【B to B向け】失敗から学ぶGoogle広告

皆様はGoogle広告について、どうお考えですか？

もし1日に1万円の広告費を使ったとします。
それを平日毎日配信すれば月に22万円(実働22日と想定)。これはつまり若手社員1人分の人件費に相当する投資額です。
その22万円で、商談は何件取れれば「成功」と言えるでしょうか？

もちろん会社によっても、部署によっても取れる商談の質や売上高、粗利額、決定率など様々な評価軸から判断することですから、絶対的な正解も水準もありません。ですがここを曖昧にしたまま運用すると、Google広告は単なる消費でしかなくなるでしょう。

実際、多くの経営者はそこにたどり着くまでに放置してしまうか、コスパが悪いといって途中で運用をやめてしまいます。あるいはGoogle広告に詳しいコンサルタントからの指導を受ける方もいらっしゃいます。

このように様々な見られ方、扱われ方をするGoogle広告ですが、私も企業で担当を任された経験がありますので本日は「【B to B向け】失敗から学ぶGoogle広告」というテーマでリアルなお話をお届けしつつ、今世間を賑わせている「AIの実態」「コンサルの実態」についてもぶっちゃけます。

当記事は以下の構成でお送りします。

1. Google広告のメリット/デメリット
2. SEOとの違い
3. 受動広告と能動広告
4. ルーティン化すること
5. キーワードのマッチタイプについて
6. 定期的に見直すべきこと
7. B to Bだと、どんなユーザーが多いのか
8. AIとGoogle広告コンサルタントの実態
9. 失敗例

本題に入る前に

なぜ「失敗から学ぶ」のか。「成功体験や実績から学ぶではないのか？」について少しだけお話させてください。
それはAIやコンサルにお金が絡むと、キラキラした成功体験などに騙されて、お金を余計に消費させられてしまう人が増えてしまうからです。判断軸が鈍って投資を失敗してしまっては目も当てられません。

言うなれば黒歴史となるわけですが、現在の私はこの失敗をポジティブに捉えております。なぜならそこには「乗り越え経験」があるからであり、その共有化をするのがこの記事の目的です。

※もちろんAIもコンサルも、良く作用する時は多々ありますし一概に悪いと言っているわけではありません。

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1.Google広告のメリット/デメリット

仮にSEOで勝てない単語でも、広告ならばお金を出せば検索語句に対して表示される事も出てくるのがGoogle広告の良いところです。ですがその表示を見てクリックされたとして、その「質」はどうでしょうか？BtoBなら、特に問われることです。

「チラシ100枚配ればノルマ達成！」という考え方ではいけません。
アクセスが増えても、問い合わせに繋がらなければ意味がないのです。

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2.SEOとの違い

よくSEOは「資産」、広告は「燃料」に例えられます。

SEO(検索エンジン最適化)は時間がかかりますが、積み上がります。
積み上がれば、お金を毎日かけなくても自ずと検索上位という一等地に食い込んで、それがマーケットと噛み合えばお問い合わせがくる土台が出来上がります。それが獲得できていれば、強力なレバレッジがあると言えるでしょう。

一方でGoogle広告は、お金を止めた瞬間に止まります。

逆に言えば、広告は“今すぐ客”を取りにいける強力なブースト手段とも言えます。お金をかけて、入札に参加して一等地を確保し、クリックを獲得する。BtoBではこの「今すぐ見積依頼や発注したい層」を取りにいくのが重要です。

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3. 受動広告と能動広告

結論からお話しますと「売上に直結するのはほぼ検索広告」です。では、なぜ受動広告が存在するのか？
・・・それは「認知」させる為です。

例えばRizapのダイエットやNoshの健康食が入ったお弁当のバナー広告を「繰り返し見た」という人は多くいらっしゃるでしょう。Youtubeやインスタグラムでなんとなく「これって良いよね！」と思う雑貨や文房具、キッチン用品などあれば「あ、いいな。探してみようかな」と思うこともあるでしょう。

これらはユーザーが「元々ほしかったものではない」はずです。
ですが興味をそそられ、潜在的なニーズを掘り起こしているといえます。

人は、繰り返し対面した相手と一回限りしか合わない相手では、前者のほうが記憶に残り、好感も持つように出来ています。
これを単純接触効果(メア・エクスポージャー効果)と言い、受動広告はまさに単純接触効果を活用した広告手法です。

能動広告とは、役割もクリック単価もユーザーの動き方も何もかも違うのです。

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4.ルーティン化すること

まずは日々のルーティンから。抑えるべきポイントは3つです。

1. 検索語句
2. キーワード
3. 除外キーワード

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5.キーワードのマッチタイプについて

1.完全一致　[キーワード]	指定した語句と“ほぼ同じ意味”の検索にのみ表示されます。
2.フレーズ一致　"キーワード"	指定した語句を“含んだ検索”に表示されます。
3.インテントマッチ（旧：部分一致）	指定した語句と“関連性がある”とGoogleが判断した検索に表示されます。

水道の蛇口で例えるなら、1が最もきつく、3が最もゆるい状態です。

日常会話でも「拡大解釈」が過ぎた言葉を出してしまうと頓珍漢とんちんかんな受け答えとなってしまい「会話事故」が発生しやすくなります。
一方で、それが的を射ていた場合には、場の空気を一変させるようなインパクトを生むこともあります。

つまり蛇口がゆるい状態はハイリスク・ハイリターン。

逆に、同じ展開の話ばかりで完結してしまうと、新たな発見も生まれず、会話は広がりません。
やがて温度感も下がり、関心そのものが薄れていきます。

広告運用もこれと同じで、メリットとデメリットは常に表裏一体なのです。

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6.定期的に見直すべきこと

こちらは、日々のルーティンというよりも一ヶ月に一度、または数ヶ月に一度見直すべき内容について触れていきます。

1. デバイスの差
2. ユーザーの年齢層
3. 競合とのズレ（オークション分析）
4. 除外リスト
5. 広告アセットの充実度
6. 新しい広告グループの種

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7.B to Bだと、どんなユーザーが多いのか

前述のデバイスの差、ユーザーの年齢層でも触れましたが、
BtoBであり高単価であればあるほど、パソコンユーザーが多く、年齢層も高くなる傾向にあります。

もちろんこれは一般論における話です。

しかし実際に、私がコンサルで携わっていた企業様では、こういった事例がありました。

• 問い合わせが一時期を境に落ち込んだ
• Google広告のコンサルを専門の業者から受けている
• 月間：お問合せページ到達 200件以上
• サンクス到達：1件

一見すると「認知が広がって成果が出ている」ように見えますが、実態は全く違います。サンクスページまでの到達率が異様に低いのです。

何故そんなことになったのか？
それは、サンクス到達がなかなか続かない時期が続き、AI(P-MAXキャンペーンと、テキスト広告のAI最大化)はやがて「安く単価を取れるユーザー」ばかりに予算を割くようになりました。

結果、お問合せページへの到達は爆発的に増えました。
一方で、サンクス到達は雀の涙。

そこでユーザーのストレスを下げるために、お問合せページの入力項目、必須項目を少なくし、ランディングページも見直しました。

広告サイドでは、サンクス到達の価値を1万に引き上げ、逆にお問合せページ到達の価値は1円に下げました。
どちらもメイン目標にしていたのをサンクス到達をメイン、お問合せページ到達をサブにしました。
なぜ両方ともメインにしていたのか？それは、まずはお問合せページ到達の数を増やしてサンクス到達する数をAIに学習させるためでした。

それでも数値は改善されません。

当然です。
低単価なクリックを山のように集めても、集まるのは「広告を誤タップした人」や「そもそも興味ないユーザー」「営業をかけようとしてる人が問い合わせページ到達していた」ばかり。
何よりも、AIが低単価なクリックばかりにロックオンするように学習しきっていたのです。

どうして良いか解らず、迷走してばかりいたところにGoogle広告の管理画面がふと目にとまります。
それが「デバイスの差」でした。

スマホユーザーの数が圧倒的に多く、パソコンユーザーはクリックしない日もありました。
そして問い合わせが落ち込んだ以前の日程に戻してみると、パソコンからの流入は7割超え・・・。

はっとした私は[キャンペーン]-[分析情報とレポート]-[広告が表示された日時と場所]を選択し、モバイルとタブレットの入札単価調整比を-100%に下げました。
つまりモバイルとタブレットには出すなという指示を出したのです。
加えてパソコンの入札単価調整は+400%に。

P-MAXキャンペーンはOFFにしました。

こうしてテキスト広告の学習が始まり、1クリックで1000円を超える出費が連続しました。
これまで100円以下のクリック単価だったため、心臓に悪い金額ですが、それでもその施策からたった4日でサンクス到達。

AIは“正しい目標”ではなく“達成しやすい目標”を追うのだということを実感しました。

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8.AIとGoogle広告コンサルタントの実態

さて、ではこの事になぜ元々いたコンサルが気づかず私が気づいたのでしょうか？

確認する手だてはありません。
ありませんが「一見、成果が出ているようでいて実利を伴わないのにお金だけを取る」コンサルは世の中にごまんといることは皆様のご周知のとおりです。

学習内容としては、Google広告におけるキーワードの運営ルーティン、テキスト広告のAI最大化設定、P-MAXキャンペーンの導入、目標コンバージョンの扱い方、広告入札戦略の扱い方(コンバージョン最大化など)、ユーザーヒートマップの導入・・・という現在のGoogle広告における一般論ベースの知識共有でした。

しかし、それらが成果に結びついたのかというと、やはり実利を伴わなかったため悪化の一途を辿っていたなと思います。

ところでGoogle広告は設計思想としては、なんでもかんでもAIに任せておきなさいといったものです。

ここでP-MAXキャンペーンについてもう少し深く掘り下げをさせてください。
このキャンペーンの目的は受動広告による認知度のUPでしたが、単なる検索広告に加えて、かなり広い範囲での露出ができるようになります。

参照:P-MAXの主な配信面（6つのチャネル）

1. Google 検索: 検索結果ページです。ただし、通常の検索広告と異なり、検索意図に応じて動的にアセット（タイトルや画像）が組み替えられて表示されます。
2. YouTube: 動画広告だけでなく、フィード広告や検索結果の横など、YouTube内の多様な場所に表示されます。動画素材がなくても、アップロードした画像とテキストからAIが勝手に動画っぽい広告を作成して配信することもあります。
3. ディスプレイネットワーク（GDN）: 世界中の数百万のウェブサイトやアプリ上に、バナーやテキスト広告として表示されます。
4. Google Discover: スマホのGoogleアプリやブラウザのトップ画面に表示される、ユーザーの興味関心に基づいたニュースフィード枠です。
5. Gmail: プロモーションタブやソーシャルタブの中に、メール形式のような広告として紛れ込みます。
6. Google マップ: マップでの検索結果や、ルート検索時の周辺情報などに表示されます。

反面、時間帯や曜日指定などはできません。
キーワードを除外はできても追加もできず、入札単価の調整比率を触ることもできません。

つまり運営主が操作するとっかかりに極めて乏しく、どう動いているのかがブラックボックス化されている側面が極めて多い。

Google広告の管理画面を見れば、しきりにP-MAXキャンペーンを作るように誘導してきます。
それは一体なぜか。

結論、Googleは運営主から金を毟りとって、ビッグデータ(情報を格納する場所)を育てることを第一優先にしているのです。このビッグデータは長い目で見るとAIの学習にも、広告の精度向上にも役立てられますが、それで広告主に実利が伴わないなら極めて利己的であり、Win-Loseを押し付ける動き方だと言わざるを得ません。

※もちろん業態によって「合う合わない」がありますし、これはあくまで「失敗例」という一例による私の考え方です。
読んでいて「それは違う！」と思われるのであれば、別に否定はしません。違うというのは別に正解があるからこそ出てくる考えですから、その正解も尊重されるべきでしょう。

しかし、この補足を置いてでも私はこの記事で言いたいことがあります。
それはGoogleも金儲けのために運営してる会社であり、資本主義的側面はどうしても発生してしまうよということです。

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9.失敗例

ここからは「つまづきやすいポイント」に絞って失敗例をお話します。

まとめ

ここまでお読みいただきありがとうございました。
本記事では「失敗から学ぶGoogle広告」というテーマで、実体験をもとにお話ししてきました。
改めて重要なポイントを整理すると、以下の通りです。

• Google広告は「設定」ではなく「運用」で結果が決まる
• AIは“正しい目標”ではなく“達成しやすい目標”を追う
• クリック数ではなく「サンクス到達」で判断する
• 広げすぎても、絞りすぎても失敗する
• 誰に配信しているか（ユーザーの質）が最も重要

Google広告の運用は、水を「ろ過」する作業に似ています。
沢山あるからといって泥水が流れてきても結局飲むことはできませんし、きれいな水しかいらないとばかり言っていたら一滴も流れてはきません。

先ほどは蛇口のたとえ話をしましたが、まさにどの蛇口とフィルターをゆるめて、締めるのか？が課題となります。
今回のお話が、B to BでGoogle広告を運用する方々にとってのヒントとなれていれば幸いです。