非指名キャンペーンの改善事例：GA4データによる「学習補強」というアプローチ

インターネット接続サービスの領域では、サービス名を含まない検索（「回線 比較」など）から多くの見込み客が訪れます。いわゆる非指名の検索需要です。どの語句から成果が出るのか見えにくく、広告費の効率が上がらない課題が続くこともあります。

今回の事例では、検索語句を絞り込む「精査の強化」ではなく、GA4（Google アナリティクス 4：Webサイトの行動データを計測・分析するツール）のデータを広告の自動入札の学習（機械学習による入札最適化）の材料に加えることで、成果を生む語句へ学習を集中させるアプローチを取りました。

検証では、2025年10月に立ち上げた新規キャンペーンの導入初期（10/22〜10/31）と翌月（11/1〜11/16）を比べ、GA4基準のCPA（Cost Per Acquisition：コンバージョン1件あたりの広告費）が約62%改善し、コンバージョン（以下、CV）件数は6件から20件へ約3.3倍に増加しました。なぜ精査だけでは届かなかったのか、どのような構造で成果につながったのかを、運用プロセスに沿って解説します。

改善対象は、インターネット接続サービスの非指名キャンペーン（ブランド名を含まない語句への検索広告）です。お客さまと共有していた目標CPAを上回る状態が続き、早急な改善が求められていました。

構造的な課題は、検索語句（ユーザーが検索エンジンに入力した言葉）1つにつきCVが1件程度しか発生せず、成果を牽引する主要な語句が存在しない状態――社内では「1クエリ1CV」と呼んでいる状況――でした。成果が出た語句でも、1語句あたりのCVは平均で約1.2件にとどまります。機械学習が使う学習データが語句ごとに不足し、確度の低いユーザーやCVに結びつかない語句（以下、CV無語句。CVが発生した語句は以下、CV有語句）への配信が増えていたと考えられます。

従来の運用は、キーワード精査（成果データから配信語句を絞り込む作業）、クエリ精査、品詞精査（語句を品詞の傾向から分類し、性質を判断する作業）が中心でしたが、改善幅は小さく頭打ちでした。CV無語句の広告費は全体の約39%を占めるものの、そのうち約95%はCV有語句と重複しており、単純な除外設定（配信対象から外す操作）では成果を生む配信まで削ってしまいます。

以上の構造から、精査の強化ではなく「学習側を補強する」転換が必要だと判断しました。

CPA上昇の要因は、次の3点に整理しました。

1つ目は、偶発的に成果が出た語句のキーワード登録です。
2024年に偶然CVが発生した語句をキーワード（広告表示の対象として設定する語句）化した結果、2025年に配信量は伸びたものの定常的な獲得にはつながらず、CPAが上昇傾向になりました。

2つ目は、語句ごとの学習データ不足です。
成果が出る語句を中心に強化したものの、語句あたりのCV数が少なく、確度（成果の確からしさ）の低いユーザーへ配信が広がりました。

3つ目は、入札の過剰な強化によるCPC（クリック単価：広告が1回クリックされるごとにかかる費用）の上昇です。
表示シェア（表示機会のうち自社広告が表示された割合）は上がりましたが、CVの増加との相関は見られず、費用だけが膨らむ結果となりました。

3つの原因に対し、原因1から順に対応する3つの対策を講じました。本記事では、中心となる対策2（GA4データの活用）の検証結果を紹介します。

対策1：キーワード登録フローの見直し。 期間とCV数にしきい値（基準となる値）を設け、定常的に成果が出る語句だけをキーワード登録し、完全一致（検索語句とキーワードが完全に一致した場合のみ広告を表示する方式）で配信します。

対策2：学習データの強化（本事例の核心）。 語句単位では月あたりのCV数が少なく学習が不十分なため、GA4のデータを学習用コンバージョン（自動入札の学習に使う成果データ）へ追加。広告プラットフォーム側のCV（媒体CV）と組み合わせて、学習の精度と立ち上がりの速さを高めることを狙いました。

対策3：上限CPC（1回のクリックに支払う上限額）の設定。 予測が難しいオークションでも、過剰なクリック単価を防ぎます。

ここからは、本記事の中心である対策2（GA4データの活用）の運用面を説明します。
なお、GA4データの広告プラットフォームへの連携にあたっては、プライバシーポリシーでの説明と同意取得の状況、および各媒体の利用規約・データ利用ポリシーへの適合を、お客さまとあわせて確認しています。

運用面では、既存キャンペーンと並行してGA4データで学習する新規キャンペーンを立ち上げ、不定期に獲得が発生する語句を切り出して配信。ボリュームが安定した段階で既存キャンペーンへ反映する方針としました。

なお、新規キャンペーンではGA4データの追加と同時に上限CPC（対策3）も設定しているため、成果の改善にはその影響も含まれる可能性があります。

新規キャンペーンの実績を、導入初期（10/22〜10/31の10日間）と翌月（11/1〜11/16の16日間）で比較しました。

導入初期と比較した翌月の実績では、GA4基準のCPAが約62%改善し、GA4基準のCV件数は6件から20件へ約3.3倍に増加しました。広告プラットフォーム基準のCPAも約47%改善しています。

導入直後はCPAが高めに推移しましたが、学習データの蓄積に時間がかかる「立ち上がり期」を経て、より安定的で効率的な獲得へ移行したものと見ています。

※本比較は同一キャンペーン内の「導入初期」と「翌月（半月分）」の比較であり、季節要因や市況の影響を完全に排除したものではありません。件数が少ないため、傾向を示す参考値としてご覧ください。数値は自社集計による相対値です。

新規キャンペーン立ち上げ時の定番の懸念は、既存キャンペーンの成果を奪ってしまうことです。食い合い（異なるキャンペーンが同じユーザーを取り合い、成果が分散すること）の有無を検証しました。

検証の結果、CVが発生した検索語句のうち、既存キャンペーンの主要広告グループ（2025年10月）と新規キャンペーン（同11月）の間で重複していた割合は、CV件数ベースで約13%でした。一方、広告費ベースでは約29%が重複していました。新規キャンペーンは既存の成果を大きく奪うことなく、別のニーズから追加のCVを獲得していたと考えられますが、同じ語句への配信が重なる部分では費用が分散していました。

重複して配信された語句では新規側のCPAが安価で、学習の集中が機能したことがうかがえます。一方、同一キーワードの並行運用では予算が分散し、既存側の効率が下がる場面も確認しました。今後は既存キャンペーンを新規の運用へ統合し、予算分散を解消する方針です。

本事例からの示唆は3つです。

1. CV無語句の「単純な除外」だけでは改善が難しく、成果データの重複構造を理解したうえでの「学習補強」が必要であること。
2. GA4のデータを学習用コンバージョンへ加えたことで学習に使えるデータが増え、CPAの改善（約62%）と件数の拡大（約3.3倍）が同時に見られたこと（上限CPCの併用を含む結果で、効果の切り分けは今後の課題）。
3. 新規キャンペーンが既存の成果を大きく奪わず、別ニーズの獲得として増分に貢献した一方、同じ語句への並行配信では予算が分散するため、統合を前提とした設計が重要であること。
   
   広告運用で成果が頭打ちになったとき、はじめに選ばれがちなのは「語句の精査」です。本事例が示したのは、データを活用して機械学習自体を強化するという別のアプローチでした。
   
   自社の運用に当てはめる際は、次の3点を運用担当者や代理店に確認してみてください。
   
   • 成果データ（コンバージョン）が、語句ごとに十分な件数たまっているか
   • GA4のコンバージョンを広告の学習に使える状態か（計測設定、同意取得、各媒体の利用規約への適合を含む）
   • 同じ語句に複数のキャンペーンで配信が重なっていないか
   複雑なコスト構造のキャンペーンほど、「学習補強」の考え方は今後も意味を持つと考えています。

Q1：精査だけではなぜ改善が難しかったのでしょうか。

A：CV無語句が広告費の約39%を占めるものの、そのうち約95%は成果のある語句と重複していたためです。単純な除外では、成果を生む配信まで削ってしまう構造でした。

Q2：GA4のデータを学習に加えると何が変わるのでしょうか。

A：不足しがちな学習データ量を補い、機械学習の精度と立ち上がりの速さの向上が期待できます。本事例では、導入初期と翌月を比べて、GA4基準のCPAが約62%改善し、CV件数は6件から20件（約3.3倍）に増えました（自社集計・同一キャンペーン内の比較）。

Q3：既存キャンペーンの成果が奪われることはないのでしょうか。

A：本事例の検証では、CV獲得語句の重複率は件数ベースで約13%（広告費ベースでは約29%）にとどまり、別ニーズからの増分獲得が確認されました。ただし、重複する語句では予算が分散するため、並行運用中は注意が必要です。

Q4：どのようなキャンペーンで有効なのでしょうか。

A：検索語句1つあたりのCV数が少なく学習データが不足しがちな、非指名（ブランド名を含まない）キャンペーンで有効に働くケースが多いと考えています。

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