2026.01.22
自動入札を使っているものの、コンバージョン(CV)数の最大化や目標コンバージョン単価（いわゆる tCPA）を設定しても、思うように集客につながらない…そんな悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。
自動入札は設定を変更するだけで反映されるため、注意すべき点を十分に理解しないまま運用してしまっているケースも少なくありません。
本記事では、自動入札をうまく機能させるために必要な知識について解説します。
１．自動入札の学習の仕組み
Google広告の運用においては、「学習の仕組み」を理解することが非常に重要です。
CV数の最大化や tCPA を設定しているにもかかわらず集客が安定しない場合、まずはこの学習の仕組みを押さえる必要があります。
自動入札は、「キャンペーン単位」で学習します。
広告グループ単位でも、アカウント全体でもなく、あくまでキャンペーンごとに学習が進むのが基本的な仕組みです。そのため、キャンペーンを細かく分割しすぎると、ひとつのキャンペーンに十分なデータが集まらず、学習が安定しにくくなります。
よくある事例として、治療院などで症状ごとにキャンペーンを分けてしまうケースがあります。「肩こり」「腰痛」「頭痛」「猫背」「産後」など、気づけばキャンペーンが10個以上になってしまう状態です。
一見すると「症状ごとに予算をコントロールできて良さそう」に見えますが、実際には1キャンペーンあたりの配信量が確保できず、CVも分散してしまい、学習が進まない状況に陥りやすくなります。
２．tCPAが安定するデータ量と予算の目安
tCPAを安定させるためには、一般的に月間30件前後のCVが必要と言われています。1日1件以上がひとつの目安です。
また、1日の予算は、目標CPAの5〜10倍程度あると学習が進みやすいとされています。
たとえば tCPA が3,000円の場合、1日の予算は15,000円〜30,000円が目安になります。
しかし、症状ごとに10個・20個とキャンペーンを分けてしまうと、各キャンペーンで月間1〜2件しかCVが発生しないことも珍しくありません。結果として、「どのキャンペーンでも学習が安定しない状態」が起こりやすくなります。
こうした状況を避けるために重要なのが、キャンペーンをまとめるという考え方です。
キャンペーンを統合することで、分散していたCVデータが1つに集まり、学習が進みやすくなります。
３．クリック数・CV数最大化の効果的な利用
tCPAだけでなく、CV数の最大化も、同様にキャンペーン単位で学習します。
キャンペーンが細かく分かれている状態では安定しにくく、データが集中しているほうがパフォーマンスは安定しやすい傾向があります。
さらに、月間CV数が10件に満たない場合、そもそもCVベースの学習が成立していないケースも多く見られます。
その場合は、クリック数の最大化で配信量をしっかり確保したほうが、結果的に集客につながることもあります。クリック数の最大化は学習項目が少ないため、コンバージョンデータが少なくても安定して動きやすいのが特徴です。広告を開始したばかりのタイミングや、データ収集フェーズでよく使われます。
４．導入時の目安
自動入札が安定しやすい推奨環境としては、CVが1日1件、予算は月額45万円以上がひとつの目安とされています。これに満たない場合は、慎重にテストを行いながら進めるのが無難です。
また、Googleの担当者からは「月間10件以上あれば、CV数の最大化を試してみてもよい」という意見が出ることもあります。状況に応じて、段階的にテストしていきましょう。
まとめ
今回は、自動入札をうまく機能させるための考え方について解説しました。
「キャンペーンをまとめればまとめるほど学習は進みやすい」ーーこの点は特に意識しておきたいポイントです。
CVデータが少ない段階ではクリック数の最大化でデータを集め、件数が蓄積してきたらCV数の最大化、そして最終的に tCPA へ移行する。このステップを踏むことで、自動入札の強みを活かしながら、段階的に成果の安定化を目指すことができます。
