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第 4 章 — 入札戦略と予算配分

入札と予算は、 広告運用の意思決定が最も濃く反映される領域 です。自動化が進んでも、目標値・予算範囲・撤退ラインを決めるのは人間の仕事です。本章では、入札戦略の選び方、予算配分、撤退ラインの設計を扱います。

入札戦略の種類

主要媒体の入札戦略は、おおよそ次の 7 種類に整理できます。

戦略 目的 向いているケース 学習データ要件
クリック数の最大化 クリック獲得 立ち上げ、データ蓄積期
インプレッション目標シェア 露出確保 指名検索の防衛
コンバージョン数の最大化 CV 獲得 CV 件数を最大化したい
コンバージョン数の最大化 + 目標 CPA CV 単価最適化 許容 CPA が明確 中〜多
コンバージョン値の最大化 売上最大化 EC など売上計測ができる
コンバージョン値の最大化 + 目標 ROAS 広告費効率最適化 商品単価・利益が異なる
手動入札 完全コントロール 特殊な配信、学習データ不足 -

Google 広告の検索キャンペーンでは、現在は「コンバージョン数の最大化」に任意の目標 CPA、「コンバージョン値の最大化」に任意の目標 ROAS を設定する整理が基本です。媒体 UI 上の名称は変わるため、管理画面の表示名ではなく、 何を最大化し、どの目標値で制約するか で理解します。

入札戦略の選び方

立ち上げ期(CV が少ない)

学習データが少ない時期は、 CV 最大化 or クリック数の最大化 で配信量を確保し、データを溜めます。目標 CPA / ROAS を設定する場合も、配信が細りすぎない現実的な値から始めます。

安定期(CV 傾向が読める)

データが溜まったら、 コンバージョン数の最大化 + 目標 CPA を検討します。許容 CPA に近い値で設定し、配信が止まらない範囲で調整します。月 30 CV 以上は 1 つの目安になりますが、商材、CV の質、コンバージョン遅延によって必要なデータ量は変わります。

拡大期(売上・利益まで最適化できる)

商品単価や利益が異なる場合、 コンバージョン値の最大化 + 目標 ROAS を検討します。CV 件数ではなく売上効率を最適化します。EC だけでなく、B2B でも商談金額や成約後売上を戻せる場合は、価値ベースの入札を検討できます。

戦略変更のタイミング

変更時の注意
学習がリセットされる場合がある(媒体による)
直前の目標値から大きく離さない(±20% 以内)
戦略変更後は 1〜2 週間データを取る
同時に複数の変更を加えない

予算の決め方

予算は 広告費として使える金額から決めるだけでは不十分 です。許容 CPA、目標 CV 数、粗利、LTV から逆算します。

4 つの決め方

決め方 使う場面 注意点
目標から逆算 必要な CV 数と許容 CPA が明確 CVR、CPC の仮説が必要
予算から逆算 テスト予算が先に決まっている 期待 CV 数を現実的に見る
粗利・LTV から逆算 獲得単価の上限を決めたい 初回売上だけでなく継続価値
期間から逆算 キャンペーン・イベントで期限あり 学習期間を見込む

目標から逆算する計算式

必要予算 = 目標 CV 数 × 目標 CPA

例: 月 100 件、CPA 2 万円目標 → 必要予算 200 万円

目標 CV 数 = 必要予算 / 目標 CPA
目標 CPA = 必要予算 / 目標 CV 数

CVR や CPC が変動するため、 想定の 70〜80% を目安 に余裕を持って予算を組みます。

粗利・LTV から逆算する許容 CPA

許容 CPA = 粗利 LTV(または限界利益 LTV) × 広告投資に回せる比率

例: 粗利 LTV 30 万円、広告投資に回せる比率 30% → 許容 CPA = 9 万円

売上 LTV をそのまま使うと、原価やサポートコストを見落として CPA を過大に見積もることがあります。広告投資の上限は、売上ではなく 粗利または限界利益 から逆算します。広告投資に回せる比率は、業界・事業フェーズで大きく異なります。

事業フェーズ 広告投資に回せる比率の目安
拡大期(成長重視) 50〜100%
安定期 30〜50%
利益期 15〜30%

成長重視期に低い CPA を設定すると、 配信量が出ず、市場シェアを取り逃がす ことがあります。

予算配分のパターン

ポートフォリオ型

配分先 比率 役割
検索広告(顕在獲得) 50〜70% 安定 CV、ベース収益
リマーケティング 10〜15% 既訪問の救済
ディスプレイ / SNS(潜在開拓) 10〜20% 新規層の開拓
新規仮説検証 5〜10% 実験予算

集中型

配分先 比率 役割
主軸の 1〜2 媒体 80〜90% 確実な成果
補助媒体 10〜20% 新規仮説

立ち上げ期は 集中型 が機能しやすく、安定期以降は ポートフォリオ型 へ移行します。

撤退ラインの設計

撤退ラインがないと、 成果が悪い施策を惰性で続けて 予算を浪費します。

撤退ラインの設定例

指標
期間 2 週間(学習期間込み)でも CPA が目標の 1.5 倍以上
件数 1 万円使って CV が 1 件もない
CTR 0.5% を下回り続ける
CVR LP のベンチマークから大きく乖離
配信量 予算の 30% も消化していない

撤退の判断は感情ではなくデータで

「もう少しで成果が出そう」という主観で続けるのが最も危険です。 撤退ラインを事前に書き出し、それに従う 運用を徹底します。

CPA / ROAS の見方

CPA / ROAS は媒体レポートから即座に取得できますが、 数字だけ見ると判断を誤ります

表面的な指標と本質的な指標

表面 本質
CPA が低い LTV と合わせて見て妥当か
CV 数が多い CV の質はどうか(商談化、契約化率)
ROAS が高い 売上ボリュームは大きいか
CTR が高い クリック後の CVR は伴っているか

CV の質を測る

CV 数だけを追うと、 質の悪い CV を量産する リスクがあります。

CV の種類 質の高さ
営業に渡せる商談(B2B)
サービス試用開始(B2C)
資料ダウンロード
単なる問い合わせ 中〜低
個人情報なしのアクセス

CV 設定で「とにかく軽い CV ポイント」を選ぶと数は出ますが、 後工程の歩留まり で見ると効率が悪い場合があります。

検索広告の入札に固有の論点

マッチタイプと入札

マッチタイプ 配信範囲 推奨入札
完全一致 登録 KW と同じ意味 高めに入札(CV 確実)
フレーズ一致 登録 KW の意味を含む 中程度の入札
部分一致 関連する幅広い検索語句 自動入札と組み合わせ

検索クエリレポートの活用

入札を最適化する前に、 検索クエリレポート で実際にどの語句で配信されているかを確認します。

アクション 内容
追加 高 CVR の検索語句を完全一致で追加
除外 CV しない / 関連性ない語句を除外
入札調整 高 CVR 語句に入札を寄せる

検索クエリレポートは 週次 で見るのが目安です。

ディスプレイ / SNS 広告の入札に固有の論点

フリークエンシーキャップ

同一ユーザーへの表示上限を設定しないと、 過剰接触 で逆効果になります。

接触頻度 効果
月 3〜5 回 最も認知 / 想起効果が高い
月 10 回以上 飽き、嫌悪感のリスク
1 日 5 回以上 強い嫌悪感を生む可能性

オーディエンスサイズと入札

オーディエンスサイズ 推奨される設定
小(数千〜数万) 入札を高めに、配信量を確保
中(数万〜数十万) 標準的な入札、A/B テスト
大(数十万以上) 自動入札に任せ、機械学習を活用

入札・予算の運用ルール

ルール 内容
1 度に 1 変更 複数同時変更で因果不明にしない
学習期間を尊重 1〜2 週間は大きく動かさない
月次で振り返る CPA / ROAS / 件数 / 質を月次で評価
撤退ラインを守る 事前に決めた基準で判断する
拡大は段階的に 予算を一気に 2 倍にせず、20〜30% ずつ

入札・予算のアンチパターン

アンチパターン 起きる原因
予算を一気に投入 経営層の意思決定が短期
撤退ラインなし 「もう少し続ければ」の感情
媒体の推奨をそのまま受け入れ 自社の判断軸がない
月初に予算を使い切る 配信スピード設定の誤り
1 媒体に偏る 分散投資の判断がされていない
自動入札を恐れる 古い手動入札の慣習

まとめ

第 4 章では、入札戦略と予算配分を扱いました。次章では、ユーザーが最初に触れる クリエイティブと LP / CRO に進みます。