxのガイドとして使っています」とBiaは言います。「アフィニティ、インマーケット、よりインテントに近いものを組み合わせています。たとえば、私が狙いたいウェブサイトを閲覧した人、競合サイトを閲覧した人、関連する興味のあるサイトを閲覧した人などです。」

重要なのは、インテント（意図）を軸にオーディエンスを構築することです。このキャンペーンは検索者にどんな問いを投げかけているのか？この商品が提供する解決策を今まさに探しているのは誰なのか？これは従来のデモグラフィックターゲティングとは異なります。

Biaはまず、既存のオーディエンスリストを整理します。多くのアカウントには、古くて使えない、サイズが小さすぎる、または一度もキャンペーンに適用されていない300ものオーディエンスセグメントが存在します。これを整理することで、本当に意味のあるオーディエンスを構築する余地が生まれます。

次に、各キャンペーンのインテントに合わせてオーディエンスを作成します。どこにでも適用する「80日間のウェブサイト訪問者」ではなく、「今この解決策を探しているのは誰か？」という問いに答えるオーディエンスです。

これらのインテントベースのオーディエンスと検索テーマを組み合わせて、アルゴリズムを正しい方向に導きます。クリエイティブアセットもそのインテントに合わせる必要があります。たとえば「乾燥した髪用シャンプーを探している人」がオーディエンスなら、そのカテゴリ専用のクリエイティブとコピーをアセットグループに用意します。

Biaが繰り返し強調するのは、「キーワード主導のキャンペーンからインテント主導のキャンペーンへの転換」です。もはや膨大なキーワードリストを作ることが仕事ではありません。検索意図を理解し、機械を正しい人に導くことが重要です。

Google広告の構造はウェブサイト構造に従うべき理由

Biaがクライアントにアカウント構造の簡素化を提案すると、しばしば反発を受けます。多くの人は、細分化＝コントロールという旧来のSKAG（Single Keyword Ad Group）モデルに慣れています。数百の広告グループと数千のキーワードが最適化だと考えているのです。

「よく見かけるのは、みんな物事を複雑にしすぎているということです」とBiaは説明します。「Googleアカウントの構造は、ウェブサイトの構造に従うべきです。ウェブサイトの整理方法が、そのままアカウント構造の整理方法になります。」

たとえば、シャンプー、コンディショナー、スタイリング剤などカテゴリごとに整理されたビューティー商品のECブランドなら、Performance Maxのアセットグループもそれを反映させるべきです。同じ商品のバリエーションごとに12個のアセットグループを作っても、予算がなければ意味がありません。

Biaがよく目にする間違いは、「オーディエンスシグナルだけが違う、アセットは全く同じ3つのアセットグループ」を作ることです。これは戦略的なセグメンテーションではなく、単なる分断です。

彼女の構造推奨はシンプルです。フルファネルを構築する：トップファネルにはDemand GenとYouTube、ミドルにはノンブランド検索、ボトムにはPerformance Maxショッピングとブランド。すべてのクライアントが全レイヤーの予算を持っているわけではありませんが、スケールする準備はしておくべきです。

キャンペーン内では徹底的に統合します。同じランディングページ・同じテーマに向けた複数の広告グループは、1つにまとめます。「もう300個の広告グループは必要ありません。」

Fredも同意し、この簡素化は「手抜き」ではなく、「アルゴリズムに十分なシグナルボリュームを与えるため」だと指摘します。300のマイクロセグメントに予算を分散すれば、どれも最適化に十分なデータが集まりません。15の明確なセグメントに統合すれば、AIが本領を発揮できます。

アセットを「優良」に押し上げることで実際に成果が出る理由

Biaは、アセット評価にこだわる「Google広告界のMarie Kondo」としてチーム内で知られています。すべてのアセットグループを「優良」ステータス（見出し、説明文、画像、動画を最大数まで追加）に押し上げ、毎回確実な成果を出しています。

「私は常にすべてのアセットを優良に押し上げます。みんなから『ちょっとやりすぎじゃない？』と言われますが、実際にアセットグループや広告を優良にすると、毎回確実に成果が出るんです。これはGoogleが求めていることを、キャンペーンを傷つけずに最も簡単に実現する方法です。」

Googleの推奨事項は質にばらつきがありますが、アセットの優良化だけは一貫して効果的です。なぜなら、アルゴリズムにテストと最適化のための素材を多く与えるからです。

ただし、Biaはやみくもにアセットを追加するのではなく、常にパフォーマンスをレビューします。どのクリエイティブが実際に機能しているか、どれが不要かを見極め、「優良」を目指すこと自体が目的ではなく、成果から学び、それを他に応用することが目的です。

また、Performance Maxの検索語句も欠かさずチェックしています。「一度設定して終わりではありません。PMaxの検索語句は最低でも週1回はチェックする必要があります。これが今の私たちの仕事です。」

もはや膨大なキーワードリストを作るのが仕事ではありません。機械に探索の自由を与え、バックエンドでプレースメント除外やネガティブ検索語句を管理し、アルゴリズムが正しい方向に進むようにすることが仕事です。たとえブランド用語をPerformance Maxに追加しても、そのパフォーマンスを監視し、適切な配分になっているかを確認する必要があります。

AIがワンプロンプトでフレームワーク全体を自動化する方法

Biaのフレームワークは中小企業に特に効果的です。すぐに適用でき、その日から成果が見えます。

「Ecom Nationに入ってから、すでに5～6件のアカウント再構築を行いましたが、実施したその日から成果が出ました。このフレームワークを適用してアカウントが悪化したことは一度もありません。」

しかし、より大規模で複雑なアカウントでは壁にぶつかりました。数百のキャンペーンを持つ巨大アカウントに、どうやってこのフレームワークを短期間で適用できるのか？

その答えは、Mike Rhodesと彼の8020 Brainツールとの協業から生まれました。MikeはChatGPTとGoogle広告アカウントを連携させるコネクタを開発し、AIがアカウント内のすべてを可視化できるようにしました。

Biaはそのコネクタに自身のフレームワーク全体を組み込みました。「私がやっていること、300以上のQ&Aをすべて入れました。だから、私が欲しい形で結果が得られるんです。」

今では「fetch framework」プロンプトを入力し、Google広告アカウントIDを追加するだけで、AIが完全な分析を生成します。コンバージョンアクション監査、オーディエンスレビュー、アカウント構造評価、過去12ヶ月のパフォーマンス、削除すべきもの、統合すべきもの、Merchant Centerフィードの健全性まで。

「ワンプロンプトで、あなたのアカウントにこのフレームワークをすべて実装できます」とBiaは付け加えます。

完全自動化ではありません。人間が意思決定や推奨事項の検証、戦略的判断を行う必要がありますが、従来数日かかっていた作業が数分で済むようになり、Biaはデータ収集ではなく思考の仕事に集中できるようになりました。

また、Optmyzrもこのプロセスに統合しています。「Optmyzrのウェブサイトに行って、そのページの情報を読んで、そこからスタータードキュメントを作成しています」とBiaは説明します。

Fredは、OptmyzrにはMCP（Model Context Protocol）連携があり、さらに効率化できると述べました。Biaはすぐに「ぜひ参加したい」と応じました。

インテントの理解がキーワードより重要な理由

Biaがクライアントに求める最大のマインドセット転換は、「キーワードからインテントへの移行」です。一見シンプルですが、キャンペーン構築の根本を変える考え方です。

キーワードは「ユーザーが何を入力するか」を前提としますが、インテントは「ユーザーが何を達成しようとしているか」を理解することを前提とします。たとえ具体的なクエリが異なってもです。

「Google広告の好きなところは、常に変化していることです」とBiaは語ります。「常に学ぶことがある。AIが登場したとき、私は真っ先に『テストしたい！』と言いました。」

Performance Maxがまだ未完成だった頃から、Demand Genも同様に、Biaは積極的に新機能をテストし、学び、適応してきました。

その実験的な姿勢から、彼女は興味深い現象に気づきました。BookTok（TikTokの書籍コミュニティ）がGoogleショッピングの購買行動に影響を与えていたのです。TikTok上の書籍コミュニティが巨大化し、書籍だけでなく関連商品にも購買行動が波及していました。

「Popsocketの第3コレクションは本をテーマにしたスマホケースです。Black Milkも本をテーマにしたアパレルコレクションを展開しています。彼らはキーワードの立ち上がりを待つのではなく、インテントがある場所を見ているのです。」

これこそがBiaの「枠を超えた発想」です。需要は存在しています。ただし、キーワード検索ボリュームだけを見ていては気づけません。

BiaはGoogleトレンドを活用し、クライアントの商品やブランドに関連する新たな検索語句を発見します。それらをPerformance Maxキャンペーンの検索テーマに設定し、さらに広いインテント戦略に活かします。

そして何より重要なのは、その言語をGoogle広告、SEO、ウェブサイト全体で一貫させることです。

Biaは「私たちは皆、同じコミュニケーション、同じ言語を使う必要があります。そうすればAIがすべてを理解し、ビジネスについて一貫した情報を持てるのです」と説明します。

PPC、SEO、その他チャネル間のサイロを打破する方法

AI時代の課題の一つは、チームがサイロ化するとデータもサイロ化することです。Google広告が一つのメッセージ、Metaが別のメッセージ、SEOが全く異なる言語をターゲットにしていれば、ビジネス全体が損をします。

Biaのエージェンシーは、クライアントのCEOチーム、CRMチーム、Googleチーム、Metaチームを含むSlackチャンネルを持つという恵まれた環境です。「重要な場面で全員が連携できるので、全チャネル・全ビジネスで一つのメッセージを発信できます」とBiaは説明します。

このクロスファンクショナルな連携が新たな機会を生み出します。たとえば、Google広告でトップファネルの予算がないクライアントでも、Metaキャンペーンをすでに実施していれば、BiaはMetaをクリエイティブラボとして活用します。Metaで成果が出ているものをGoogleに応用するのです。

「MetaをGoogle広告のクリエイティブラボとして使いましょう。Metaでうまくいっていて、基盤ができていれば、それをGoogleに持ち込むんです」とBiaは付け加えます。

このような発想には、「Google広告は自分の縄張り」という意識を超える必要があります。AI時代では、オートメーションが戦術的な作業を担うため、チャネル横断でパターンを見つけ、学びを適用する戦略的価値が重要になります。

Performance Maxの検索語句レビューや予算進捗レポートなどの手作業が自動化されることで、マーケターはより多くの時間を計画や戦略立案に使えるようになります。そこに本当の勝機があります。

行動前に立ち止まって考えることが時間短縮につながる理由

FredはBiaに「今、ペイド広告で過小評価されているスキルは何か」と尋ねました。「私は、枠を超えて考える必要があると思います」とBiaはBookTokの例に戻りながら答えます。「需要はそこにある。ただし、あなたが見ている場所にはないだけです。」

彼女が提唱するのは、インテントを理解し、ターゲットが実際にどこにいるのかを考えることです。もしオーディエンスがMicrosoft広告にいるなら、Google広告が得意でも意味がありません。顧客がTikTokトレンドで商品を発見しているなら、キーワードリサーチだけではその需要を捉えられません。

さらに根本的には、Biaは「ビジネススキルとコンテキストの理解が、プラットフォームの専門知識よりも重要」だと強調します。クライアントの実際のビジネス――マージン、競争状況、営業プロセス――を理解することが、Google広告の細かな機能を知るよりもはるかに価値があります。

Fredも同意し、「本当の勝利はGoogle広告アカウントの外で起きる」と指摘します。「ランディングページ、オファー、法律事務所の電話対応など、Google広告の外にこそ勝機がある」とFredは説明します。

Biaのフレームワークはその理解を反映しています。巧妙なハックや高度な戦術ではなく、強固な基盤を築き、アルゴリズムにクリーンなシグナルを与え、常に正しい方向に進んでいるかをモニタリングし続けることが重要です。

コントロールからガイダンスへのマインドセット転換は、多くの広告主にとって難しいものです。完全一致キーワード、手動入札、細分化された広告グループ構造に慣れているからです。そのコントロールを手放すのはリスクに感じます。

しかしBiaはこう言います。「これからの仕事は、膨大なキーワードや入札戦略を駆使することではなく、機械学習をどう導くかです。」

2026年の本当のスキルは、「アルゴリズムが成功するために必要なものを理解し、それを提供し、期待通りに動いているかを検証すること」です。

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。私はFred Vallaeys、ホストを務めます。また、OptmyzrのCEO兼共同創業者でもあり、PPC管理ツールを提供しています。本日のゲストはBia Camargoさんです。彼女のことをまだご存じない方もいるかもしれませんが、長年PPCに携わっており、PPC業界で最も影響力のある人物の一人、Mike Rhodesとも仕事をしてきました。彼女はMike Rhodesと共にキャリアをスタートさせました。

このようなエキスパートと一緒に仕事をすることで、彼女は素晴らしい成果を上げてきました。そして、AI時代のPPCにおける新しい機能を最大限に活用するためにアカウントを準備するためのフレームワークを考案しました。つまり、これはフレームワークであり、このフレームワークについてBiaと話すのが待ちきれませんし、皆さんにもBiaが実践したことをどのように再現し、アカウントを成功に導くかをお伝えできればと思います。それでは、PPC Town Hallの今回のエピソードを始めましょう。Bia、番組へようこそ。

Bia Camargo： こんにちは。お招きいただきありがとうございます。

Frederick Vallaeys： もちろんです。あなたはOptmyzrの顧客でしたね。それが、あなたがMike Rhodesのエージェンシーで働いた後に再びご縁があったきっかけでした。でも、あなたが素晴らしいことをしているので、世界中にそれを共有したいと思いました。そして、あなたが学んだことやうまくいっていることを共有してくれることにとても感謝しています。本題に入る前に、あなたがどのようにしてPPCの実務者・エキスパートとして15年以上活躍するようになったのか、もう少し詳しく教えてください。Biaのバックグラウンドをお願いします。

Bia Camargo： はい、私はブラジル出身で、12年前にオーストラリアに移住しました。ブラジルではマーケティングのキャリアがありましたが、オーストラリアに来てからはゼロからのスタートでした。最初は下積みから始めて、デジタルマーケティングのキャリアを築いていきました。いろいろなことを少しずつ経験し、グラフィックデザイナーのバックグラウンドもあります。そして、ある時点でエージェンシーに入り、Google Ads、つまりPPCに専念するために採用されました。「はい、大丈夫です。以前もやっていましたし、自信があります」と答えました。

そして、WebSavvyのMike Rhodesと一緒に働き始めました。最初の2週間で、「自分はGoogle Adsについて何も知らなかった」と気づきました。自分が知っていると思っていたことが、実は全然違っていたのです。彼と一緒に働き、学べたことは本当に幸運でした。プラットフォームの実践的なことだけでなく、「Google的な考え方」や「なぜこの入札戦略を選ぶのか」「なぜこの調整をするのか」といったマインドセットを教えてくれたことが一番大きかったです。そこからどんどん成長できました。

WebSavvyでは5年間働き、最近はEcom NationでGoogle部門の責任者として多くのクライアントのアカウントを2026年に向けて準備するお手伝いをしています。

Frederick Vallaeys： 素晴らしいですね。目標やマーケティングの考え方を教えるという点がとても重要だと思います。どのボタンを押すかを知るだけでなく、なぜそのボタンを押すのかを理解することが大切です。2026年以降に根本的に変わるのは、ユーザーインターフェースや操作画面がなくなっていくことだと思います。

これからはAIに話しかけて「何を達成したいか」を伝えるだけで、AIが必要な操作を判断し、設定してくれる時代になります。しかし、それは同時に怖さもありますよね。AI時代における仕事の進め方や、PPCマネージャーやGoogle部門責任者として最も重要なことについて、あなたの考えを教えてください。

Bia Camargo： はい。Google Adsの好きなところは、常に変化していることです。常に学ぶことがあります。私は新しいものが出るたびにすぐに試すタイプです。「PMaxが登場した？よし、テストしよう。うまくいかなくても大丈夫。そこから学んで適応すればいい」と考えます。

AIが登場したときも、真っ先に「テストしたい」と手を挙げました。Demand Genも、オーストラリアで最初にテストした一人で、大きな成功事例もあります。100%完璧でなくても、常に学ぶ姿勢で臨んでいます。

ただ、ご指摘の通り、課題もあります。日々の業務で、クライアントやチームに「AIに適応する必要がある」と説明するのは簡単ではありません。最も難しいのは、2026年のGoogle Adsに向けたマインドセットの転換です。多くのPPCエキスパートは「コントロールを手放し、ガイダンスに移行する必要がある」と言っています。

これからはキーワードや入札戦略に多くの時間をかけるのではなく、機械学習をどのように導くかが重要になります。これが最も難しい点で、多くの企業が古い構造を使い続けたり、過去のやり方に固執したりしています。私は、やさしくAI時代に導くようにしています。「アカウントをAI時代に合わせて準備しましょう。そうすればビジネスとAIが同じ方向で動けます」と。

Frederick Vallaeys： なるほど。では、具体的にどのようなことをするのか教えてください。これがまさにフレームワークの話につながると思います。AI時代にアカウントを成功させるためには、まず何から始めるべきでしょうか？

Bia Camargo： 私のフレームワークは「家を建てる」イメージです。まずは基礎作りから始めます。つまり、ファーストパーティデータとアカウントのハウスクリーニングが必要です。2026年になっても、20個のコンバージョンアクションがバラバラで、正しいシグナルを送れていないケースが多いです。これがフレームワークの最初のステップです。まずは基本構造を見直します。

その後、家の基礎、いわば「配線」の部分に進みます。しっかりした基盤がなければ壁を立てることはできません。この段階では、コンバージョンアクションやオーディエンスを確認します。

ファーストパーティデータがすべて連携され、正しいシグナルやツールがGoogle Adsに接続されているかを確認します。そこから、ビジネスに合わせてアカウント構造を分析します。

よくあるのは、アカウントが複雑になりすぎていることです。この段階で私がビジネスに伝えるのは「自社のウェブサイトを見てください。Googleアカウントの構造はウェブサイトの構造に合わせるべきです」ということです。

ウェブサイトの構成に合わせてアカウント構造をシンプルにできます。もちろんビジネスによって一律ではありませんが、Googleアカウントを簡素化できます。ここで一番多いのは「このPMaxキャンペーンに12個のアセットグループは必要ありません。予算が足りていません」と伝えると、拒否というより納得してもらうのに少し時間がかかることです。

また、SCAG構造（Single Keyword Ad Group）を使い続けているアカウントも多いです。300の広告グループに数千のキーワードがある状態です。これがもう通用しないことをクライアントに理解してもらうのは本当に大変です。過去にうまくいっていた経験があるからです。

Frederick Vallaeys： なるほど、たくさんのポイントがありましたね。まずはコンバージョンアクションに戻りましょう。コンバージョンアクションの監査を行うとのことですが、具体的にどんな点をチェックしますか？

良いコンバージョンアクションの設定とは何でしょうか？また、eコマースなのかリードジェンなのかも教えてください。コンバージョンアクションで何を目指しているのか、皆さんに分かりやすく説明してください。

Bia Camargo： 現在はeコマースが中心ですが、この構造はどちらにも使えます。明確な構造が必要です。主に、コンバージョンを適切な構造でオプトインする必要があります。Google Tag Managerを使っている場合も、Googleタグだけの場合も、正しく動作していることが重要です。

よくあるのは、例えば購入用のプライマリーコンバージョンアクションが3つあるクライアントです。「少なくとも結果を二重計上しています。整理しましょう」と伝えます。ページビューがあるのに、どのキャンペーンにも適用されていないケースもあります。こうした小さな変更、クイックウィンを積み重ねてデータをクリーンにし、機械に明確なシグナルを送ることが大切です。

Frederick Vallaeys： それがハウスクリーニングの部分ですね。納得です。ただ、プライマリーコンバージョンアクションが3つあるクライアントの場合、意図があってそうしている場合もありますよね。Google方式や、ビジネス独自の内部データによる計測方法など。

そういったものをセカンダリーアクションに設定して最適化には使わず、データの比較用として流し続けることには価値があると思いますか？

Bia Camargo： はい、価値があると思います。例えば、プライマリーはShopifyやウェブサイトから直接取得し、同じコンバージョンをGA4からセカンダリーとして取得することが多いです。ただし、同じ設定を使っていることを確認する必要があります。そうすることで数字を比較し、ギャップや乖離がないかチェックできます。

これはadd to cartやbegin checkoutなどにも重要です。データを持つだけでなく、オブザベーションとして適用し、実際に数字を確認することが大切です。

Frederick Vallaeys： 理想的には完璧なコンバージョンデータが欲しいですが、プライバシーの時代ではそれはほぼ不可能ですよね。そこでいくつか選択肢があります。GA4、OCR、Googleタグなどです。

これらのうち、AIにフィードするプライマリーコンバージョンアクションとして選ぶなら、どれを選びますか？それともケースバイケースですか？その場合、何が判断基準になりますか？

Bia Camargo： 最近のGoogle Tag Managerのアップデートにより、いくつかのアカウントで問題が発生しています。私の最適解は、Googleタグをサイト全体に設置し、Shopifyやウェブサイトを使っている場合はネイティブ連携でGoogle Adsに直接接続することです。これをプライマリーにし、他は比較や追加データ取得用に使います。

Frederick Vallaeys： なるほど。もう一つ質問です。プライマリーシステムをGoogleに接続する際、カートの合計金額をそのまま渡しますか？それとも利益額に変換しますか？ROAS（広告費用対効果）ではなく、利益ベースでの最適化や利益最大化についてはどう考えていますか？

Bia Camargo： 利益データが利用できる場合は、常に利益ベースで最適化するようにしています。キャンペーン構造も、利益率の高い商品・低い商品で分けたり、Profitpickなどのサードパーティを使ったりします。

ただし、データがない場合は、ウェブサイトから送られてくる値をそのまま使います。100%確信がない限り、固定値を加えるのは好みません。驚くべきことに、ビジネス側がその数値を提供できないことも多いです。ですので、ある程度柔軟に、厳しくモニタリングしながら運用します。ビジネスによっても異なります。

Frederick Vallaeys： なるほど、ありがとうございます。次はオーディエンスの話ですね。

Bia Camargo： はい。

Frederick Vallaeys： 多くの人がPMaxキャンペーンのオーディエンスについて考えますが、AIを過度に制限すると逆効果になるという研究もあります。私たちがオーディエンスについて持つ仮定が、実際のユーザー行動と一致しない場合があるからです。

オーディエンス設定において、あなたがうまくいっていると感じる戦略は何ですか？

Bia Camargo： まず最初に大事なのは、十分な良質なデータがあることです。よくあるのは、300ものオーディエンスリストがあるのに、更新されていなかったり、特定のキャンペーンにとって有効なサイズでなかったりすることです。

ですので、まずはオーディエンスの大規模な整理を行い、関連性の高いデータだけを残します。

また、オーディエンスを作ってもキャンペーンに適用していないケースも多いです。まずはCRM連携やライブオーディエンスなど、すべてが整理された状態にします。その上で、キャンペーンごとにオーディエンスを作成します。

現在は、オーディエンスを意図（インテント）に基づいて調整しています。以前はウェブサイト訪問者やGA4の全訪問者など、すべて同じ設定でしたが、今は新しいシグナルを活用してより細かく調整できます。PMaxを制限するためではなく、ガイドするためにオーディエンスを使っています。

具体的には、アフィニティ、インマーケット、より意図に近いものを組み合わせます。例えば、競合サイトや関連サイトを閲覧した人など、オーディエンスは「このPMaxキャンペーンでどんな人を狙いたいか」という問いに答えられるものであるべきです。

私のオーディエンスは、その問いに答えられるように設計しています。そして、検索テーマや検索キーワードと組み合わせて、機械を狙いたいユーザーに導きます。

Frederick Vallaeys： なるほど、さらに深掘りしたいです。意図に基づいたオーディエンスを作り、その問いに答える形で検索テーマやキーワードで調整するとのことですが、

AIが表示する広告が、その問いにきちんと答えているかどうか、どのようにマッチさせていますか？AIが広告を表示する際、実際にその問いに答えているかどうかをどう確かめていますか？この場合、どんなアセットを活用していますか？

Bia Camargo： ケースバイケースですが、今一番感じているのは、Googleにはしっかりした基盤が必要だということです。多くのキャンペーンは「新商品」「新コレクション」などに基づいていますが、在庫や季節性の問題が発生します。そこで、クライアントには「PMaxキャンペーンを基盤にしましょう」と伝えています。

つまり、コア商品やコアカテゴリにフォーカスし、商品単位ではなくカテゴリ単位で運用します（十分な予算がある場合は商品単位も可）。予算が限られている場合は、カテゴリ中心でPMaxを運用する必要があります。

だからこそ「ウェブサイト構造に合わせましょう」と言っています。例えば、ビューティーブランドを扱うECサイトで「シャンプー」「コンディショナー」などのカテゴリがある場合、それぞれのカテゴリ専用のクリエイティブや広告文でアセットグループを作成します。

オーディエンスは「シャンプーを探している人」「ドライヘアの解決策を探している人」などに設定します。できるだけアセットとオーディエンスをマッチさせることで、広告を見てクリックした人に対してより的確に訴求できます。つまり、キーワード時代ではなく、検索意図主導の時代にシフトすることが重要です。

Frederick Vallaeys： なるほど。PMaxは通常フィード主導のキャンペーンなので、Googleがショッピング意図のクエリに対してどの商品を表示するか決めますが、動画や見出し、説明文などのアセットも追加して、さまざまなプラットフォームや面で広告が表示されるようにしていますか？

Bia Camargo： はい。私は常にすべてのアセットを「優良（excellent）」にすることを徹底しています。周りからは「Google AdsのMarie Kondo」と呼ばれるほど、整理整頓にこだわっていますが、実際にアセットグループや広告を「優良」にするたびに確実に成果が出ています。これは、Googleが求めていることをキャンペーンを傷つけずに実現する最も簡単な方法だからです。

一部の推奨事項は適用しない方が良い場合もありますが、アセットの充実は例外です。すべてのアセット、動画、クリエイティブを揃え、常に数値を確認し、各クリエイティブがキャンペーンにどんな影響を与えているかを理解します。

また、クライアントにブランド検索キャンペーンの予算がある場合は、PMaxキャンペーンからブランド用語を除外します。ブランド用語は通常PMaxの他の用語を食ってしまうからです。

予算がない場合は、ブランド・ノンブランドを1つのPMaxで運用します。ただし、毎週チームに伝えているのは「一度設定したら終わり」ではなく、PMaxの検索語句を最低でも週1回は確認する必要があるということです。これが今の私たちの仕事です。キーワードを設定して放置するのではなく、

機械に自由に最適化させつつ、裏側でプレースメント除外やネガティブ検索語句、ネガティブキーワードなどを管理し、機械が正しい方向に進むように調整します。

ブランド用語をPMaxに追加している場合も、その動きを必ずチェックします。ブランド用語が注目を集めているか、そうでないか、別キャンペーンに分ける必要があるかなどを確認します。これが今の私たちの役割です。

Frederick Vallaeys： なるほど。それが構造の話につながりますね。ブランドとノンブランドの分離、ネガティブキーワード管理によるトラフィックの誘導。しかし、構造をシンプルにすることも話されていました。SCAGはもうやめるべきだとおっしゃっていましたが、構造を複雑にしすぎず、かつ十分なコントロールを持つ「ちょうど良いバランス」はどこにあると思いますか？

Bia Camargo： はい。私が関わるすべてのビジネスで、フルファネル構造を作るようにしています。トップファネルにはDemand GenやYouTubeキャンペーン、ミドルファネルは検索ノンブランドキャンペーン、ボトムファネルはPMaxショッピングとブランドキャンペーンです。これが基本構造です。

クライアントによってはトップファネルの予算がなかったり、ミドルファネルを望まない場合もありますが、スケールしたい場合はこの構造が役立ちます。ここで一番難しいマインドセットは、

「同じランディングページに誘導し、同じテーマの広告グループは、同じキャンペーン・同じ広告グループにまとめるべき」ということです。もう300個の広告グループは必要ありません。

これを理解してもらうのが本当に難しいです。例えば、Googleは以前「レギンス」「黒レギンス」「青レギンス」「緑レギンス」と広告グループを分けていましたが、今は「レギンス」1つの広告グループで、キーワードを工夫すれば十分です。これが今目指している構造です。そして、私のフレームワークの一つは「車輪の再発明はしない」ことです。

新しいキャンペーンは極力作らず、既存のデータやキャンペーンを活用し、新しいAI時代に合った構造にアップデートするだけです。

Frederick Vallaeys： なるほど、素晴らしい構造ですね。構造、コンバージョンアクション、オーディエンスについて深く掘り下げましたが、他に見落としてはいけない重要な要素はありますか？

Bia Camargo: まず最初のステップは、基礎の測定、つまり家の土台作りです。配線を整え、終わったら次のレベル、つまり必要に応じて新しいキーワードに対応するためのキーワード拡張、そしてクリエイティブの品質向上へと進みます。

すべてのクリエイティブを見直し、すべてを最高レベルに引き上げます。しかしそれだけでなく、実際にクリエイティブのパフォーマンス、何が機能していて何が機能していないのか、何が関連性があるのかも確認します。

多くのアカウントで「すべての広告文をリフレッシュしなければ」「PMaxのアセットグループをすべて更新しなければ」といった動きが見られますが、実際にはパフォーマンスの低いものだけを差し替えたり、パフォーマンスの高いものを他の関連する場所に適用したりしている人は少数です。

これは私が皆さんの注意を引きたいポイントです。15個の見出しすべてが100%素晴らしいということはありませんが、そこから学ぶことができます。何が機能していて、何が機能していないのかを学べるのです。

そして次に配管（plumbing）です。配管は家の基礎から完成まで機能していなければなりません。私にとっての配管はGMC、つまりGoogle Merchant Centerです。もしeコマースであれば、フィードの健全性や、基礎作りや家を建てている間も稼働し続けるために必要なすべてのことが含まれます。

フィードのメンテナンスは常に必要です。これは最後のステップのように思えますが、実際にはこれらの作業と同時進行で行われます。

Frederick Vallaeys: なるほど。フィードに関してですが、AIを使って説明文を書き換えたり、画像アセットを生成したりしていますか？AIがこの配管作業にどのように組み込まれているかについて教えてください。

Bia Camargo: はい。まず私がとても恵まれていたのは、Google Merchant Centerについて世界トップクラスのPPCであるCasey Jillと2年間一緒に働き、多くを学べたことです。フィードの整理、正しい情報とプロパティの持ち方、そして何ができるのかという点で、考え方が大きく変わりました。

最初に取り組むのはフィードの健全性です。機能していない部分をすべて整理します。フィードに問題があったり、情報が正しく取得できていない場合は、すべて修正します。その上でビジネスに応じた最適化を行います。AIを使ってこれらの最適化ポイントを特定します。

例えば、ブランド名が最初に表示されているけれど、そのビジネスでは商品名を先に出す必要がある場合などです。

このようなケースでAIや、DataFeedWatchやRich Intelligentといったサードパーティプラットフォームを活用してAI最適化を行います。そして、どの商品がプッシュされているか、フィードの健全性はどうかなど、結果を確認することも重要です。ここでOptmyzrも役立っています。

私は隠しませんが、Ecom Nationに移ったとき最初に「Optmyzrが必要だ」と言いました。常にフィードの品質スコアやフィード監査を実施し、そこからクライアントと一緒にすべての課題に取り組みます。eコマースにとってこれは絶対に譲れないポイントです。

Frederick Vallaeys: Optmyzrへのお褒めの言葉、ありがとうございます。お客様としてお迎えできて嬉しいです。素晴らしいですね。このフレームワークはとても良いと思います。多くのPPCキャンペーンを見ると、怠慢や何をすべきかわからないという要素が見受けられます。そのため、こうしたことを実施していない、深く考えていないキャンペーンも多いです。

では少し話題を変えましょう。あなたが本当に限界に挑戦したことや、AIを使って劇的に新しいことをした経験、あるいはずっとやりたかったけれどまだ試せていないことについて聞かせてください。どこで限界に挑戦していますか？

Bia Camargo: 私はこのフレームワークを持っていて、中小企業には非常に迅速に適用できるので素晴らしいと思っています。開始初日から20個のクイックウィンが得られます。Ecom Nationに入ってからすでに5～6件のアカウント再構築を行い、実施したその日から成果が出ました。これを適用してアカウントが悪化したことは一度もありません。

しかし、課題もありました。これを大企業向けにどうスケールするかです。可視性が必要で、今取り組んでいる特定の巨大アカウントでは、各キャンペーンの意図を理解し、オーディエンスやキーワードを構築し、意図に沿ってアカウントを統合する必要がありました。

あるイベントでMikeに「助けてほしい、これをスケールしたい、意図を理解したい」と相談しました。そこで彼の8020 Brainに取り組み始めました。Google Ads GPTと接続し、私のフレームワークをすべてそこに組み込みました。これにより、先ほどお話ししたすべてが自動化され、1つのプロンプトでこのフレームワークがアカウントに実装されます。

そこから私は「でも、私は—」

Frederick Vallaeys: それは本当にすごいですね。もう少し詳しく説明してもらえますか？Mikeの8020フレームワークを知らない方も多いと思うので、もう少し詳細を教えてください。

Bia Camargo: はい。ChatGPTを想像してください。ChatGPTにアクセスし、Mikeが作ったコネクターでGoogle Adsアカウントと接続できます。アカウント内で起きているすべてを可視化できるのです。すでにいくつかのプロンプトが組み込まれていて、「過去30日間のパフォーマンスを教えて」といった質問に対し、トレーニング済みのチャットが主要なインサイトを返してくれます。

そこに私が「Bia流でやりましょう」と言って、私のやっていることや情報をすべて追加しました。300以上の質問と回答を用意しました。これで私が望む形で結果が得られるようになりました。今では、私専用のGoogle ChatGPTが私のやりたいことを実行してくれるのです。

Frederick Vallaeys: なるほど。つまり、非常にシンプルに言うと、メガプロンプトがあり、そのメガプロンプトがGoogle Adsアカウントと接続しながら300の質問に答える、つまりBia監査を実行する、ということですね。

Bia Camargo: そうです。私は「このアカウントのフレームワークを取得」と入力し、Google IDを入力するだけです。するとコンバージョンアクションの分析、オーディエンスの分析、アカウント構造、アカウントパフォーマンス、過去12か月のパフォーマンス、何が正しくて何が間違っているか、削除すべきアカウント、維持・統合すべきアカウントなど、すべての分析が得られます。そしてGMC、さらにOptmyzrも組み込もうとしています。

「Optmyzrのウェブサイトにアクセスして、そのページの情報を読んで」と指示できます。そこから、これはあくまでスタータードキュメントですが、人間がすべてをガイドする必要がありますが、1つのプロンプトで完了します。

Frederick Vallaeys: なるほど。ちなみに、MCPがあります。ちょっと秘密かもしれませんが、Optmyzr MCPが欲しければ提供できますし、リスナーの皆さんにもご提供できます。

Bia Camargo: ぜひお願いします。

Frederick Vallaeys: 了解です。すぐにお送りします。本当に素晴らしいですね。AIでここまでできるとは。

Bia Camargo: さらに進化しています。

Frederick Vallaeys: ぜひ聞かせてください。

Bia Camargo: さらに進化していて、Mikeに「キャンペーンの意図をマッピングできるものが欲しい」と頼みました。彼がそれを作ってくれたので、intent mapper（意図マッパー）を持っています。Google Adsアカウントをマップツリービューでエクスポートできると想像してください。

キャンペーン（例えば検索キャンペーン）をクリックすると、広告グループが開き、広告グループをクリックするとキーワードや検索語句、そのキャンペーンに関連するすべての情報が表示されます。

これで仕組みが見えるようになり、AIがそのキャンペーンの意図を特定する機能の最終段階に入っています。つまり、キャンペーンごとに意図を特定し、それに応じてアカウントを計画・適応できるツールを目指しています。

Frederick Vallaeys: すごいですね。もし皆さんがあなたと連絡を取りたい場合、どこが一番アクティブですか？

Bia Camargo: はい。LinkedInのBia Camargoでフォローしてください。今はほぼ毎日そこにいます。Google Adsの最新情報やニュースを常にシェアしていますので、ぜひご覧ください。

Frederick Vallaeys: ありがとうございます。とてもエキサイティングなお話でした。Google Adsの良いニュースも悪いニュースもシェアされているとのことですが、最近のGoogleの新機能で特に注目すべき点は何だと思いますか？

Bia Camargo: もっと枠にとらわれず考える必要があると思います。最近の記事で、BookTokがGoogleショッピングの意図を生み出しているという内容を書きました。これは昨年11月のブラックフライデーから12月にかけて起きた現象です。需要は存在しているのに、見ている場所が違うだけなのです。キーワードと意図の違いですね。

最大の変化は、キャンペーンの背後にある意図をどう理解し、意図を中心に考え、自分の顧客がどこにいて、何を検索すれば自分が表示されるのかを考えることです。これが今最も重要なポイントだと思います。

Frederick Vallaeys: なるほど。意図、そしてその意図を持つオーディエンス、あなたが構築しているものに戻りますね。BookTokがショッピング行動を促しているという点について、もう少し詳しく教えてください。

Bia Camargo: はい。BookTokには、TikTok内のBookTokコミュニティというセクションがあります。このBookTokコミュニティは非常に大きく、ここ数か月でBookTokの枠を超えてショッピング行動に発展しています。本に関係のないブランドでさえ、自社商品を本関連にアレンジしています。

これを「bookish」と呼んでいます。例えばPopsocketは本をテーマにしたスマホケースのコレクションを3回もリリースしていますし、Black Milkも本をテーマにしたアパレルコレクションを展開しています。彼らはキーワードの盛り上がりを待つのではなく、意図がある場所を見て、そこにアプローチしているのです。そして非常に良い成果を上げています。これは一例ですが、時には「Googleが必要だ」と言う人もいますが、実際には顧客がMicrosoft Adsにいる場合もあります。もっと広い視野で見る必要があります。

Frederick Vallaeys: それは非常に革新的ですね。あなた自身はこうした新しい消費者トレンドやマーケティングでうまくいっていることをどうやってキャッチアップしていますか？どのように情報を追い続けていますか？

Bia Camargo: 今私が最も活用しているツールの一つはGoogle Trendsです。GoogleにはGoogle Trendsというウェブサイトがあり、調べたい用語やブランド名などを検索できます。

さらに、オーストラリアや世界全体など、地域ごとの動向も確認できます。上昇中の検索語句も表示されます。これが私のPMaxの次のキャンペーンで狙いたいクエリです。キャンペーンの意図に関連するクエリです。

つまり、人々がGoogleでその商品やブランドを見つけるために何を検索しているかを知ることができます。これをアカウントに反映させることが重要です。そして最も大切なのは、アカウントだけでなく、ウェブサイトやSEOにも同じ情報が必要だということです。Google、SEO、ウェブサイトで役割を分けるのではなく、すべて同じコミュニケーション、同じ言語で統一し、AIがビジネスについて一貫した情報を理解できるようにする必要があります。

Frederick Vallaeys: その通りですね。エージェンシー内でのコミュニケーションも重要ですが、異なるチームが担当していると簡単ではありません。しかしAIもここに関わってきますよね。ランディングページからキーワード、ソーシャルキャンペーンまで10か所で施策を展開する場合、AIが多くのギャップを埋めてくれます。

各チームに「これがもう70%できている」と伝えれば、あとは仕上げるだけです。

エージェンシーやチームベースの環境で、PPCやSEO、ソーシャルなどの縦割りを超えて、どうやってマーケティング目標に人を巻き込んでいきますか？

Bia Camargo: これは非常に新しい取り組みで、文化にもよります。私のエージェンシーでは、クライアントと直接Slackチャンネルでやり取りできる関係性を築いています。

そのチャンネルに他のチームも招待できます。例えば、あるクライアントのチャンネルにはSEOチーム、CRMチーム、Googleチーム、Metaチームがいます。これにより、重要なポイントを全チャネル・全ビジネスで一貫したメッセージとして伝えることができます。

簡単ではありませんが、こうしたチームとの協働に慣れ始めているところです。最も重要なのは、彼らと協働することで何が得られるかです。例えばSEOでうまくいっていることをGoogleに応用したり、Metaで成果が出ている場合、クライアントにトップファネルの予算がなくてもMetaをGoogle Adsのクリエイティブラボとして活用できます。MetaでうまくいっているものをGoogleに持ち込むのです。

AI時代では一つの場所だけを見ていてはいけません。従来、手作業で時間を浪費していたPMaxの検索語句の確認なども、AIや自動化で対応できます。その分、計画や戦略立案、新しいチーム連携に時間を割けるようになります。

Frederick Vallaeys: すばらしいですね。AIについてですが、どのツールが一番好きですか？どれを最も使っていますか？

Bia Camargo: もちろん、MikeのおかげでバックエンドやコーディングにはClaude Proを使っていますが、個人的にはChatGPTを日常生活全般に使っています。買い物リストから子どもの予定管理まで、ChatGPTは私の親友でありパーソナルアシスタントです。他にもGoogle AdsにはOptmyzr、社内業務にはCoworkerなど、用途ごとに使い分けています。私は完全にAI人間なので、たくさんのツールを使っています。

Frederick Vallaeys: いろいろ試しているんですね。素晴らしいです。今日ご紹介いただいたフレームワークは多くの方がすぐに実践できる内容だと思います。こうしたリソースやあなたの考え方を知りたい場合、どこで入手できますか？

Bia Camargo: 今その資料を作成中ですが、実はAdWorld experience（イタリア）でフルフレームワークと事例を発表します。2日間登壇予定で、ぜひご覧いただきたいです。リアルタイムでフルフレームワークを初公開し、すべての要素をお見せします。

Frederick Vallaeys: AdWorld experienceは10月開催ですよね？

Bia Camargo: はい、そうです。

Frederick Vallaeys: 早く知りたい方は—

Bia Camargo: チェックリストのようなすぐ使える情報は、コーチングセッションなどで少しずつ公開していきます。ビジネスオーナー向けのコーチングやGoogle Adsのトレーニングでも順次リリースしますが、フルフレームワークはイベント限定です。

Frederick Vallaeys: なるほど。BiaとSNSやLinkedIn、学習プラットフォームでつながれば、部分的な情報は得られますね。ショーノートにもリンクを記載します。本当に素晴らしい内容でした。

Biaさん、本当に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。次回の配信を知りたい方は、ぜひチャンネル登録や「いいね」、コメントで知りたいことをお寄せください。私たちもチェックします。それでは、Biaさん、皆さん、また次回お会いしましょう。

Bia Camargo: お招きいただきありがとうございました。