Web広告運用者は必見！Google推奨のリスティング広告アカウント設計「hagakure」とは？その他の有効なフレームワークもご紹介

Google広告やYahoo!広告などのWeb広告運用に長く携わってきた方々は、広告グループの作成やキーワード選定において、過去の経験や様々な知見をもとに築かれた自分なりの成功パターンをお持ちだと思います。
一方で、安定的に成果を出し続けるためには担当者の「我流」を突き通すだけでなく、広告媒体の仕様や特性に合わせて、広告がより多くのユーザーに適切に配信されるようハンドリングするスキルが求められます。
今回は、Googleが推奨しているリスティング広告運用の手法「hagakure」をはじめとした広告アカウント設計のフレームワークについて解説いたします。運用歴の浅い方も、運用経験豊富な方もぜひご参考になさってください。

ご入力いただいた方は「個人情報の取り扱いについて」に同意したものとみなします

リスティング広告の基本的なアカウント構造

「hagakure」の解説をする前に、Web広告代理店の皆様にとっては「釈迦に説法」かもしれませんが、改めてリスティング広告の基本的なアカウント構造について確認しておきます。
リスティング広告のアカウントを構成する基本要素は次の4つです。

① アカウント
広告運用をまとめる最上位の管理単位です。
すべての広告キャンペーンで共通の内容（メールアドレス、ユーザー権限、支払い方法など）を設定します。また、基本的には1つの企業（クライアント）につき1つのアカウントを作成します。

② キャンペーン
アカウントの下の階層にあたり、複数の広告グループをまとめる管理単位です。
キャンペーンごとに日毎の予算やスケジュール、広告配信エリア、配信方法などを設定します。

③ 広告グループ
キャンペーンの下の階層にあたり、広告とキーワードをまとめる管理単位です。
同じ広告グループに設定したキーワードに基づいて広告が表示されるため、広告のテーマやターゲットごとに広告グループを分けるのが一般的です。また広告グループごとに入札価格や除外キーワードなどを設定します。

④ 広告・キーワード
広告・キーワードはいずれも広告グループの下の階層にあたります。
GoogleやYahoo!などでキーワードや関連語が検索されると、同じ広告グループの広告が表示されます。
広告にはタイトルや説明文、リンク先URLなどを設定し、キーワードにはマッチタイプや入札価格を設定します。

各要素の関係を図示すると次のようになります。

「アドレポ」のレポートテンプレートは、無料でダウンロードしてご利用いただけます
⇒Excelファイルでダウンロードする

「hagakure」とは

今回のメインテーマである「hagakure（はがくれ）」は、GoogleやYahoo!のリスティング広告におけるアカウント構造の設計方法の一つです。
広告アカウントやキャンペーンの設定を自由に行えるリスティング広告は、それらをどう構成するかも運用担当者の悩みどころですが、hagakureのアカウント設計は世界最大の検索エンジンであるGoogleが推奨していることから、運用に関わる人なら誰でも知っておくべきといえるでしょう。

hagakureがどんな設計方法なのかをごく簡単に言えば、「アカウント構造を可能な限りシンプルに設計する」ということになります。
これについて詳しくご説明する前に、まずは以前のリスティング広告運用で「定番」とされてきたアカウント設計について見ていきたいと思います。

hagakure提唱以前のアカウント構造

hagakureの手法が提唱される以前、リスティング広告のアカウント構造設計において主流とされていたのは、SKAGs（Single Keyword Ad Groups）と呼ばれる「1つの広告グループに1つのキーワードを設定する」という手法でした。

一般的な検索連動型広告では、1つの広告グループに設定したキーワードと広告文が各々紐づいており、該当キーワードのいずれかが検索されると、広告グループ内に作成された広告のいずれかが表示される仕組みです。同じ広告グループに複数のキーワード・広告を設定されている場合、検索キーワードに対して表示される広告はいつも同じではありません。
検索キーワードにはユーザーの意図やニーズが端的に表れます。そこで、各々のキーワードに対してよりニーズに合致した内容の広告文を紐づけるために「1つの広告グループに1つのキーワード」という方法が採られるようになったのです。

キーワードを軸に広告を細かくセグメントすることで、キーワードとの関連性がより高い（訴求効果が高い）広告文を狙って配信できます。
さらに「重要キーワードは完全一致で高めに入札して、確実に上位表示とクリック獲得を目指す」「ターゲットの広いワードを部分一致で低めに入札して検索クエリを集める」といった、キーワード単位の入札管理や数値傾向の細かい把握も可能です。

「1つの広告グループに1つのキーワード」のデメリット

「1つの広告グループに1つのキーワード」というアカウント構造は上記のようなメリットがある一方、次のデメリットもあります。

工数・時間がかかる

広告配信を狙うキーワードが増えるほど、大量の広告グループを設定し、キーワード・広告文を作成しなければなりません。またキーワード単位での入札調整にかかる作業も増えます。

運用型広告で成果を最大化するためにはキーワードや広告文、入札などの継続的なPDCAが不可欠ですが、アカウント内の広告グループが細かいほど管理にかかる工数や時間がかかり、運用担当者の負担が増えます。モチベーションの低下やリソース不足による運用状況の変化に対応できなくなるリスクもあるでしょう。
特に競合の広告代理店も増えている状況では、広告の改善速度をいかに早めるかが運用担当者にとって非常に重要です。

広告の品質が上がりにくい

似た意味のキーワードで広告グループを細分化すると、そのキーワードが検索された時に類似キーワードを含む全ての広告グループ内の広告が掲載候補となります。その結果、広告表示機会が分散し、個々のインプレッション数は減少します。

Googleは、広告の表示順位に影響を与える「品質スコア」について、「品質スコアはキーワードと完全に同内容の検索に対するインプレッション実績に基づく評価」と公表しています。つまりインプレッションが少ないと広告の評価を正確に行えないため、広告の品質が上がりにくくなるのです。

参考：品質スコアについて

Yahoo!広告でも同様の指標である「品質インデックス」が設けられていますが、その構成要素の1つである「推定クリック率」について「広告の過去のクリック数やインプレッション数の影響を受けます」としており、インプレッション数が広告の品質決定に関連していることが分かります。

参考：広告の品質とは？重要性や品質を高めるポイントについて解説

適切な機械学習が機能しない

Google広告やYahoo!広告では、機械学習による広告運用の自動化が行われています。そのテクノロジーは年々進歩しており、現在では非常に高精度での自動入札やコンバージョン設定、ターゲティングが可能です。
一方で機械学習が適切に行われるためには、相応のボリュームの広告表示がなければなりません。広告のインプレッションが少ないと、広告運用を統計的に学習・評価できるデータの蓄積に時間がかかります。

これまでのリスティング広告運用は担当者がダッシュボード上で手動管理する要素が多く、そのため管理者による調整・最適化や成果の比較をしやすい「1広告グループに1キーワード」のアカウント構造が推奨されてきました。
しかし広告運用の自動化と精度向上が進むにつれ、運用管理のプライオリティが「いかにして自動運用の精度を高めるか」言い換えれば「運用データをいかにして収集・分析しやすくするか」にシフトしていきました。この考え方のもと確立されたアカウント設計の手法がhagakureなのです。

hagakureのアカウント構造

前章で触れたように、hagakureはアカウント構造を可能な限りシンプルに設計するという考え方です。具体的には、1つの広告グループに複数のキーワードをまとめて設定し、1つの広告グループで1つのテーマを訴求します。

まず訴求する商品やサービスを端的に表すキーワードを設定し、そのキーワードを軸に関連性の高い複合キーワードを複数作成して広告グループにまとめるという方法が一般的です。

hagakure導入のメリット

品質スコアの改善

hagakureは関連性のある複数のキーワードを1つの広告グループにまとめ、広告グループのインプレッションを集約する設計です。
先に触れたように、インプレッション数は広告の品質スコアを決める重要な要素の一つですので、従来のアカウント構造をhagakureに変更することで品質スコアの改善が期待できます。広告表示順位が良化し、クリック率やコンバージョンスコアが高くなればさらに品質スコアが良くなりパフォーマンスが上がるという好循環につながります。

機械学習の向上

繰り返しになりますが、hagakureのアカウント構成は広告のインプレッションやコンバージョンデータを1つの広告グループに集約するものです。
これにより広告媒体が機械学習を行うための情報収集が進み、その膨大な情報を基盤とした自動入札機能やコンバージョンオプティマイザー（クリック単価を自動調整して事前設定したCPAでのコンバージョン獲得を実現する機能）といった広告運用の最適化と迅速な精度向上が可能となります。

PDCAの効率化

アカウント構造をhagakureに変更しさえすれば、何も手を打たなくても運用成果が向上するというものではありません。パフォーマンスに応じたキーワードの追加・調整や除外キーワードの設定、広告文の見直しといったPDCAはリスティング広告の運用において常に重要です。
hagakureの導入でアカウント構造がシンプルになれば、従来の細分化されたアカウントよりも運用工数は確実に削減できます。また自動入札の精度向上で運用者によるキーワードの手動管理の手間も省けます。そのぶん広告文の練り上げやキーワードの見直し、ABテストといったPDCAの頻度を上げて改善施策の効率を高められるのです。

hagakureのデメリット

前章でご説明したように様々な利点のあるhagakureですが、デメリットもないわけではありません。
一つは、広告グループの中に「単一語句の部分一致キーワード」を設定するケースです。マッチタイプ部分一致だと、指定キーワードと意味が同様の語句がすべて対象となるため広告表示の対象が広く、そのキーワードにインプレッションやクリックが集中してしまう傾向があります。自動入札機能ではキーワード個別の入札設定ができないため成果にムラが生じ、広告配信が適正に最適化されなくなる恐れがあります。
この問題を解消するには、部分一致のキーワードは複数語句を設定することです（「車　窓　修理」など）。

また、1つの広告グループ内のキーワード数があまりに増えると、その広告グループに設定した広告文とキーワードとの関連性が下がり、クリック率などに影響をきたす可能性があります。この問題に関しては、ユーザーが検索したキーワードを広告文に自動挿入する機能を活用して、検索キーワードと広告文の親和性を高めるという対応が可能です。
自動キーワード挿入機能はGoogle広告・Yahoo!広告共に用意されていますので、詳しくは以下の公式ヘルプをご参照ください。

参考：
広告カスタマイザについて
アドカスタマイザーとは

hagakure以降のアカウント設計フレームワーク

ここまでご説明してきたアカウント構造「hagakure」は、2014年頃にGoogleが提唱したものです。そしてご存じの通り、今日までWeb広告のテクノロジーは年々進歩し続けています。広告媒体の仕様や市場環境が変われば、そこで推奨されるアカウント設計のトレンドも変遷します。
ここでご紹介する2つのフレームワークは、いずれも当時のトレンドを踏まえてGoogle広告配信のパフォーマンスを最大化するのに最適な運用方針として提唱されてきたものです。

GORIN

GORIN（ゴリン）は、hagakureの発表から約2年後に登場したフレームワークです。機械学習の向上を目的としたhagakureの構造を基盤に、「ユーザビリティの向上」すなわちユーザーが求める情報を正確に、かつ適切なタイミングで届けるという目的を追加しています。

① アカウント構成
hagakureのアカウント設計をベースに、「1つのリンク先（WebサイトやLPなど）に対して1つの広告グループ」というシンプルな構成にして効率的なデータ蓄積と機械学習の精度向上を目指します。

② リーチ
インプレッションをより多く集めて機械学習を向上させるためにリーチの最大化を目指します。具体的には、予算によるインプレッションシェア損失率の改善や検索パートナーへの配信などです。

③ ターゲティング
リマーケティングや動的検索広告などを活用して、商品やサービスへの興味・関心が高い（確度が高い）ユーザーに、適切なタイミングで広告配信を行うためのターゲティングを行います。

④ 広告フォーマット
リーチを広げたユーザーの目に留まりやすくし、クリック率を高めるために広告のフォーマットを最適化します。広告表示オプションの活用や広告ローテーションの自動最適化などを行います。

⑤ 効果測定
ビジネスの目的や内容に応じたKPI（重要評価指標）を設定し、インプレッション、CTRなどの運用成果を継続的に測定してKPIの達成を目指します。アトリビューションモデルによる評価も推奨されます。

mugen

mugen（ムゲン）は、hagakureやGORINにより最適化されたアカウントをベースとして、さらに「インプレッション（リーチ）の拡大」を目的とするものです。2019年頃から提唱されています。
機械学習で配信を最適化しながら、適切な入札戦略や広告クリエイティブを用いて新規ユーザーへのアプローチを広げ、広告成果のさらなる向上を目指します。

入札戦略

データドリブンアトリビューション（コンバージョンまでに経由した広告等の個々の貢献度を評価する枠組み）による評価をもとに、ビジネスの目標に合った入札戦略の使用が推奨されています。
Google広告では複数の「スマート自動入札」が使用できますが、特に次の3つの入札戦略が推奨されています。

• コンバージョン数の最大化：設定した予算内でコンバージョン数を最大化
• 目標コンバージョン単価：指定したCPA内でコンバージョン数を最大化
• 目標費用対効果：指定した目標費用対効果（ROAS）でコンバージョン数を最大化

リーチ

インプレッション拡大のための「動的検索広告（DSA：Dynamic Search Ads）」の使用が特に推奨されています。
動的検索広告とは、指定したWebサイトのコンテンツに基づいて検索キーワードや広告見出しを自動生成する動的広告のことです。手動設定では網羅できない検索語句の抽出が可能となり、上述のスマート自動入札と組み合わせることでより多くのリーチ獲得を期待できます。ただし、配信者が意図しないキーワードが設定されてしまう可能性もあるため注意が必要です。

広告の品質

広告の品質決定には様々な要素が影響しますが、mugenではレスポンシブ検索広告（RSA：Responsive Search Ads）の使用が特に推奨されています。
レスポンシブ検索広告とは、複数の見出しと広告文を設定し、その中からユーザーの検索との関連性が高いものを配信する動的広告です。従来のテキスト広告が固定された見出し・説明文で形成されていたのに対し、RSAでは成果の高い見出し・説明文の組み合わせを機械学習して配信するため、より高い反応率を期待できます。
※ 現在はレスポンシブ検索広告がデフォルトとなっています。

Yahoo!広告の推奨アカウント設計「Yahoo!CORE」

hagakureやGORIN、mugenはGoogleで公式に推奨されているものですが、こう聞くと「じゃあYahoo!広告ではどうなの？」と気になる方も少なくないと思います。実際リスティング広告運用においては、かなりのケースでGoogle広告とYahoo!広告を併用されているでしょうから無理もありません。

Yahoo!広告では、2018年頃から「Yahoo!CORE」と呼ばれるリスティング広告の運用方針を推奨しています。これはアカウント構造、入札、クリエイティブ等の指標を明確にし、アカウント改善によりインプレッションシェア損失の軽減、獲得数の最大化を目指すものです。
各項目について公表されている指標をご説明していきます。

アカウント構造

アカウント構造設計においては、Yahoo!COREもhagakureと同様、シンプルな構成を推奨しています。類似した複数の広告グループが存在していると、1つの検索クエリに対して集約されるべきデータが分散し、機械学習や広告品質の低下を招くからです。
具体的には、次の2点に留意して構成する必要があります。

• 同じ軸を持つキーワードを1つの広告グループにまとめる
• 広告文・最終リンク先URLが同じ広告は1つの広告グループにまとめる

キーワード

Yahoo!COREでは、キーワードの「コンフリクト」をなくすよう推奨されています。
コンフリクトのない状態とは、具体的には次のような状態です。

• 広告グループ間でキーワードが重複していない
• 同じ広告グループ内でキーワードとマッチタイプの掛け合わせが重複していない

※「コンフリクト（conflict）」には「競合・衝突・対立」といった意味があります。

また、登録しているだけで運用されていないキーワードが多いアカウントはマイナス評価を受けます。アクティブキーワード（配信設定「ON」で直近のインプレッションが1以上のキーワード）の割合をより高めるよう推奨されています。

広告文

広告文は、広告グループ間で重複していない状態が望ましいとされています。
これは、広告文はキーワードと紐づくものであるから、キーワードを広告グループで分割できていれば広告文も分割される（重複しない）という考えに基づくものです。

コスト・入札

日毎の予算消化率が80％以上のキャンペーンは、広告表示の機会損失が起きている可能性が高いため予算の調整を推奨されています。
またリスティング広告のAIが進歩を続けている現状を背景に、Yahoo!COREでは入札においても自動入札の積極的な利用が推奨されており、自動入札機能に使われているコストが全体に占める割合は80％以上が望ましいとされています。

クリエイティブ

広告クリエイティブにおいては、様々な広告表示オプションを設定して画面上での占有率を高め、インプレッション比率を高めるのが望ましいとされています。
また、キーワードとの親和性が高い広告を自動作成する「アドカスタマイザー」の設定状況も指標の一つとなります。

推奨アカウント設定も万能ではない

最後に、ここまでご紹介した数々の運用手法は大変優れたものではありますが、間違ってはならないのは、これらを実践したからといってすぐに広告成果が上がるというものではない点です。
hagakureの考え方のベースはあくまで「機械学習の最適化」ですので、効果が現れるには相応の時間が必要で、一時的には数値が落ちる可能性もあります。その本質を理解した上でこれらの手法を取り入れてください。

また、機械学習がどれだけ最適化されても、キーワード選定や広告文の作成といった「核」の部分は人力での作業が欠かせません。運用成果をつぶさに集計・分析しながら改善点を探るというPDCAにより広告配信のパフォーマンス向上を目指すのがマーケッターの大切な仕事です。
特にhagakureでは1つの広告グループに多数の類似キーワードを集約させるため、キーワードごとの細かな数値の動向を見るには丁寧な分析が必要になります。
アカウント構造を推奨設定にするだけでは片手落ちです。レポートツールやBIツールなどを活用して広告運用データを集計・分析し、こまめなメンテナンスを行いましょう。

まとめ

今回は、リスティング広告においてGoogleやYahoo!が推奨している、hagakureをはじめとしたアカウント設計・運用のフレームワークについてご紹介しました。
「広告媒体の機械学習がよりスマートに行われる」ことを目的としたhagakureが登場したのは2014年のこと。今後もWeb広告運用のフォーマットは、AIによる自動運用をより最適化させる方向で進化していくのは間違いないでしょう。
一方で、広告主のビジネスモデルに即した広告戦略を立て、AIだけでは行き届かない多層的な成果分析やクリエイティブの改善を行い、広告運用を最適解に導くのは運用担当者の手腕です。必要なデータの集計やレポーティングには当社のレポート自動化ツール「アドレポ」をぜひお役立てください。

アドレポについて詳しくお知りになりたい方は、詳しい資料を無料でご提供しておりますのでぜひこちらからダウンロードしてください。