3 P-MAX レポートとデータ制限

P-MAX（または PMax）キャンペーンは、検索広告主の間で注目を集めています。

Google の機械学習リソースは、Google の在庫ネットワーク全体で広告の配置を最適化します。 これにより、広告主は労力を最大限に活用し、より効率的にターゲット ユーザーにリーチできるようになります。

ただし、これらの独自の機能を活用する場合、特に可視性と引くべき手段が失われるにつれて、常にトレードオフが発生します。

一般に、これらのキャンペーンのデータの可視性は限られているため、キャンペーンを最適化し予算を割り当てる方法について情報に基づいた意思決定を行うことが困難になります。

さらに、広告主は多くの場合、すべてのキャンペーン タイプとプラットフォームにわたって集計されたデータを分析する必要があります。 これには次のことが必要になる場合があります。

• Google Ads API を介してデータを取得します。
• さらに操作や分析を行うために、それを大規模なデータ ウェアハウスにロードします。
• これを Google Analytics データと結合して、ユーザー ジャーニーの全体像を作成します。

Google 広告インターフェース内外で PMax パフォーマンス データを抽出して分析する際に注意すべき制限事項をいくつか紹介します。

1. PMax データの粒度が限られている

PMax キャンペーンでは、他の Google 広告キャンペーンに比べてレポート オプションが限られているため、これまでの方法でパフォーマンスを分析することが困難になる場合があります。

通常、Google 広告キャンペーン データは、API を介して標準レポートにアクセスすることで取得できます。 データをセグメント化するレベルを、キーワード レベルに至るまで定義できます。

PMax キャンペーンは機械学習を使用して広告配信に最適な配置を決定するため、これらのキャンペーンには広告グループやキーワードは関連付けられません。

したがって、キャンペーンよりも詳細なレベルで生成される標準レポートには、PMax に無関係なフィールドがいくつか含まれており、単に無関係なフィールドを無効にするのではなく、これらのキャンペーンからすべてのデータが完全に除外されます。

標準キャンペーンと PMax キャンペーンをキャプチャするには、API を複数回呼び出して 2 つの個別のデータ接続を取得する必要があります。これらのデータ接続は、後でデータ ウェアハウス内でロードして結合できます。

• 1 つ目は、PMax キャンペーン データを含まない、必要な粒度レベルの標準レポートである必要があります。
• 2 番目もキャンペーン レベルの標準レポートである必要がありますが、今回はデータの重複を避けるために PMaxではないすべてのキャンペーンを除外する必要があります。

また、多くのカスタム レポートやセグメンテーションは、P-MAX プレースメントなどのキャンペーン分析に役立つことにも注意してください。

API を介して取得することはできず、Google 広告インターフェース内の隔離された環境でのみ表示できます。

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2. Google Analytics の洞察には思慮深いナビゲーションが必要です

Google アナリティクス 4 の展開とその後のユニバーサル アナリティクスの廃止により、広告主はウェブサイトとアプリのデータを使用して、カスタマー ジャーニーとクリック後のウェブサイト エンゲージメント アクティビティを理解できるようになります。

PMax キャンペーンによって生成された Web サイトのトラフィックは、注意深く確認して分析する必要があります。

まず、PMax データがデフォルトの有料検索チャネル グループに分類されるのではなく、PMax およびスマート ショッピング キャンペーン データを含むクロス チャネルと呼ばれる別のグループに分類されることがわかります。

PMax キャンペーンと互換性のないディメンション フィルターを配置しないように注意してください。

データが表示されない上記の API の問題とは異なり、これらのフィルターは GA4 インターフェイス内でデータが正しく表示されないため、信頼できません。

このため、GA4 内の PMax キャンペーンを含むクロスチャネルの洞察を得るのは困難な場合があります。

さらに、PMax キャンペーンではエンゲージメント ビュー コンバージョンもカウントされます。

このタイプのコンバージョンは、他の広告タイプとは対照的にビデオ広告と、ビデオ広告に従うユーザーの行動に特化して調整されており、エンゲージメントの強力な指標となるため、非常に価値があります。

Google Analytics はデフォルトではこれらのコンバージョンをカウントしないため、カウントするように意図的に設定する必要があることに注意してください。

3. 従来の分析方法が適用できない可能性がある

上記の問題を考慮すると、Google プラットフォームを使用して PMax キャンペーンに関するレポートと分析情報を個別に生成することは、常に選択肢の 1 つです。

プラットフォーム内で利用可能なデータを表示するときは、このデータを取り巻くさまざまな制限すべてに留意し、従来の分析手法が効果的または不可能である可能性があることを認識することが重要です。

たとえば、一部の基本的なレポート テンプレートは PMax キャンペーンのプラットフォーム内にありますが、広告主はレポートをカスタマイズしたり、カスタム指標を作成したりすることはできません。

考慮すべきもう 1 つの要素は、PMax キャンペーンはリアルタイム データに基づいて最適化されているため、最適化を最大化するためにアルゴリズムが常に調整されているため、キャンペーンのパフォーマンスをリアルタイムに近づけて分析する必要があり、過去のデータや傾向にあまり依存しないことです。

このリアルタイム データへの依存により、特に仮説をテストするために分離できる広告の配置、フォーマット、クリエイティブ要素、オーディエンスなどを制御できないため、従来の A/B テストの実施も困難になります。

代わりに、PMax キャンペーンと標準のショッピング キャンペーンを比較するテストを実行するか、既存のキャンペーン ミックスに PMax キャンペーンを追加することでコンバージョン数がどのように増加するかを実証する増加実験を実行することのみが可能です。

PMax キャンペーンで失われる洞察の他の例としては、オーディエンスのターゲティング、広告の配置、予算管理などがあります。

これはすべて仕様によるものですが、広告主が資金をどこに割り当てるかについて発言権を失うことは、調整が難しい場合があります。

効率を最大化するために十分なデータを収集するのに十分な期間キャンペーンを実行できる時間も予算もないかもしれません。

また、PMax は視聴者の行動や広告クリエイティブに基づいて最適化しますが、これらの行動や個々の見出しや画像のパフォーマンスに関する詳細なデータは提供しません。