GDNから移行する際、最も多くの運用者が最初に戸惑うのが「除外設定（ネガティブターゲティング）の制限」です。

プレースメント除外の概念が異なる

GDNは、ウェブ上の数百万のウェブサイトやアプリに広告を配信するため、「成果の悪い特定のウェブサイト（URL）」や「ゲームアプリ」などを細かく除外（プレースメント除外）していく運用が一般的でした。
しかし、デマンドジェネレーションはそもそも配信面が「YouTube、Discover、Gmail」というGoogleの自社サービスに限定されています。そのため、GDNのように「特定の外部サイトやアプリをリスト化して除外する」という機能自体が不要であり、サポートされていません。

オーディエンス（セグメント）除外の制限

オーディエンスの除外についても注意が必要です。デマンドジェネレーションでも「既存顧客のカスタマーリストを除外する」といった基本的な除外は可能ですが、GDNほど柔軟にあらゆるセグメントを除外できるわけではありません。
AIは設定されたポジティブなシグナルを元に自動的に最適なユーザーへ配信を広げます。そのため、「Aの興味関心はあるが、Bの属性は除外する」といったガチガチの除外設定を行うと、AIの学習機能が阻害され、配信が全く出ない事態に陥ることがあります。

次に引っかかりやすいのが、入札戦略の仕様です。

手動CPCや視認範囲のインプレッション単価（vCPM）が使えない

GDNでは、「クリック単価を限界まで下げてとにかく安くサイトに誘導したい（手動CPC）」や、「ブランド認知を目的に、安く広告を見せたい（vCPM）」といった入札戦略が多用されてきました。
しかし、デマンドジェネレーションではこれらの手動入札やインプレッションベースの入札戦略はサポートされていません。完全に「スマート自動入札（AI主導）」を前提とした構造になっています。

• クリック数の最大化
• コンバージョン数の最大化
• 目標コンバージョン単価（tCPA）
• コンバージョン値の最大化
• 目標広告費用対効果（tROAS）

コンバージョンデータ不足による「学習の停滞」

「コンバージョン数の最大化」や「目標CPA」を機能させるには、アカウント内に十分なコンバージョンデータ（過去30日間で15〜30件以上推奨）が必要です。データがない状態で目標CPAを設定すると、AIが誰に配信していいか分からず、インプレッションが全く出なくなります。

GDNで使っていたバナー画像をそのままデマンドジェネレーションに流用しようとすると、審査落ちやパフォーマンスの低迷を招くことが多々あります。

テキスト主体のバナーは敬遠される

デマンドジェネレーション（特にDiscoverやYouTubeフィード）では、ユーザーのオーガニックなコンテンツに馴染むネイティブなビジュアルが求められます。
テキストが多すぎる画像や、露骨な「広告感」の強い画像は、システムの推奨要件から外れ、最悪の場合は配信ボリュームが著しく制限されます。

動画アセットの重要性

デマンドジェネレーションの最大の強みは「YouTube（特にShorts）」への配信です。動画アセット（特に縦型動画）を設定しないことは、キャンペーンのポテンシャルを半分以上捨てているに等しいと言えます。

デマンドジェネレーションにおける最大の目玉機能が進化した「類似セグメント（Lookalike）」です。

カスタマーリストやコンバージョンユーザーをシード（種）として、類似度を「狭い（2.5%）」「バランス（5%）」「広い（10%）」の3段階から指定可能です。
ここでの引っかかりポイントは、「最初から『広い（10%）』にして予算を溶かしてしまう」または「シードリストの質が低いため、類似の精度も落ちる」という点です。