Google広告では、AIや機械学習を活用した自動化機能が急速に進化しています。

2025年に実装された「AI Max」によって広告運用の効率化と成果向上を実現する機能が充実しています。

本記事では、Google広告のAI機能について、最新情報から具体的な活用方法まで詳しく解説します。

Google広告におけるAIの基本機能

このセクションでは、Google広告で利用できるAIの基本的な機能について解説します。

AIによる自動入札

自動入札は、広告運用の要となる入札作業をAIで自動化する機能です。

たとえば、月間の問い合わせ獲得目標が50件で、1件あたりの獲得コストを5,000円以内に抑えたい場合、目標コンバージョン単価として5,000円を設定します。
すると、システムは過去の配信データから学習し、時間帯や曜日、ユーザーの所在地、使用デバイス、過去の検索履歴などを総合的に判断して、各オークションで適切な入札額を自動で決定します。
朝の通勤時間帯にスマートフォンから検索するユーザーと、平日の昼間にパソコンから検索するユーザーでは購買確率が異なるため、それぞれに最適な入札額を設定するわけです。

DSA（動的検索広告）

DSA(動的検索広告)は、サイトの内容を自動で読み取り、関連する検索に対して広告を生成する機能です。

不動産会社が賃貸物件を扱うサイトを運営している場合を考えてみましょう。

通常なら「渋谷 ワンルーム」「新宿 2LDK ペット可」など、膨大な組み合わせのキーワードを手動で登録する必要があります。
しかしDSAなら、サイト上の物件情報ページを自動で解析し、「渋谷駅徒歩5分の静かなワンルーム」といった具体的な検索に対しても、適切な広告見出しとリンク先を自動で作成して配信します。

新しい物件情報をサイトに追加すれば、それに対応する広告も自動的に生成されるため、運用の手間を大幅に削減できます。

Google広告の新機能「AI Max」

このセクションでは、2025年に実装されたGoogle広告の新機能「AI Max」について詳しく解説します。

AI Maxの主な機能

AI Maxは検索広告の効果を最大化する3つの機能を備えています。

まず検索語句の拡張機能では、登録したキーワードだけでなく、広告文やランディングページの内容から関連する検索語句を自動で見つけ出します。

化粧品通販サイトが「美白化粧水」というキーワードを設定していた場合、AI Maxは商品ページの成分説明や使用感のレビューを解析し、「シミ予防 スキンケア」「くすみ改善 化粧水」といった関連検索にも自動で広告を表示します。

次に広告文の自動カスタマイズ機能では、検索内容に応じて最適な広告文を生成します。

「敏感肌 化粧水」と検索したユーザーには「低刺激で肌にやさしい」という訴求を、「エイジングケア 化粧水」と検索したユーザーには「年齢肌の悩みに」という訴求を自動で使い分けます。

最後にランディングページの自動選択機能では、検索意図に最も合致するページへユーザーを誘導します。

「化粧水 使い方」と検索したユーザーは使用方法の解説ページへ、「化粧水 口コミ」と検索したユーザーはレビューページへ自動的に振り分けられます。

AI Maxの設定と導入方法

AI Maxの導入は簡単です。

既存の検索キャンペーンの設定画面を開き、「AI Maxでキャンペーンを最適化する」という項目をオンにするだけで、3つの機能がすべて有効になります。

導入後の効果として、ある家電量販店のオンラインショップでは、AI Max導入後3か月で、広告からの売上が22%増加し、同時に顧客獲得単価は18%削減されたものがあります。
特に効果が高かったのは、今まで見逃していた「製品の型番＋レビュー」「製品名＋最安値」といった購買意欲の高い検索語句への自動対応でした。

設定後は除外キーワードの登録や、表示したくないページのURL除外など、細かな調整も可能です。

ブランドイメージを守りたい企業は、不適切な表現を含む自動生成文を防ぐため、特定の単語を除外設定することもできます。

AIに必要な学習期間

このセクションでは、Google広告のAI機能を効果的に活用するために重要な学習期間について解説します。

学習の仕組みと必要なデータ量

AIの学習期間は、新入社員の研修期間のようなものです。
最初の1〜2週間は、どのようなユーザーが商品を購入するのか、どの時間帯の配信が効果的なのかを学習します。

ある健康食品のオンラインショップが新しく自動入札を導入した例を見てみましょう。

初週は1日のコンバージョンが3件から15件と大きく変動し、獲得単価も2,000円から8,000円まで幅がありました。
しかし2週間後には、1日平均8件のコンバージョンを4,000円前後の単価で安定的に獲得できるようになりました。
これは、AIが「平日の午後に40代女性が購入しやすい」「週末は若い層からの注文が増える」といったパターンを学習した結果です。

学習に必要なデータ量の目安は、月間30件以上のコンバージョンです。
これより少ないと、AIが十分なパターンを見つけられず、最適化が進みません。

予算が限られている場合は、まず手動で運用してデータを蓄積し、十分な実績ができてからAI機能を導入する方が効果的です。

学習期間中の注意点

学習期間中の過度な介入は、かえって結果を悪くします。

ある家具販売店は、AI導入3日目に成果が振るわないのを見て、目標CPAを5,000円から3,000円に下げました。
すると配信量が激減し、学習がリセットされてしまいました。
結局、元の設定に戻して2週間待ったところ、当初の目標を達成できました。

適切な調整方法は、2週間の学習期間後に、目標値を10%ずつ段階的に変更することです。目標CPAが5,000円なら、まず4,500円に調整し、1週間様子を見てから4,000円にするという具合です。

予算についても、いきなり2倍にするのではなく、20%ずつ増やしていくことで、AIの学習を妨げずに規模を拡大できます。

クリエイティブの自動生成機能

このセクションでは、Google広告におけるクリエイティブの自動生成と最適化について解説します。

レスポンシブ広告の活用方法

レスポンシブ広告は、複数の素材を組み合わせて最適な広告を作る機能です。

料理のレシピに例えると、材料（テキストや画像）を用意すれば、AIがその日の客（ユーザー）に合わせて最適な料理（広告）を作ってくれるようなものです。

旅行代理店が沖縄ツアーを宣伝する場合、見出しを15個、説明文を4個用意します。
「青い海でリフレッシュ」「家族で楽しむ沖縄旅行」「今なら特別価格」などの見出しと、「羽田発着3泊4日」「レンタカー付きプラン」などの説明文を登録すると、AIがユーザーの検索内容や過去の行動に応じて最適な組み合わせを選びます。

「沖縄 子連れ」と検索した人には「家族で楽しむ沖縄旅行｜キッズ向けアクティビティ充実」という広告を、「沖縄 格安」と検索した人には「今なら特別価格｜羽田発着3泊4日」という広告を自動で表示します。

アセット管理のベストプラクティス

効果的な自動最適化には、質の高い素材を豊富に用意することが鍵となります。

画像は最低でも5枚、できれば10枚以上用意しましょう。
商品の全体像、使用シーン、細部のアップ、利用者の笑顔など、異なる角度や雰囲気の画像を揃えます。
動画も15秒、30秒、6秒のバリエーションを作成し、音声ありとなしの両方を用意することで、様々な配信面に対応できます。

テキストについては、機能的な訴求（「送料無料」「24時間受付」）と感情的な訴求（「毎日が楽しくなる」「大切な人への贈り物に」）の両方を含めることが重要です。季節やイベントに合わせた訴求も追加し、「母の日ギフト」「夏季限定」などのタイムリーな要素も組み込みます。

2025年後半には、特定の表現を自動生成から除外する機能も追加予定です。

医療や金融など規制の厳しい業界では、不適切な表現を事前に防げるようになり、より安心して自動生成機能を活用できるようになります。

データ分析とレポーティング

このセクションでは、AI機能を活用した広告のパフォーマンス分析方法について解説します。

AI Maxのレポート機能

AI Maxは詳細な分析データを提供し、新たなビジネスチャンスの発見を支援します。

スポーツ用品店がランニングシューズの広告を配信した事例では、キーワードレポートから意外な発見がありました。

「ランニングシューズ」以外に、「膝に優しい靴」「足首サポート スニーカー」といった健康関連の検索からも多くのコンバージョンが発生していました。
これを受けて、商品説明に健康面のメリットを追加し、整形外科医監修という要素を前面に出したところ、売上が35%増加しました。

検索語句レポートでは、AIが自動的に拡張した検索語句とその成果を確認できます。

「AI Maxの拡張一致」というセクションで、手動では思いつかなかった検索語句からの成果を把握し、今後のマーケティング戦略に活かせます。

アセットレポートも重要な情報源です。

自動生成された広告文の中で、特に反応が良かった表現を見つけることができます。
ある化粧品会社は、AIが生成した「朝の5分で完了」という時短訴求が予想以上に効果的だったことを発見し、この訴求を軸にした新しいキャンペーンを展開しました。

パフォーマンス改善への活用

データ分析から得られた知見を実際の改善に結びつけることが重要です。

オンライン英会話スクールの例を見てみましょう。ランディングページレポートを分析したところ、料金ページよりも講師紹介ページからの申込率が2倍高いことが判明しました。これは、ユーザーが価格よりも講師の質を重視していることを示しています。この発見を基に、広告文やトップページのデザインを講師の質を前面に出したものに変更した結果、全体の申込率が40%向上しました。

定期的な分析のサイクルも大切です。毎週月曜日に先週のデータを確認し、火曜日に改善案を検討、水曜日に実装するというルーティンを作ることで、継続的な改善が可能になります。特に注目すべきは、急激に成果が変化した要素です。突然クリック率が上がった広告文や、コンバージョン率が下がったランディングページなど、変化の理由を分析することで、重要な気づきが得られます。

企業の活用事例

このセクションでは、Google広告のAI機能を活用して成果を挙げた企業事例を紹介します。

グローバル企業の成功事例

とある家電メーカーは、50か国以上で製品を販売していますが、各国で異なる消費者行動や言語への対応に苦労していました。

AIによる広告キャンペーンを導入後、AIが各国の文化や検索傾向を自動的に学習し、現地のニーズに合わせた広告配信を実現しました。

特に成功したのは東南アジア市場です。

AIの分析により、現地では省エネ性能よりも耐久性が重視されることが判明し、広告訴求を自動的に調整しました。
結果として、タイとインドネシアでの売上が前年比45%増加し、広告費用対効果は2.3倍に改善されました。

オンライン旅行予約サイトE社は、繁忙期と閑散期の需要変動への対応が課題でした。Smart Biddingを導入し、AIが季節変動、為替レート、競合の価格変動などを自動的に分析して入札を調整するようにしました。
ゴールデンウィーク前は積極的に入札を上げ、閑散期は効率重視の配信に切り替えることで、年間を通じて安定した収益を確保できるようになりました。

国内企業の導入効果

地方の温泉旅館F社は、限られた予算で効果的な集客を実現する必要がありました。

AI Maxを導入し、「温泉 日帰り」「露天風呂 貸切」といった基本的なキーワードに加えて、AIが「ペット同伴 温泉宿」「記念日 サプライズ 旅館」といったニッチな検索にも自動対応するようになりました。

特筆すべきは、AIが平日と週末で異なる訴求を自動的に使い分けたことです。
平日は「ビジネス出張にも便利」という訴求を、週末は「家族でゆったり」という訴求を展開し、稼働率が15%向上しました。

中堅製造業G社は、BtoB営業の効率化が課題でした。

目標コンバージョン単価入札とカスタムオーディエンスを組み合わせ、競合他社のサイトを訪問したユーザーや、業界専門用語で検索したユーザーを自動的に特定して広告を配信しました。
AIが「品質管理システム ISO対応」「製造業 DX化」といった専門的な検索を捉えることで、質の高い問い合わせが月間20件から35件に増加し、商談化率も30%から48%に向上しました。

まとめ

Google広告のAI機能について解説してきました。今回の記事のポイントをおさらいしましょう。

• 自動入札や動的検索広告など、基本的なAI機能で運用の効率化と精度向上が可能 
• 2025年実装のAI Maxは、検索語句の拡張、広告文の自動生成、ランディングページの最適化を実現
• AI学習には1～2週間の期間と月30件以上のコンバージョンデータが必要
• レポート機能を活用することで、新たなビジネスチャンスや改善点を発見できる

Google広告のAI機能は、適切に活用すれば、少ない労力で大きな成果を得ることができます。

まずは自社の目標を明確にし、適切なAI機能を選んで、小さく始めて徐々に拡大していくことが成功への近道です。

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