Google広告のP-MAXキャンペーンは、多様なチャネル（検索・YouTube・Gmail・Googleマップ・ディスプレイなど）への一括配信を可能にし、自動でCV最適化を進めてくれる配信媒体です。しかし、「P-MAXって本当に成果につながっているのかわからない」「オーディエンスシグナルの精度に不安がある」「学習が終わるまで配信効率が悪い」といった課題も多く伺います。そこで当社が提供するのが、“ジオP-MAX広告”。日本全国1億MAU規模、140超の提携アプリから得られる高精度の位置情報データを武器に、従来の“P-MAX”の弱点を補強し、クイックかつ効果的な広告運用を実現します。また、本記事の最後でジオP-MAX資料を配布しておりますので、ご活用くださいませ。P-MAXの構造と課題──シグナルの質が成果を左右するGoogle P-MAXは、広告主が設定した目標に基づき、Googleの全ての広告面（YouTube、ディスプレイ、検索、Discover、Gmail、Googleマップ）に、AIが広告配信を最適化するキャンペーンタイプです 。その最適化ロジックは、主に以下の3つのデータと実際の配信効果に基づいて構築されています 。 クリエイティブアセット（テキスト、画像、動画など）オーディエンスシグナル（顧客リストや関心情報）商品フィード（広告主がGoogleに登録している自社商品に関するデータ）オーディエンスシグナル＝“AIへのヒント”この中でもとくに重要な役割を担うのが「オーディエンスシグナル」です。広告主が「こういうユーザーに届けたい」という意図をAIに伝える“プロンプト”のようなもので、ユーザーの年齢・性別・興味関心・検索キーワードなどを設定します。具体的には以下のようなデータが活用されます。参考：https://support.google.com/google-ads/answer/11385582?hl=ja年齢・性別・世帯収入などの属性ウェブ訪問履歴、アプリ利用履歴特定キーワードやURLへの関心しかしここに大きな課題があります。P-MAXの限界──データ精度と学習スピードの壁① Googleの属性は“推計”が中心Googleのユーザーデータは、検索履歴やIPアドレス、閲覧傾向などから推定プロフィールを作成しており、精度には限界があります。たとえば「女性30代育児層」と設定しても、実際には異なる層に広告が配信される可能性もあります。② 教師データ不足＝最適化に時間がかかるP-MAXの効果はCVデータの蓄積量に大きく依存します。しかし新店舗・新商品などでは教師データが不足しており、AIが学習を完了するまでに数週間〜数ヶ月を要するケースも珍しくありません。③ オフライン効果が見えにくいP-MAX単体の来店計測では、来店計測精度がやや乏しいと言う声も良く耳にします。Google Business Profileと連携することで計測自体はできるものの、場所によっては数千件の来店があったように表示されることもあり、純粋な集客リフト力が見えづらいと言う課題があります。ジオP-MAXとは？──位置情報を教師データとして追加し、来店計測も可能にジオP-MAXは、P-MAXの「教師データ不足」「推定属性の精度不足」という2つの課題を、位置情報データで補完する広告モデルです。本来、広告の最適化において最も強力な教師データとなるのは、実際に自社商品を購買したそれぞれのユーザーの詳細データです。これにより、非常に精度の高いターゲティングや予測が可能になります。しかし、このような具体的な顧客データを大量に保有できる企業やサービスは限られており、多くの企業にとって質の高い教師データが不足しているのが現状です。P-MAXは、この教師データ不足を補うため、配信期間を通じて徐々にデータを蓄積していくという概念を持っています。しかし、ジオP-MAXはさらに一歩進んで、P-MAXの運用初期やデータが十分に蓄積されていない段階で生じがちな教師データ不足に対し、位置情報データを積極的に活用します。これにより、ユーザーの行動パターンや来店履歴といったオフラインの情報を教師データとして追加し、広告配信の精度を大幅に向上させることが可能になります。ジオP-MAXの仕組みユーザーのスマホ位置情報を5～15分間隔で取得し、精度の高い属性推定・来店判定を実現特定店舗・商圏ごとに「過去〇〇ヶ月以内の来訪者」「△△圏で最近来店したことがない休眠顧客」など、オフライン行動実績ベースで広告オーディエンスを作成これらの位置情報データをGoogle広告に連携してカスタムオーディエンス化し、カスタマーマッチ＋類似拡張で広告配信配信後も広告配信されたユーザーの店舗へ来訪を計測し、施策を継続改善※位置情報データは許諾を得たユーザからのみ取得しています。なお、ブログウォッチャーでは氏名や連絡先情報などの、いわゆる個人情報は取得しておりません。また、特定の個人が識別されるリスクを低減するための加工を行なっています。P-MAXとジオP-MAXの具体的な違いジオを掛け合わせたP-MAX配信でリーチ数も伸ばしつつADIDベースで学習を進めることで放置型ではない戦略的な拡張配信と簡易的な来店計測が可能です。ジオP-MAX活用事例1.ドラッグストアでの事例（休眠顧客アプローチ）【背景】：既存来店者の分析やWEB広告でのアプローチ等は実施できているものの、実際の来店への寄与とその効果計測ができていなかった。顧客数最大化へのアプローチはできていない。【仮説】：過去に来訪しており、現在は何らかの理由で来訪していない休眠顧客を取り戻し、来訪に寄与するアプローチが必要ではないかと考える。【結果】：同時期にSNS広告も併用して配信したが、CPCも来店CVもともに、ジオP-MAXの方が圧倒的に配信効率が良い結果となった。2.ゴルフスクールでの事例（競合施設からのリプレイス）【背景】：リスティングでの刈り取り施策のみを実施。通学検討可能性のある潜在/顕在層に対するアプローチを行っていなかった。【仮説】：競合施設への来訪者に対してリプレイス可能性があるゴルフショップなど類似施設への来訪者（+その類似行動）において潜在ニーズがある【結果】：同時期にSNS広告も併用して配信したが、CPCも中間CVもともに、ジオP-MAXの方が圧倒的に配信効率が良い結果となった。※中間CV→ゴルフスクール無料体験予約フォームへの遷移導入・運用パターン当社では、広告代理店の皆様がジオP-MAXを最大限に活用できるよう、下記の通り柔軟な2つの協業モデルを提供しています。これにより、貴社の運用体制やクライアントとの関係性に合わせた最適な形で、ジオP-MAXを導入することが可能です 。完全運用委託プラン当社がオーディエンス設計、P-MAX広告設定、効果計測、レポーティングまでワンストップ提供。代理店様はクライアント提案に専念できます。データセグメント提供プラン独自のADIDオーディエンスリストのみを代理店様に提供。媒体運用は貴社でご対応いただく形も選択可能です。※データ利用フィーとしてネット金額の20%を頂戴いたしますまとめ：P-MAX活用の“次の一手”にP-MAXの真価を引き出すには、「CVしやすいユーザー」の教師データをいかに早く、正確に与えるかがカギです。ジオP-MAXは、P-MAXの最大の弱点である“最適化期間の長さ”を高精度な位置情報データで補い、かつ来店計測まで実現できる、攻めの広告運用手法です。広告代理店様が抱える「運用のブラックボックス化」や「成果可視化の難しさ」といった課題に対して、強力な武器となるはずです。ポストクッキー時代、オンラインだけのデータでは見落としがちな顧客へのアプローチや、リアル施策の詳細検証はジオP-MAXでこそ実現します。提案価値を高めたい広告代理店様、P-MAX運用の新たな成果指標・ノウハウを求めるご担当者様は、ぜひご相談ください。下記にて詳しく知りたい方向けに、ジオ×P-MAXの資料を配布中です。広告配信サービス 「ジオ P-MAX」お問合せ・ご相談ご興味をお持ちいただいた代理店様は、ぜひお気軽にお問い合わせください。「P-MAXの成果に悩んでいる」「提案の差別化が難しい」そんなときこそ、ジオP-MAXの導入をご検討ください。