「YouTube for Performance」​: デマンド ジェネレーション キャンペーンで​コンバージョンを​促進する​ための 4 つの​ベスト プラクティス

この​ページの​内容

• YouTube for Performance で​コンバージョンを​促進
  i. データの​充実度
  ii. コンバージョン数
  iii. AI に​よる​ターゲティング
  iv. クリエイティブの​バリエーション
• キャンペーンの​構成
• パフォーマンスの​評価

次の​成長機会は YouTube に​あります。​YouTube は、​世界で​最も​信頼される​クリエイターたちと、​AI が​もたらす高い​関連性、​そして​成果が​結び​付く​場所です。​デマンド ジェネレーション キャンペーンは Google の AI を​活用している​ため、​「YouTube for Performance」に​沿って​運用する​ことが、​高い​成果を​上げる​ための​重要な​指針と​なります。

これら 4 つの​ベスト プラクティスの​うち 3 つ以上を​導入した​広告主様では、​平均で​コンバージョン数が 40% 以上、​コンバージョン値が 30% 以上​上昇しています。^​1

YouTube for Performance で​コンバージョンを​促進

1. データの​充実度

正確な​測定は、​パフォーマンス向上の​ための​最も​重要な​要素です。​質の​高い​シグナルを​取得し、​費用対効果を​向上させ、​Google の AI を​成長エンジンと​して​最大限に​機能させるうえで、​適切な​データ基盤の​整備が​不可欠と​なります。

シグナルの​精度を​最大限に​高める​方​法:

• Google タグ ゲートウェイを​実装し、​PII を​使用します。
  または
• 3 つ以上の​主要な​識別子を​使用して​オフライン データを​インポートします。​推奨される​識別子には、​GCLID、​PII、​IP、​トランザクション ID、​GBRAID / WBRAID、​session_attributes などが​あります。

成果を​出すための​ヒント:

• デマンド ジェネレーションで Google の AI の​最適化機能を​最大限に​活用するには、​ファーストパーティの​オフライン データ インポートでは、​ID ベースの​シグナル​（PII または IP アドレス）を​優先する​ことが​重要です。​YouTube では、​コンバージョンの​大部分が​クリック以外の​エンゲージメント​（エンゲージ ビュー）を​通じて​発生する​ため、​これらの​識別子を​含める​ことで、​クリック以外の​コンバージョンを​確実に​測定し、​貢献度を​割り​当て、​最適化に​活用できます。
• すべての​データソースを​接続する​: すべての​データが​広告プラットフォームに​接続されている​ことを​確認します。​Google アナリティクスと Google 広告の​アカウントを​リンクして、​Google アナリティクスの​コンバージョンと​オーディエンスを​入札対象にします。​アプリ コンバージョンを​測定するには、​Firebase 向け Google アナリティクス SDK も​使用します。
• サイト全体に​わたる​堅牢な​タグ設定を​実装する​: Google タグまたは Google タグ マネージャーを​使用して、​最も​重視する​データを​取得します。​また、​Google タグ ゲートウェイに​アップグレードして、​自社ドメインから​タグを​配信できるようにします。​これに​より、​測定シグナルの​精度や​安定性が​大幅に​向上します。
• その​他の​オフライン ソースを​接続する​: CRM や​その​他の​オフライン ソースを​データ マネージャーに​接続して、​顧客の​全体​像を​把握します。​Data Manager API を​使って、​データを​プログラマティックに​送信します。
• シグナルを​最大限に​拡充する​: より​多くの​シグナルで​データ基盤を​強化し、​データセットの​精度と​網羅性を​高めます。​ユーザーが​提供した​メールアドレス、​取引データ、​広告インタラクションの​シグナル​（Google クリック ID、​セッション属性、​および GBRAID や WBRAID などの BRAID URL パラメータ）などの​顧客シグナルを​送信して、​顧客や​獲得した​コンバージョンを​より​正確に​把握できるようにします。​または、​少なくとも 2 つの​主要な​識別子​（PII、​IP、​トランザクション ID など）を​使用して​オフライン データを​インポートします。

2. コンバージョン数

十分な​コンバージョン数を​確保する​ことで、​AI に​必要な​学習データが​蓄積され、​学習期間を​脱して、​目標と​する​コンバージョンの​獲得に​向けた​最適化を​進められます。

入札戦略を​選択する​:

• 効率に​基づく​入札戦略: デマンド ジェネレーション キャンペーンで​目標と​する​費用対効果が​ある​場合は、​「目標」​戦略​（目標アクション単価または​目標広告費用対効果）を​使用します。
• ボリュームに​基づく​入札戦略: キャンペーンの​予算を​最大限に​活用する​ことが​目標の​場合は、​「最大化」​戦略​（コンバージョン数の​最大化または​コンバージョン値の​最大化）を​使用します。
• クリックに​基づく​入札戦略: クリック数を​最大化する​ことが​目標の​場合は、​「クリック」​戦略​（クリック数の​最大化または​目標クリック単価）を​使用します。

十分な​予算を​設定する​: 必要な​コンバージョン数を​獲得できる 1 日の​予算を​確保し、​AI が​最適化を​進められるようにします。

• 「最大化」​戦略​（コンバージョン数の​最大化 / コンバージョン値の​最大化）​: 1 日の​予算を 10,000 円以上に​設定します。
• 「目標」​戦略​（目標アクション単価 / 目標広告費用対効果）​: 1 日の​予算を、​目標アクション単価の 10 倍以上に​設定します。

入札戦略レポートを​使用して、​入札の​パフォーマンスを​時系列で​評価します。

学習期間を​考慮する​: 入札アルゴリズムには、​傾向を​把握する​ために、​数日間に​わたって​キャンペーンを​観察する​時間が​必要です。

• 50 件の​コンバージ​ョンが​蓄積されるまで​待つ: アルゴリズムが​十分な​データを​収集するまで、​キャンペーンの​ステータスは​「学習中」と​表示されます。​キャンペーンで 50 件以上の​コンバージ​ョンが​発生するまでは、​パフォーマンスを​評価しないでください。
• 15% ルール: 立ち上げ直後は、​入札システムが​効果の​出る​パターンを​学習しています。​この​期間に​設定を​変更すると、​キャンペーンは​もう​一度​学習し直すことになります。​大きな​変更を​加えるのではなく、​入札単価と​予算を​週あたり 5～10%​（最大でも 15%）​ずつ​徐々に​調整します。
• ファネル上流の​コンバージョンを​使用する​: ファネル下流の​コンバージョン アクション​（購入など）を​重視して​最適化する​場合は、​ファネル上流の​コンバージョン アクション​（ページビューや​カートへの​追加など）を​アカウント単位で​入札不可に​指定します。​これに​より、​システムに​供給される​データが​増え、​より​迅速な​立ち上げが​可能に​なります。

※ 入札戦略の​名称が、​2026 年 7 月より 2027 年に​かけて​アップデートされる​予定です。​Google 広告 UI も​順次変更されていきますが、​名称のみの​変更であり、​各入札戦略の​挙動には​変更ありません。

3. AI に​よる​ターゲティング

AI に​よる​ターゲティングを​活用する​ことで、​次の​高価値ユーザーを​動的に​見つけ出し、​効率よく​成果を​拡大できます。​どのような​目標でも、​Google の AI が​特定の​ターゲティング目標に​合わせて​調整し、​最適な​オーディエンスへの​リーチを​可能にします。​AI に​よる​ターゲティングを​適切に​設定すると、​「コールド スタート」と​なる​可能性を​大幅に​減らし、​キャンペーンを​スムーズに​開始できます。

全体​的な​パフォーマンスを​高める
顧客開拓を​目的とした​すべての​キャンペーンで​最適化された​ターゲティングを​有効にします。​これに​ファーストパーティ データ シードリストを​組み合わせると、​さらに​優れた​効果を​実現できます。​これに​より、​手動で​選択した​セグメントだけでは​見逃していた​可能性の​ある、​コンバージ​ョンに​つながりやすい​オーディエンスを AI が​見つけられるようになります​（ファーストパーティ データリストを Google と​共有できない​場合は、​Google の​事前構築済みオーディエンスや​カスタム セグメントなど、​パフォーマンスの​高い​オーディエンスに​基づいて​シードリストを​作成します）。

既存の​顧客に​再アプローチする
​リマーケティングを​利用して、​価値の​高い​ファーストパーティ セグメントを​直接ターゲットに​設定します。​これに​より、​ブランドとすでに​やり​取りした​ユーザー向けに​クリエイティブを​カスタマイズできます。

新規顧客を​獲得する
「​新規顧客の​獲得」​（NCA）​目標を​活用し、​新規ユーザーを​引き付けて​獲得します。​これは、​ファーストパーティ オーディエンスを​活用した​完全自​動型の​アプローチで、​キャンペーンの​焦点を​これまで​ビジネスとの​接点が​なかった​見込み顧客に​絞ります。

4. クリエイティブの​バリエーション

パフォーマンスと​リーチを​最大化するには、​あらゆる​アセットタイプ​（動画、​画像）、​アスペクト比​（横向き、​スクエア、​縦向き）で​ブランドの​ストーリーを​伝え、​すべての​サーフェスを​カバーする​（すべての​チャネルで​配信する）​必要が​あります。

クリエイティブの​バリエーションを​確保する​目安と​しては、​各デマンド ジェネレーション キャンペーンで、​以下を​活用した​広告を​少なくとも 1 つ​用意します。

• 縦向き画像 3 枚、​スクエア画像 3 枚、​横向き画像 3 枚
• 縦向き動画 1 本、​スクエア動画 1 本、​横向き動画 1 本
• 動画リンクを​有効に​した​クリエイター パートナーシップ ブースト
• 縦向き動画を​使用した​ショート動画専用の​配信

ヒント:

• クリエイティブの ABCD フレームワークを​使用して、​高品質の​アセットを​構築します。

  • Attention: 注目 : 興味を​そそる​ストーリーで​視聴者の​関心を​引き込む
  • Branding: ブランディング : ブランディングを​冒頭から、​多角的かつ頻繁に​行う
  • Connection: つながり : 視聴者の​思考や​感情に​訴えかける
  • Direction: 方​向付け : 行動を​促す
• 次の​基本原則に​従って、​クリエイティブを​戦略的に​更新します。
  
  • 置き換えるのではなく​追加する​: 古い​アセットを​削除するよりも、​可能な​限り新しい​アセットを​追加します。​クリエイティブの​多様性を​広げる​ことは、​継続的な​パフォーマンス向上に​つながります。
  • 変更は​段階的に​行う​: アセットの​変更は、​定期的に​少しずつ​行う​ことで、​システムが​安定した​パフォーマンスを​維持できます。
  • パフォーマンスの​高い​アセットを​維持する​: アセットを​削除する​必要が​ある​場合は、​パフォーマンスが​低く、​少なくとも 14 日間の​立ち上げ期間を​経た​もの​のみを​一時​停止します。
  • 新しい​キャンペーンで​テストする​: 新しい​クリエイティブの​数が​多い​場合は​（期間限定の​集中​配信や​年末年始プロモーションなど）、​システムが​十分に​学習、​評価できるよう、​まず新しい​キャンペーンで​テストします。​その際、​新たな​学習期間が​必要に​なる​ことを​見込んで​おきましょう。
• デマンド ジェネレーション キャンペーンで Google Merchant Center の​商品フィードを​活用し、​ユーザーごとに​最も​関連性の​高い​商品を、​最適な​タイミングで​動的に​表示します。​Google の AI を​活用した​パーソナライズド広告に​より、​専用の​魅力的な​クリエイティブで、​あらゆる​フォーマットを​横断して​顧客に​アプローチし、​コンバージョンを​促進できます。

キャンペーンの​構成

• アカウントを​統合して​パフォーマンス向上を​図る​: Google の AI は​キャンペーン単位で​学習します。​データを​細分化するのではなく、​類似ユーザーの​テーマを​統合すると​（例:​「野球」と​「サッカー」を​「スポーツ」に​まとめる）、​モデルの​学習を​高速化できます。
• 目的に​応じて​構成する​:
  
  • リマーケティング / ユーザー維持では​専用の​広告グループを​設け、​既存ユーザーに​合わせた​クリエイティブを​配信します。​一方で、​プロスペクティングの​広告グループは​できるだけ​統合し、​リーチを​最大化します。
  • 特定の​オーディエンスに​合わせた​専用クリエイティブが​必要な​場合や、​プロスペクティングと​リマーケティングで​予算を​厳密に​分ける​必要が​ある​場合を​除いて、​広告グループは​できるだけ​統合します。
• コンバージョン数の​少ない​広告グループを​統合する​: 広告グループの​コンバージョン数が 30 日間で 30 件未満の​場合は、​シグナル密度と AI 入札の​効率を​高める​ために、​別の​広告グループとの​統合を​検討します。
• すべての​チャネルで​配信する​: キャンペーンを​特定の​チャネルに​制限しないようにします。​デマンド ジェネレーションを​利用可能な​すべての​チャネルで​配信する​ことで、​十分な​最適化が​可能に​なり、​アクション単価を​抑えられる​可能性が​高まります。
  

パフォーマンスの​評価

• コンバージョン達成までの​期間を​考慮する​: ユーザーが​広告を​見てから​コンバージ​ョンに​至るまでには​ある​程度の​タイムラグが​あり、​さらに​データ処理にも​時間が​かかります。​前日の​未確定な​データだけで​判断せず、​より​長い​期間の​傾向を​見て​評価します。
• 本質的変動を​考慮する​: 日々の​変動は​正常の​範囲内です。​特に​コンバージョン数が​少ない​キャンペーンでは、​長めの​期間で​パフォーマンスを​確認します。
• 戦略に​合わせて​評価する​:​「最大化」​戦略は、​設定した​予算内で​ボリュームを​最大化する​ことを​目的と​しています。​一方、​「目標」​戦略は​効率目標の​達成を​目指します。​評価対象の KPI が​適切である​ことを​確認してください。
• 正確に​比較する​: デマンド ジェネレーションの​パフォーマンスを​ソーシャル プラットフォームと​比較する​場合は、​Google 広告の​レポートの [コンバージョン​（同等プラットフォームと​同様）​] 指標を​使用します。