Google広告の自動入札戦略とは？メリットと選び方、運用のポイントを紹介

Google広告において高い成果を出すために、自動入札は欠かせません。

自動入札戦略とは、機械学習を用いて自動的に最適な入札調整を行う機能のことです。

広告効果を最大化するためには、それぞれの広告の目的に合った入札戦略を選ぶことが重要になります。

この記事ではGoogle広告の自動入札戦略について、メリットや入札戦略の選び方、運用ポイントについて紹介します。

この記事を読むことで、Googleの入札戦略について理解し、自社の広告目的にあった入札戦略の選び方がわかるようになります。

Google広告の種類や特徴については、下記記事をご覧ください。

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自動入札とは

自動入札とは、Web広告を出稿する際の入札単価を自動で調節する機能のことです。

オンライン広告の配信プラットフォームであるGoogle広告などにおいて、広告主が設定した目標に基づいて自動的に入札価格を調整する機能です。従来の手動入札に比べて、広告主の負担を軽減しつつ、効果的な入札を実現することができます。

広告の目的や入札戦略に応じて自動的に最適な入札を行います。

入札単価とは、広告1クリックに対して支払う金額のことで、入札単価が高いほど出稿した広告が上位表示される可能性が高くなります。

自動入札のメリット

自動入札のメリットには以下の3つがあります。

• 入札価格調整の工数を削減できる
• オークションごとに入札価格を調整してくれる
• 広告効果の向上が見込める

それぞれについて以下で詳しく紹介します。

入札価格調整の工数を削減できる

自動入札では、広告主が入札価格を手動で調整する手間が不要です。システムが目標に基づいて最適な入札価格を自動的に設定し、効率的な運用を実現します。

例えば検索広告の手動入札では、キーワード１つ１つに対して入札価格を設定する必要がありますが、自動入札ではキャンペーン単位で入札価格をまとめて設定することができます。

入札価格自体は、すべてのキーワードに対して同じ入札金額が設定されるわけではなく、それぞれオークション単位で決まるため安心です。

入札の手間が省けることで、他の業務に時間を割くことができるようにもなります。

オークションごとに入札価格を調節してくれる

自動入札は、リアルタイムなデータとアルゴリズムを活用して、オークションごとに最適な入札価格を自動的に調整します。これにより、競合他社の入札価格や広告のパフォーマンスに応じて適切な入札を行い、広告主のROI（投資対効果）を最大化します。

自動入札では、検索キーワードだけではなく、検索場所や時間帯、利用しているデバイスなど他のシグナルも活用して入札価格を調節してくれます。

これによって、より精度の高い入札単価の設定が可能になります。

広告効果の向上が見込める

自動入札は細かなデータやユーザーの行動パターンを分析し、広告のターゲティングや入札価格を最適化します。その結果、より関連性の高いユーザーに広告を表示することができ、広告効果の向上が期待できます。

自動入札には機械学習が用いられているため、自動入札を導入し、データの蓄積に伴って機械学習が進むと、広告配信の精度が高まります。

これにより、CPAの改善、CV数の増加など、広告効果の改善が見込めます。

自動入札のデメリット

自動入札にはメリットも多い一方でデメリットもあります。

自動入札のデメリットは以下の３つです。

• 成果が出るまでに時間がかかる
• データが不足していると精度が低い
• 目標達成ができないと配信量が激減する可能性がある

それぞれについて以下で詳しく紹介します。

成果が出るまでに時間がかかる

自動入札は、システムが最適な入札価格を学習するまでに時間がかかる場合があります。特にデータが少ない新規キャンペーンでは、最初の成果が出るまでに時間を要することがあります。

自動入札は機械学習を使っているため学習期間が必要になります。

学習期間とは、最も効果のある入札戦略を立てるための、データの蓄積・分析期間のことです。

通常2〜3週間かかるとされており、学習するデータ量によっては1ヶ月かかることもあります。

そのため、挙動が安定するまでの導入初期は成果が出にくい傾向があるということを認識しておきましょう。

データが不足していると精度が低い

自動入札はデータに依存しており、データが不足している場合は精度が低下する可能性があります。適切なデータ収集と分析が重要であり、必要な情報を収集するためのトラッキングやタグの設置が適切に行われていることが求められます。

自動入札の精度は機械学習によって決まるため、学習に必要なデータ量が少ないと精度が低くなる可能性があります。

例えば、Google広告の場合は過去30日間に30CV以上のデータが必要だということが示されています。

目安より少なくても自動入札を利用することはできますが、データ量が多い方が挙動は安定します。

どうしてもデータ量が確保できない場合は、入札戦略の変更、マイクロCVの設定などの対応が考えられます。

目標達成ができないと配信量が激減する可能性がある

自動入札では、広告主が設定した目標に基づいて入札が行われます。しかし目標達成が困難な場合には、入札価格が下がり配信量が減少する可能性があります。目標の設定や入札価格の調整には慎重さが求められます。

入札戦略にはいくつか種類があり、広告の目的によって戦略を選びます。

しかし、コンバージョン単価やROASなど費用対効果を重視した入札戦略では、達成困難な目標値を設定してしまうと、広告がほどんど配信されなくなってしまうことがあります。

そのため、配信数が減っていないかこまめに確認することが大切です。

Google広告で使える自動入札戦略一覧

ここではGoogle広告で使える自動入札機能について紹介します。

クリック数最大化

クリック数を最大化するために、広告を表示する回数を増やす自動入札戦略です。広告主のウェブサイトへの訪問数を増やしたい場合に有効です。

設定した予算内で広告のクリック数が最大化されるよう入札が行われます。

サイトへの訪問者が増えることになるため、まずは認知率を高めたい場合におすすめの入札戦略です。

ただし、クリック率の最大化を目標としているため、必ずしもコンバージョンに繋がるとは限らない点に注意しましょう。

目標インプレッションシェア

広告の表示回数を競合他社とのシェアで設定し、目標のインプレッションシェアを達成する自動入札戦略です。競合他社との露出競争を意識している場合に適しています。

検索結果の最上部に広告を表示させることが可能なため、認知向上に適しています。

注意点として、広告の掲載位置を最優先する入札戦略であり、パフォーマンスが悪くても指定した掲載順位を維持しようとするため、場合によっては費用対効果が低下することがあります。

目標コンバージョン単価

広告主が設定した目標のコンバージョン単価を達成するために、入札価格を調整する自動入札戦略です。効果的な広告費の使い方を重視したい場合に有効です。

コンバージョン単価はクリック単価とコンバージョン率で決まりますが、実際の配信ではデータ量や設定されたKW、広告文等の影響によって、設定した目標コンバージョン単価よりも上下する場合があります。

実際の配信でのコンバージョン単価が目標よりも大きく上回った場合には、媒体側が無理に配信を抑えようとして広告の配信量が減ってしまうことがあります。

その際は、配信状況をこまめに確認しながら、目標コンバージョン単価を引き上げるなどの対応で配信量を調節しましょう。

目標広告費用対効果

広告費とコンバージョン数などの効果的なバランスを考慮し、目標の広告費用対効果（ROAS）を達成する自動入札戦略です。広告主の利益最大化を目指す場合に適しています。

目標広告費用対効果は、コンバージョンごとの価値が異なる場合に、ROAS(売り上げに対する費用対効果)を重視して入札を行う方法です。

最終的な成果目標がコンバージョンではなく売上である場合に最適な入札戦略です。

注意点として、目標としている売上を達成するのが困難であるとシステム側に判断された場合には広告の配信量が減ってしまうということが挙げられます。

また、あくまで売上ベースでの入札方法であるため、利益が出ているかどうかはまた別で判断する必要があります。

コンバージョン数の最大化

広告のコンバージョン数を最大化するために、入札価格を調整する自動入札戦略です。商品やサービスの販売促進を重視したい場合に有効です。

この入札戦略は、コンバージョン数を最優先するため、クリック単価が高騰する場合もあります。

他の指標は気にせず、配信量を増やしたい時や、機会損失なく広告を表示させたい場合に適しています。

コンバージョン値の最大化

広告主が設定した目標のコンバージョン値（収益など）を最大化する自動入札戦略です。高価値な顧客の獲得や収益の最大化を目指す場合に有効です。

予算内で売上を最大化することを目的としているため、クリック単価やコンバージョン単価が高騰することがあります。

コスト消化と売上を重視している場合はコンバージョン値の最大化を、費用対効果を重視する場合は目標費用対効果を選択した方が良いでしょう。

拡張クリック単価

広告の拡張機能が表示される頻度を調整しながら、クリック単価の最大化を目指す自動入札戦略です。拡張機能の活用やユーザーとのエンゲージメント向上を重視したい場合に適しています。

拡張クリック単価とは、キーワード別や広告グループ別で設定した入札単価のなかで、コンバージョン数が最大化されるように調節する入札戦略です。

これまで紹介してきた入札戦略は、目標数値により自動で入札単価が設定されますが、拡張クリック単価は広告主側で入札単価を設定することができます。

コンバージョン数を最大化する際に、平均クリック単価が設定値を超えないように調整されます。

自動入札を効果的に運用するための4つのポイント

自動入札を設定した後の効果的な運用方法についてポイントを4つ紹介します。

• アカウント構成をシンプルにする
• 部分一致キーワードを用いる
• 学習期間は変更を加えない
• 数値変更は少しずつ行う

アカウント構成をシンプルにする

自動入札を適用するキャンペーンや広告グループの数を適切に制限し、アカウント構成をシンプルに保つことで、効果的な自動入札の管理と最適化を行います。

自動入札は機械学習を用いているためデータ量が多い方が精度が高まりますが、アカウント構成が複雑だと精度が下がってしまうことがあります。

多くのデータで学習させようとしてキャンペーンを何個も作成してしまうと、データが細分化されてしまい、学習の精度が低下します。

そのため、特別な理由がない限りはデータが分散しないようにキャンペーンや広告グループの作成は数個にとどめた方が良いでしょう。

部分一致キーワードを用いる

自動入札の効果を最大化するためには、適切なキーワードの選定が重要です。具体的な商品やサービスに関連する部分一致キーワードを使用することで、よりターゲティングの精度を高めます。

部分一致とは、指定したキーワードに完全一致していなくても関連する検索語句であれば広告の配信対象になるマッチタイプです。

マッチタイプには、広範囲のマッチタイプからそれぞれ「部分一致」、「フレーズ一致」、「完全一致」がありますが、部分一致を使用することでそれより狭い範囲のマッチタイプで指定した場合の検索語句も全て配信対象とすることができます。

部分一致により、同じような関連キーワードを何回も指定することなく配信対象を広げられるため、一つ目のポイントで述べたシンプルなデータ構造にも適しています。

学習期間は変更を加えない

自動入札開始後は、設定を変更しないことが重要です。

自動入札は最適な入札価格を学習するために時間を要します。そのため、学習期間中は入札戦略や入札価格の変更を行わずに、システムが適切にデータを収集できるようにします。

自動入札のデメリットでも紹介しましたが、自動入札の学習期間は通常2〜3週間かかります。

学習期間中は、さまざまな入札を行い成果の良い・悪いパターンを学習しているため、設定に変更を加えてしまうと学習に悪影響を及ぼします。

導入から1ヶ月程度は効果の良し悪しをあまり気にせず、そのまま様子を見るようにしましょう。

数値変更は少しずつ行う

自動入札の効果を検証しながら改善を行う場合には、数値の変更は少しずつ行います。急激な変更は予測困難な結果をもたらすことがありますので、慎重に進める必要があります。

学習期間が終わり、数値変更をしたい場合でも、一度に大幅な数値変更を行うのはやめましょう。

少しずつ数値を変更し、広告効果に違いがあるか様子を見ながら最適な設定を見つけていくことをおすすめします。

最適な入札戦略の選び方

入札戦略には複数の種類がありますが、自社の広告運用に最適な入札戦略を選ぶにはどうしたら良いのでしょうか？

ここでは、最適な入札戦略の選び方について以下のポイントからお伝えします。

• 配信目的を明確化させる
• 入札戦略をテストする
• 予算を考慮する

配信目的を明確化させる

広告の目的やビジネスの目標に合わせて、具体的な配信目的を明確にします。例えば、集客重視なのか売上最大化なのか、その目的に応じた入札戦略を選択します。

広告配信で達成したい目標と異なる入札戦略を選んでしまうと思うような効果を得られません。

そのためには、導入前に配信目的をしっかりと明確化しておく必要があります。

コンバージョン数を増やすことが目的であるならば「コンバージョン数の最大化」戦略を、クリック数を増やすことが目的であるならば「クリック数最大化」戦略を選ぶ必要があります。

入札戦略をテストする

複数の入札戦略をテストし、データやパフォーマンスを比較検証します。テスト結果に基づいて、最も効果的な入札戦略を選びましょう。

広告目的に合った入札戦略を選んだとしてもうまく効果が出るかどうかはわかりません。

どの入札戦略を選択するか決めたら、まずはテスト運用をおこなってみましょう。

テスト運用をすることで、選択した自動入札戦略でどの程度の効果が見込めるか見通しがつきます。

その上で、改めてテストした自動入札戦略を選択するのか、変更するのか、運用方針を決めることができるでしょう。

予算を考慮する

予算を考慮して入札戦略を選ぶことも大切です。

例えば、コンバージョン数の最大化を選択した場合は、コンバージョン数が最優先されるため、予算を1日で使い切ってしまうことも考えられます。

そのような場面になった際に、継続的な広告配信を優先するのか、目標達成を優先するのかをあらかじめはっきりさせておくと、予算面からの入札戦略決定に役立ちます。

Google広告の自動入札の設定方法

Google広告で自動入札を設定する方法は以下の通りです。

1. Google広告の管理画面にログインします。
2. 対象となるキャンペーンまたは広告グループを選択します。
3. 「設定」タブをクリックし、自動入札を選択します。
4. 利用可能な自動入札戦略の一覧が表示されるので、適切な戦略を選択します。
5. 必要な設定やオプションを選択し、設定を保存します

自動入札の注意点

自動入札を適切に活用するためには、以下の注意点に留意する必要があります。

監視と最適化

自動入札を設定した後も定期的にキャンペーンのパフォーマンスを監視し、必要に応じて最適化を行うことが重要です。自動入札はあくまでツールであり、継続的な管理と改善が必要です。

予測と制御

自動入札はデータやアルゴリズムに基づいて最適化を行いますが、時には予測と現実のギャップが生じることもあります。広告主は自動入札の結果を適切に評価し、必要に応じて制御を行う柔軟性も持つべきです。

オプションの活用

Google広告では、自動入札にさまざまなオプションを組み合わせることができます。例えば、入札制約やターゲットCPAの設定など、目的や戦略に合わせて適切なオプションを活用しましょう。

自動入札の効果に関するデータ

自動入札の効果について、以下のデータが示されています。

Googleによるデータ

Googleは自動入札の利用により、平均して広告費用対効果（ROAS）が約30％向上すると報告しています。また、自動入札を使用した場合の広告主の作業時間が平均して約40％削減されるとも述べています。

ケーススタディ

実際の事例では、自動入札を導入した企業が広告費用の効率化やコンバージョン数の増加などの成果を上げています。例えば、ある企業は自動入札を導入することで、広告費用対効果（ROAS）が約50％向上しました。

これらのデータは一部の例であり、個々の事業や業界によって結果は異なる場合があります。自動入札の効果を最大限に引き出すためには、継続的な評価と改善が必要です。

まとめ

Google広告の自動入札戦略は、広告の運用目的に合わせて最適な入札を行ってくれるとても便利な機能です。

この記事でも紹介した通り、自動入札戦略にはさまざまな方法があります。

広告の配信目的に合った入札戦略を選ぶことで効果を最大化できますので、導入前に目的を明確化させることが大切です。

機械学習には学習期間が必要だということを理解し、運用ポイントを抑えつつ利用していくことで、Google広告の運用業務の大幅な効率化も期待できます。

自動入札戦略の導入や目的にあった入札戦略を選ぶ際の参考にしてみてください。