TANAKA Hiroki 
P-MAX キャンペーンを使ってみたけれども上手くいかない、アンコントローラブルだから P-MAX キャンペーンは使いたいと思わない、個別のキャンペーンで運用した方が成果が出しやすいから P-MAX キャンペーンは使わないなど、巷では P-MAX キャンペーンが避けられる風潮があるように思います。
一方で、当社で支援しているお客様では P-MAX キャンペーンが主力のキャンペーンとして運用されているなどの光景も見ています。もしかすると P-MAX キャンペーン自体が誤解されていて、食わず嫌いもしくは美味しく調理しきれていないケースが多いのでは？と思い、P-MAX キャンペーンを改めて紐解いてみようと思います。
なお、できるだけ Google 広告ヘルプの情報を元にして紐解いておりますが、仕組みや影響などに関しては一部公開情報を元にした体感値や推測なども交えていますので、ここに記載されている情報全てが公式のものではないという点はご了承ください。もし、明確な誤りがある場合は指摘いただけると嬉しいです（特に中の人から）。
そもそも P-MAX キャンペーンとは何か？
この記事にたどり着いた人であれば、いまさら P-MAX キャンペーンとは何か？について触れる必要は無いと思いますが、おさらいしておきます。
P-MAX キャンペーンの説明もヘルプから引用します。
P-MAX は目標ベースの新しいキャンペーン タイプです。パフォーマンス型広告の広告主様は P-MAX を使用することで、1 つのキャンペーンからすべての Google 広告の広告枠にアクセスできます。P-MAX は、キーワード ベースの検索キャンペーンを補完するもので、YouTube、ディスプレイ、検索、Discover、Gmail、マップなど Google のあらゆるチャネルでコンバージョンに至るユーザーを増やすのに役立ちます。
P-MAX を使用すると、指定したコンバージョン目標に基づいてパフォーマンスの向上を促すことができ、スマート自動入札を使用してチャネル全体のパフォーマンスをリアルタイムで最適化し、コンバージョン数とコンバージョン値を引き上げることができます。P-MAX では、入札、予算の最適化、オーディエンス、クリエイティブ、アトリビューションなどで Google AI が活用されています。これらのすべての AI テクノロジーでは、特定の広告掲載目標（コンバージョン単価または広告費用対効果の目標を設定している場合など）と、お客様から提供されたクリエイティブ アセット、オーディエンス シグナル、データフィード（省略可）が考慮に入れられます。
P-MAX キャンペーンについて – Google 広告 ヘルプ
https://support.google.com/google-ads/answer/10724817?hl=ja
ひと言で言えば、Google が提供するサービスの中で Google が保有するほとんどの広告枠（Google Play は除く）に対して広告を表示されることができるというものです。
かつ、全てのチャネル（検索、YouTube、ディスプレイ、Discover、Gmail、マップなど）を1つにまとめた上で、そのパフォーマンスをリアルタイムで最適化し、パフォーマンス（コンバージョン数やコンバージョン値）の最大化を目指すという仕組みです。
話としてはシンプルですね。
なのですが、Google もこのヘルプを含めて P-MAX キャンペーンの仕組みや作用などの説明が足りていない感があるなと筆者は感じておりまして、次から挙げるような誤解が生じてしまっている気がしています。
本記事では、改めて P-MAX キャンペーンに対する誤解が少しでも減れば良いなと思い、関係しそうな情報も交えつつ仕組みを少しずつ紐解いていって見たいと思います。
ユーザーの購買行動と接触するチャネルは複雑になってきている
近年のユーザーの購買行動を見るに、何かを想起してから購入に至るまでは様々なチャネルを経由しているということは何となく想像できるかと思います。
シンプルにした購買行動を例にすると次のような図に。
この図は、YouTube を視聴して何かが想起され、商品を探したり調べたりするために Google 検索をして、最終的にショッピング広告をクリックして購入するといった例です。この図自体に違和感を感じる方は多くはないかと思います。
実際にはありとあらゆるパターンが想定できるので、説明のためにある程度単純化すると、動画視聴→検索→何らかのWebサイトを閲覧→ショッピング広告をクリックして購入（青線の経路）もあれば、検索→ショッピング広告をクリックして購入（赤の経路）も存在します。
何が言いたいかというと、コンバージョンに至ったユーザーの行動というのは1つや2つの経路で収まることはないし、そこまでの接触回数（経路上で通ってきた接点の数）も様々ですよねという事です。
各キャンペーンタイプを使ってカバーすると、どこかで断片化やずれが生じる
ここで、各キャンペーンタイプ（検索、ショッピング、動画など）を使い、広告によって接点を作ろうと思うと下記のようになります。
各キャンペーンタイプを使って経路上の接点を持つと、各キャンペーンで目標を達成しようとする（それが自動入札だとしても手動で管理するとしても）ので、すべてのコンバージョンに至った経路を加味して入札の調整をすることは難しくなります。
コンバージョンの計測にデータドリブンアトリビューションを使っていれば、コンバージョンに至るまでの接点に貢献度が割り振られるので、次のように可視化することはできます。
データドリブンアトリビューションは、コンバージョンに至った経路に基づいて最も価値ある経路を発見し、経路上の各接点に対して貢献度を割り振ります。自動入札はその経路を考慮して入札単価を調整してくれますが、基本的にはそのキャンペーン中で目標達成を目指す事になります。なので、経路全体を見渡して入札が調整されると言うよりは、経路上で局所的に入札単価がが調整されるという形になります。
しかも、例で挙げた初回接点の動画キャンペーンでターゲティングしたユーザーとは異なるユーザーが、実は価値を生んでいるということもありえます。意図的に広告を表示させていないチャネルもあれば、広告表示をさせていないチャネルの中にも価値を生むユーザーの経路が含まれているかもしれません。
つまり、各キャンペーンタイプを使って管理しようとすると、そのキャンペーン内のデータを中心に局所的に入札単価が調整されたり、ターゲティングによって価値の高いユーザーを見落としてしまった状態で入札単価が調整されたりする可能性がでてきます。
ゆえに、キャンペーンの分断におけるデータの分断が広告投資対効果に影響を与えているのではないか？これを解決するために、1つのキャンペーンで全ての広告枠に広告を表示できるようにし、そのキャンペーンで価値の最大化を達成しようとするために用意されたのが P-MAX キャンペーンであると言えます。
P-MAX キャンペーンを利用する場合に、可能な限りすべてのアセットを設定し、すべての広告フォーマットで広告を表示させようとすることを推奨としているのは、機会損失を生むことによる広告パフォーマンスの低下を防ぐことが理由です。
コンバージョンに至るまでのすべての接点や経路パターンを広告システムがデータとして把握できれば、そこから最も価値あるパターンと価値の低いパターンを見いだせるので、そこから広告費用対効果も最大となるような入札単価の調整や広告フォーマットの提示ができるようになる。これが P-MAX キャンペーンの本来の機能です。
ただ単純に、すべての広告枠に出せますというだけではありませんし、すべての広告アセットを登録しなければ本来の P-MAX キャンペーンの力は発揮できません。アセットの自動生成機能が存在するのも、この機会損失を防いでギャップを埋めるためと思われます。ただし、自動生成されたアセットの質はそれなりなので、基本的には自動生成アセットには頼らずにクリエイティブを用意することをおすすめします。
価値を生みやすい経路パターンが見えてくるということは、その逆である価値が生まれにくいパターンも見出されます。ゆえに、動画のクリエイティブを追加したら動画にばかり広告予算が取られてしまうのではないかとか、Gmail ばかりに表示されてしまうとか、リターゲティングばかり表示されてしまうといった問題も起きにくくなります。
実際に小売の広告アカウントで動画を複数本追加して観察していますが、動画にばかり表示が集まっているという感じは受けませんでした。対してギャップがあればあるほど、さまざまなチャネルに広告を表示させてなんとか価値ある経路を見出そうとする可能性はあるので、素材があれば動画を追加してしばらく様子を見てみると良いでしょう。
ポートフォリオ入札戦略を使えば、複数のキャンペーンをまとめることができるのでキャンペーンをまたいだ入札単価調整もある程度行ってくれるでしょう。しかし、分析情報として提供されるのは各キャンペーン内のデータに基づく情報になるので、そこから次の打ち手を決めるという観点ではあまり参考にならないかもしれません。
ターゲティングはセグメント、オーディエンスシグナルは特徴と考える
Google 広告の管理画面を操作していると表示される「オーディエンスシグナル」。ディスプレイキャンペーンなどでターゲティングを設定するときと同じように設定できてしまうため、オーディエンスシグナルを設定すると、そこで指定されたオーディエンスにだけ広告が表示されるというターゲティングができると思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。
オーディエンスシグナルを設定することで、最終的にはターゲティングを行うことにはなるので、結論だけ並べてみると同じ事をしているような気がしてしまいますが、実はメカニズムは全く異なります。
P-MAX キャンペーンにはセグメントを指定して直接的なターゲティングをする機能は無く、ターゲティングも全自動です。ただし、どのようなユーザーがコンバージョンに至りやすいかといったデータ（オーディエンスシグナル）を与えることで、P-MAX キャンペーンが目標を達成するために必要な価値を最大化してくれるユーザーの特徴を特定するという仕組みになっています。
これが P-MAX キャンペーンの設定において「ターゲティング」という表現ではなく、「オーディエンスシグナル」と表現している理由です。加えて、アセットグループごとに異なるオーディエンスシグナルを設定できるようになっているので、P-MAX キャンペーンで設定する目標値が同じという前提ですが、通常期のアセットグループと母の日などのイベント期で別のクリエイティブやオーディエンスシグナルを使うこともできるといった仕組みになっています。
このような仕組みなっていることで、ターゲティングにより広告を表示するユーザーを絞ってしまうことで生じる機会損失を防ぐこと、オーディエンスシグナルによってコンバージョンに至りやすいユーザーを見つけること、今まで思いもよらなかったターゲットを発掘できる、ゆえに高い広告費用対効果を維持したままビジネスを拡大しやすくなるといったメリットがあります。
オーディエンスシグナルには、できるだけリアルなデータを設定する
このオーディエンスシグナルの仕組みが分かれば、オーディエンスシグナルとして何を設定するべきか？が見えてきます。
Google 広告のヘルプには「Google 広告の運用ガイド」というページがあるのですが、そこで P-MAX キャンペーンのベストプラクティスの1つとして下記が記されています。
オーディエンス シグナルは、キャンペーンをすばやく軌道に乗せ、パフォーマンスの最適化を加速させるための情報源となります。Google AI をガイドするオーディエンス シグナルを入力し、下流ファネルのオーディエンス セグメント（過去に貴社と関わった既存顧客の情報を集めたカスタマー マッチ リストや、ウェブサイトの訪問者といった自社データなど）を含めます。カスタマー マッチを使用するには、顧客リストを作成して Google 広告にアップロードし、定期的に更新する必要があります。
P-MAX でコンバージョンを促進する – Google 広告 ヘルプ
https://support.google.com/google-ads/answer/11189316
ここでは既存顧客の情報を集めた顧客リストや、ウェブサイトの訪問者といった自社データを含める事がベストプラクティスのひとつである事が明言されています。コンバージョンに至りやすいユーザーを推定するために、既に顧客であると分かっているユーザーのデータが活用できれば P-MAX キャンペーンがコンバージョンに至りやすいユーザーを推測しやすいだろうというのは何となく理解できますね。しかも、カスタマーマッチの情報も活用できるので、広告主が目に見えないようなユーザー属性や興味関心、アクティビティといった情報も学習に加味されると考えられますので、思いもよらないユーザーへリーチできるという仕組みを採れるのも納得です。
逆に言うと、年齢や性別、興味関心程度の設定ではあまりにも対象が広すぎて、そこから本当の価値あるユーザーを探すことは機械学習でも困難であると言えます。例えるならば、太平洋のど真ん中にボートを浮かべてマグロを一本釣りしようとしているイメージです。(特定の範囲を絞って狙った範囲攻撃か広範囲の多弾追尾攻撃かの違い、と言った方が分かりやすい？)
ウェブサイトの訪問者も使うとしても、コンバージョンページに至ったユーザーのリストは効果的ですが、ウェブサイト全体の訪問者ではノイズが多すぎます。例えばポイントサイトでポイントを獲得するためにウェブサイトを訪問するケースがある場合、これらのユーザーが含まれた訪問者リストの価値が高いのか？を考えると、違いますよねという判断に恐らくなるはずです。
これを踏まえて筆者の体感値的でまとめると、オーディエンスシグナルに設定できるシグナルの重要度は下記です。すべてを設定する事は難しいので、用意できるものから設定していくのが良いでしょう。当然ですがリストのサイズが小さいと推定されたデータもブレが出やすいので、できるだけ大きいサイズのデータを用意するということも重要です。
広告主のデータをベースにして、よりコンバージョンに至りそうなユーザーの解像度を高める為に、カスタムインタレストやオーディエンスシグナルとは別で設定できる「検索テーマ（β版）」は追加で設定する、くらいのイメージが良さそうだなと考えます。広く範囲を取りすぎない事が重要です。
また、P-MAX キャンペーンにおける機械学習は、オーディエンスシグナルを使ったユーザーの推定と、これまでの広告掲載実績のデータの両方を加味してくれます。オーディエンスデータに顧客リストを使っている場合は、最新の顧客情報に基づいた学習ができるように助けてくれるので定期的に顧客リストは更新しましょう。
※顧客リストのアップロードには個人情報保護法の準拠と事前の同意などが必要なので、事前に必要な法務手続きは採れるようにしておきましょう
おまけ：P-MAX キャンペーンの実店舗目標 vs スマートアシストキャンペーン
P-MAX キャンペーンにアップグレードされた旧ローカルキャンペーンでは、店舗来店やローカルアクション（ルート検索など）の増加を目標に広告費の費用対効果を高める役割がありました。
現在では Google 広告アカウントに Google ビジネスプロフィールアカウントをリンクした上で、実店舗来店を目標とした P-MAX キャンペーンを作成することで同様の機能が提供されます。
こちらも同様にアセットはすべて登録する前提で利用したいですが、広告対象とするビジネス拠点の数（店舗数）は、ローカルアクションの獲得で最低5店舗、来店数の増加であれば最低10店舗存在している事が推奨されています（理由は分かりません）。
アカウントあたりの店舗数: 「来店」または「店舗での販売」のキャンペーンでは最低 10 店舗が推奨されています。ローカル アクションのキャンペーンでは最低 5 店舗が推奨されています。
実店舗の目標に基づく P-MAX の最適化に関するヒント – Google 広告 ヘルプ
https://support.google.com/google-ads/answer/13775728?hl=ja
よって広告したい店舗数が5店舗未満である場合は P-MAX キャンペーンでは思ったような成果が出せない可能性もあります。
そのような場合はスマートアシストキャンペーン（スマートモード、スマートキャンペーン）を使ってみるという選択肢もあります。
こちらも負けじと、設定項目や確認できるレポートデータの少なさはありますが、こちらもひとつのキャンペーンで、Google 検索、Google マップ、YouTube、Gmail、Google ディスプレイネットワークに広告を表示できます。
規模感など考慮してどちらのキャンペーンを採用すれば良いか検討してみましょう。
まとめ：P-MAX キャンペーンはすべてのギャップを埋めてパフォーマンスを最大化する
仕組みから紐解いて（一部推測も含む）みると、P-MAX キャンペーンはキャンペーンごとに分けて管理した事による見えないギャップを埋め、ギャップを埋めたことによって得られたデータと機械学習の力で広告費用対効果を最大化するものであるといえます。
つまり、P-MAX キャンペーンの力を発揮するにはクリエイティブを用意して、すべてのアセットを使えるようにする事が前提なので、パフォーマンスに満足できなかったとすれば、アセットが不足していて機会損失が生まれている、オーディエンスシグナルが広すぎて機械学習が上手くいっていないといったと事が要因としてあるように思います。
※筆者が支援しているお客様も、アセットに動画を設定したことで広告費用対効果が安定しだした感じを受けます。あくまでも個人の感想ですが。
そして、この仕組みを知れば P-MAX キャンペーンが万能薬ではないということも分かります。それは、クリエイティブが準備できない場合やオーディエンスシグナルのサイズが小さい、BtoBのように学習に足るコンバージョン数が比較的少なかったり、顧客リストがうまく機能しない、といったケースです。このようなケースの場合は従来のキャンペーンを使って管理をする方が恐らくよいです。
P-MAX キャンペーンの仕組みを知ると今までの価値観が変わるかもしれません。例えば、アセットが設定しきれていない中での、アセット変更や目標値の上げ下げによる入札コントロールだけで成果を伸ばすことにも限界が見えてくるなど。
これらを踏まえると、どの状況下なら P-MAX キャンペーンが成果を出しやすいのか、はたまた出しにくいのかというケースも何となくですが分かってきます。仕組みを知れば知るほど、P-MAX キャンペーンはコントロールできない事に価値があるとも分かってきます。ただし、ブランドセーフティといった面でコントロールできないのは論外なので、レポートの透明性や除外といった機能は今後も強化されていくと思います。
これは完全な蛇足ですが、アセットの自動生成により機会損失というギャップを埋めるためという文脈で考えれば、Google 広告×生成AI（Gemini）は P-MAX キャンペーンから提供されるのも理解できますね。
これまで P-MAX キャンペーンで上手く成果が上がらなかったから使わない判断をするのはありですが、本記事を読んでいただいた上で本当にちゃんと使えていたか？の検証はしても良いかも知れませんし、これから P-MAX キャンペーンを使ってみようと思うのだけれども本当に成果が出せるのか心配というかたの参考にもなれば良いなと思ってまとめました。
一度でも P-MAX キャンペーンは使えないヤツだという認定をしてしまうと、たぶんもう使うことは無くなってしまうと思います。なので、せめて誤解を解きたいなという思いでいっぱいです。
諦めたらそこで試合終了ですよ。