BtoBマーケティングを加速させる！AI Max for Searchキャンペーン徹底解説

BtoBマーケティングにおける広告運用は、商談化までの導線が長く、CPA（顧客獲得単価）も高くなりがちです。その一方で、限られたリソースで成果を出すことが求められる現場では、検索広告のパフォーマンスに頭打ち感を覚える担当者も少なくありません。

そんな中、Googleが打ち出したのが「AI Max for Searchキャンペーン」です。AIによって検索広告の最適化を図るこの新機能は、BtoB業界においても運用効率と成果の両面で注目を集めています。

本記事では、AI Max for Searchキャンペーンの仕組みから、BtoB業界における活用ポイント、導入前に検討すべき条件までを徹底解説します。

AI Max for Searchキャンペーンとは？

「AI Max for Search」とは、Googleがベータ展開している検索広告の最新機能です。従来のキャンペーンでは、キーワードをベースに広告配信を行っていましたが、AI Maxではユーザーの検索意図をAIがリアルタイムに分析し、より関連性の高い検索語句にも広告を表示します。

特徴的なのは以下の3点です。

• キーワードマッチの拡張（意図ベース）
• アセット（広告文・URLなど）の自動生成
• シグナルに基づく入札最適化

AI Maxの主要機能と仕組み

検索語句のマッチング拡張

AIがキーワードだけでなく、広告文やランディングページの内容からも学習し、検索語句の意味・文脈を把握して広告を表示。これにより、従来のキーワード設定だけでは拾いきれなかった検索クエリにもリーチが可能になります。

動的アセット生成とURL最適化

検索意図に応じて、広告見出しや説明文をAIが自動生成し、ユーザーの関心や文脈にフィットした広告文を動的に表示します。また、従来のキャンペーンでは静的に設定されていた最終ページURLも、AI Maxではユーザーの検索語句や意図に応じて複数のURL候補から最適なランディングページに自動で誘導する仕組みが導入されています。

URL拡張（最終ページURL自動最適化）の仕組み

AI Maxでは、1つの広告セットに対して複数の最終ページURL（LP）を登録することができます。配信時には、ユーザーの検索クエリ、過去の行動、端末、地域、時間帯などのシグナルをもとに、どのURLが最も成果につながる可能性が高いかを判断し、自動的に最適なURLへ遷移させます。

たとえば、

• 「料金」系の検索クエリ → 料金ページへ
• 「導入事例」系の検索クエリ → 導入事例LPへ
• 「資料請求」や「比較」系のクエリ → ダウンロードページやFAQページへ

この機能により、CV率の最大化と離脱率の低減が同時に狙えます。

URL拡張を有効にするには

• 管理画面で広告アセットを作成する際、「最終ページURL」を複数登録できるようになります（最大15件程度）
• URLごとに表示させたいヘッドラインや説明文を個別にひも付けることは不要です。AIが検索意図に応じて最適な組み合わせを生成します
• LP側のメタデータや構造化マークアップが整っていると、AIの判断がより的確になります
• すべてのURLがGoogleのポリシーに準拠しており、表示速度やモバイル対応が整っている必要があります

URL拡張の注意点

• CV計測が正確でないと、AIが誤ったURLを「最適」と判断することがあるため、タグ実装とイベント設計が非常に重要です
• 指定していない意図しないURLに遷移してしまうリスクもあるため、必要に応じてURLの範囲制御や除外設定を行いましょう

このURL最適化機能は、特に資料請求・事例紹介・料金表など複数のCVページを保有するBtoB企業にとって、大きな効率化と成果向上のチャンスになります。

入札とターゲティングのリアルタイム最適化

地域・デバイス・時間帯・ユーザー属性など、複数のシグナルをAIが統合的に分析し、最適な入札戦略と広告配信を実現します。

他のキャンペーンタイプとの違い：P-MAXやDSAとどう違う？

AI Max for Searchは、既存の自動化キャンペーン（P-MAXやDSA）と混同されがちですが、運用目的や挙動には明確な違いがあります。

Performance Max（P-MAX）との違い

 Dynamic Search Ads（DSA）との違い

AI Max for Search Campaignsの導入手順

AI Max for Searchキャンペーンは現在ベータ版の段階にあり、すべてのGoogle広告アカウントで利用できるわけではありません。まずは、自身のアカウントで利用可能かを確認する必要があります。

AI Max for Searchキャンペーンは新規作成時に利用するのが基本であり、AIに最適な構造で設計しやすいため推奨されます。

①Google広告にログインし、「キャンペーン作成」→「目標を選択（例：リード）」→「検索キャンペーン」を選択

②入札戦略を選ぶ

※AI Max のパフォーマンスが制限されないようにするには、コンバージョンまたはコンバージョン値に基づく入札戦略を使用する必要があります。

③「AI MAXでキャンペーンを最適化する」を選択。「テキストのカスタマイズ」「最終ページURL」にチェック。

④配信地域、オーディエンスなどのキャンペーン設定を行う。

⑤「この広告グループで検索語句マッチングを使用する」にチェックを入れます。

⑥URL(内包)をクリックし、遷移先URLを設定します。ここで設定したURLが、誘導先URLとしてAIに選ばれる候補となります。

⑦広告文やKWなどを登録。

⑧配信地域・言語・予算を設定し、公開

メリット：

• 構造や設計をAI Maxに最適化しやすい
• 自動アセットやURL拡張を前提に設計できる

注意点：

• 既存キャンペーンをAI MAXに変換することはできない（2025年7月時点）
• 検索語句の挙動が大きく変わるため、除外ワードのチューニングを細かく行う必要がある

BtoB業界における有効性と期待できる効果

BtoB商材は検索ボリュームが少なく、検討期間が長いという特徴があります。こうした領域において、AI Maxの検索意図拡張や自動アセット生成は大きな効果を発揮します。

特に以下のようなケースで有効です。

「業務改善」や「生産性向上」など、抽象的キーワードが多い業界

BtoBの広告運用において、検索ユーザーは具体的な製品名や機能名ではなく、自社の課題・悩みから検索を始める傾向があります。

例：「会議の効率を上げたい」「営業のミスを減らしたい」「データ管理が煩雑」など

AI Maxは、検索キーワードの“意味”や“文脈”をAIが解釈し、関連する製品やサービスをマッチングします。つまり「業務改善」というざっくりした言葉に対しても、「業務プロセス改善ツール」「業務可視化SaaS」などのLPに自動で誘導することが可能です。従来の検索キャンペーンでは抽象語への対処が難しく、機会損失になりがちだった部分を補完できます。

従来の検索キャンペーン（特に部分一致＋スマート自動入札（tCPA/tROAS）を使った構成）でも、Googleは多くのユーザーシグナルを活用して広告表示や入札調整を行っていました。しかし、AI Max for Searchは、その“シグナルの使い方・処理の深さ・連携の範囲”において進化している点がポイントです。

商品名よりも課題ベースで検索されるSaaSやITツール

SaasやITツールを探すユーザーは、製品名での指名検索よりも「どうやって社内ナレッジを共有するか」「データの一元管理方法」など、課題発掘型の検索が多い傾向にあります。検討初期は製品の名前すら知らないことが多いためです。

ユーザーの課題に応じて見せるLPと広告を動的に変更できることにより、検索意図に応じた最適なコミュニケーションをとることが可能になります。

【実務者向け】AI Max for Searchを使うべきケースと注意点

こんな時はAI Maxがハマる！

• CVが頭打ちになっているとき：既存のキーワード運用では取りきれない検索ニーズをAIが補完
• 抽象的なニーズを扱うとき：業務効率化、DX、人材育成など広義のキーワードが多いとき
• リソース不足で運用に手が回らないとき：広告文作成やA/Bテストを自動化

逆にこういうケースは慎重に

• 極端にニッチな業界：意図拡張が不適切な検索クエリに反応してしまう可能性
• 厳密なブランドコントロールが求められるとき：AIによる自動アセット生成に不安がある場合

運用者はAI Max for Searchキャンペーンとどう付き合うべき？

AI Maxは「完全自動化＝放置してよい広告運用」ではありません。むしろ、AIの挙動を見ながらチューニングする運用者の役割が重要です。

以下のような心構えとスタンスが求められます：

• AIは“共創パートナー”として捉える：運用者の意図や設計次第で成果は大きく変わる
• 初期フェーズでは細かくレポートを確認する：意図と異なる配信をしていないか確認し、必要に応じて除外設定などでチューニング
• データの質を担保する：コンバージョン計測が適切でないと、AIも誤った方向に最適化してしまう
• アセットをAI任せにしすぎない：自社のトーン＆マナーに沿った内容になるよう、人の目でレビュー

AI Maxはあくまでツールであり、最終的な成果を左右するのは運用者の「考える力」と「調整力」です。

成果事例・公式データ紹介

L’Oréalなどの事例では、CV率が2倍・CPAが31％改善されたとの報告もあります。https://blog.google/products/ads-commerce/google-ai-max-for-search-campaigns/

ただし、これはあくまで一般消費者向け（BtoC）の事例です。BtoBにおいては、こうした数値がそのまま適用できるとは限らないため、まずはテスト導入での見極めが重要です。

導入前にやっておくべき準備

• コンバージョン計測の整備（GA4、タグ、CVイベント）
  AIが成果指標を正確に学習・最適化するためには、コンバージョンの正確な計測が必須です。GoogleタグマネージャーやGA4を使い、問い合わせ、資料請求、ホワイトペーパーDLなどのイベントを正確に計測できる状態にしておきましょう。特に複数のCVポイントがある場合は、それぞれに優先順位や重みづけを行うことも検討します。
• 広告アセットの棚卸し（既存の見出し・説明文・URLをAIに学習させる）
  AIは既存の広告アセットやLPの内容をもとに最適な配信を行うため、過去に使用した広告文やランディングページURL、説明文を整理して、内容の整合性や品質をチェックしましょう。可能であれば、トーン＆マナーや訴求ポイントにブレがないよう、人手でレビューしてからAIに学習させるのが理想です。
• 検索語句の除外設定やブランドキーワード保護の設計
  拡張性の高いAI配信は、意図しない検索語句や競合に関連したワードにも広告が表示されるリスクがあります。事前に除外キーワードリストを整備し、自社ブランドや意図しない検索との混同を防ぎましょう。また、ブランディング観点で重要な語句については、手動管理キャンペーンと併用して保護する方法もあります。
• 従来キャンペーンとの併用テスト（パフォーマンス比較のため）
  いきなり既存キャンペーンをすべてAI Maxに置き換えるのではなく、特定の商材やキーワードグループを対象にテスト導入するのがおすすめです。AI Maxキャンペーンと従来キャンペーンを同時に運用し、CTR、CVR、CPAなどの指標を比較しながら有効性を見極めましょう。特にBtoBの場合、導入初期は学習期間を設けた上で、中長期的な視点で評価することが大切です。

まとめ：AIと共存する検索広告運用の第一歩に

AI Max for Searchキャンペーンは、BtoBマーケティングにおける検索広告の限界を突破する可能性を秘めた新機能です。現時点ではベータ版であるため慎重な導入が求められますが、使いどころを見極めることで、CPA削減・CV獲得数の増加・運用効率の改善といった成果が期待できます。

まずは小規模からテスト導入し、アカウントとの相性を見極めながら活用を進めていきましょう。