AI Max検索キャンペーンによる次世代の検索広告パフォーマンスの実現

エグゼクティブサマリー：AI Max – Google検索広告の変革

AI Max検索キャンペーンは、Google広告における重要な進化であり、従来のキーワードベースのアプローチを超えて検索広告を自動化し強化するために高度なAIを統合しています。ユーザーの意図をより深く理解し、キャンペーンを動的に最適化することで、優れたパフォーマンスを提供することを目指しています 。この機能群は、AI主導の探索、マルチモーダル入力、より予測的な意図シグナルといった、進化する検索行動に対応するために設計されています 。  

AI Maxの核心的な約束は、キーワードマッチングを超えて、より広範なクエリ理解とクリエイティブ最適化へと移行することで、「次世代のパフォーマンスを解き放つ」ことです 。初期テストでは、AI Maxを有効にした広告主は、同程度のCPA（顧客獲得単価）またはROAS（広告費用対効果）で、平均してコンバージョン数またはコンバージョン値が14%増加し、特に完全一致やフレーズ一致のキーワードを主に使用していたキャンペーンでは最大27%の向上が見られました 。このデータは、広告主にとって即座に関心を持つべき重要な指標です。  

AI Maxの登場は、広告運用における戦略的な転換を示唆しています。Googleは、広告主がキーワードを細かく管理するモデルから、GoogleのAIがユーザーの意図解釈と広告マッチングにより大きな責任を負うモデルへと急速に移行しています。「キーワードレス技術」の強調 や、「現在のキーワード、クリエイティブアセット、URLから学習する」 という点は、明示的なキーワードリストへの依存度が低下していることを示しています。これは、Googleが自社のAIを、単なるテキスト文字列のマッチングではなく、検索の背後にある意味やウェブサイトのコンテンツを理解できるものとして位置づけていることを物語っています。この動きは、自然言語処理と機械学習の進歩を考慮すれば、自然な流れと言えるでしょう。  

さらに、AI Maxは完全に新しいコンポーネントで構成されているわけではなく、既存および改良されたAI機能をより統合的かつ強力にパッケージ化したものと捉えられます（例：「テキスト広告の自動最適化」は以前の「自動作成アセット（ACA）」の進化形 ）。自動アセット作成 や広範囲なキーワードマッチ のような機能は以前から存在していましたが、AI Maxはこれらをより包括的なスイートとして提供し、連携させることでその効果を高め、かつ「ワンクリック」での有効化 によって導入のハードルを下げています。これは、GoogleがAI製品の使いやすさと影響力を高めるために改良を重ねていることを示唆しています。この「ワンクリック」での有効化は、高度なAI機能の採用を民主化する可能性がある一方で、GoogleのAIへの依存度を高めることにも繋がり得ます。  

AI Maxの全貌：コアアーキテクチャと機能

AI Maxは、リーチの拡大、関連性の強化、そして広告主への自動化と洗練されたコントロールの提供を目的として、相互に連携する複数のAI駆動型機能に基づいて構築されています。

検索語句のマッチング強化：キーワードの先へ

AI Maxは、広範なキーワードマッチと「キーワードレス技術」を活用し、既存のキーワードリストでは見逃されていた可能性のある、パフォーマンスの高いクエリを発見します 。Google AIは、現在のキーワード、クリエイティブアセット、ランディングページ、URLから学習し、より関連性の高い検索コンテキストで広告を掲載します 。例えば、広告主が「ビーチホテル」のみをターゲットにしていたとしても、「週末の海辺の逃避行」のような検索に対しても広告が表示される可能性があります 。この機能は、広告主が考えうる全ての関連検索クエリを手動で管理することの限界に直接的に対応するものです。  

動的アセット最適化：AIによるクリエイティブ作成

AI Maxは、ランディングページ、既存の広告コピー、キーワードに基づいて、新しいテキストアセット（広告見出しや説明文）を動的に生成します 。この機能は、「自動作成アセット（ACA）」の進化形であり 、説得力のある行動喚起や独自のセールスポイントを生成する能力が向上しているとされています 。検索がよりニュアンス豊かになるにつれて 、関連性の高い広告コピーを大規模に手動で作成することは大きな課題となりますが、AI Maxはこの問題の解決を目指しています。  

インテリジェントな最終URLの拡張：的確なランディング

AI Maxは、ユーザーの特定の検索意図に基づいて、広告主のウェブサイト上で最も関連性の高いページにユーザーを誘導します。これは、広告が元々別のページにリンクしていた場合でも同様です 。例えば、「キッズクラブのあるファミリーリゾート」を検索しているユーザーは、ホテルの子供向けアメニティページに直接誘導される可能性があります 。この機能はテキスト広告の自動最適化と連携して機能し 、広告クリックからランディングページへのユーザー体験を可能な限りシームレスで関連性の高いものにし、コンバージョン率の向上に貢献します。  

詳細なターゲティングコントロール：AIの範囲を調整

AI Maxは自動化を進める一方で、広告主がAIの適用範囲を調整するためのコントロールも提供します。

• インタレストベースの地域ターゲティング（Locations of Interest）： ユーザーの物理的な現在地だけでなく、ユーザーが検索している地域に関する意図に基づいて地域ターゲティングを行うことができます。これは広告グループレベルで設定可能で 、例えば旅行者をターゲットとするホテルなどのビジネスにとって特に有用です 。  
• ブランドコントロール： 広告主は、自社の広告を関連付けたいブランド（ブランドの関連付け）や、広告の表示を避けたい特定のブランド（ブランドの除外）を、キャンペーンレベルと広告グループレベルの両方で指定できます 。これにより、ブランドセーフティやブランドイメージの一貫性に関する懸念に対応できます。なお、ブランドの関連付けは以前、キャンペーンレベルの広範な一致に関連付けられていました 。  

これらのコントロール機能は、増大する自動化とのバランスを取り、広告主が戦略的な監督を維持しつつAIを誘導することを可能にします。

高度なレポートとインサイト：AIの影響を把握

改善されたレポートツールには、アセット別（広告見出しと最終URL）の検索語句、インプレッション数だけでなく費用やコンバージョンに基づいたアセットのパフォーマンスレポート、ランディングページの最適化とトラッキングを向上させる新しいURLパラメータなどが含まれます 。検索語句レポートには広告見出しとURLが表示されるようになり、顧客の広告体験をより明確に把握できるようになります 。パフォーマンスの低いAI生成アセットを削除する機能も提供され、柔軟性が向上します 。さらに、レポートには「AI Max」のマッチタイプ、「ソース」列（マッチングが広範な一致の拡張によるものか、キーワードレスマッチングによるものかを示す）、そしてValueTrackパラメータ{synthetic_keyword}といった新しいディメンションが追加され、AI Maxのパフォーマンスに関するより深い洞察が得られます 。  

AIがより多くの決定を下す一方で、これらの強化されたレポート機能やコントロール（ブランド除外、アセット削除など）は、広告主がAIの意思決定プロセスを完全に把握できない、いわゆる「ブラックボックス」問題に対する懸念を軽減しようとするGoogleの試みと見ることができます。「より深い可視性」、「URLレベルのコントロール」、そして「生成されたアセットを削除できる」 といった言及は、GoogleがAIに過度なコントロールを委ねることに対する広告主の不安を認識していることを示唆しています。新しいレポートディメンション は、透明性へのニーズに対する直接的な応答です。  

また、AI Maxの各機能は相互に連携するように設計されています。例えば、最終URLの拡張機能はテキスト広告の自動最適化が有効になっている必要があり 、効果的な検索語句のマッチングは、AIが学習する元となる最適化されたランディングページとアセットから恩恵を受けます。このことは、AI Maxのドキュメント で「最終URLの拡張を使用するには、テキスト広告の自動最適化が選択されている必要があります」と明記されていることからも明らかです。これは設計上の依存関係を示しています。検索語句のマッチングにおけるAIの学習プロセスは、「現在のキーワード、クリエイティブアセット、URL」 に依存しており、これらの入力の質がAIの有効性に直接影響し、うまく管理されれば好循環を生み出すことを意味します。このため、広告主は、単にキーワードリストに焦点を当てるのではなく、キャンペーンアセットとウェブサイトコンテンツをより包括的に捉える必要があります。これらはGoogleのAIにとって直接的な入力であり学習教材となるからです。  

表1：AI Max 機能詳細

機能	詳細説明	広告主への主なメリット	コントロールレベル（キャンペーン/広告グループ、オプトアウトオプション）
検索語句のマッチング強化	広範なキーワードマッチとキーワードレス技術を活用し、既存のキーワードでは捉えきれない関連性の高い検索クエリを発見。AIが現在のキーワード、アセット、URLから学習 。	リーチ拡大、新規顧客発見	キャンペーンレベルで有効化、広告グループレベルで検索語句のマッチングを制御可能 。オプトアウト可能 。
動的アセット最適化/テキスト広告の自動最適化	ランディングページ、既存広告、キーワードに基づき、新しいテキスト広告の見出しや説明文をAIが自動生成。行動喚起や独自セールスポイントの生成能力向上 。旧称：自動作成アセット（ACA）。	広告関連性の向上、クリエイティブ作成の効率化	キャンペーンレベルの設定 。テキスト広告の自動最適化はデフォルトで有効 。オプトアウト可能 。
インテリジェントな最終URLの拡張	ユーザーの検索意図に基づき、ウェブサイトの最も関連性の高いページに誘導。テキスト広告の自動最適化と連携 。	コンバージョン率向上、ユーザーエクスペリエンス向上	キャンペーンレベルの設定。テキスト広告の自動最適化が有効である必要あり 。デフォルトで有効。URL除外設定可能 。オプトアウト可能 。
インタレストベースの地域ターゲティング	ユーザーの地理的な関心（検索している地域など）に基づいて特定の顧客にリーチ。広告グループレベルで設定 。	より的確な地域ターゲティング、特に旅行関連ビジネスに有効	広告グループレベル 。AI Max内でのみ利用可能 。
ブランドコントロール	広告を関連付けたいブランド、または表示を避けたい特定のブランドを指定。キャンペーンおよび広告グループレベルで設定 。	ブランドセーフティの確保、ブランドイメージの一貫性維持	キャンペーンおよび広告グループレベル 。
高度なレポート機能	検索語句レポートに見出しとURL表示、費用やコンバージョンに基づくアセットパフォーマンスレポート、新しいURLパラメータなど 。不要な自動生成アセットの削除も可能 。	より深いインサイト獲得、キャンペーン最適化の促進	レポート機能は強化され、生成されたアセットの削除や誘導先URLの指定が可能 。

この表は、AI Maxの主要コンポーネントの概要を構造的に示し、各要素の機能と利点を容易に理解できるようにするものです。

AI Maxの利点：広告主への具体的なメリット

AI Maxの導入は、キャンペーンのパフォーマンス、リーチ、運用効率において、測定可能で大きな改善をもたらす可能性があり、これは初期導入者のデータによって裏付けられています。

キャンペーンリーチの拡大と新規顧客セグメントの発見： 手動のキーワードターゲティングでは見逃される可能性のある、未開拓で関連性の高い検索クエリや顧客ニーズにアクセスできます 。例えば、ホテル経営者は「週末の海辺の逃避行」といった検索をしている層にリーチでき 、医療機関は「小児科医 近所」というキーワードから「赤ちゃんの睡眠コンサルタント」といった検索をしている層にリーチできる可能性があります 。  

定量化可能なパフォーマンス向上：

• 同程度のCPA/ROASで、平均14%多くのコンバージョンまたはコンバージョン価値の増加が見られます 。これは複数のGoogle公式情報源および二次情報で一貫して主張されている数値です。  
• 以前は主に完全一致やフレーズ一致のキーワードに依存していたキャンペーンでは、最大27%の向上が報告されています 。これは、従来の制約の大きかった手法を用いていた広告主にとっての可能性を示しています。  
• ロレアルのケーススタディ：コンバージョン率2倍、コスト31%削減 。  
• MyConnectのケーススタディ：リード数16%増、コスト13%削減、新規検索語句からのコンバージョン30%増 。  

広告関連性とユーザーエクスペリエンスの強化： 動的に生成されるテキストアセットと的確な最終URL拡張により、個々のユーザーの検索意図により密接に合致した広告とランディングページが提供されます 。これにより、クリックスルー率とクリック後の体験が向上します。  

キャンペーン管理の合理化と運用効率の向上： テキスト広告作成とURL最適化の自動化により、手作業が削減され、広告主は戦略的な業務に集中できるようになります 。「ワンクリック」での有効化は導入を簡素化します 。  

継続的な最適化のためのより深いインサイト： 強化されたレポート機能により、検索語句とアセットのパフォーマンスに関するより詳細なデータが得られ、より情報に基づいた戦略的意思決定が可能になります 。  

AI Max、特にそのキーワードレスおよび広範な一致機能は、Googleにとって、個々の検索ボリュームは小さいものの集合的には巨大な「ロングテール」の検索クエリを収益化するための強力なツールとなります。「未開拓でパフォーマンスの高いクエリ」 や「既存のキーワードリストでは見逃される可能性のある、パフォーマンスの高いクエリを発見する」 といった強調は、最も明白で検索ボリュームの大きいキーワードを超えた検索需要の獲得を直接的に示しています。これは、新規顧客を発見することで広告主に利益をもたらし、広告在庫と収益機会を増やすことでGoogleにも利益をもたらします。  

ただし、14～27%という目覚ましいパフォーマンス向上率は平均値であり、実際のパフォーマンスは、AIに提供される入力（ウェブサイトのコンテンツ、既存のアセット、コンバージョン目標の明確さなど）の質によって変動する可能性が高いと考えられます。AI Maxは「既存のキャンペーン（キーワード、アセット、ランディングページ）から学習する」 ため、これらの入力が不十分であったり、古かったり、不明確であったりする場合、AIが効果的に最適化する能力は妨げられます。これは、宣伝されているメリットを達成するための暗黙の依存関係です。実際に、医療機関向けの情報では「コンバージョンにつながるランディングページの構築」の必要性が言及されています 。したがって、広告主の役割は、キーワードのマイクロマネジメントから、データ品質、戦略目標、AIの監視といったマクロマネジメントへと移行し、質の高いウェブサイトコンテンツと明確なアセットライブラリへの投資がこれまで以上に重要になります。  

戦略的ポジショニング：Google広告エコシステムにおけるAI Max

AI Max for Searchは単独の製品ではなく、より広範なエコシステムの一部です。従来の検索キャンペーンやPerformance Max（PMax）との関係を理解することは、効果的な導入にとって不可欠です。

AI Max vs. 従来の検索キャンペーン：進化的な飛躍

従来の検索キャンペーンとAI Maxを比較すると、いくつかの重要な違いが浮き彫りになります。

• コントロール vs. 自動化： 従来の検索キャンペーンは、キーワード、入札、広告コピーに対する詳細な手動コントロールを提供します 。AI Maxはこれらの領域に大幅なAI駆動の自動化を導入しますが、いくつかの新しいコントロール機能も保持しています 。  
• ターゲティングメカニズム： 従来の検索は広告主が定義したキーワードに依存します 。AI Maxは、AIによる意図の解釈、広範な一致、ウェブサイトのコンテンツやアセットに基づくキーワードレスマッチングによってこれを拡張します 。  
• 広告の関連性： 従来の検索広告の関連性は、キーワードグループに対する手動の広告コピーライティングに依存します。AI Maxは個々のクエリに合わせて広告アセットを動的にカスタマイズします 。  
• リーチ： AI Maxは新しいクエリを発見することで、より広範なリーチを目指します 。  

AI Maxは、検索キャンペーンの基盤の上に構築されつつも、AIを活用して従来の限界を克服する進化形として位置づけられています。

AI Max vs. Performance Max (PMax)：明確な区別と相互作用

AI Max for SearchとPMaxは、どちらもAIを活用したキャンペーンタイプですが、その目的と範囲には違いがあります。

• チャネルフォーカス： AI Maxは特に検索キャンペーン向けです 。一方、PMaxは検索、ディスプレイ、YouTube、Gmail、Discover、ショッピングなど、複数のチャネルをカバーするソリューションです 。  
• 主な目標： どちらもコンバージョンの最大化を目指しますが、AI Maxは検索コンポーネントを洗練させるのに対し、PMaxはより広範なクロスチャネルリーチとオーディエンス発見を提供します 。  
• 相互作用： ユーザーのクエリが標準的な検索キャンペーンの完全一致キーワードと同一である場合、検索キャンペーンがPMaxよりも優先されます 。AI Max for SearchとPMaxの間の相互作用も同様で、クエリが両方のキャンペーンタイプで対象となる場合、広告ランクが最も高いキャンペーンが配信されます 。AI Max for Searchは、既存の検索キャンペーンやPMaxを補完することができます。  
• アセット生成： AI Max for Searchは、「DSAやPerformance Maxの最終URL拡張と比較して、より包括的なアセット生成技術を備えている」と説明されています 。  

広告主は、AI Max for Searchが、複数チャネルでのプレゼンスが必要な場合にPMaxの代替となるものではなく、検索特化型の取り組みを大幅にアップグレードするものであることを理解することが重要です。

既存のキャンペーン戦略へのAI Maxの統合

AI Maxを既存の戦略に組み込む際には、特にフレーズ一致や完全一致に大きく依存している検索キャンペーンでAI Maxを有効にし、インクリメンタルなコンバージョンを解放することを検討すべきです 。AI Maxの拡大されたリーチがPMaxキャンペーンとどのように重複または補完し合うかを評価する必要があります。「ワンクリック」での有効化は、統合への容易な道筋を示唆しています 。  

Googleは、AI Max for SearchとPMaxという形で、異なるレイヤーまたは範囲のAI自動化を提供していると見ることができます。広告主は、目標（検索特化型かマルチチャネルか）に基づいてAI介入のレベルを選択できます。Googleは単一のAIソリューションではなく、ポートフォリオを提供しています。AI Maxは中核となる検索製品を改良し、PMaxはより広範で自動化されたクロスチャネル戦略を提供します。この階層的なアプローチにより、Googleはさまざまな広告主のニーズに応え、広告製品全体でAIの採用を徐々に増やすことができます。優先順位付けのルール は、これらのレイヤーが共存できるように設計されたシステムを示しています。  

一方で、Googleが優先順位付けロジックを提供しているとはいえ、広告主は、特に予算配分やアトリビューションに関して、AI Maxを活用した検索キャンペーンとPMaxの間の潜在的な重複や相乗効果を理解し管理する上で課題に直面する可能性があります。「広告ランクが最も高いキャンペーンが優先される」 という記述は単純明快ですが、実際には、特にAI駆動のターゲティングにおいて、あるクエリに対してなぜ一方のキャンペーンが他方よりも優先されたのかを診断することは複雑になる可能性があります。これにより、広告主は成功をどこに帰属させるべきか、あるいはこれらの強力なキャンペーンタイプ間で予算を最適に配分する方法について確信が持てなくなる可能性があります。このため、複数のAI駆動型キャンペーンタイプを管理する広告主にとっては、高度な分析とGoogleのオークションダイナミクスに関する深い理解がこれまで以上に重要になります。  

表2：比較分析：AI Max vs. 従来の検索 vs. Performance Max

側面	AI Max for Search	従来の検索キャンペーン	Performance Max (PMax)
主な目標	検索キャンペーンのパフォーマンス最大化、リーチ拡大、関連性向上	特定のキーワードに対する広告表示、高い意図を持つトラフィックの獲得	全チャネルでのコンバージョン最大化、幅広いオーディエンスへのリーチ
ターゲティングメカニズム	AIによる意図解釈、広範な一致、キーワードレス技術、アセットベースのターゲティング	広告主が選択したキーワード	AIによる自動ターゲティング、オーディエンスシグナル
自動化レベル	高度（検索語句のマッチング、アセット生成、URL拡張）	低～中（入札戦略など一部自動化可能）	非常に高度（入札、ターゲティング、クリエイティブ、プレースメントの大部分を自動化）
広告掲載場所/チャネル	Google検索	Google検索および検索パートナー	Googleの全チャネル（検索、ディスプレイ、YouTube、Gmail、Discover、マップ、ショッピング）
広告主のコントロール	一部の新しいコントロール（地域、ブランド）を提供しつつ、自動化が主体	高度（キーワード、入札、広告コピー、プレースメントを詳細に管理）	限定的（アセット提供、目標設定が主。プレースメントやキーワードの直接制御は困難）
主要なクリエイティブ入力	テキストアセット、ランディングページ、既存広告、キーワード（AIが学習・生成）	広告主が作成するテキスト広告	テキスト、画像、動画アセット、オーディエンスシグナル、商品フィード（該当する場合）
データ透明性	強化されたレポート（検索語句、アセットパフォーマンスなど）	詳細なキーワードレベルのパフォーマンスデータ	限定的（チャネル別パフォーマンスの内訳が不透明な場合がある）
最適なユースケース	既存の検索キャンペーンのパフォーマンス向上、新規顧客開拓、特にフレーズ/完全一致依存のキャンペーンの改善	特定の検索意図を持つユーザーへの直接的なアプローチ、リード獲得、ニッチ市場への訴求	複数チャネルでのブランド認知度向上、広範なオーディエンスへのリーチ、eコマースの販売促進、リード獲得
他のタイプとの相互作用	従来の検索やPMaxと共存可能。クエリが重複する場合、広告ランクの高い方が優先 。	PMaxと共存。完全一致キーワードはPMaxより優先される場合あり 。AI Maxの基盤。	従来の検索やAI Max for Searchと共存。クエリが重複する場合、広告ランクの高い方が優先。検索キャンペーンのキーワードを尊重 。

この表は、これら3つの主要なGoogle広告キャンペーンタイプの役割、長所、短所を明確に示し、広告主がいつ、どれを使用するかについて情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

導入ガイド：AI Maxの有効化と最適化

AI Maxは段階的に展開されており、広告主はGoogle広告UIの簡単なプロセスを通じて有効化でき、その潜在能力を最大限に引き出すための特定のベストプラクティスがあります。

ロールアウトのタイムラインと広告主の適格性

AI Maxのベータ版ロールアウトは全世界のすべての広告主を対象に開始されました 。Google広告UIにおけるオープンベータは2025年5月27日に開始されます 。すべての広告主への完全な提供は2025年第3四半期初頭までに予定されています 。詳細については、Google広告の担当者に問い合わせることが推奨されています 。  

Google広告UIでのAI Max有効化ステップバイステップガイド

AI Maxは、新しい検索キャンペーンの作成時に設定するか、既存の検索キャンペーンに対して有効化することができます 。  

• 新規キャンペーンの場合： キャンペーン作成プロセスの「AI Max」ページでオプトインし、希望する機能（検索語句のマッチング、アセット最適化 – テキスト広告の自動最適化、最終URLの拡張）を選択します 。  
• 既存キャンペーンの場合： キャンペーン設定に移動し、対象の検索キャンペーンを選択、「AI Max」セクションでオプトインし、機能を選択します 。検索語句のマッチングを広告グループレベルで有効にする具体的な手順や、アセット最適化機能（テキスト広告の自動最適化、最終URLの拡張、URLの除外/追加、ブランドの除外/追加）に関する詳細な設定方法は、Google広告ヘルプに記載されています 。  

初期設定と継続的な最適化のためのベストプラクティス

AI Maxの可能性を最大限に引き出すためには、以下のベストプラクティスが推奨されます。

• Googleは、AI Maxの全メリットを享受するために、検索語句のマッチングとアセット最適化の両方をオンにすることを推奨しています 。  
• 質の高い入力を確保する：適切に構造化されたウェブサイト、明確なランディングページ、多様なクリエイティブアセットを用意します（AIはこれらから学習するため ）。  
• ホテル業界向け：完全一致から意図主導のターゲティングへ移行し、クリエイティブの自動化を活用し、地域およびブランドコントロールを慎重に使用します 。  
• 医療機関向け：視覚検索や音声検索向けにコンテンツを最適化し、コンテンツクラスターを作成し、コンバージョンにつながるランディングページを構築し、アセットの正確性のためにAIと手動監視を組み合わせます 。  
• 強化されたレポートを定期的に監視し、パフォーマンスを理解し、調整を行います 。  
• 関連性のないページへのトラフィックを防ぐためにURL除外を使用します 。  
• ブランドコントロールを使用して関連付けを管理します 。  
• レスポンシブ検索広告（RSA）アセットの固定が重要な場合は、テキスト広告の自動最適化と最終URLの拡張の両方が有効になっていると固定が尊重されないため、最終URLの拡張の使用を避けるべきです 。  

AI Maxの成功は、広告主の既存のデジタルアセット（ウェブサイト、広告コピー、商品フィードなど）の質に大きく依存するという「Garbage In, Garbage Out（質の悪い入力からは質の悪い出力しか得られない）」の原則が、ここではさらに増幅されます。AIは「既存のキャンペーン（キーワード、アセット、ランディングページ）から学習する」 ため、ランディングページが関連性の低いものであったり、広告コピーが弱かったりすると、AIが効果的な新しいアセットを生成したり、関連性の高いクエリにマッチングしたりする能力が損なわれます。医療機関向けの情報では、具体的に「クリーンで読み込みの速いランディングページ」や「明確な行動喚起」への投資が推奨されています 。  

また、AI Maxの有効化は簡単なトグル操作かもしれませんが 、その最適化や、PMaxとの相互作用、あるいは最終URLの拡張がRSAの固定をどのように上書きするかといった微妙な点を理解するには、より深い戦略的理解が必要です。有効化の容易さ は、一部の広告主が各サブ機能の意味合いを十分に理解しないまま「設定して放置」してしまう可能性があります（例えば、RSAの固定に関するFAQ ）。詳細な設定オプション は、主要なトグル操作の後にも多くの調整箇所があることを示しています。このため、単にAI Maxを有効にする広告主と、その入力と出力を戦略的に管理して優れた結果を達成する広告主との間で、格差が広がるリスクがあります。教育と戦略的専門知識は引き続き最重要となります。  

開発者向け：APIへの影響と技術的考慮事項

AI Maxの展開は、Google広告API経由でキャンペーンを管理している広告主にとって大きな影響があり、完全なサポートが利用可能になるまで移行期間が存在します。

• オープンベータUIの開始： 2025年5月27日 。  
• 完全なAPIサポート： Google広告API v21で2025年8月に予定 。  
• 移行期間（v21以前）：
  • UIでの機能グループ化： UIでAI Maxを有効にすると、従来の機能（テキスト広告の自動最適化/ACA、キャンペーンレベルの広範な一致、ブランドの関連付け/除外）が新しいAI Max設定の下にグループ化されます 。  
  • 潜在的なAPI競合： UIでAI Maxを有効にした後無効にした場合、これらのグループ化された機能をいずれのAPIバージョンを使用して管理しようとしても、エラーが発生する可能性があります。UIでAI Maxを無効にしても、これらの特定の機能について、基盤となる設定構成が古いAPIバージョンと互換性のあるAI Max以前の状態に完全には戻らないためです 。  
  • 特定のAPI挙動（v21以前）：
    • API経由でのキャンペーンレベルの広範な一致の切り替え：許可されますが、主要な制御メカニズムはAI Max設定に移行します 。  
    • API経由でのテキスト広告の自動最適化の無効化：UIで最終URLの拡張が有効になっている場合、エラーが発生します 。  
  • UI警告： Google広告UIは、ベータ期間中のAPIワークフローへの潜在的な影響について、これらの従来の機能を使用しているキャンペーンでAI Maxを有効または無効にする際に警告メッセージを表示します 。  
  • 推奨事項： ACAまたはブランドリストの管理にAPIワークフローを多用しているチームは、v21で完全なAPIサポートが提供されるまで、これらのキャンペーンについてUIでAI Maxを有効にしてから無効にすることに慎重であるべきです 。  
• 変更なし（v21以前、AI Maxが切り替えられていない場合）： UIで特定のキャンペーンに対してAI Maxが有効化されてから無効化されていない限り、現在のAPIバージョン（例：v19）を使用して、ACA、キャンペーンレベルの広範な一致、ブランド除外を含む既存の検索キャンペーンを引き続き管理できます 。  
• 終了するパイロットプログラム： 広告グループレベルのブランドの関連付けおよびインタレストベースの地域ターゲティング（LOI）のパイロットプログラム（AI Max検索キャンペーン外）は終了し、これらの機能は今後AI Max検索キャンペーン内でのみ利用可能になります 。  
• 将来（v21以降）：
  • 新しい統合コントロールを含む、すべてのAI Max機能を完全に管理するための専用フィールドとサービスが導入されます 。  
  • v21のリリースと採用後、古いAPIバージョンは廃止され、ACA、キャンペーンレベルの広範な一致、スタンドアロンのブランド除外/関連付けの従来のフィールドはAPIから完全に非推奨となり削除されます 。  
• エディタサポート： 現在は完全には統合されておらず、2025年後半にサポートが予定されています 。  

GoogleはUIのローンチを優先して広範な採用を目指し、APIサポートはそれに追随する形で段階的に展開しています。これは一般的なパターンですが、APIを多用するユーザーにとっては潜在的に問題のある暫定期間を生み出します。5月27日のUIローンチ と8月のAPI v21 というスケジュールは、この段階的なアプローチを明確に示しています。詳細な警告と推奨事項 は、APIユーザーに対する一時的な混乱をGoogleが認識していることを示しています。  

また、従来の機能（ACA、ブランド設定など）がAI Maxの下にグループ化されること は、短期的には複雑さを増すものの、長期的にはAPI内でのAI駆動型設定のより統一的で合理化された管理への動きを示唆しています。「UIでの機能グループ化」 や、v21での「すべてのAI Max検索キャンペーン機能を完全に管理するための専用フィールドとサービス」の計画 は、これらのAI機能に対するより整理されたAPIエンドポイントの将来像を示しています。これにより、移行が完了すれば、最終的にはAPIの相互作用が簡素化されるでしょう。APIユーザーおよびサードパーティツールプロバイダーは、これらの変更に積極的に計画を立て、統合を適応させ、混乱を避けてv21がリリースされたら新しい機能を活用できるようにチームやクライアントを教育する必要があります。従来のフィールドの非推奨化 は、コードの更新を必要とします。  

表3：Google広告APIとAI Max：移行と主な変更点

API機能/側面	オープンベータ期間中のステータス（v21以前）	完全なAPIサポート後のステータス（v21以降）	APIユーザーへの主な推奨事項
テキスト広告の自動最適化（ACA）の管理	UIでAI Maxを有効化→無効化するとAPIでエラーの可能性。UIで最終URL拡張が有効な場合、APIでの無効化はエラー 。	v21で専用フィールドとサービスにより完全管理。従来のフィールドは非推奨・削除 。	API依存度が高い場合、UIでのAI Max有効化→無効化に注意。チーム内で調整 。
ブランドの関連付け/除外の管理	UIでAI Maxを有効化→無効化するとAPIでエラーの可能性。従来のブランド関連付けはキャンペーンレベルの広範な一致に紐づいていたが、AI Maxに統合 。	v21で専用フィールドとサービスにより完全管理。従来のスタンドアロンフィールドは非推奨・削除 。	API依存度が高い場合、UIでのAI Max有効化→無効化に注意。チーム内で調整 。
キャンペーンレベルの広範な一致の管理	API経由での切り替えは許可されるが、主要な制御はAI Max設定に移行 。	v21で専用フィールドとサービスにより完全管理。従来のフィールドは非推奨・削除 。	AI Max設定が優先されることを理解する。
新しいAI Maxコントロール（インタレストベースの地域ターゲティングなど）	広告グループレベルのLOIパイロットは終了し、AI Max内でのみ利用可能に 。APIでの直接管理はv21待ち。	v21で専用フィールドとサービスにより完全管理 。	v21のリリースを待ってAPI経由での管理を計画する。
API全般	AI Maxの有効化/無効化は、ACAやブランド設定を管理するAPIリクエストでエラーを引き起こす可能性あり 。	v21でAI Maxの全機能をAPI経由で管理可能に 。	移行期間中はUIでの操作とAPIの連携に注意。v21への対応準備を進める。

この表は、技術的なオーディエンス（開発者、APIユーザー）にとって重要であり、AI Max展開中のAPI変更をナビゲートするための明確なガイドを提供します。

AI Maxの実践：実際の成功事例と業界別応用

多様なビジネスにおける初期の結果は、AI Maxが様々なセクターで大幅なパフォーマンス向上を実現し、新たな成長機会を切り開く可能性を示しています。

ケーススタディ：ロレアル（グローバルビューティーブランド）

世界的な美容ブランドであるロレアルは、未開拓の検索クエリにアクセスするためにAI Maxを導入しました。その結果、コンバージョン率が2倍になり、コストは31%削減されました 。ロレアル・チリのCMOであるニコラス・モヤ氏は、「AI Maxは、検索におけるAIの利用を開拓することを可能にしただけでなく、我々を新しい市場へと押し進めてくれた」と述べています 。  

ケーススタディ：MyConnect（オーストラリアの公共料金接続サービス）

オーストラリアのMyConnect社は、AI Maxを使用してリード数を16%増加させながら、コストを13%削減しました。特に、新しい検索語句からのコンバージョンが30%増加するという顕著な成果を上げています 。マーケティング責任者のベック・オクスナム氏は、「純粋な新規検索を解き放つことで、質の高いインクリメンタルなリードを獲得できた」とコメントしています 。  

特定セクターへの影響

• ホテル業界： AI Maxは、「ビーチホテル」のような一般的なキーワードを超えて、「週末の海辺の逃避行」 といった特定の、ニュアンスのあるニーズを持つ旅行者にリーチするのに役立ちます。動的なアセット生成は、「プライベートホットタブ付きの隠れ家的マウンテンエスケープ – カップルに最適」 のように、特定のゲストの関心に合わせて広告を調整できます。インタレストベースの地域ターゲティングは、複数の施設を持つホテルグループにとって鍵となります 。  
• 医療機関： 「近くの医者」といった単純な検索だけでなく、「夜になると肌がかゆくなる原因は何？」 のようなニュアンスのある質問をする患者にリーチできます。AIは、「お近くの即日対応可能な救急外来」 のようなコンプライアンスに準拠した広告コピーを生成できます。最終URLの拡張は、「湿疹治療」 を検索したユーザーを皮膚科のページに直接誘導します。インタレストベースの地域ターゲティングは、特定の都市の専門医について検索している患者を獲得するのに役立ちます 。  

ロレアル（グローバルブランド、eコマース/ブランド認知）とMyConnect（リードジェネレーション、サービスベース）の成功は、AI Maxが異なるビジネス目標や業界にわたって適用可能であることを示唆しています。ロレアルの「新しい市場」と「コンバージョン率」への焦点 は、リーチと効率性の両方を示しています。MyConnectの「より多くのリード」と「純粋な新規検索」への強調 は、顧客獲得におけるその価値を浮き彫りにしています。このような多様な好結果は、広範な可能性を示しています。  

また、AI Maxの利点として繰り返しテーマとなっているのは（MyConnect 、ロレアル 、一般的な主張 ）、これまでリーチできなかった検索クエリを通じて顧客を見つけ出し、コンバージョンに繋げる能力です。これは強力な成長の原動力となります。両ケーススタディは、新しい検索需要へのアクセスを明確に言及しています。これは単に既存のトラフィックを最適化するだけでなく、関連性の高い、以前は見逃されていたクエリでファネルのトップを拡大することです。これは、明白なキーワードを使い果たした成熟した広告主にとっての核心的な課題に直接対応するものです。このため、AI Maxは、ニッチ市場のビジネスや、関連するすべてのロングテールキーワードを手動で特定することが非現実的な新しい顧客セグメントへの拡大を目指すビジネスにとって特に有益である可能性があります。  

課題と限界への対応

AI Maxは強力なツールですが、広告主が管理する準備をしなければならない新たな考慮事項や潜在的な課題ももたらします。特に、コントロール、正確性、学習曲線に関するものが挙げられます。

• 学習曲線： 手動のキーワード管理からAI駆動の戦略への移行は、マーケティングチームにとって馴染みがなく、トレーニングや専門家への相談が必要になる可能性があります 。  
• 自動化におけるアセットの正確性とブランドセーフティ：
  • 自動生成された広告コピーは、医学的な正確性、規制基準 、またはブランドの声と常に完全に一致するとは限りません。定期的なレビューと微調整が必要です。  
  • ブランドコントロールは存在しますが 、AI生成コンテンツが一貫してブランド価値を反映するようにするには、継続的な警戒が必要です。  
  • FAQでは、アセットは「完全に自動化」されており、手動でカスタマイズすることはできないと記されており 、AIへの依存を強調しています。  
• 自動化と戦略的コントロールのバランス：
  • 自動化への過度な依存は、ブランディングの機会損失やコンテンツの不整合につながる可能性があります 。  
  • 広告主は、従来の方法と比較して、特定の広告掲載場所や広告をトリガーする正確な検索語句に対する直接的なコントロールが少なくなります 。  
  • AI生成アセットをカスタマイズできないこと は、コントロールに関する明確な制限です。  
• 「ノイズの多い」データや関連性の低いマッチングの可能性： AIは関連性を目指しますが、広範な一致やキーワードレス技術によるリーチ拡大は、慎重に監視し、除外設定や除外キーワードで誘導しない場合、関連性の低いクエリに対して広告が表示されることにつながる可能性があります（除外キーワードが尊重されることはFAQで確認済み ）。  
• 透明性に関する懸念（「ブラックボックス」は依然として存在）： レポート機能は改善されていますが、キーワードレスマッチングやアセット生成に関するAIの意思決定の内部動作は完全には透明ではない可能性があります（AIシステムに関する一般的な懸念。PMaxの不透明さに対する不満を示唆するコメント「PMaxのようにテストするのは大変そうだ、あれはまだダメだ」 も参考になります）。  
• API移行の問題： セクション6で詳述したように、完全なAPI v21サポート以前の暫定期間は、APIユーザーにとってエラーや混乱を引き起こす可能性があります 。  

高度な自動化にもかかわらず、人間の監視、戦略的入力（質の高いランディングページ、明確なブランドガイドラインなど）、レビューは、成功と、不正確またはブランドにそぐわないメッセージングといったリスクを軽減するために引き続き不可欠です。アセットの正確性に関する課題 や、「定期的なレビューと微調整」の必要性 は、この点を直接的に示しています。AIがあっても、広告主の戦略的方向性（URL除外 、ブランドコントロール など）は不可欠です。このシステムはAI支援型であり、戦略的な意味で完全に自律的ではありません。  

AI Maxはより高いパフォーマンスと自動化を提供しますが、これは多くの場合、広告主が従来の検索で慣れ親しんできた詳細なコントロールの一部を犠牲にすることで実現されます。新しいコントロール（インタレストベースの地域ターゲティング、ブランドコントロール）は、Googleが新たなバランスを見つけようとする試みです。AI生成アセットをカスタマイズできないこと は、潜在的なAI駆動の関連性のためにコントロールを譲歩する直接的な例です。「キーワードレス技術」 のまさにその性質が、特定のクエリマッチングに対する直接的なコントロールが少なくなることを意味します。これはAI駆動型広告における根本的な緊張関係です。広告主の役割は、詳細な実行よりも、目標設定、高品質な入力の提供、ガードレールの定義（除外、ブランドセーフティ）、AI駆動の結果の解釈に焦点を当てる「AIの羊飼い」または「AIストラテジスト」へと進化する可能性があります。  

結論：AI Maxによる検索の未来と戦略的推奨事項

AI Max for Searchキャンペーンは、検索広告のよりインテリジェントで自動化された、意図主導の未来に向けた重要な一歩です。その能力を戦略的に受け入れ、そのニュアンスを理解する広告主が、成功に最も近い位置に立つことになるでしょう。

AI Maxの変革的可能性の要約： Googleの最先端AIを活用することで、リーチを拡大し、関連性を高め、パフォーマンスを向上させる能力を改めて強調します。

広告主への実践的な推奨事項：

• 変化を受け入れる： 特にリーチ拡大の恩恵を受けられるキャンペーンや、制約の多いマッチタイプに過度に依存しているキャンペーンで、AI Maxのテストを開始します。
• 質の高い入力への投資： 高品質で関連性の高いウェブサイトコンテンツ、適切に構造化されたランディングページ、多様なクリエイティブアセットのライブラリを優先します。AIはこれらから学習します。
• 新しいコントロールを習得する： インタレストベースの地域ターゲティング、ブランドコントロール、URLの除外/追加、除外キーワードを理解し活用して、AIを効果的に誘導します。
• パフォーマンスを熱心に監視する： 強化されたレポートを活用して、何が機能しているかを理解し、改善領域を特定し、AI生成アセットとマッチングの影響を追跡します。
• AIリテラシーを育成する： 従来のキーワード管理を超えて、戦略的なAI監視へと移行するために、AI駆動型キャンペーンがどのように機能するかをチームが理解できるようにトレーニングします。
• APIユーザー： v21に備え、移行期間中は社内で調整し、ワークフローの適応を計画します。
• 常に情報を得る： AI Maxが進化するにつれて、Googleのアップデートやベストプラクティス（例：Google Marketing Live ）を常に把握します。  

検索広告におけるAIの将来展望：

• ニュアンスのある意図、コンテキスト、マルチモーダル検索入力を理解するAIの能力は継続的に向上すると予想されます。
• 広告作成と最適化のための生成AIのさらなる統合が進むでしょう。
• Googleのエコシステム全体で、より洗練されたAI駆動の入札と予算編成が行われる可能性があります。
• 広告における透明性、コントロール、AIの倫理的影響に関する継続的な対話が行われるでしょう。

AI Max for Searchは、おそらく終着点ではなく、AIを広告プラットフォームのあらゆる側面に浸透させ、AIをオプションではなくデフォルトにするというGoogleのより広範な戦略の一部です。ACAのような機能からAI Maxのような包括的なスイートへの進化、そしてPMaxとの密接な関係は、ますますAI管理型のキャンペーンへと向かう軌道を示唆しています。Googleがあらゆる製品でAIに多額の投資を行っていることは、これを裏付けています。

AI Maxの出現は、特にキーワードリサーチの強度、広告コピーのテスト方法論、キャンペーン構造に関する、長年培われてきた検索広告のベストプラクティスを再評価する必要性を生じさせます。AIがロングテールのクエリマッチングと動的な広告作成を効果的に処理できるのであれば、網羅的なキーワードリストや静的な広告コピーの手動A/Bテストといった従来の重点は重要性が薄れ、戦略的なアセット管理とAIの監督へと焦点が移る可能性があります。その結果、広告主の競争上の優位性は、手動のキャンペーンメカニズムの習熟度だけではなく、AIツールを戦略的に活用し、高品質なデータ入力を提供し、プラットフォームの進化に迅速に適応する能力にますます依存するようになるでしょう。代理店や社内チームは、それに応じてスキルセットを進化させる必要があります。