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広告パフォーマンスを​最大化、​「P-MAX キャンペーン」​活用の​ 4 事例 —— MonotaRO、​freee、​ガリバー、​イトーヨーカドー

内田 梨絵

Social Module

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生活者の​情報との​接点が​多様化していく​中で、​それに​どう​応えて​自社の​成長へつな​げていけるか。​マーケターに​求められる​役割も​広がっています。

マーケティング全体を​管理する​上で​その​力を​いかんなく​発揮する​ためにも、​テクノロジーを​活用し、​データに​基づいて​生活者の​購買行動を​的確に​理解する​ことが​重要です。

そうした​マーケターの​強い​味方と​して、​Google では​ 2021 年に​「P-MAX キャンペーン」の​国内での​提供を​開始しました。​Google AI を​活用して​広告パフォーマンスを​最大化する​ことを​目的とした​ツールです。​1 つの​キャンペーンで、​検索や​ YouTube、​ディスプレイ、​ショッピング、​Gmail、​Google マップ など、​あらゆる​ Google サービスへ​横断的に​広告を​配信でき、​クリエイティブや​入札、​チャネルごとの​予算配分も、​最適化できます。

P-MAX キャンペーン配信面の図

今回は、​この​ P-MAX キャンペーンを​駆使する​ことで​成果を​上げた 4 社の​マーケティング事例を​紹介します。

ROAS 向上と​新規顧客獲得を​両立させた、​BtoB の​ EC 大手​「MonotaRO」

まず​紹介するのは、​BtoB の​大手 EC サイトを​運営する​株式会社MonotaRO です。​広告費用対効果​(ROAS)を​高めつつ、​新規顧客の​獲得に​成功しました。

MonotaRO の​マーケティング目標は、​新規顧客の​獲得です。​しかし、​従来の​検索広告や​ショッピング キャンペーンの​運用では、​リーチ、​ROAS ともに​伸び悩んでいました。​検索広告の​マッチタイプと​して​「部分​一致」を​増やすことに​よる​リーチ範囲の​拡大や、​目標 ROAS の​引き下げ、​自社データを​活用した​ライフタイムバリュー​(LTV)の​予測モデルの​導入などを​やり​切っており、​さらなる​成果を​見込めない​状態だったのです。

そこで​活用したのが​ P-MAX キャンペーンでした。

導入に​よる​運用効率の​悪化の​リスクを​軽減する​ために、​まずは​トライアルと​して、​従来の​ショッピング キャンペーンで​目標 ROAS を​満たしていなかった​小規模カテゴリを​対象に​運用を​開始しました。​その​結果、​導入後 4 週間で、​従来の​ショッピング キャンペーンと​比較して​ ROAS が​ 48% 向上し、​新規の​法人顧客の​獲得数も​ 44% 増加したのです。​これを​受けて、​他の​すべての​カテゴリでも、​ショッピング キャンペーンから​ P-MAX キャンペーンへの​移行を​進めました。

MonotaRO の​小林史明氏​(広告グループ グループリード)は​ P-MAX キャンペーンの​活用を​決めた​理由に​ついて​「Google 広告の​最新プロダクトを​積極的に​活用する​ことは、​オンライン広告での​競争力を​保つための​重要な​戦略の​ 1 つ」と​振り返ります。

同社では​今後、​主力商材にも​ P-MAX キャンペーンを​採用し、​ビジネスインパクトへの​さらなる​検証を​進めていく​予定だと​いう​ことです。

会員登録から​他サービスの​利用確率を​加味した​最適化へ​移行​「freee」

上で​見た​通り、​Google AI を​活用した​製品は​マーケティング目標を​達成する​手段と​して​有効ですが、​これを​最大限活用するには、​マーケターに​よる​基盤作りが​必要です。​その​好例と​して、​P-MAX キャンペーンと​ Google 広告の​自動入札戦略の​ 1​ つである​「価値に​基づく​入札戦略​(Value Based Bidding、​VBB)」を​組み合わせた​ freee株式会社の​事例を​紹介します。

freee は、​バックオフィスを​効率化する​ BtoB の​ SaaS 型クラウドサービスを​開発、​運営しています。​同社では、​AI が​最大限効果を​発揮できるように、​データに​基づいた​分析や​運用設定を​行いました。

P-MAX キャンペーンを​活用したのは​「freee会社設立」と​いう​無料で​法人設立に​必要な​書類が​作成できる​サービスです。​ここで​ユーザーと​接点を​持ち、​freeeが​提供する​他サービスの​利用を​促す役割を​果たしています。

freee会社設立は​これまで、​検索広告を​中心に​ユーザー獲得の​最大化を​図っていましたが、​幅広い​見込み顧客獲得の​ために​新たな​プロダクトの​活用を​検討していました。​そこで​目を​つけたのが、​広告展開が​可能な​ Google サービス全体に​リーチを​広げられる​ P-MAX キャンペーンでした。

導入当初は​ freee会社設立の​会員登録に​最適化する​形で、​目標 CPA での​入札戦略を​採用していました。​その後、​最終的な​ビジネス成果への​さらなる​貢献を​目指して、​カスタマージャーニーを​分析。​その​後の​有料サービスの​利用​へつながる確率を​基に、​最適化する​コンバージョン​(CV)​アクションに​ CV 値を​割り​当て、​Google 広告へ​その​データを​送信しました。​機械学習に​十分な​データを​確保する​ために​ 28 日間データを​蓄積し、​その​後​目標 ROAS での​ VBB に​切り​替え、​効率的な​配信を​実現したのです。

CV データを​分析した​ところ、​PC からの​CVが​最終的な​有料サービスの​利用 に​つながりやすいことが​わかった​ため、​一定の​ルールに​基づき CV の​価値を​調整できる​「コンバージョン値の​ルール」を​利用して、​PC からの​ CV を​他デバイスよりも​高く​評価するように​設定。​その後、​検索広告の​入札戦略も​切り​替え、​Google 広告全体で​ CV 値を​最大化する​入札戦略を​実施しました。

その​結果、​Google 広告経由の​ CV 値は​ 169% 増加、​ROAS も​ 96% 向上しました。​また​会員登録数は​ 7.2% 増加と、​より​価値の​高い​ CV を​獲得できたのです。

中古車事業の​「ガリバー」、​成約確率の​高い​見込み顧客を​獲得

freee 同様に​ P-MAX キャンペーンと​ VBB の​組み合わせに​よって​成果を​上げたのが、​中古車の​販売買取店​「ガリバー」を​全国に​展開する​株式会社IDOM です。

ガリバーの​中古車買取販売サービスでは、​Web サイト上の​フォームからの​申し込みを、​店舗での​成約へと​つな​げる​必要が​あります。​その​ため従来は​ P-MAX キャンペーンを​導入し、​見込み顧客の​獲得数を​ KPI とした​目標 CPA に​よる​運用で、​フォームからの​申し込み数や​店舗での​成約数を​計測してきました。

こうした​運用で​見込み顧客の​獲得数を​伸ばすことに​成功した​一方で、​その​質には​まだ​改善の​余地が​ありました。​より​成約確率の​高い​見込み顧客を​獲得する​ことで、​ROAS や​利益への​さらなる​貢献を​目指していたのです。

見込み顧客の​質と​量を​両立させる​運用を​目指して、​同社は​まず​顧客行動を​分析。​オンラインから​オフラインまで​横断して​広告を​最適化する​ために、​オンライン上での​最初の​接点から​成約までの​行動を​分析し、​Google の​ BigQuery を​活用して​自社データに​基づいた​予測成約率を​算出しました。​その​数値を​ P-MAX キャンペーンの​ CV 値と​して​設定し、​VBB に​よる​配信を​実施。​同時に、​個々の​キャンペーン​(ディスプレイ、​ファインドキャンペーン)に​分散していた​予算と​効果の​高い​クリエイティブを、​P-MAX キャンペーンに​統合しました。

対象の​中古車買取販売の​キャンペーンに​おいて、​従来の​目標 CPA での​入札と、​新たに​ VBB を​導入した​目標 ROAS での​入札を​比較した​ところ、​導入 1 カ月間で​成約率は​ 1.4 倍 、​成約単価は​ 30% 削減、​ROI は​ 10% 向上。​狙い​通り​見込み顧客の​成約率と​獲得数を​両立させたのです。

チラシ配布に​代えて​来店効果を​可視化、​ROAS 890% の​「イトーヨーカ堂」

最後に​紹介するのは、​総合スーパーを​展開する​株式会社イトーヨーカ堂です。​P-MAX キャンペーンを​活用して​来店成果を​データ化する​ことで、​ガリバー同様に​来店数の​増加に​加え、​売り上げの​純増に​成功しました。

同社の​課題は、​紙の​チラシの​購読率が​低下し、​またリーチできる​年齢層も​偏っている​ことでした。​チラシでは​リーチし切れていなかった​年齢層に​向けた​新たな​集客ツールを​検討していたのです。​そこで、​来店への​効果は​もちろんの​こと、​その​数値を​計測できてかつ顧客の​インサイトを​理解できる​ P-MAX キャンペーンを​採用しました。

まずは​ P-MAX キャンペーンで​全地域に​広告を​配信して、​エリア別の​広告効果を​比較する​ことで、​デジタル広告が​特に​有効な​エリアを​洗い​出しました。​デジタル広告が​有効な​エリアには、​デジタルデバイスを​よく​利用する​年齢層、​つまり​同社が​これまで​紙の​チラシで​リーチできていなかった​潜在顧客が​多いと​仮定し、​その​エリアへの​広告配信に​注力したのです。​潜在顧客に​対しては​別途アンケート調査を​実施し、​コスパや​利便性と​いった​ニーズを​明らかに​した上で、​それに​沿った​クリエイティブを​配信しました。

また、​広告に​よる​店舗の​売り上げへの​貢献を​可視化する​ために、​イトーヨーカ堂と​広告代理店、​Google の​ 3 社で​効果検証の​体制を​整えました。​あらかじめ同質に​なるように​設計した​ 2 つの​グループの​一方には​広告を​配信し、​もう​一方には​配信せずに​効果を​確認。​その​データを​用いて​ AI の​予測モデルを​作成し、​広告を​出稿しなかった​場合の​売り上げを​予測しました。​この​予測と、​実際に​ P-MAX キャンペーンで​広告を​配信した​際の​売り上げを​比較した​ところ、​売り上げの​純増を​確認できました。​また​純増分に​対する​ ROAS は​ 890% と​想定以上の​成果を​収める​ことが​できたのです。

成功の​理由と​して、​従来の​チラシでは​難しかった​商品カテゴリごとの​クリエイティブの​出し分けや、​P-MAX キャンペーンの​強みである、​顧客行動に​合わせた​広告配信は​もちろんですが、​何より​その​基盤と​しての​データ活用の​体制が​非常に​大きな​要因だったと​言えます。​大手スーパーである​イトーヨーカ堂に​おいても、​デジタル広告が​新たな​競争優位性に​成り得る​ことを​証明しました。

今回紹介した​ 4 社を​見ても​わかる​通り、​Google AI は​マーケターが​戦略を​考える​際の​強力な​サポーターに​なります。​マーケティング目標を​効率的に​達成する​ために、​P-MAX キャンペーンを​はじめとした​最新技術を​活用してみてください。

Contributor:守川 美来 パフォーマンスソリューション プロダクト エキスパート

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内田 梨絵

パフォーマンスソリューション プロダクト エキスパート

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