Google のトラブルシューティングを使用すると、P-MAX キャンペーンの費用が予期せず変動する潜在的な原因を特定し、原因を究明し、対処することができます。
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P-MAX では、Google の AI を使って、入札、ターゲティング、クリエイティブ、アトリビューションを通して、コンバージョンの数と価値を向上させます。P-MAX は、さまざまなマーケティング目標とメディア チャネルで機能できるように設計されています。そのため、最適な成果が得られるように P-MAX キャンペーンをセットアップするために、以下のベスト プラクティスを活用することをおすすめします。
この記事では、すべての業種に当てはまるベスト プラクティスについて説明します。
その他のベスト プラクティスについては、以下をご覧ください。
- オンライン販売向けのベスト プラクティス（ショッピング以外）
- 見込み顧客を発掘するためのベスト プラクティス
- 店舗の目標に関するおすすめの方法
- Merchant Center フィードを使ってオンライン販売を目標にしている小売業の広告主様向けのベスト プラクティス
すべての業種に当てはまるベスト プラクティス
- キャンペーンの実施期間: 機械学習アルゴリズムの学習範囲を拡大し、パフォーマンスの比較を行うために十分なデータが得られるように、少なくとも 6 週間はキャンペーンを実施します。
- オーディエンス シグナル: P-MAX は機械学習を利用しています。関連性の高いオーディエンス リストをシグナルとして使用し、機械学習の立ち上げを加速して、キャンペーンの成果を促進します。シグナルとして、リマーケティング リスト、カスタム インテント、カスタマー マッチ、類似セグメントを使用します。
- アセット: できるだけ多くのアセットを使用します。少なくともテキスト アセット 20 個（広告見出し 15 個、説明文 5 個）、画像アセット 7 個（横向き画像 3 個、正方形の画像 3 個、縦向きの画像 1 個）、動画アセット 1 個（ご自身のアセット、またはキャンペーンのセットアップ中に動画制作ツールを使用して作成したアセット）をアセット グループに追加してください。詳しくは、アセット グループを作成するをご覧ください。
