【新機能β】Google広告が“横断ABテスト”に対応！Mix Experimentsで「最適な配分」を見つける実務ガイド
検索・PMax・動画・需要喚起など、複数のキャンペーンを同時に回すほど「結局、どの組み合わせが良いの？」が分かりにくくなります。
そこで注目したいのが、Google AdsのCampaign Mix Experiments（β）。
これまで“キャンペーン単体の比較”に寄りがちだった検証を、アカウント全体の戦略（ミックス）としてテストしやすくします。
📌 この記事で得られること
- Campaign Mix Experiments（β）が「何を変えたのか」を、運用目線で理解できる
- 横断テストで“ぶれやすい落とし穴”を避ける設計のコツが分かる
- 配分（予算/構成/入札/ターゲティング）を検証する、実務の型を持てる
- 結果の読み方（誤読しやすいポイント）と、次アクションの作り方が分かる
- チームで回せる「実験→学習→標準化」の進め方が分かる
イントロダクション
Google広告の運用が高度になるほど、施策は“点”ではなく“面”になります。
例えば「検索の取りこぼしをPMaxで拾う」「動画で需要を育てて検索に戻す」など、複数キャンペーンの相互作用を前提に設計するケースが増えています。
その一方で、検証はキャンペーン単位に閉じてしまい、全体として何が効いているかが見えにくくなるのが悩みどころです。
Search Engine Landによると、Google Adsはこの課題に対してCampaign Mix Experiments（β）を提供し、複数キャンペーンをまとめて比較できる枠組みを用意しました。
これは「あるキャンペーンが良いか悪いか」だけでなく、「この組み合わせや配分が、目標に合っているか」を検証しやすくする考え方です。
本記事では、ニュースの細部や数字の話に寄りすぎず、マーケ担当が実務で使える型として解説します。
「どんな仮説が向く？」「どう組む？」「結果をどう読む？」まで、チームで再現できる形に落とし込みます。
概要
Campaign Mix Experiments（β）は、複数タイプのキャンペーンを同一の実験枠で扱い、複数の“戦略案（アーム）”を並べて比較しやすくする仕組みです。
Google Adsヘルプでも、検索・PMax・ショッピング・需要喚起・動画・アプリなどを組み合わせた検証に対応する旨が説明されています（ホテル系は対象外）。
「配分を変えると成果が動くはず」を、ひとつに絞って言語化。
戦略案ごとに、キャンペーンの組み合わせ・設定を整理して用意。
各アームへ割り当てる配分を決め、比較が成立する形に。
運用中の大きな変更を抑え、ノイズを増やさない。
事前に決めた指標で比較し、次の標準化へつなげる。
| テストしやすいテーマ | 現場での具体例（イメージ） |
|---|---|
| 配分（予算の振り分け） | 検索寄り・PMax寄り・需要喚起寄りなど、ミックスを変えた時の全体成果を比較。 |
| アカウント構成 | 細分化した構成 vs 統合した構成など、設計思想の違いを検証。 |
| 入札/最適化方針 | 方針A（保守的）と方針B（攻め）で、全体の安定性と伸び方を比較。 |
| ターゲティング/機能採用 | 新機能や設定の採用有無を、単体ではなく“全体の中で”評価。 |
| 相互作用（クロス効果） | ある施策が別施策の成果に影響するかを、ミックスとして見やすくする。 |
✅ 実務での捉え方：Campaign Mix Experimentsは「勝ち施策を探す」だけでなく、意思決定の説明材料を作るのにも向きます。
上司・営業・制作チームに「なぜこの配分なのか」を納得感ある形で共有しやすくなります。
利点
横断テストの価値は、結果そのものより「学びの質」にあります。
特にマーケ担当の実務では、複数キャンペーンを同時運用する前提で、配分や設計を意思決定しやすくなる点が大きいです。
🟦 “全体最適”の議論がしやすい
- 「このキャンペーンが良い」ではなく、この組み合わせが良いを検証しやすい
- 施策同士の影響（助け合い/競合）を前提に会話できる
- 部門間で合意を作る材料としても使いやすい
🟧 予算配分の“根拠”を作りやすい
- 配分変更が「気分」にならず、検証の結果として説明できる
- 短期の上下ではなく、一定期間での傾向として判断しやすい
- 改善の打ち手が「次の実験」に繋がり、学習が蓄積する
🟦 アカウント設計の見直しに向く
- 細かく分ける/まとめる、という設計論を検証で判断しやすい
- 運用工数の増減も含め、現実的な落としどころを探りやすい
- 運用の属人化を減らし、標準化へつなげやすい
🟧 “新機能の採用”を安全に進めやすい
- 全投入ではなく、比較を前提に導入できる
- 評価指標を事前に決めることで、判断がぶれにくい
- 採用/見送りの基準をチームで共有しやすい
✅ まとめると：横断テストは、「最適な配分の探り方」をチームで共通言語化できるのが強みです。
逆に、設計が雑だと“何が原因か分からない結果”になりやすいので、次章の応用・導入の型が重要になります。
応用方法
ここでは、Campaign Mix Experiments（β）を「どんな場面で使うと効率が良いか」を、マーケ担当のユースケースとして整理します。
なるべく初心者でもイメージしやすいように、現場の意思決定に寄せて書きます。
🧪 配分の見直し（いちばん使いやすい）
- 同じ目標に対して、配分だけ変えた複数案を作る
- 例：検索を厚くする案／PMaxを厚くする案／需要喚起を厚くする案
- 「短期で伸びる」だけでなく「安定して再現できる」配分を探す
- 結果は“勝ち負け”だけでなく、学び（どういう条件で強いか）を残す
🏗️ アカウント構成の整理（属人化対策にも）
- 細分化したキャンペーン構成 vs 統合した構成を比較する
- 運用工数・変更のしやすさ・レポートの読みやすさも評価に入れる
- “粒度をどこまで細かくすべきか”を検証で決められる
- 勝ち構成をテンプレ化し、新規案件の立ち上げを早くする
⚙️ 入札・最適化の方針決め（攻めと守りの比較）
- 方針A：安定重視（学習のぶれを抑える）
- 方針B：成長重視（拡張余地を取りにいく）
- 両方の“再現性”を比較し、運用ポリシーとして採用する
- 媒体設定の変更はまとめて入れず、変数を絞る
🧩 機能採用の判断（導入の安全弁）
- 新しい設定や機能を入れたいが、全体影響が不安な時に向く
- 単体の成果だけでなく、他キャンペーンへの影響を含めて見る
- 「採用する条件」「見送る条件」を事前に決め、判断をぶれにくくする
- 最終的には“運用ルール”として標準化する
| 向いているテーマ | 注意が必要なテーマ |
|---|---|
| 配分・構成・方針など、アカウント全体で意思決定したいもの | 細かい機能の単独検証（それ専用の機能実験がある場合はそちらが扱いやすい） |
| 施策同士の影響を含めて「全体で良いか」を見たいもの | 運用中に大きく条件が変わりやすいテーマ（変更が多いと解釈が難しくなる） |
✅ 実務メモ：横断テストは「欲張って何でも変える」と失敗しがちです。
まずは“変えるのは一つ”を徹底し、結果の意味が読み取れる設計に寄せるのが近道です。
導入方法
ここからは、Campaign Mix Experiments（β）を導入するための実務手順を「運用が荒れない形」でまとめます。
公式ヘルプでは、Google AdsのExperiments画面からMixed campaign typesを選び、アームに既存キャンペーンを割り当ててスケジュールする流れが案内されています。
本章では、手順を“そのままなぞる”だけでなく、設計の勘所も合わせて解説します。
🟦 導入前チェック（最初に決める）
- 目的：何を決めたい実験か（配分？構成？方針？）
- 主指標：今回の判断軸（例：獲得効率／売上価値／コンバージョンなど）
- 変数：変える要素をひとつに絞る（複数は避ける）
- 実施期間：短すぎない期間を確保（季節性や曜日差も考慮）
- 運用方針：実験中の大きな変更は抑える（ノイズを減らす）
🟧 アーム設計（“比較が成立する”形に）
- アーム同士は似せて、違いを一つにする
- 配分を比較しないなら、総予算感を揃える（比較の前提を揃える）
- 共通の前提（訴求・LP・計測方針）は揃え、結果の解釈を楽にする
- 同じキャンペーンを複数アームに入れる設計も可能（配分で制御する発想）
🟦 UI上のセットアップ（ざっくり手順）
- Google AdsのExperimentsへ移動（Campaignsメニュー配下）
- Custom experimentを選び、Mixed campaign typesを選択
- 各アームに名前を付け、キャンペーンを割り当てる（複数タイプ混在OK）
- アームごとの配分を設定し、開始・終了日を決めてスケジュール
- 開始後は、設定を大きく動かさず、比較が崩れないように運用
🟧 レポートの見方（誤読しやすい点）
- “勝ったように見える”場合でも、変数以外の変更が入っていないか確認
- 短期の上下ではなく、一定期間の傾向で判断する
- 主指標と補助指標（クリックや表示など）を分けて見る
- 次のアクションを「標準化」「追加検証」「見送り」に分岐して整理する
⚠️ 失敗しやすい設計
- アームごとに複数の要素を同時に変える（原因が特定できない）
- 運用中に大きな方針変更が入る（ノイズが増える）
- 評価指標が曖昧で、結論が人によって変わる
- 短期間で判断し、再現性の確認ができない
✅ 成功しやすい設計
- 変数をひとつに絞り、アームの違いを明確にする
- 実験中は変更を最小限にし、比較条件を守る
- 主指標を事前に固定し、判断ルールを合意しておく
- 結果の“意味”を文章で残し、次の標準化につなげる
✅ 実務のおすすめ：最初の1回は「配分だけ」をテーマにすると成功しやすいです。
理由はシンプルで、変数の切り分けがしやすく、学びを運用ルールに落とし込みやすいからです。
未来展望
今後の広告運用は、個別キャンペーンの最適化だけでなく、組み合わせ（ミックス）の意思決定がより重要になっていく可能性があります。
自動化が進むほど「どの施策が効いたか」を単体で説明しづらくなり、説明責任の観点からも“検証の型”が求められます。
🔭 これから起きやすい変化（見立て）
- 「施策の勝ち負け」より「配分の妥当性」を問われる場面が増える
- 施策同士の相互作用を前提に、運用が設計される
- 実験は“単発イベント”ではなく、定例で回すプロセスになる
- 勝ちパターンが「テンプレ」化され、立ち上げ速度が上がる
🧭 マーケ担当が今から整えると良いこと
- 実験テーマの棚卸し（迷いが出やすい意思決定ポイントを洗い出す）
- 判断ルールの統一（主指標・補助指標・見送り条件の合意）
- 実験ログの整備（仮説・変更点・学び・次のアクションを残す）
- 標準化の仕組み（勝ちパターンを運用ガイドに落とし込む）
🌱 ポイント：新機能が増えるほど「試すこと」自体は簡単になります。
だからこそ差が出るのは、試し方（設計）と学びの残し方（標準化）です。
まとめ
Campaign Mix Experiments（β）は、複数キャンペーンを横断して“ミックス”を比較しやすくするアプローチです。
施策が複雑になりやすい今、マーケ担当にとっては「どの組み合わせが目標に合うか」を検証し、説明できる形にする価値が高まっています。
- 仮説：今回の実験で決めたい意思決定は何か（配分／構成／方針のどれか）
- 変数：変える要素はひとつに絞れているか
- 主指標：勝ち負けの判断軸は事前に合意できているか
- 条件：実験中の大きな変更を抑える運用ルールがあるか
- 解釈：結果から「次に何を標準化するか」まで決められる形になっているか
- 蓄積：学びをログ化し、次の実験テーマに繋げられるか
🔎 最後に：横断テストは、当たり外れよりも「学びが残るか」で価値が決まります。
変数を絞り、変更を抑え、判断軸を固定する。これだけで実験の質は大きく安定します。
FAQ
Campaign Mix Experiments（β）を検討する際に、マーケ担当が詰まりやすいポイントをまとめました。
Campaign Mix Experiments（β）って、普通のキャンペーン実験と何が違う？
従来の実験は「ひとつのキャンペーン」や「特定の機能」に閉じて比較するケースが中心でした。
一方でCampaign Mix Experiments（β）は、複数タイプのキャンペーンを組み合わせた“戦略案（ミックス）”を、同じ枠組みで比較しやすいのが特徴です。
どんな時に使うと効果的？
「配分をどうするか」「構成をまとめるか分けるか」「運用方針を攻めるか守るか」など、アカウント全体の意思決定に迷いが出た時に向きます。
逆に、単一の小さな機能だけを検証したい場合は、専用の実験機能の方が分かりやすいことがあります。
実験が“ぐちゃぐちゃ”にならないコツは？
コツは3つです。
変数をひとつに絞る／運用中の大きな変更を抑える／主指標を事前に固定する。
この3つが守れるだけで、結果の解釈が一気に楽になります。
結果は何を見て判断すればいい？
まずは事前に決めた主指標で判断し、次に補助指標で“理由”を探すのがおすすめです。
また、短期の上下だけで結論を急がず、一定期間の傾向として読むと、再現性のある判断に寄せやすいです。
実験結果を社内共有する時のテンプレは？
「目的（決めたいこと）」「仮説」「変数（変えたのは何か）」「主指標」「結果」「解釈（なぜそうなったかの見立て）」「次アクション（標準化/追加検証/見送り）」の順でまとめると伝わりやすいです。
特に“次アクション”まで書くと、単なる報告で終わりにくくなります。
参考サイト
参考として、一次情報・関連情報を掲載します。
- Search Engine Land「Google Ads adds cross-campaign testing with new Mix Experiments beta」
- Google Ads Help「About Campaign Mix Experiments (Beta)」
- Google Ads Help「Google Ads Experiments: Improve Campaign Performance」
- Google Business（公式）「Test Campaigns with Ease with Ads Experiments」
📎 読み方のコツ：まずGoogle公式で「機能の前提とベストプラクティス」を押さえ、次に業界メディアで“運用上の示唆”を確認すると整理しやすいです。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
