「除外する」だけでは、
次の顧客は見つからない。
検索のムダを減らし、顧客理解と最適化シグナルを充実させる。P-MAX改善の次の一手を考えます。
P-MAX（パフォーマンス最大化）を運用しているものの、「CPAがなかなか改善しない」「意図しない検索に広告が表示される」「AIの自動最適化をどう改善すればよいかわからない」と感じることはありませんか？
P-MAXはGoogle AIを活用して複数の広告チャネルへ配信できる仕組みです。一方で、何を成果とみなすか、どのような顧客を獲得したいかは広告主が考える必要があります。
この記事では、除外キーワードなどの基本的な改善策と、その先にあるIM-DMPのデータを活用した最適化シグナル連携の可能性を、実際の配信事例とともに紹介します。
- P-MAXのCPAが伸び悩む主な原因
- 除外設定・目標設計など、最初に見直したい施策
- 「誰に届けるべきか」を考えるための顧客データ活用
- IM-DMPを活用したP-MAXの改善事例（相対指標で比較）
1. P-MAXのCPAが改善しないのはなぜ？
P-MAXって便利だよ！ Google AIが配信先や入札を自動で最適化してくれるんだ。
それなのに成果が伸び悩むのは、AIがうまく働いていないから？
AIのせいと決めるのは早いよ。AIに渡す目標や情報にも改善余地があるかもしれないんだ。
① 関連性の低い検索への配信がある
P-MAXは、通常の検索キャンペーンのように登録した検索キーワードだけで配信対象を指定する仕組みではありません。広告主が想定していない検索語句に表示され、成果につながりにくいクリックが発生することがあります。
② コンバージョン目標と事業成果が一致していない
問い合わせ件数が増えても、その後の商談や購入につながらなければ、ビジネスの成果が伸びているとは限りません。何を主要なコンバージョンとして最適化するかが重要です。
③ 最適化に活用できるデータが十分ではない
広告媒体が取得できるコンバージョン情報には限りがあります。また、管理画面だけでは、成果につながった顧客の属性や興味関心を十分に理解できないこともあります。データの質と顧客像の解像度が改善のカギになります。
2. まず取り組みたいP-MAXの改善施策
| よくある課題 | 見直したい施策 |
|---|---|
| 無関係な検索への広告表示 | 除外キーワード・ブランド除外 |
| CVは発生するが商談・購入につながらない | コンバージョン目標・計測設計 |
| 狙いたい顧客像があいまい | オーディエンスシグナル・検索テーマ |
| 広告への反応が弱い | 広告アセット・LPの改善 |
除外設定は「無駄を減らす」ための有効な手段
関係のない検索で配信されるなら、除外キーワードが役立つよ！
でも、除外を増やし続ければ正解なの？
いや、将来のお客さんまで失ってしまう可能性がある。除外数を増やすことを目的にしないのがポイントなんだ。
まずは自社の商品・サービスと明らかに関連しない検索から見直し、設定後はCPAとあわせてCV数や検索機会の変化を確認しましょう。具体的な操作手順・マッチタイプは、次の記事で解説しています。
関連記事｜除外キーワードの選び方・設定手順はこちら
目標・予算・アセットの初期設計も見直す
配信を制御する前に、コンバージョン目標、入札戦略、予算、広告アセットが目的に合っているかも確認しましょう。初期設定をまとめて見直したい場合は、次の記事が役立ちます。
関連記事｜P-MAXの初期設定を一通り確認したい方へ
3. 除外設定の先にある「誰に広告を届けるべきか？」
成果につながりにくい配信を減らしたら、次は新しいお客さんを見つけたいよね！
除外設定は「誰を外すか」。でも「誰に届けるか」は別の問いよね。
そうなんだ。既存顧客や見込み顧客の特徴を理解して、新しい獲得仮説を考える必要があるよ。
オーディエンスシグナルは、コンバージョンにつながる可能性が高いユーザー像をGoogle AIに伝えるヒントです。配信対象を限定するターゲティング設定ではなく、シグナル以外のユーザーにも広告が配信される場合があります。
インティメート・マージャーでは、ファミリー向けSUVを題材に、IM-DMPとAIエージェントを使ってターゲット像や訴求仮説を比較した記事を公開しています。
実践例｜IM-DMPのデータから「次に狙う顧客」を考える
オーディエンスシグナルの基本的な考え方を詳しく知りたい方は、P-MAXのオーディエンスシグナル活用ガイドも参考になります。
4. IM-DMPのデータで、P-MAXの改善余地を広げる
インティメート・マージャーでは、IM-DMPのデータを活用した顧客分析と、広告媒体への最適化シグナル連携に取り組んでいます。広告媒体だけでは十分に取得できない情報を補い、配信改善の仮説を立てる方法です。
① 広告媒体が捉えきれないCVデータを補完する
広告媒体が取得できていないコンバージョンデータを、利用条件に応じて最適化シグナルとして連携する方法です。媒体による計測だけでは不足しがちな情報を補うことが狙いです。
② 顧客分析からシグナル設計を考える
IM-DMPを使って成果につながったユーザーの傾向を分析し、CVRの高いセグメントなどをオーディエンスシグナル設計に活用する方法です。利用可能なデータや連携方法は、媒体の仕様・利用条件によって異なります。
つまり、Google AIの外にあるデータも活用して、学習のヒントを増やすということ？
そう！ ただし、シグナルを増やしただけで必ず改善するわけではないよ。実際の数字で検証しよう。
……根拠は？
インティメート・マージャーの配信事例があるんだ。見てみよう！
5. 【配信事例】IMデータの活用でP-MAXの成果はどう変わった？
次の比較は、各事例で「IMデータなし＝100%」とした相対値です。絶対金額や広告費の比較は掲載せず、CPA・CV数・CVR・ROASの変化に着目します。
事例① 人材業界｜CPA約55%改善、CV数50%増加
製造業に特化した人材関連サービスでは、ターゲットが限られる中でCV数とCPAの改善が課題でした。IM-DMPで蓄積したユーザーデータを最適化シグナルとしてP-MAXに連携しました。
約55%改善
50%増加
棒の長さは各指標内での相対比較です。CPAは改善前の約45%、CV数は150%に相当します。
| 指標 | IMデータなし | IMデータあり |
|---|---|---|
| CPA | 100% | 約45%（約55%改善） |
| CV数 | 100% | 150%（50%増加） |
| CVR | 100% | 約262%（約162%向上） |
CPAは約55%改善、CV数は50%増加したんだ！
CVRも上がっているのね。けれど、比較条件が完全に同じとは限らないわ。
うん。データ活用が成果につながった事例として受け止めて、自社でも検証するのが大事だね。
事例② ファッションEC｜CPA約35%改善、ROAS約48%向上
ファッションECでは、広告媒体が十分に取得できていないCVデータの連携と、DMPで分析したCVRの高いセグメントのオーディエンスシグナル活用を実施しました。
約35%改善
約48%向上
ROASの約48%向上は、資料に掲載された356.15%と526.39%から算出した相対変化率です。
| 指標 | IMデータなし | IMデータあり |
|---|---|---|
| CPA | 100% | 約65%（約35%改善） |
| ROAS | 100% | 約148%（約48%向上） |
こちらはCPAだけでなく、ROASも改善しているのね。
そう。CPAを見るだけじゃなく、売上への貢献も確認したいよね。
成功事例を「誰でも再現できる公式」にしないことも大事。
※上記はインティメート・マージャーがまとめた個別の配信事例です。各事例の比較期間や配信条件が完全に統制された因果検証を示すものではなく、同等の改善を保証するものではありません。数値の公開範囲は社内確認のうえ確定してください。
6. P-MAXの成果改善を進める5つのステップ
CPAとCV数に加え、商談化や購入など事業成果に近い指標を確認する。
関連性の低い検索を見極め、除外キーワードなどを適切に使う。
自社データと外部データを組み合わせ、見込み顧客の特徴を仮説化する。
CVデータの補完やオーディエンスシグナルを検討する。
変更内容と実施時期を記録し、施策前後のCPA・CV数などを評価する。
まとめ｜「削る最適化」から「見つける最適化」へ
P-MAXの成果改善には、除外設定による無駄の削減だけでなく、コンバージョン目標の設計や顧客理解の深化が欠かせません。IM-DMPのデータ活用は、その改善余地を広げる一つの選択肢です。
結局、AIに全部任せればいいわけではないのね。
うん。「誰を除外するか」だけじゃなく、「誰に届ければ価値が生まれるか」を考えるんだ！
AIの自動化に、人間の問いと新しいデータを足す。それが次の一手ね。
ad:tech tokyo 2026でもお会いしましょう
データ活用や新規顧客発掘のヒントを探している方は、インティメート・マージャーのブース C-21へ。来場前に、課題別の注目ブースガイドもぜひご覧ください。
関連記事｜ad:tech tokyo 2026の課題別・注目ブースガイド
CPAゼロのきつねうどん
お昼のきつねうどんを前にしたiMくん。突然、ひらめいた。
よし、今日は食生活も徹底的に除外設定するぞ！ 麺は糖質だから除外！ お揚げは脂質だから除外！ つゆも塩分だから除外！
……で、何が残ったの？
空のどんぶり！ なんとCPAゼロ！
獲得もゼロね。
でも、頭の中できつねうどんを食べたから、満足度は100%のはず！
……それ、検証じゃなくて願望よ。
iM（アイム）くん｜IMマーケティングニュースのデータ活用ナビゲーター
好奇心旺盛で、いつも前向き。「まずやってみよう！」がモットーなんだ！
IM-DMPをはじめとするデータやAIの活用方法を、マーケティングの身近な課題や具体例を交えながらわかりやすく解説するよ。
冷静で分析が得意なパートナー・Mia（ミア）と一緒に、データから新しい仮説やインサイトを発見し、マーケティングの次のアクションにつなげていくんだ！
