エグゼクティブサマリー
Google広告におけるネイティブで統合された動画分析ツールの登場は、広告主にとって極めて重要な進展である。この機能は、単なる漸進的なアップデートではなく、業界が直面する2つの重大な圧力、すなわちPerformance Max（P-MAX）のようなAI主導型キャンペーンの不透明性の増大と、合理化されたクロスチャネルでのクリエイティブインテリジェンスに対する需要の高まりへの戦略的対応として位置づけられる。
本レポートの主要な結論は以下の通りである。
- 分析の統合： このツールは、これまでサイロ化されていたキャンペーン（P-MAX、デマンドジェネレーション、GDNなど）の動画パフォーマンスデータを単一のダッシュボードに集約し、分析ワークフローの摩擦を解消する。
- 実用的なインサイト： その主要な価値は、広告主がプラットフォームから離れることなくクリエイティブ戦略を最適化できるようにする、詳細で実用的なインサイト（視聴者維持率、離脱ポイント、デモグラフィック内訳など）を提供することにある。
- AI戦略の支援： このローンチは、Googleの広範なAIファースト戦略を直接的に可能にするものであり、「ブラックボックス」と化した自動化に対する広告主の懸念に対応する、待望の透明性を提供する。
- 競争力の強化： この機能は、これまで強力で視覚的に優れたクリエイティブ分析機能を提供してきたMetaやTikTokのようなソーシャルプラットフォームに対して、Googleの競争力を高めるものである。
これらの分析に基づき、広告主は動画最適化のアプローチを、サイロ化されたキャンペーンレベルの分析から、資産中心の包括的なアプローチへと即座に転換することが推奨される。この新しいツールを活用し、チーム内に中央集権化されたクリエイティブインテリジェンス機能を構築することが、今後の成功の鍵となる。
動画分析ハブの解体：機能的詳細分析
「静かな」ロールアウトと初期発見
2025年6月29日から30日にかけて、Googleからの正式な発表がないまま、Google広告アカウントに新しい動画分析機能が出現した 。この「サイレント・ロールアウト」は、Googleが新機能を展開する際によく見られるパターンである 。この機能は、PPC News Feedを通じて最初に共有したシニアGoogle広告キャンペーンスペシャリストのAleksejus Podpruginas氏のような業界専門家によって発見され、その後Search Engine Landなどの媒体で報じられたことで、広く知られることとなった。
このような正式発表を伴わない機能展開は、単なる偶然ではない。これは、大規模なマーケティングキャンペーンを開始する前に、実際の利用状況に関するデータを収集し、バグを発見するための大規模な実環境ベータテストを実施するという、Googleの戦略的な選択である可能性が高い。重要な機能は通常、Google Marketing Liveのようなイベントで大々的に発表されるが 、今回はそうではなかった。この事実は、Googleが「ソフトローンチ」という手法を採用していることを示唆している。このアプローチにより、Googleはユーザーの採用状況を監視し、どの指標が最も利用されるかを把握できる。その結果、このツールを早期に採用した広告主は、競合他社がまだその存在や全機能に気づいていない間に、新しい統合データを活用してクリエイティブ戦略の最適化を開始できるという競争上の優位性を得ることができる。
ハブへのナビゲーション：場所とインターフェース
この新しいツールは、Google広告のメインナビゲーションメニューの**[アセット]セクション内にある、専用の「動画」**タブからアクセスできる 。ダッシュボードは、すべてのアクティブな動画の概要ビューと、個々のアセットごとの詳細な分析にドリルダウンする機能を備えている 。これは、データがキャンペーンレポートや「分析情報」ページに散在していた以前の断片的なアプローチとは対照的である。
このツールの配置場所は、Googleによる意図的かつ重要なUI/UX上の決定である。従来、Google広告はキャンペーン中心であり、パフォーマンスはキャンペーンまたは広告グループ単位で評価されていた。しかし、この強力な新分析ツールを「アセット」配下に置くことで、Googleが広告主に求めている思考の根本的な戦略転換が示唆される。焦点は「私のキャンペーンのパフォーマンスはどうなっているか？」から、「この特定のクリエイティブアセットは、すべてのキャンペーンでどのように機能しているか？」へと移行している。これは、本質的にアセット主導のエンジンであるP-MAXのようなAI駆動型キャンペーンのニーズと完全に一致する。AIは機能するために高品質なアセットのポートフォリオを必要とし、広告主はそのポートフォリオを評価する方法を必要としている。この変化は、代理店や社内チームの構造にも影響を及ぼすだろう。PPCマネージャーの役割は、クリエイティブストラテジストの役割とますます融合していく。成功は、手動での入札調整よりも、高性能な動画アセットのライブラリを作成、分析、反復する能力に大きく依存するようになるだろう。
統合されたキャンペーンカバレッジ
このツールの中心的な強みは、多岐にわたるキャンペーンタイプの動画アセットを一つのビューに統合することにある。対象となるキャンペーンは以下の通りである。
- Performance Max (P-MAX)
- デマンドジェネレーション
- 動画アセットを含むGoogleディスプレイネットワーク（GDN）キャンペーン
- 標準的な動画単独キャンペーン（YouTube）
この統合の意義は大きい。これにより、広告主は初めて、単一の動画クリエイティブが、異なるキャンペーン目標や広告枠タイプ（例：P-MAXの広範なリーチ対デマンドジェネレーションのビジュアルファーストな環境）でどのように機能するかを、真に「同一条件下で」比較することが可能になる。
詳細な指標とフィルタリング機能
この新しい分析ハブは、クリエイティブの最適化に不可欠な詳細なデータを提供する。
- エンゲージメントと維持率の指標： 視聴回数、視聴者維持曲線、離脱ポイントといった、クリエイティブ分析に不可欠なデータポイントが利用可能である 。これは、以前は主にYouTubeアナリティクスでしか利用できなかった機能が、広告アセットに対して直接統合されたことを意味する。
- オーディエンスセグメンテーション： 年齢や性別といったデモグラフィック属性、さらにはデバイス別にパフォーマンスを分類する機能を提供する。
- フォーマットによるフィルタリング： YouTubeショートとインストリーム広告など、特定の動画フォーマット別にパフォーマンスをフィルタリングする機能は、コンテキストに応じたパフォーマンスを理解する上で極めて重要である。
- 主要なパフォーマンス指標： ダッシュボードには、インプレッションやクリック数といった標準的な指標も統合されており、完全なパフォーマンス像を提供する。
戦略的必須事項：中央集権化された動画分析がゲームチェンジャーである理由
断片化から統合へ：ワークフローの革命
従来、広告主は動画パフォーマンスの全体像を把握するために、メインのキャンペーンインターフェース、「分析情報」タブ、そして場合によっては独立したYouTubeアナリティクスプラットフォーム間を移動する必要があり、非効率的なワークフローを強いられていた 。この新しいツールは、すべての動画アセットの「信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）」を構築することでこの問題を解決し、分析を合理化し、大幅な時間節約を実現する 。これは、中央集権化されたクリエイティブ分析に対する広告主の要求に直接応えるものである。
「ブラックボックス」の解明：AI主導型キャンペーンの透明性
P-MAXのようなキャンペーンに対する広告主の主な不満は、透明性とコントロールの欠如であった 。この新しい分析ツールは、この批判に対するGoogleの直接的な回答と位置づけられる。P-MAXはターゲティングと入札を自動化するが、このツールはクリエイティブに関するインサイトのコントロールを広告主の手に取り戻す 。AIキャンペーンがますますアセットのパフォーマンスに依存するようになる中、動画クリエイティブの「有効性を知るためのレンズ」は、単に役立つだけでなく、成功に不可欠なものとなる。
クリエイティブインテリジェンスと最適化の加速
統合されたビューにより、パフォーマンスの高い（そして低い）動画をはるかに迅速に特定できる 。これにより、クリエイティブのフィードバックループが加速し、広告主はどのクリエイティブを拡大し、どれを一時停止し、どの要素を将来の制作で再現するかについて、データに基づいた意思決定を行えるようになる 。Google広告プラットフォームから離れることなく最適化できる能力は、分析の複雑さを軽減し、外部のレポーティングツールへの依存をなくすため、小規模なチームでも高度な分析が民主化される。
このツールは、Googleが広告費だけでなく、より重要な分析ワークフローを自社のエコシステム内に留めておくための戦略的な動きでもある。洗練された広告主は、これまでGoogleがネイティブで提供するようになった統合分析を実行するために、データをサードパーティのBIツールや専門のクリエイティブ分析プラットフォームにエクスポートすることが多かった 。この機能を統合することで、Googleはクリエイティブ分析における外部プラットフォームへの依存を減らし、Google広告UIの「定着性」を高める。これは、サードパーティのPPCレポーティングおよび分析ツールエコシステムにとって直接的な競争上の脅威となる。これらのツールは今後、Googleが無料で提供するもの以上の価値、例えばより高度なクロスプラットフォーム統合（Meta/TikTokデータの取り込みなど）や、より洗練されたAI駆動の推奨機能などを提供する必要がある。
以下の表は、新しい統合動画分析機能が従来の方法と比較して、いかに大きな進歩であるかを明確に示している。
表3.1：機能比較：新しい統合動画分析 vs. 従来の方法
この表は、マーケティングディレクターにとって、新ツールの導入をチーム内で推進するための運用上および戦略上の利点を即座に定量化する。これにより、会話は「それは何か？」から「なぜこれを使わなければならないのか？」へと移行する。
インサイトからアクションへ：実践的最適化プレイブック
クリエイティブなストーリーテリングのための視聴者維持率の習得
視聴者維持曲線は、動画クリエイティブの成否を解剖するための強力なツールである。この曲線を解釈することで、最初の数秒間での視聴者の離脱（「フック」の有効性）、動画中盤でのエンゲージメントの維持、そして視聴者が興味を失う具体的なポイントを特定できる。
実用的な戦略： このデータを活用して、異なる動画の冒頭部分をA/Bテストすることが推奨される。例えば、開始5秒で大幅な離脱が見られる場合、最初の3秒でより強力なフックを持つ新しいバージョンをテストする。長尺動画の場合、維持率が高いセグメントを特定し、それを独立した短尺広告として再利用することも有効な戦術である。
精密ターゲティングのためのデモグラフィックとフォーマットの活用
実用的な戦略（デモグラフィック）： データが特定の動画クリエイティブに対して「25～34歳の男性」に強く響くが、「45～54歳の女性」には不評であることを示した場合、パフォーマンスの高いデモグラフィック層をターゲットにした新しい広告グループやキャンペーンを作成し、そのクリエイティブを集中投下する。一方で、パフォーマンスの低い層には異なるクリエイティブをテストするべきである。
実用的な戦略（フォーマット）： ある動画がスキップ可能なインストリーム広告としてよりもYouTubeショートとして優れたパフォーマンスを示すかどうかを分析する。動きが速くエンゲージメントの高い動画はショートで成功する可能性が高く、物語性の強い広告は長尺フォーマットが必要かもしれない。フォーマットフィルターを使用して、各クリエイティブに最適なプレースメントに予算を配分する 。あるケーススタディでは、短尺広告が全コンバージョンの73%を創出したことが示されている。
2つのキャンペーンの物語：P-MAX vs. デマンドジェネレーションの動画戦略
Performance Max (P-MAX): P-MAXはコンバージョンを重視したフルファネルエンジンであり、その目的は多様な高品質アセットをAIに提供し、コンバージョンを最大化することである。
- 最適化目標： 動画分析を用いて、チャネルに関わらず最も高いコンバージョン率やROASを生み出すアセットを特定する。「低」評価のアセットを削減し、「最高」評価のアセットを基に新しいバリエーションを作成することで、AIのためのアセットプールを常に改善し続ける。
デマンドジェネレーション: デマンドジェネレーションは、YouTube、Discover、Gmailといった視覚的にリッチなアッパー／ミッドファネルのプレースメントで、検討段階のユーザーにアプローチし、需要を創出することに焦点を当てている。
- 最適化目標： 分析を活用して、最も高いエンゲージメント率、ビュースルー率、視聴者維持率を持つ動画を特定する。あるケーススタディでは、デマンドジェネレーションがミッドファネル（コンバージョンパスの51%）と新規顧客獲得（平均より31%高い率）において重要であることが示されている 。したがって、直接的なコンバージョンが低くても、ここでは視聴者の注意と関心を引くことを最適化の目標とすべきである。
継続的なクリエイティブ反復のためのフレームワーク
体系的な「テスト、学習、拡大」フレームワークの導入が推奨される。
- テスト： 特定の仮説（例：「この新しいフックは維持率を10%改善する」）を持って新しい動画バリエーションをローンチする。
- 学習： 統計的に有意な期間（例：2～4週間）が経過した後、統合分析ハブを使用してKPIに対するパフォーマンスを測定する。
- 拡大： パフォーマンスで勝利したバリエーションにより多くの予算を配分し、その核心的な要素（メッセージ、ビジュアル、ペース）を次のクリエイティブ開発の基盤として活用する。
以下の表は、PPCマネージャーにとって、新しいツールのデータを各キャンペーンタイプの特定の目標に直接結びつける実践的な手引書となる。
表4.1：キャンペーンタイプ別動画分析の戦略的適用
競争アリーナ：Googleの動画分析 vs. MetaとTikTok
Google広告：統合された、インテント主導のエコシステム
- 強み： 最大の利点は、動画パフォーマンスデータを高い意図を持つ検索行動と統合し、Googleエコシステム全体（検索、YouTube、ディスプレイ、Discover）にわたって提供できることである 。新しいツールはこれを統合し、アッパーファネルの動画視聴を、単一プラットフォーム内でロウワーファネルのコンバージョンに結びつける。
- 分析の焦点： 視聴者維持率、離脱ポイント、デモグラフィック内訳、そして異なるキャンペーン目標（認知度 vs. コンバージョン）にわたるパフォーマンス。
Meta広告（Facebook/Instagram）：ソーシャル、デモグラフィックの強豪
- 強み： ユーザープロファイルとソーシャルインタラクションに基づく、比類なきデモグラフィック、興味、行動ターゲティング 。ブランド認知度の構築や、ニッチなオーディエンスへの視覚的なアプローチに強い。
- 分析の焦点： 詳細なエンゲージメント指標（いいね、コメント、シェア）、リターゲティングオーディエンス構築に使用される動画視聴率（25%、50%、75%、100%）、そして自社のウォールドガーデン内でのROASに重点を置いている 。アトリビューションモデル（例：28日間クリックスルー、1日間ビュースルー）は、Googleのデフォルトであるラストクリックとは重要な差別化要因である。
TikTok広告：トレンド主導の短尺動画スペシャリスト
- 強み： バイラルなトレンド、サウンド、クリエイターカルチャーとの深い統合。プラットフォームは、短尺でエンゲージメントが高く、オーセンティックな感覚の動画のために構築されている。
- 分析の焦点： 指標は短尺動画の消費に大きく偏っており、2秒視聴、6秒視聴、平均再生時間、四分位完了率（25%、50%、75%、100%）などが中心となる 。レポーティングツールは、トレンドの特定やインフルエンサーのパフォーマンス分析に焦点を当てることが多い。
差異がもたらす戦略的示唆
Googleの新しいツールは、Metaのクリエイティブ分析の強みに対抗するための直接的な動きであるが、それをP-MAXや検索と結びつけることで独自の「フルファネル」の側面を加えている。広告主のプラットフォーム選択は、その目標に依存すべきである。ユーザーのアイデンティティに基づいて需要を創出するためにはMetaを、文化的なトレンドに参加するためにはTikTokを、そしてユーザーのジャーニー全体で需要を捉え、転換させるためにはGoogleを使用するべきである 。新しい分析ツールは、Googleの動画オファリングにおける「捉える」および「転換させる」部分を大幅に強化する。
以下の表は、ストラテジストが各プラットフォームの能力がキャンペーン目標とどの程度一致しているかに基づいて、予算配分やクリエイティブ戦略について情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする、強力な競合分析を提供する。
表5.1：動画分析能力の比較：Google広告 vs. Meta広告 vs. TikTok広告
大局観：将来展望と業界の軌跡
Googleの2025年製品戦略との整合性
この新しいツールは、Googleが公表した2025年の優先事項、すなわちAIとパーソナライゼーション、YouTubeのエンゲージメントの高いオーディエンスの活用、そして新しい検索方法と密接に連携している 。このツールは、AI主導のクリエイティブ最適化に必要なフィードバックループを提供し、YouTubeや検索全体でより視覚的でインタラクティブな広告への移行を支援する 。広告主が自動化を信頼し、それにデータを供給するために必要なインサイトを提供することで、「AI Max」のような将来の自動化キャンペーンの成功の基盤となる。
プライバシーサンドボックスの影響
プライバシーサンドボックスイニシアチブは、サードパーティCookieをTopics、Protected Audience、Attribution Reportingといったプライバシー保護APIで置き換えることを目指している 。動画広告にとって、これは動画視聴に基づくリターゲティングオーディエンスが、Cookieではなくこれらの新しいAPI（特にProtected Audience）に依存するようになることを意味する。ビュースルーコンバージョンの測定はAttribution Reporting APIに依存し、データの遅延や集計が伴う可能性がある。
この新しい統合分析ツールは、クロスサイトトラッキングに依存しないプラットフォーム上のファーストパーティエンゲージメントシグナル（維持率や離脱ポイントなど）に焦点を当てることで、クロスサイトトラッキングが減少する世界において、その価値をさらに高める。
統一された測定への業界の探求
Googleのこの動きは、「統一された測定」を求める広範な業界トレンドの中に位置づけられる 。広告主は、断片化されたデータ、チャネル間（特にテレビとデジタル動画）での共通指標の欠如、そしてデータサイロに不満を抱いている 。Googleのツールは自社エコシステム内の動画分析を統一するものの、より大きなクロスプラットフォームの課題（例：Google広告データをMetaやCTVデータと連携させること）を解決するものではない。
根強い課題：クロスデバイスアトリビューションの現実
この新ツールをもってしても、根本的な課題は残る。クロスデバイスおよびクロスプラットフォームのアトリビューションは依然として非常に複雑である 。ユーザーはCTVでYouTube広告を見て、ラップトップでブランドを検索し、スマートフォンで購入するかもしれない。新ツールは最初のタッチポイントの分析に役立つが、シグナルの損失やプライバシー規制によって悪化するこのジャーニー全体を繋ぎ合わせることは、依然として業界の大きなハードルである。
この新しい動画分析ツールは、単なるレポーティング機能ではない。これは、プライバシー主導のシグナル損失に対するGoogleの防御の戦略的支柱であり、自社の「ウォールドガーデン」の価値を再強化する方法である。豊富なファーストパーティデータと深いプラットフォーム内エンゲージメントを持つプラットフォームが大きな利点を持つことになる 。YouTube（ひいてはGoogle広告）は、この種のデータの巨大な源泉である。視聴者維持率、離脱ポイント、フォーマットの好みといった指標はすべて、クロスサイトトラッキングに依存しないファーストパーティシグナルだ。これらのシグナルを分析するための強力なネイティブツールを構築することで、Googleは自社のエコシステムを広告主にとってより価値があり、自己完結的なものにしている。これは、「ウェブ横断的な可視性は失われるかもしれないが、我々の世界の中では前例のないほど深い洞察を提供する」というメッセージである。この動きは、「プラットフォームネイティブ」戦略のトレンドを加速させるだろう。広告主は、普遍的なデジタル戦略ではなく、Google、Meta、Amazonそれぞれに特化した、各プラットフォームが提供する独自のファーストパーティデータシグナルに最適化されたクリエイティブおよび分析アプローチを開発する必要がある。真に統一されたクロスプラットフォームビューという夢は達成が難しくなる一方で、個々のエコシステムを習得するという現実が最重要となる。
結論的推奨事項
本レポートの分析結果を、戦略的なマーケティングリーダー向けに、明確で実用的な「停止、開始、継続」のフレームワークに統合する。
停止（STOP）
- キャンペーン固有のサイロでの動画クリエイティブパフォーマンス分析を停止する。 P-MAX動画の成功をデマンドジェネレーション動画の成功と別々に評価する古い方法は、もはや時代遅れである。
- アッパーファネルの動画アセットの成功を評価するために、ラストクリックコンバージョン指標のみに依存するのを停止する。 影響を測定するために、視聴者維持率やビュースルーコンバージョンなどのエンゲージメント指標を取り入れるべきである 。
- P-MAXのようなキャンペーンにおいて、動画クリエイティブを二次的なアセットとして扱うのを停止する。 動画はパフォーマンスの主要な推進力であり、キーワードや商品フィードと同じ厳密さで分析・最適化されなければならない。
開始（START）
- 新しい統合動画分析ハブを、週次・月次のレポーティングおよび最適化のサイクルに即座に統合を開始する。
- 中央集権化された「クリエイティブアセットライブラリ」という考え方を構築し始める。 各動画アセットのパフォーマンスを、そのすべてのプレースメントにわたるユニークなエンティティとして追跡する。
- 新しい分析から導き出された仮説に基づき、体系的なクリエイティブテストプログラムを開始する。 （例：「トップパフォーマンス動画で見られる70%の離脱に対応するため、新しい3秒間のフックをテストする」）。
- フォーマット固有の動画バリエーション（例：ショート用の縦型、インストリーム用の横型）の開発にリソースを割き、ツールを使用してそのパフォーマンスを検証し始める。
継続（CONTINUE）
- 高品質で多様な動画制作への投資を継続する。 AI主導型キャンペーンに供給するための多様なアセットの必要性は、かつてないほど高まっている。
- 表4.1のフレームワークを使用し、各キャンペーンタイプの特定の目標（例：デマンドジェネレーションのエンゲージメント、P-MAXのコンバージョン）に合わせて動画のKPIを調整し続ける。
- Googleのツールが大きな前進である一方で、真の統一されたマーケティング測定という究極の目標はまだ達成されていないことを理解し、異なるウォールドガーデン間のギャップを埋めるソリューションを提唱し、投資し続ける。
参考サイト
Search Engine Land「Google Ads rolls out built-in video analytics」
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