P-MAXはGoogle広告のキャンペーンタイプのひとつです。検索・ディスプレイ・YouTube（動画）・ショッピングなど複数のキャンペーンを統合しています。

P-MAXはAIを活用しており、自動配信によるリーチの最大化や運用工数削減が期待できる注目のキャンペーンです。

一方でP-MAXは自動化され、設定できない項目もあることから、以下のような疑問を抱えるケースも散見されます。

• P-MAXは本当に予算を効率的に活用できるの？
• P-MAXはGoogle広告の他のキャンペーンと比較してどのようなメリットがあるの？
• P-MAXを配信する際の注意点やポイントは？

そこで今回の記事では、「P-MAXのメリット/デメリット」「P-MAXの設定方法」「P-MAX運用時のポイントや注意点」など、P-MAXの配信を検討している方の参考となる情報をご紹介します。

P-MAXとは

P-MAXは、Google広告におけるキャンペーンの一つで、Googleが保有するすべての広告枠に配信できます。

各チャネルでの配信を通じて得た結果をもとに機械学習が最適化をおこなう自動化メニューで、運用者の工数を大幅に削減できます。

機械学習とは、コンピューターが過去の広告配信データやユーザーの行動データなどを学習し、徐々に賢くなっていく技術のことです。

一般的な検索広告の運用においては、機械学習は主に以下の2つの場面で活用されています。

• 自動入札: 広告を閲覧するユーザーの地域、時間帯、過去の検索履歴といった属性情報（シグナル）を考慮して、入札を自動的に調整します。
• 配信広告の決定: 配信可能な複数の広告が存在する場合、ユーザーのシグナルを考慮して、より成果につながる可能性の高い広告を優先的に配信します。

P-MAXの運用においては、この他にも

• 配信面（検索面・アプリ・GoogleMap・YouTubeなど）
• ターゲティング（年齢・性別など）
• デバイス（スマートフォン・PC・タブレットなど）

など、ほとんどの調整が機械学習に委ねられています。

機械学習の基本的な原則として、以下の点が挙げられます。

• 学習前は全く賢くない: 生まれたばかりの赤ちゃんが言葉を話せないのと同じように、機械学習も初期状態では知識を持っていません。
• 学習した情報以外は知り得ない: 機械は与えられたデータに基づいて学習するため、インプットされた情報以外を理解することはできません。
• 学習した情報に偏りがあると、偏った学びを得てしまう: 与えられるデータに偏りがあると、機械学習も誤った判断をする可能性があります。

P-MAXを活用することで、人間よりも多くのデータを分析できる機械学習の強みを活かして、より効率的にコンバージョンを獲得できる可能性があります。
一方で、学習が正しく進むまでは成果が安定しないこともあるということです。

参考記事

配信面

P-MAXの配信面は以下の通りです。

• 検索
• ショッピング
• ディスプレイ
• YouTube
• Discover
• Gmail
• Googleマップ

配信面は広告と見込まれる成果に応じて自動調整されます。そのため、ご自身での設定や調整はできません。しかし、広告運用をするにあたってどの配信面で配信されるのかは理解しておきましょう。

ターゲティング

P-MAXのターゲティングは、Googleの機械学習により自動で設定されます。そのため、年齢・性別を含めてターゲティングを制限することはできません。

ただし、オーディエンスシグナルという「ターゲティングのヒント」を設定することができます。

既存顧客のリストや、年齢・性別など、成果につながりそうな人物の情報をオーディエンスシグナルとして登録することで、成果が出やすいユーザーの特徴をAIに伝え、ターゲティング精度の向上につなげることができます。

オーディエンスシグナルの詳細設定は「オーディエンスシグナルの登録」にて後述します。

他キャンペーンとの違い

P-MAXと他のGoogle広告でのキャンペーンでは以下のような違いがあります。

• 配信プレースメントの指定ができない
• 広告グループがない
• キャンペーン単位でコンテンツを除外できない
• 共有予算の設定ができない
• 手動入札の設定ができない
• 検索語句レポートの確認ができない
• オーディエンスセグメント別のレポートが確認できない

P-MAXは入札や配信先を自動で設定するため、それぞれの設定や調整はできません。

ただし検索カテゴリーごとのレポートや、特定のウェブページへの表示回数など、一部の数値は確認できます。

P-MAX広告における時間軸での推移や、他広告と比較した効果の分析をするためにも、取得可能なレポートは活用しましょう。

P-MAXのメリット

P-MAXは、Googleが提供する複数の広告キャンペーンを統合して配信できるため、各キャンペーンの良いところを反映できます。

P-MAXの具体的なメリットについて、確認しましょう。

リーチを最大化できる

P-MAXはGoogleが提供する複数の媒体である「検索エンジン」「YouTube」「ディスプレイネットワーク」などを横断して広告を配信するため、広範囲にわたってターゲットにリーチできます。

また、Googleの機械学習を活用し、ユーザーの興味や行動に基づいた広告配信が可能となるため、ターゲティングの精度が高まり新規ユーザーの獲得やブランド認知向上が期待できます。

広告のパフォーマンス向上が期待できる

P-MAXは機械学習による最適化機能を持っているため、運用を続けることで学習が進み、より適したターゲティングにより、広告のパフォーマンス向上が期待できます。

また、Googleが保有するリアルタイム情報に基づいて、消費者のニーズが高まる最適な時間帯や時季に広告配信が可能です。結果としてコンバージョン数やコンバージョン単価の向上が見込めます。

予算を効率的に活用できる

P-MAXでは自動入札機能により、ROASやCPA（顧客獲得費用）などの目標を定めた最適化が可能とされています。結果的に有効性の高い施策に投資を集中し、より効率的な費用配分が期待できます。

また、他のキャンペーンでは「検索」「YouTube」「ディスプレイネットワーク」などで、個別に予算を割り当てる必要がありました。しかし、P-MAXでは一元管理が可能です。

キャンペーンを横断して予算を確認する必要がなくなるため、予算設定のミスや見落としの可能性を軽減する効果も期待できます。

運用工数の削減につながる

P-MAXでは、多くの設定・調整に関するプロセスが自動化されているため、手動での調整作業を必要とせず、運用にかかる時間と労力を削減できます。

特にリソースが限られている中小企業やスタートアップ企業にとっても、有効なツールとなり得ます。

P-MAXのデメリット

ここまでP-MAXキャンペーンのメリットを見てきましたが、デメリットも少なからず存在します。

今後の機能改善により解消される可能性も考えられますが、参考にしてください。

コントロールが難しい

P-MAXは自動化されたシステムであるため、広告運用を自動化できる半面、詳細なターゲティング設定や広告配信の調整がしにくい側面があります。

ターゲティング精度を高めるためにも、手動で設定できるオーディエンスシグナルを可能な限り詳細に設定し、機械学習を促進させることが重要です。

また、特定のキーワードを必ず上位で掲載したかったり、特定の年齢性別のユーザーのみに配信したかったりなどのこだわりがあるのであれば、別の広告キャンペーンと併用し調整しましょう。

課金方式が選べない

P-MAXは配信面ごとに課金方式が決められており、その課金形態を変更することはできません。

ディスプレイキャンペーンのようにコンバージョン課金やインプレッション課金を選択することができますが、P-MAXではクリック課金であると言われています。そのため、キャンペーンの目的や重視したい指標によってはP-MAXが適さないことがあります。

また、Gmailのエクスパンド課金では、メールが開かれるとき、具体的にはメールの一覧画面からメール本文が開かれるときに課金されます。

検索面ではクリック＝LPへの遷移ですが、Gmailの場合はその手前で課金されることになります。また、これを防ぐためにGmail面を除外するなどの対応もできません。

ただし、AIがGmail面のパフォーマンスが悪いと学習したら、その学習をもってGmailへの配信割合が減るでしょう。

学習期間が長い

P-MAXでパフォーマンスを安定させるためには、十分なデータを用意し機械学習させる必要があります。

Googleが推奨する学習期間は最低でも6週間で、他の検索キャンペーンなどと比較して長くなっています。また、一般的な傾向として、学習期間中は効果が不安定になりがちです。

したがって、1～2ヶ月の短期間で効果を求める場合、別のキャンペーンも検討しましょう。

PDCAを回しづらい

P-MAXでは、手動での設定・調整ができないのと同様に、分析に活用できる情報も限られており、検索語句レポートやオーディエンスセグメント別のレポートが確認できません。

そのため、どの要素が広告のパフォーマンス向上に寄与しているか把握しづらくなります。結果として、改善策を実施しにくくなります。

P-MAXを実施する場合は、機械学習に委ねることを前提に、大きな変更を頻繁に加えないことを基本にしましょう。2ヶ月以上の期間をおいて、データが確認できる範囲でアセットの入れ替えなどを実施しましょう。

どういう人におすすめ？

P-MAXは、Googleが持つ複数の媒体で広告を配信できます。現時点では検索広告など一部の配信面にしか出稿していないが、ディスプレイ面やGoogle Mapなど、他の配信面を活用してCV獲得につなげたい、という場合におすすめです。

特に、すでに検索キャンペーンなどの成果が安定しており、P-MAXの機械学習が進んで配信成果が安定するまで待つことができる場合は積極的に検討しましょう。

また、P-MAXは自動化により広告運用の手間を削減できます。広告運用にリソースを割けないケースでも、P-MAXはおすすめです。

逆に、P-MAXは自動的に調整されるため、配信面やアセットグループごとの意図的な入札強化といった調整はできません。

あくまで当社の運用経験を踏まえた所感ですが、特定の地域や限定的なターゲットに対するアプローチが必要な場合、P-MAXは向かない傾向です。

市場がニッチで多数のデータを取れない場合も、機械学習が進まずターゲットを絞り込めないため、「検索」をはじめとする別の広告手段も検討してみましょう。

設定方法

ここからは、P-MAXにおける配信設定の流れについて説明します。

P-MAXの設定前に、Google広告アカウントを開設していることが前提です。Google広告アカウントをまだ開設していない場合、まずは開設しましょう。

1. キャンペーン作成

まずはGoogle広告のダッシュボードで、P-MAXキャンペーンを作成しましょう。P-MAXキャンペーンを利用できる目標は以下の通りです。

• 販売促進
• 見込み顧客の獲得
• ウェブサイトのトラフィック
• 来店数と店舗売上の向上
• 目標を設定せずにキャンペーンを作成する

目標設定後のキャンペーンタイプで「P-MAX」を選択します。

広告の遷移先URLと、キャンペーン名を記入すればキャンペーンが作成されます。

2. 単価設定

キャンペーンを作成したら、単価設定をしましょう。キャンペーンで重視する要素をコンバージョンかコンバージョン値から選択することで自動で設定されます。

コンバージョンは、1日の予算を消化しながらコンバージョンの数が最大化されるように入札調整したいときに選択します。

任意で目標コンバージョン単価を設定でき、設定することによって数と同時にこの目標単価も考慮して入札調整されるようになります。

コンバージョン値は、コンバージョンで発生する価格や利益率などの値が最も大きくなるように入札調整したいときに選択します。

任意で目標広告費用対効果を設定でき、設定することでコンバージョン値と同時に広告費用対効果も考慮して入札調整されるようになります。

新規ユーザーの獲得を重視した入札戦略

「新規ユーザーの獲得を重視した入札単価に調整する」の設定を有効にすることで、新規顧客獲得に焦点を当てた広告配信が可能になります。

特に新規ユーザーを多く獲得したい場合は設定をオンにしましょう。

以下の3つのモードがあり、もっとも自社の状況にあったものを選択します。

1. 「新規顧客の価値」モード

• 機能: 新規顧客のコンバージョンに指定した付加価値を加算し、既存顧客より高い入札単価を設定
• 対応入札戦略: 目標広告費用対効果、コンバージョン値の最大化
• 推奨: 購入コンバージョン目標を設定しているすべての広告主に適しています。潜在リピーターにもリーチしながら、新規顧客への入札を優先できます

2. 「価値の高い新規顧客」モード（ベータ版）

• 機能: 価値の高い新規顧客、通常の新規顧客、既存顧客に対して異なる入札優先度を設定
• 対応キャンペーン: P-MAXのみ
• 対応入札戦略: 目標広告費用対効果、コンバージョン値の最大化
• 推奨: 「新規顧客の価値」モード利用中の広告主に適しており、最も価値の高い既存顧客に類似した質の高い新規顧客獲得が可能

3. 「新規顧客のみ」モード

• 機能: 新規顧客だけに広告を表示
• 対応入札戦略: 目標広告費用対効果、コンバージョン値の最大化、目標コンバージョン単価、コンバージョン数の最大化
• 推奨: 新規顧客獲得の予算に制限がある場合や、購入以外のコンバージョン目標設定時に有効。ただし既存顧客へのリーチには別キャンペーンが必要

参考：Google広告ヘルプ「顧客ライフサイクル目標について」

弊社がご支援しているECサイトでは、P-MAXの通常キャンペーンと新規顧客獲得向けキャンペーンを並走させた結果、CV数が増加しました。

• コンバージョン数が58%増加
• CPAが6%低下
• セッションの新規率が48%から55%に上昇

ただし、この機能を利用するには、新規・既存顧客の定義設定や顧客リストの選択など、事前準備が必要です。

商材や広告アカウント状況により効果は異なるため、既存顧客からのCVを維持しながら新規顧客を増やしたい場合には、まずは検証から始めることをおすすめします。

参考記事

なお、入札単価の設定は広告配信後でも編集可能です。

3. キャンペーン設定

予算・入札単価の設定が終わったら、広告を配信する地域と言語を設定します。日本全国に広告を配信する場合「日本」を、地域を絞りたい場合「別の地域を入力する」から「新宿区」「札幌市」などの地域を入力しましょう。

4. アセットグループの作成

キャンペーン設定の次は、アセットグループを作成しましょう。まずはアセットグループ名を決め、配信するテキスト・画像・動画などのクリエイティブを入稿します。

アセットグループの設定事項は以下の通りです。

アセットの種類	推奨設定数（最大設定数）	上限文字数・サイズ
広告見出し	11個（15個）	半角30文字（全角15文字）
長い広告見出し	2個（5個）	半角90文字（全角45文字）
簡単な説明	1個（1個）	半角60文字（全角30文字）
説明文	4個（4個）	半角90文字（全角45文字）
ビジネス名（会社名）	1個（1個）	半角25文字
サイトリンク	4個（4個）	–
行動を促すフレーズ（CTAボタン）	1個（1個）	–
画像	・1.91:1の横長画像4枚 ・1:1の正方形画像4枚 ・4:5の縦長画像2枚 （合計20枚）	【横長画像】 ・推奨：1200×628px ・最小：600×314px 【正方形画像】 ・推奨：1200×1200px ・最小：300×300px 【縦長画像】 ・推奨：960×1200px ・最小：480×600px
ロゴ	・4:1の横長ロゴ1枚 ・1:1の正方形ロゴ1枚 （合計5枚）	【横長ロゴ】 ・推奨：1200×300px ・最小：518×128px 【正方形画像】 ・推奨：1200×1200px ・最小：128×128px
動画	・16:9の横長動画1本 ・1:1の正方形動画1本 ・9:16の縦長動画1枚 （合計5本）	YouTubeと紐づけ （直接アップロード不可）

アセットの最適化の設定

アセットの最適化とは、登録しているランディングページや画像、テキストをもとに広告アセットを自動で生成する機能です。検索ユーザーのニーズにあわせてAIが自動で効果的なアセットを生成して配信します。

広告アセットを自動的に生成させたい場合は、各項目にチェックして設定します。

「最終ページURL」にチェックを入れると、指定したランディングページだけでなく、ドメイン以下のページも配信対象として設定されます。

古い情報が残っている場合など、意図しない配信につながる可能性があることに注意が必要です。

配信したくないページが限られている場合は、URLの除外を設定することもできます。

検索テーマの設定

検索テーマを任意で設定することができます。

検索テーマでは、サービスと関連性の高い語句を最大25個まで追加することができます。

P-MAXでは、設定しているランディングページなどの情報から、成果が得られそうな検索語句などを機械学習によって予測し、自動で広告配信をします。

検索テーマを設定することで、前述の機械学習による想定に含まれていない検索語句にも配信を拡大することができたり、成果の得やすい検索語句を学習するまでの時間を短縮することに役立ちます。

すでに配信している検索広告のなかで成果の良いキーワードやサービスに関連するキーワードを登録しましょう。

オーディエンスシグナルの登録

次に、オーディエンスシグナルを登録しましょう。

オーディエンスシグナルとは、潜在顧客を判定するためのデータで、以下の内容が含まれます。

項目	概要
広告主のデータ	以下のデータをGoogleアナリティクスなどから連携し、シグナルとして活用できます。 ・パソコンとモバイル別の訪問者 ・サイトやメディアのページビュー ・ソーシャルビュー ・コンバージョンに至ったことがあるユーザー
カスタム オーディエンスセグメント	以下のセグメントから、シグナルを任意で設定できます。 ・興味関心キーワード：野球選手、料理教室、人気車種など ・URL：関連コンテンツを扱うサイトやメディアのURL ・アプリ：Google Fit、クックパッド、グーネットなど
ユーザー属性	以下のユーザー属性をシグナルとして設定できます。 ・年齢：18～24、25～34、35～44、45～54、55～64、65歳以上 ・性別：女性、男性、不明 ・子どもの有無：子どもあり、子どもなし、不明 ・世帯収入：上位10%、20％、30%、40%、50%以下
オーディエンスセグメント	以下のセグメントから、シグナルを任意で設定できます。 ・詳しいユーザー属性：子どもの有無、住宅所有状況など ・ライフイベント：結婚、転職、定年退職など ・興味関心：スポーツ、料理、車など ・購買意欲：アパレル、不動産など

オーディエンスシグナルの設定は任意です。

オーディエンスシグナルは、ターゲティングではありません。AIがターゲットを探すときのヒントとして使用するもので、適切に設定することでAIがターゲットを探す効率が上がります。

すでに商品を購入したことのある十分な量の顧客リストを持っている場合はそちらを活用しましょう。

リストがない場合や数が十分でない場合は、その他のセグメントを活用しましょう。

ターゲティングの詳細設定をできないP-MAXにおいて、より早く目標を達成するためにも、可能な限りオーディエンスシグナルを設定しましょう。

実際にオーディエンスシグナルを活用したことでP-MAXの成果を改善した事例があります。

参考記事

予算の設定

最後に予算を設定します。1日の予算の希望額を選択、もしくは入力します。

予算が少なすぎると、成果を出すために必要なデータが蓄積されるまでに時間を要し、成果につながりにくくなる可能性があります。

媒体によって予算が足りないと判断されると、「予算による制限」というアラートが表示されることがあります。

これは、設定した日予算がGoogleの推奨額よりも低く、広告の配信機会が十分に確保できていない状態を指します。

この状態では、本来参加できたはずの広告オークションに予算不足によって参加できず、コンバージョンの獲得機会の損失につながっていると考えられます。

ひいては、機械学習が必要なデータを蓄積できず、広告配信の最適化が進まなくなるという弊害もあります。

機械学習が肝であるP-MAXにおいては、「予算による制限」が表示されたら予算の引き上げ・入札単価の引き下げなどの対応をしましょう。

参考記事

P-MAXを配信する際の注意点

P-MAXは機械学習を用いるため、他媒体の広告とは異なる運用が必要とされます。P-MAXを配信する場合の注意点を事前に確認しておきましょう。

学習期間を考慮する

P-MAX広告の効果を最大限に発揮するためには、データをAIが学習し最適化をする期間が求められます。Googleでは、少なくとも6週間以上の配信を推奨しています。

P-MAXキャンペーンを開始してから2ヶ月近くは成果が不安定になるケースも起こり得るため、予算を多めに取りつつ、すぐにアセットを変更したり他のキャンペーンへ変更したりすることは控えましょう。

当社の運用実績でも、配信開始直後は既存の検索キャンペーンと比べてCPAが高くても、機械学習が進むことでCPAが低下した事例があります。

除外キーワードを設定する

P-MAXの広告配信にあたって、配信したくない検索語句があれば除外キーワードに設定しましょう。

除外キーワードを設定することで、アピールしたい商品やサービスから外れるターゲットからのクリックを避け、費用を抑えたりコンバージョン率を上げたりできます。

除外キーワードは、Google広告の管理画面から、「管理者」「アカウント設定」と進んで「除外キーワード」のタブから設定できます。

アセットは出来る限り用意する

P-MAXで広告を配信するなら、すべての広告枠で表示されコンバージョン獲得を推進するためにも、アセットはできるだけ登録しましょう。

当社の運用実績から言える傾向として、P-MAXは他の広告キャンペーンと比較しアセットの設定項目が多くなりがちです。

リソースが足りなかったり、良い案が思い浮かばなかったりする場合、自動生成アセット機能も選択肢として考えられます。

ただし自動生成アセット機能の質はそこまで高くないため、可能な限り自社でアセットを用意し、難しい場合は広告運用が豊富な代理店に相談してみましょう。

運用ポイント

既存のキャンペーンと並走させる

P-MAXは、既存のキャンペーン、特に検索広告と併用して運用することが推奨されます。

機械学習によってP-MAXが最適化されるまでは時間がかかります。既存のキャンペーンを停止し、完全にP-MAXに切り替えてしまうと、最適化されるまで機会を失う可能性があります。

また、P-MAXでコンバージョンを獲得した検索語句をもとに検索広告のキーワードに追加するなど、両キャンペーンで成果改善を目指すこともできます。

完全に切り替えを検討する場合は、成果を確認してから切り替えの判断ができるよう、キャンペーンの比較テストを実施しましょう。

オーディエンスシグナルを活用する

P-MAXを配信開始するとき、また改善したいときにはオーディエンスシグナルの登録・更新を検討しましょう。

オーディエンスシグナルについて詳しくは、「オーディエンスシグナルの登録」で解説しています。

P-MAXは機械学習を活用した広告配信の最適化を行いますが、オーディエンスシグナルを追加することで、アルゴリズムに有用な情報を与え、より効率的な学習を促進できます。

設定可能なシグナルには、顧客データ（過去の購入者リストやメーリングリスト）、ユーザー属性、興味・関心などがあります。

Googleのベストプラクティスとしても推奨されており、特に顧客データや属性が明確な場合には積極的に活用すべき機能です。

実際、過去の商材利用ユーザーリストをオーディエンスシグナルとして追加した事例では、予約完了率が向上しました。これは、過去の利用者データをもとに、コンバージョンする確率が高いユーザーに絞って広告が配信されたためと考えられます。

特筆すべきは、同じ広告主の別商材の顧客リストを追加した際には予約完了率の向上にはつながらなかった点です。このことから、オーディエンスシグナルの質が成果に影響することがわかります。

目的に合ったリストの選択と定期的な更新が重要であり、単にリストを追加すればよいというわけではなく、ターゲットとする成果に関連性の高いデータを選ぶことが成功の鍵となるでしょう。

P-MAXの性能を最大限に引き出すためにも、適切なオーディエンスシグナルの設定と定期的な見直しを行うことをおすすめします。

参考記事

配信面にあわせてクリエイティブを調整する

P-MAXでは、配信面は機械学習により自動で選択されるため、手動で調整を加えることはできません。

ただし、どの配信面に出ているかを確認することは可能です。

具体的には、ディスプレイ面とファインド・YouTube面への表示回数をレポートエディタの「P-MAXキャンペーンのプレースメント」から確認できます。

さらに、キャンペーン全体の表示回数から、ディスプレイ面とファインド・YouTube面への表示回数の合計を差し引くことで検索の表示回数を算出できます。

参考記事

配信面ごとの成果を確認することはできませんが、多く出ている配信面は、機械学習によって成果が見込まれると判断されていると解釈することができます。

そこで、多く配信が出ている配信面にあわせてクリエイティブを調整することで、成果を改善することができます。

例えば、検索面が多いなら見出しや説明文の差し替え、ディスプレイ面が多いならバナーの検証を優先してみましょう。

まとめ

P-MAXキャンペーンは、Googleの複数広告枠への自動配信と機械学習による最適化が特徴です。

広告運用のリソースが限られている企業や、検索広告で取りこぼしているユーザーや幅広いユーザーにリーチしたい場合に有効です。

ただし、詳細なコントロールが難しく、パフォーマンスが安定するまでに検索広告より長い学習期間が必要といった注意点もあります。

本記事で紹介したポイントを参考に、自社の広告目標にあわせてP-MAXの導入を検討されてはいかがでしょうか。