「P-MAXキャンペーンって、従来のキャンペーンと何が違うの？」
「Googleに全部任せて大丈夫？自分でコントロールできないのが不安…」
「P-MAXを導入すべきか迷っている…」
P-MAX（Performance Max）キャンペーンは、Googleが提供するAI駆動の自動化キャンペーンです。検索、ディスプレイ、YouTube、Gmail、Googleマップなど、Googleのすべての広告枠に1つのキャンペーンで配信できます。
2021年に登場して以来、急速に普及し、現在ではGoogle広告の主要なキャンペーンタイプとなっています。しかし、従来のキャンペーンとは大きく異なるため、「使いこなせない」「効果が分からない」という声も多く聞かれます。
この記事では、P-MAXキャンペーンの特徴と活用法を徹底解説します。仕組み、メリット・デメリット、設定方法、効果的な運用方法、従来キャンペーンとの使い分けまで網羅しています。P-MAXを正しく理解し、広告効果を最大化しましょう。
P-MAXキャンペーンとは
P-MAXの基本
P-MAX（Performance Max）キャンペーンとは、GoogleのAIと機械学習を活用して、すべてのGoogle広告チャネルに自動で配信を最適化するキャンペーンタイプです。
「Performance Max」の名前の通り、パフォーマンス（成果）の最大化を目的としています。
P-MAXの配信面
P-MAXは、以下のすべてのGoogleチャネルに配信されます。
- Google検索（検索結果ページ）
- Googleディスプレイネットワーク（GDN）
- YouTube（動画広告）
- Gmail（プロモーションタブ）
- Googleマップ（ローカル広告）
- Discover（Googleアプリのフィード）
従来は、これらのチャネルごとに別々のキャンペーンを作成する必要がありましたが、P-MAXでは1つのキャンペーンで全チャネルをカバーできます。
P-MAXの仕組み
1. アセットの登録
広告主は、テキスト、画像、動画などのアセット（素材）を登録します。
2. AIによる広告生成
GoogleのAIが、登録されたアセットを自動で組み合わせ、各チャネルに最適な広告を生成します。
3. 自動入札・配信最適化
コンバージョン目標に基づいて、入札単価と配信先を自動で最適化します。
4. 継続的な学習
配信データを蓄積し、継続的に学習・改善していきます。
従来のキャンペーンとの違い
| 項目 | 従来のキャンペーン | P-MAX |
|---|---|---|
| 配信面 | キャンペーンタイプごとに限定 | 全チャネルに配信 |
| ターゲティング | 手動で詳細設定 | AIが自動で最適化 |
| キーワード | 手動で設定 | 設定不要（シグナルとして参考情報を提供可能） |
| 入札 | 手動または自動入札 | 完全自動入札 |
| 広告作成 | 広告を個別に作成 | アセットを登録、AIが組み合わせ |
| レポート | 詳細なデータを確認可能 | データの粒度が粗い |
| コントロール | 細かく制御可能 | 制御できる部分が限定的 |
P-MAXのメリット
メリット1：運用工数の削減
従来は、検索、ディスプレイ、YouTube、ショッピングなど、チャネルごとに別々のキャンペーンを作成・運用する必要がありました。
P-MAXでは、1つのキャンペーンで全チャネルをカバーできるため、運用工数を大幅に削減できます。
削減できる作業
- 複数キャンペーンの作成・管理
- キーワードの選定・追加・除外
- 入札調整
- ターゲティングの設定・最適化
メリット2：すべてのチャネルにリーチ
Googleの全広告枠に配信されるため、従来は別々のキャンペーンでしかリーチできなかったユーザーにも、1つのキャンペーンでアプローチできます。
特に、これまで手が回らなかったチャネル（YouTube、Discover、Gmailなど）への配信が容易になります。
メリット3：AIによる最適化
GoogleのAIが、膨大なデータを分析し、人間では不可能なレベルで最適化を行います。
AIが最適化する項目
- どのユーザーに広告を表示するか
- どのチャネルに配信するか
- どのアセットの組み合わせを表示するか
- いくらで入札するか
- いつ配信するか
メリット4：新規顧客の発見
AIが、広告主が想定していなかった新しいオーディエンスや配信面を発見することがあります。従来のキャンペーンでは見つけられなかった成長機会を捉えられる可能性があります。
メリット5：クロスチャネルでの最適化
従来のキャンペーンでは、チャネルごとに個別に最適化していました。P-MAXでは、チャネルを横断した全体最適が可能です。
例
YouTubeで認知 → ディスプレイでリマーケティング → 検索でコンバージョン
このようなユーザージャーニー全体を考慮した最適化が行われます。
P-MAXのデメリット
デメリット1：コントロールが限定的
P-MAXでは、従来のキャンペーンと比較して、広告主がコントロールできる部分が限定的です。
コントロールできない項目
- キーワードの指定（除外は可能）
- 配信面の指定（除外は可能）
- オーディエンスの詳細な指定
- デバイス別の入札調整
- 時間帯別の入札調整
「このキーワードだけに出したい」「このサイトには出したくない」といった細かい制御が難しくなります。
デメリット2：データの透明性が低い
従来のキャンペーンと比較して、確認できるデータが限定的です。
確認しにくいデータ
- どのキーワードで表示されたか（一部確認可能）
- どのプレースメントに表示されたか
- チャネルごとの詳細なパフォーマンス
「なぜこの成果になったのか」の分析が難しく、ブラックボックスになりがちです。
デメリット3：学習期間が必要
P-MAXは機械学習に基づいているため、十分なデータが蓄積されるまで学習期間が必要です。一般的に、4〜6週間程度は成果が安定しないことがあります。
デメリット4：既存キャンペーンとのカニバリ
P-MAXは検索広告にも配信されるため、既存の検索キャンペーンと競合する可能性があります。特に、ブランドキーワードでの重複に注意が必要です。
デメリット5：少ない予算では効果が出にくい
AIの学習には十分なデータが必要です。予算が少ない場合、データが不足し、最適化が進まないことがあります。
P-MAXの設定方法
ステップ1：キャンペーンの作成
手順
- Google広告にログイン
- 「キャンペーン」→「+」をクリック
- 「新しいキャンペーンを作成」を選択
- キャンペーンの目標を選択（販売促進、見込み顧客の獲得など）
- キャンペーンタイプで「P-MAX」を選択
ステップ2：キャンペーン設定
設定項目
| 項目 | 設定内容 |
|---|---|
| キャンペーン名 | 管理しやすい名前を設定 |
| 入札戦略 | コンバージョン数の最大化、目標CPA、目標ROASなど |
| 予算 | 1日の予算を設定 |
| 地域 | 配信する地域を設定 |
| 言語 | ターゲットの言語を設定 |
| 配信スケジュール | 開始日・終了日を設定（任意） |
入札戦略の選択
- コンバージョン数の最大化：CV数を最大化（初心者向け）
- コンバージョン値の最大化：売上を最大化
- 目標CPA：目標CPAを維持してCV獲得
- 目標ROAS：目標ROASを維持して売上獲得
ステップ3：アセットグループの作成
アセットグループとは
P-MAXでは、従来の「広告グループ」の代わりに「アセットグループ」を作成します。アセットグループには、広告に使用する素材（アセット）をまとめて登録します。
登録するアセット
| アセット | 数量 | 仕様 |
|---|---|---|
| 最終ページURL | 1つ | リンク先URL |
| 画像（横長） | 最大20枚 | 1.91:1、1200×628px推奨 |
| 画像（スクエア） | 最大20枚 | 1:1、1200×1200px推奨 |
| 画像（縦長） | 最大20枚 | 4:5、960×1200px推奨 |
| ロゴ（スクエア） | 最大5枚 | 1:1、1200×1200px推奨 |
| ロゴ（横長） | 最大5枚 | 4:1、1200×300px推奨 |
| 動画 | 最大5本 | YouTube動画 |
| 広告見出し | 最大5個 | 30文字以内 |
| 長い広告見出し | 最大5個 | 90文字以内 |
| 説明文 | 最大5個 | 90文字以内 |
| 会社名 | 1つ | 25文字以内 |
| 行動を促すフレーズ | 1つ | 選択式 |
アセット登録のポイント
- できるだけ多くのアセットを登録（AIの選択肢を増やす）
- 高品質な画像を使用
- 複数のバリエーションを用意（訴求ポイント、トーンなど）
- 動画がない場合は、画像から自動生成される
ステップ4：オーディエンスシグナルの設定
オーディエンスシグナルとは
P-MAXでは、ターゲティングをAIに任せますが、参考情報（シグナル）を提供することで、学習を加速させることができます。
設定できるシグナル
- カスタムセグメント：キーワード、URL、アプリを指定
- 興味/関心：アフィニティセグメント、購買意向の強いセグメント
- ユーザー属性：年齢、性別など
- 自社データ：リマーケティングリスト、顧客リストなど
注意点
シグナルは「ターゲティング」ではなく「参考情報」です。AIはシグナルを参考にしますが、シグナル以外のユーザーにも配信されます。
ステップ5：URLの拡張設定
最終ページURLの拡張
「最終ページURLの拡張」を有効にすると、登録したURL以外のページにも自動でリンク先が変更される場合があります。
- 有効：AIが最適なランディングページを自動選択
- 無効：登録したURLのみにリンク
意図しないページにリンクされたくない場合は、無効にするか、除外URLを設定しましょう。
ステップ6：配信開始
配信前チェック
- アセットが十分に登録されているか
- オーディエンスシグナルを設定したか
- 予算設定は正しいか
- コンバージョン計測は正しく設定されているか
- URL拡張の設定を確認したか
コンバージョン設定については、コンバージョン設定の基本と正しい計測方法を参照してください。
P-MAXの効果的な運用方法
運用ポイント1：十分なアセットを用意する
P-MAXの成果は、アセットの質と量に大きく依存します。
推奨アセット数
- 画像：横長3枚以上、スクエア3枚以上
- ロゴ：スクエア1枚以上
- 動画：1本以上（なければ自動生成される）
- 広告見出し：5個
- 長い広告見出し：5個
- 説明文：5個
アセットが少ないと、AIの選択肢が限られ、最適化が進みません。
運用ポイント2：オーディエンスシグナルを活用する
シグナルを設定しないと、AIがゼロから学習することになり、学習に時間がかかります。
効果的なシグナルの設定
- 自社データ：過去のコンバージョンユーザー、顧客リストをアップロード
- カスタムセグメント：競合名、業界キーワードを設定
- 購買意向の強いセグメント：自社の商品・サービスに関連するセグメント
運用ポイント3：学習期間を確保する
P-MAXは機械学習に基づいているため、十分な学習期間が必要です。
学習期間の目安
- 最低2週間〜4週間
- 理想的には4週間〜6週間
学習期間中の注意点
- 大きな変更を避ける（予算、入札戦略など）
- 成果が安定しなくても焦らない
- 十分なコンバージョンデータが集まるまで待つ
運用ポイント4：アセットのパフォーマンスを確認
P-MAXでは、各アセットのパフォーマンスを確認できます。
確認方法
- キャンペーンを選択
- 「アセットグループ」→「アセット」を開く
- 各アセットの評価（低、良好、最良）を確認
改善アクション
- 評価が「低」のアセット → 改善または差し替え
- 評価が「最良」のアセット → 類似のバリエーションを追加
運用ポイント5：除外設定を活用する
P-MAXでも、一部の除外設定は可能です。
除外できる項目
- ブランドキーワード：アカウント単位でブランド除外を設定
- プレースメント：アカウント単位で除外プレースメントを設定
- ネガティブキーワード：Googleの担当者に依頼して設定（一部のアカウントでは管理画面から可能）
運用ポイント6：インサイトレポートを活用する
P-MAXには「インサイト」タブがあり、配信に関する情報を確認できます。
確認できる情報
- 検索語句のインサイト（どんな検索で表示されたか）
- オーディエンスのインサイト（どんなユーザーに配信されたか）
- アセットのパフォーマンス
P-MAXと他のキャンペーンの使い分け
P-MAXと検索キャンペーンの併用
基本的な考え方
P-MAXは検索広告にも配信されますが、既存の検索キャンペーンが優先されるルールがあります（完全一致で同じキーワードの場合）。
推奨される構成
- ブランドキャンペーン（検索）：指名検索用に維持
- P-MAX：その他の検索、ディスプレイ、YouTube等
注意点
- P-MAXとブランドキーワードが重複しないよう、P-MAXでブランド除外を設定
- 検索キャンペーンのパフォーマンスが下がっていないか確認
P-MAXとディスプレイキャンペーンの関係
P-MAXはディスプレイ広告にも配信されます。
選択の目安
- P-MAXのみ：運用リソースが限られる場合
- 両方併用：特定のリマーケティングをコントロールしたい場合
P-MAXとショッピングキャンペーンの関係
ECサイトでP-MAXを使用する場合、ショッピング広告もP-MAXに含まれます。
Merchant Centerとの連携
- P-MAXキャンペーン作成時に、Merchant Centerアカウントを連携
- 商品フィードを選択
- 自動でショッピング広告が配信される
従来のショッピングキャンペーンとの違い
- P-MAX：AIが自動で商品を選択、最適化
- 従来：商品グループごとに詳細な設定が可能
P-MAXを使うべきケース
- 運用リソースが限られている
- 複数のチャネルに効率的に配信したい
- 新規顧客の開拓を重視
- AIによる自動最適化を活用したい
- 十分な予算がある（月30万円以上推奨）
P-MAXを使わない方が良いケース
- 細かいコントロールが必要
- 特定のキーワードだけに出したい
- 予算が非常に少ない（月10万円以下）
- 学習に必要なCV数が確保できない
- 詳細なレポートが必須
P-MAXのよくある質問（FAQ）
Q：P-MAXでブランドキーワードを除外できますか？
A：可能です。アカウント設定の「ブランドの除外」から設定できます。また、キャンペーン設定でブランドリストを作成し、除外することも可能です。指名検索は別の検索キャンペーンで管理することをおすすめします。
Q：P-MAXの検索語句は確認できますか？
A：一部確認可能です。「インサイト」タブの「検索語句のインサイト」で、カテゴリ別にまとめられた検索語句を確認できます。ただし、従来の検索キャンペーンほど詳細なデータは見られません。
Q：P-MAXの予算はいくらから始めるべき？
A：最低でも月15〜30万円以上を推奨します。AIの学習には十分なデータ（コンバージョン）が必要です。Googleは目標CPAの10〜15倍の日予算を推奨しています。
Q：P-MAXだけで運用しても大丈夫？
A：可能ですが、ブランドキャンペーンは別に持つことを推奨します。ブランドキーワードは、P-MAXとは別の検索キャンペーンで管理した方が、効果測定やコントロールがしやすくなります。
Q：P-MAXの成果が悪い場合、何を改善すべき？
A：以下を確認・改善してください。
- アセットの質と量は十分か
- オーディエンスシグナルは適切か
- 学習期間は十分に確保したか
- コンバージョン設定は正しいか
- 予算は十分か
P-MAXの成功事例
事例1：ECサイトのROAS改善
背景
- 業種：アパレルEC
- 月間予算：150万円
- 課題：複数キャンペーンの管理が煩雑、ROASが伸び悩み
施策
- 検索、ショッピング、ディスプレイをP-MAXに統合
- ブランドキャンペーンは別に維持
- 商品カテゴリ別に3つのアセットグループを作成
- 過去の購入者データをオーディエンスシグナルに設定
結果
- ROAS：350% → 480%（37%改善）
- CV数：20%増加
- 運用工数：50%削減
事例2：BtoBリード獲得の効率化
背景
- 業種：BtoBソフトウェア
- 月間予算：80万円
- 課題：検索広告だけではリード数が頭打ち
施策
- P-MAXを導入し、YouTube、ディスプレイにも配信
- ホワイトペーパーDLをコンバージョンに設定
- 競合名、業界キーワードをカスタムセグメントに設定
結果
- リード数：月50件 → 月80件（60%増加）
- CPA：16,000円 → 10,000円（37%改善）
- 新規流入経路の発見（Discover、YouTube）
事例3：店舗ビジネスの来店促進
背景
- 業種：飲食チェーン（10店舗）
- 月間予算：50万円
- 課題：各店舗への来店を促進したい
施策
- P-MAXでGoogleマップ広告も含めて配信
- 店舗ごとにアセットグループを作成
- 来店コンバージョンを設定
- 地域シグナルを設定
結果
- 来店コンバージョン：2倍に増加
- Googleマップ経由の来店が大幅増加
- 店舗別のパフォーマンス把握が可能に
まとめ：P-MAXを活用して広告効果を最大化
ここまで、P-MAXキャンペーンの特徴と活用法について詳しく解説してきました。最後に、重要なポイントをまとめます。
P-MAXの特徴
- Googleのすべてのチャネルに1つのキャンペーンで配信
- AIによる自動最適化
- 運用工数の大幅削減
- コントロールは限定的、データの透明性は低い
効果的な運用のポイント
- 十分なアセットを用意する
- オーディエンスシグナルを活用する
- 学習期間を確保する（4〜6週間）
- アセットのパフォーマンスを確認・改善する
- ブランドキーワードは別キャンペーンで管理する
使い分けの目安
- P-MAX向き：運用リソース限定、複数チャネル配信、新規開拓重視
- 従来キャンペーン向き：細かいコントロール必要、詳細レポート必須
今日からできること
- P-MAXが自社に適しているか検討する
- アセット（画像、テキスト）を準備する
- オーディエンスシグナル用のデータを整理する
- 少額でテスト配信を開始する
P-MAXを正しく理解し、自社の状況に合わせて活用することで、広告効果を最大化しましょう。
関連記事も参考にしてください。
P-MAXのチェックリスト
導入前チェック
| 項目 | チェック |
|---|---|
| コンバージョン計測が正しく設定されている | □ |
| 月間予算が十分にある（15万円以上推奨） | □ |
| 月間CV数が30件以上見込める | □ |
| 高品質な画像素材がある | □ |
| 動画素材がある（または自動生成を許可） | □ |
| ブランドキャンペーンの扱いを決めている | □ |
| 学習期間（4〜6週間）を確保できる | □ |
アセット準備チェック
| 項目 | 推奨数 | チェック |
|---|---|---|
| 横長画像（1.91:1） | 3枚以上 | □ |
| スクエア画像（1:1） | 3枚以上 | □ |
| 縦長画像（4:5） | 1枚以上 | □ |
| ロゴ（スクエア） | 1枚以上 | □ |
| 動画 | 1本以上 | □ |
| 広告見出し | 5個 | □ |
| 長い広告見出し | 5個 | □ |
| 説明文 | 5個 | □ |
運用チェック（週次）
| 項目 | チェック |
|---|---|
| 主要指標（CV、CPA、ROAS）を確認した | □ |
| アセットのパフォーマンスを確認した | □ |
| インサイトレポートを確認した | □ |
| 異常な配信がないか確認した | □ |
| 予算消化状況を確認した | □ |
P-MAXのトラブルシューティング
問題1：学習が進まない
症状
- 配信量が少ない
- 成果が安定しない
- 「学習中」のステータスが続く
原因と対策
| 原因 | 対策 |
|---|---|
| 予算が少ない | 予算を増額する（目標CPAの10〜15倍/日） |
| コンバージョンが少ない | マイクロCVを追加する |
| 目標CPAが低すぎる | 目標CPAを緩和する |
| 頻繁に設定を変更している | 変更を控え、学習期間を確保する |
問題2：CPAが高騰している
症状
- CPAが目標を大幅に超えている
- 費用対効果が悪化
原因と対策
| 原因 | 対策 |
|---|---|
| 学習期間中 | 4〜6週間待つ |
| オーディエンスシグナルが不適切 | シグナルを見直す |
| アセットの質が低い | 高品質なアセットに差し替える |
| コンバージョン設定が不適切 | CV設定を見直す |
| 競合環境の変化 | 市場動向を確認する |
問題3：意図しない検索語句で表示される
症状
- 無関係な検索で広告が表示される
- ブランドキーワードでP-MAXが表示される
原因と対策
| 原因 | 対策 |
|---|---|
| ブランド除外が設定されていない | ブランドリストを作成し除外設定 |
| ネガティブキーワードがない | 除外キーワードを追加（要相談） |
| AIの学習途中 | 学習が進むまで待つ |
問題4：特定のチャネルに偏っている
症状
- ほとんどがディスプレイで消費されている
- 検索にほとんど配信されない
原因と対策
| 原因 | 対策 |
|---|---|
| AIの判断 | 基本的には任せるが、アセットを見直す |
| 検索キーワードが既存キャンペーンと重複 | 既存キャンペーンとの重複を確認 |
| アセットが特定チャネルに最適化されている | 各チャネルに適したアセットを追加 |
P-MAXの最新アップデートと今後の展望
最新のアップデート
検索語句レポートの拡充
以前は検索語句がほとんど確認できませんでしたが、「インサイト」タブで検索カテゴリ別のデータが確認できるようになりました。
ブランド除外機能の追加
ブランドキーワードを除外できる機能が追加され、既存の検索キャンペーンとの棲み分けがしやすくなりました。
アセットグループレポートの強化
アセットグループごとのパフォーマンスがより詳細に確認できるようになりました。
ネガティブキーワードの追加
一部のアカウントでは、管理画面からネガティブキーワードを追加できるようになっています。
今後の展望
AIのさらなる進化
GoogleのAI技術は急速に進化しており、P-MAXの最適化精度も向上し続けると予想されます。
レポートの透明性向上
広告主からの要望を受け、データの透明性が徐々に向上しています。今後もレポート機能が拡充される見込みです。
コントロール機能の追加
完全自動化とコントロールのバランスを取るため、除外設定などのコントロール機能が追加される傾向にあります。
P-MAXの用語集
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| P-MAX | Performance Maxの略。全チャネル自動配信キャンペーン |
| アセット | 広告に使用する素材（画像、テキスト、動画など） |
| アセットグループ | アセットをまとめた単位。従来の広告グループに相当 |
| オーディエンスシグナル | AIの学習を助けるための参考情報 |
| 最終ページURLの拡張 | AIがリンク先を自動で変更する機能 |
| インサイト | P-MAXの配信に関する分析レポート |
| ブランド除外 | ブランドキーワードでの配信を除外する設定 |
| 学習期間 | AIが最適化に必要なデータを収集する期間 |
| カニバリゼーション | 複数のキャンペーンが同じユーザーを奪い合うこと |
業種別のP-MAX活用ポイント
ECサイト
推奨設定
- Merchant Centerと連携してショッピング広告も配信
- 商品カテゴリごとにアセットグループを作成
- 過去の購入者データをオーディエンスシグナルに
- 目標ROASでの入札を推奨
注意点
- 従来のショッピングキャンペーンとの比較検証を行う
- 商品数が多い場合は、カテゴリ別に分割
BtoBサービス
推奨設定
- リード獲得をコンバージョンに設定
- 競合名、業界キーワードをカスタムセグメントに
- ホワイトペーパーDLなどマイクロCVも活用
- 目標CPAでの入札を推奨
注意点
- リードの質も確認（CRMとの連携）
- 検索広告との棲み分けを明確に
店舗ビジネス
推奨設定
- 来店コンバージョンを活用
- Googleビジネスプロフィールと連携
- 店舗ごとにアセットグループを作成
- 地域シグナルを設定
注意点
- Googleマップ広告が効果的
- 店舗写真、雰囲気が伝わるアセットを用意
アプリ
推奨設定
- アプリインストールをコンバージョンに
- アプリ内イベントも追跡
- アプリの機能、メリットを訴求するアセット
注意点
- 従来のアプリキャンペーンとの比較検証
- アプリ内課金ユーザーの獲得を重視する場合は調整が必要
P-MAXの導入ステップ
フェーズ1：準備（1〜2週間）
- コンバージョン計測の確認・整備
- アセット（画像、テキスト、動画）の準備
- オーディエンスシグナル用データの整理
- 既存キャンペーンの整理（ブランドキャンペーンの分離など）
- 目標設定（CPA、ROAS）
フェーズ2：テスト配信（4〜6週間）
- P-MAXキャンペーンを作成
- 少なめの予算でテスト開始
- 学習期間を確保（大きな変更をしない）
- 週次でパフォーマンスを確認
- アセットの評価を確認し、必要に応じて改善
フェーズ3：本格運用（継続）
- 学習が安定したら予算を増額
- 継続的なアセットの改善
- インサイトレポートを活用した分析
- 他キャンペーンとの最適な組み合わせを検討
- 定期的なレビューと改善
PDCAサイクルについては、広告運用のPDCAサイクルと改善の進め方を参照してください。
P-MAXと従来キャンペーンの移行ガイド
移行パターン1：段階的移行
手順
- 既存キャンペーンを維持したまま、P-MAXを追加
- P-MAXの予算を徐々に増加
- パフォーマンスを比較
- P-MAXが安定したら、既存キャンペーンを縮小・停止
メリット
- リスクが低い
- 比較検証ができる
- 急な成果低下を防げる
移行パターン2：一括移行
手順
- 既存キャンペーンを停止
- P-MAXに完全移行
メリット
- シンプル
- データの分散を防げる
デメリット
- リスクが高い
- 学習期間中の成果低下リスク
推奨
基本的には段階的移行を推奨します。特にブランドキャンペーンは、P-MAXとは別に維持することをおすすめします。
移行時の注意点
- コンバージョン設定の統一：既存キャンペーンとP-MAXで同じCV設定を使用
- ブランドの扱い：P-MAXでブランド除外を設定し、既存ブランドキャンペーンを維持
- 学習期間の考慮：移行後4〜6週間は大きな判断をしない
- 予算の調整：既存とP-MAXの合計予算が意図した額になっているか確認
P-MAXのQ&A（追加）
Q：P-MAXとスマートショッピングキャンペーンの違いは？
A：スマートショッピングキャンペーンはP-MAXに統合されました。P-MAXはスマートショッピングの機能に加え、検索、YouTube、Discoverなど、さらに多くのチャネルに配信されます。
Q：P-MAXで動画がない場合はどうなりますか？
A：動画を登録しない場合、Googleが画像から自動で動画を生成します。ただし、自社で作成した動画の方が品質が高いことが多いため、可能であれば動画を用意することをおすすめします。
Q：P-MAXのアセットグループは複数作るべきですか？
A：ターゲットや商品が異なる場合は、複数のアセットグループを作成することをおすすめします。例えば、商品カテゴリ別、ターゲット層別などで分けると、より適切なアセットの組み合わせが表示されます。
Q：P-MAXの効果測定はどうすればいいですか？
A：以下の指標で効果を測定してください。
- コンバージョン数：CV数の推移
- CPA：目標CPAとの比較
- ROAS：目標ROASとの比較
- 新規顧客獲得：新規CVの割合
- アシストコンバージョン：他チャネルへの貢献
アトリビューション分析については、アトリビューション分析とは？広告効果を正しく評価する方法を参照してください。
