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言語モデルの​進化で​「インテント マッチ」が​強化 —— い​ま改めて​注目すべき理由

ドロテア ウィーズマン ロトハイゼン, ウォイテク スクート

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ヨーロッパ、​中東、​アフリカ​(EMEA)​版 Think with Google が​ 2023 年 3 月に​公開した​記事を​基に​日本語に​翻訳し、​編集しました。

筆者の​ドロテア・ウィーズマン・ロトハイゼンと​ウォイテク・スクートは​ Google の​エンジニアと​して、​AI と大規模言語モデル​(LLM、​英語)の​改善に​取り組み続けています。​検索広告の​マッチタイプである​「インテント マッチ​(旧:部​分​一致)」などの​機能を​実装する​チームの​メンバーです。

言語モデルの進化で「インテント マッチ」が強化 —— いま改めて注目すべき理由

AI の​基盤と​なる​技術の​飛躍的な​進化に​伴い、​AI への​関心は​高まり​続けています。​たとえば、​LLM の​進化で​ AI は​言語を​より​深く​理解できるようになり、​より​自然で​直感的な​会話が​可能に​なりました。

こうした​技術に​よって、​検索広告の​マッチタイプである​「インテント マッチ」も​大幅に​強化されました。​インテント マッチは、​指定した​キーワードと​同じ​意味や​関連した​検索結果に​対して​広告を​表示できる​機能で、​「完全一致」や​「フレーズ一致」よりも​リーチを​広げられるのが​特徴です。​これを​採用すると、​関連性の​ある​検索キーワードを​すべて​細かく​設定する​必要が​ないため、​設定作業を​軽減できます。

インテント マッチの​機能自体は、​Google 広告の​初期から​「部分​一致」と​いう​名称で​提供し続けてきましたが、​今ほど​高い​精度では​ありませんでした。​そして​ 15 年ほど​前から、​勢いを​失いつつありました。

当時はたとえば、​「自宅で​ペットを​治療​(treating)​する」と​いった​検索クエリに​対して、​「ペットの​おやつ​(treat)」と​いう​関係の​ない​キーワードの​広告を​表示してしまうことがありました。​逆に、​本来は​「自宅で​ペットを​治療する」と​関連が​あるはずの​「獣医が​いなくても」と​いう​キーワードの​広告は、​互いに​同じ​単語が​含まれないために​表示できなかったのです。

しかし、​Google AI の​新たな​進歩と​機能の​継続的な​アップデートに​より、​インテント マッチは​このような​ニュアンスや​文脈を​より​適切に​解釈できるようになりました。

今では、​人々の​検索クエリを​より​深い​レベルで​理解し、​検索の​意図を​把握できるようになっています。​検索広告に​とって​最も​効果的な​ソリューションの​ 1​ つに​なっているのです。

Google AI の​進化が​マーケティングの​視野を​広げる

現在の​インテント マッチを、​部分​一致と​して​実装した​当時、​Google の​エンジニアリングチームは​キーワードの​同義語を​手作業で​書き出しましたが、​それは​非常に​広範囲に​わたる​作業でした。​たとえば​「cheap​(安価)」を​含むキーワードは、​「inexpensive​(低価格)」だけでなく​「shoestring​(靴ひも)」を​含む検索クエリとも​一致するようにしました。​「shoestring」は、​靴ひもと​いう​意味の​ほかに、​「(用途に​満たない​少額の)​budget​(予算)」と​いう​意味で​使われる​こともある​ためです。

進化した​機械学習​(英語)の​おかげで、​LLM は​人々の​検索意図を​より​深く​理解できるようになりました。​何十億もの​テキストを​使って​学習させる​ことで、​LLM は​単語や​フレーズの​さまざまな​バリエーションや​意味、​その​並びに​よって​生まれる​意味合いなどを​理解できるようになりました。​Google の​エンジニアリングチームでは、​まず​こうした​基本的な​土台を​整備してから、​広告と​検索クエリの​マッチングと​いった​特定の​タスクを​割り当てていきました。

インテント マッチを​使うと、​潜在的な​顧客需要に​対して​アプローチできますが、​スマート​自動入札と​組み合わせると​さらに​効果を​発揮します。​スマート​自動入札では、​プライバシーに​配慮した​方​法で、​ユーザーの​検索履歴や​興味関心、​購入履歴などの​幅広い​シグナルと​その​周辺の​データポイントを​考慮。​より​コンバージ​ョンの​可能性が​高い​オーディエンスを​予測するのに​役立つ予測モデルを​構築します。

インテント マッチは​どう​進化した?

インテント マッチに​関する、​主な​改善点を​紹介します。

単語の​順序の​重要性を​理解できるように

従来は、​検索クエリ内の​単語と​広告を​紐づけていましたが、​クエリ内の​単語の​順序は、​必ずしも​考慮できていませんでした。

順序を​考慮しない​場合、​たとえば​オランダの​アムステルダムから​スウェーデンの​ストックホルムへの​航空券を​探している​人に​「ストックホルムから​アムステルダムへの​航空券」の​広告を​表示してしまう​可能性が​あります。​以前で​あれば​ Google の​担当者は、​適切な​クエリに​広告を​表示する​ために、​別の​キーワード戦略を​勧めた​ことでしょう。​しかし​今では、​A 地点から​ B 地点に​進むことと​その​逆が​同じではない​ことを、​インテント マッチは​認識しています。

同様の​改善は、​検索クエリが​一方​向に​しか​機能しない​他の​領域にも​適用しています。​たとえば、​「ユーロを​スウェーデンクローナに​両替」や​「USB を​ USB Type-C に​変換する​ケーブル」を​検索している​人に​とっては、​これらの​単語が​入れ替わった​広告は​関係​ありません。​インテント マッチは、​こうした​クエリから​人々の​意図を​理解できるようになったのです。

より​関連性の​高い​広告を​表示する​ための​優先順位

「同じ​広告主の​ 2 つの​広告が、​同じ​検索クエリに​一致した​場合は​どうなりますか?」と​いう​質問が​よく​寄せられます。​従来は、​広告主の​広告ランクを​基に​どちらの​広告を​表示するかを​決めていましたが、​これが​常に​最善とは​限りませんでした。

そこで、​広告と​検索した​人々との​関連性を​高める​ために、​広告グループ内の​他の​キーワードや​広告の​ランディングページなどの​情報を​より​考慮するようになりました。​また​ LLM の​性能が​向上した​おかげで、​検索クエリの​多種​多様な​意味を​理解できるようになり、​より​関連の​ある​広告を​表示できるようになっています。

多言語検索に​おける​広告表示

多言語検索への​対応も​進んでいます。​インテント マッチは、​人々が​オンラインで​何かを​探すときに​言語を​切り​替えている​ことを​認識し、​その​情報を​基に​適切な​広告を​配信します。

た​とえば​オランダ在住の​トルコ語を​話す​人や、​デンマーク在住の​英国人などの​場合です。​検索クエリが​ユーザーの​母国語であっても、​現在​住んでいる​国の​言語での​情報を​探している​場合が​あります。

キャンペーンを​たった​ 1 つの​言語で​実行するだけで、​すべての​言語で​トラフィックを​獲得できるとまでは​言いません。​キャンペーンの​成功は、​独自の​言語設定と​クリエイティブの​ローカライズに​依存するからです。

それでも、​国外から​働きに​来ている​マルチリンガルの​駐在員が​多い国では、​検索が​その国の​言語以外で​行われても、​インテント マッチに​よって​関連性の​高い​現地の​広告を​表示できる​ことを​知っておくと​よいでしょう。

現在の​検索広告に​おける​インテント マッチの​役割

インテント マッチは、​映画『バック・トゥ・ザ・フューチャー』​ほどでは​ありませんが、​古くから​ある​機能です。​この​ 1985 年公開の​映画と​同じように、​インテント マッチは、​現在の​価値を​理解するのに、​時には​過去を​振り返る​必要が​ある​ことを​示しています。

インテント マッチが​ Google AI に​よって​効果的な​ツールに​進化したとは​いえ、​これを​操るのは​変わらず​マーケター​(英語)です。​精通した​マーケターは、​広告の​パフォーマンスを​確認し、​適切な​入札戦略​(英語)を​見極め、​インテント マッチに​よって​確認できた​新たな​クエリを、​新規顧客の​獲得へと​役立てます。​キャンペーンを​通じて​オーディエンスと​その​行動に​関する​新たな​インサイトを​発見できるのです。

AI は​あなたから​学び、​あなたも​ AI から​学びます。​インテント マッチを​成功に​つなげられるかは、​この​機能を​扱う​チームに​かかっています。​『バック・トゥ・ザ・フューチャー』に​登場する​タイムマシン、​デロリアンで​過去や​未来に​向かうには、​その​発明者である​ドクの​インプットと​創造性が​必要だったように。

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ドロテア ウィーズマン ロトハイゼン

Software Engineer

Google

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ウォイテク スクート

Software Engineer

Google

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