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2025.04.12[Sat]
目次
「部分一致=便利」は危険!?知らずにCPAが悪化する運用者が続出中
Google広告運用において、多くの人が勘違いしているのが「部分一致はとにかく広がるから便利」という思い込み。確かに今の部分一致は非常に進化しています。ですが、使い方を誤ると無駄なコストばかりが膨らみ、成果がまったく出ないケースも後を絶ちません。
この記事では、最新のGoogle広告の構造変化に対応した「部分一致」の正しい使い方と注意点を徹底解説します。
【2025年最新版】Google広告はここまで進化している
旧時代の広告運用 | 現代の広告運用 |
---|---|
キーワードごとの手動入札 | 自動入札(tCPAや最大化) |
完全一致・フレーズ一致が主流 | 部分一致+自動入札が主流 |
細分化構成(SKAG等) | 機械学習を活かす統合構成 |
Google広告はこの数年で、「キーワード制御型」から「シグナル学習型」へと変貌。その流れの中で、部分一致が“AIが最も学習しやすいマッチタイプ”となり、Google自らが積極利用を推奨しています。
【誤解】部分一致=昔の“意味不明なキーワード”まで拾うわけではない
以前の部分一致は「意図しないクエリまで拾ってしまうから使えない」と言われがちでしたが、現在は“シグナル(検索履歴・端末・ロケーションなど)”をフル活用し、関連性の高い検索語句だけに反応するよう進化しています。
【真実】今のGoogle広告では、部分一致が最も高性能
マッチタイプ | 使用できる機械学習シグナル数 |
---|---|
完全一致 | 限定的 |
フレーズ一致 | 限定的 |
部分一致 | 最多(ユーザー属性・検索意図など) |
そのため、機械学習による自動入札(tCPAや最大CVなど)と最も相性が良いのが部分一致なのです。
ただし「使い方を間違えると」成果は激落ち
以下のような使い方はNGです:
- まだCVデータが十分に溜まっていない状態で、いきなり部分一致を導入
- フレーズ一致・完全一致とコンフリクト(競合)してデータが分散
- 広がりすぎに対応できない広告文(TD)しか入っていない
成功のための「部分一致」3つの運用鉄則
1. データが少ない初期段階では部分一致を避ける
学習データが少ないうちに部分一致を使うと、AIが精度の低い推測で広告配信 → 意図しないクエリ → CPA悪化につながります。
推奨運用ステップ:
- フレーズ一致・完全一致でまず安定運用(CVを蓄積)
- tCPA(目標コンバージョン単価)や最大CVで学習が進んだ後に部分一致へ拡張
2. コンフリクト(キーワード被り)を避けるための“相互除外”を設定
同じクエリに完全一致と部分一致が両方反応すると、データが分散して学習効率が低下します。
例:
- 完全一致:
[東京 看護師]
- 部分一致:
看護師 求人
→ この場合、「東京 看護師」が両方にヒット → どっちに配信されたか分からない
解決策:
- 完全一致側で拾いたいクエリは、部分一致側で“除外キーワード”として登録
3. レスポンシブ検索広告(RSA)で幅広いクエリに対応
部分一致はどんな検索語句に反応するかを予測できないため、多様なパターンに対応できる広告見出しと説明文を用意しておく必要があります。
運用のポイント:
- RSA見出し:15個すべて埋める
- 説明文:4つをユニークに作成
- 表現の幅を持たせる(例:「勤務地別」「高年収」「福利厚生充実」「未経験歓迎」など)
よくある失敗例とその対策
NGパターン | 問題点 | 解決策 |
---|---|---|
RSA(レスポンシブ検索広告)で見出しが5個しかない | 表現の幅がなく、クリック率低下 | 15個フルで入れる。表現も差別化 |
キーワードの除外設定がされていない | コンフリクトでCVが分散 | 相互除外を必ず実施 |
部分一致を初期から導入 | 学習不足で成果が出ない | 完全一致・フレーズ一致でデータを蓄積してから切替 |
まとめ|部分一致の正しい活用は“広告成果”を左右する
正しい使い方 | 効果 |
---|---|
CV(成約)データを蓄積後に導入 | 学習効率が高まり、CPAが安定 |
コンフリクト防止の除外設定 | データ分散を防ぎ、成果が集中 |
RSA(レスポンシブ検索広告)で15見出し&4説明文 | 拡張クエリに柔軟に対応可能 |