P-MAXとは？設定方法・注意点とAI最大化設定の違い

※2026年10月16日更新｜検索面の言語設定の変更（2026年9月）、チャネルの優先度と予算配分（2026年10月）、アセットのテストについて追記しました。

「P-MAXって結局なに？」
「検索広告とはどう違う？」
「設定が難しそう…」

そんな人向けに、Google広告の主力キャンペーン P-MAX（Performance Max） を、できるだけわかりやすく解説します。

結論から言うとP-MAXは、
GoogleのAIが“配信先・入札・広告の組み合わせ”を自動最適化して、コンバージョン（CV）を増やすキャンペーンです。

この記事では、できること・設定手順・注意点に加えて、よく混同される「AI Max（日本語では検索キャンペーン向け AI 最大化設定）」との違いまで整理します。

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1. P-MAXとはなにか？

P-MAX（Performance Max）は、Google広告のキャンペーンの一種で、
検索・YouTube・ディスプレイ・Discover・Gmail・マップなど、Googleの枠をまとめて横断配信できます。

これまでの広告との違い（ざっくり）

• 検索広告：キーワードを決めて配信（人が細かくコントロール）
• P-MAX：目標と素材を渡すと、AIが最適化して配信（AIが中心）

つまり、P-MAXは運用の考え方がこう変わります。

「どこに出すかを決める」→「AIが勝てる状態を作る」

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2. P-MAXでできること

P-MAXでできることは大きく3つです。

① Googleの全配信面にまとめて広告を出せる

検索だけ・YouTubeだけではなく、
全部まとめて一つのキャンペーンで回せるのが強みです。

② AIが“成果が出る人”を見つけて配信を広げる

P-MAXは「この人に出したい！」と細かく指定するというより、
AIが成果が出るユーザーに配信を寄せていきます。

③ 広告クリエイティブを自動で組み合わせて最適化できる

テキスト、画像、動画などの素材（アセット）を入れると、
AIが勝手に組み合わせて「強い広告」を作っていきます。

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3. P-MAXが“自動”でやってくれる範囲

P-MAXは、「ここまでAIがやるの？」というくらい自動化されてます。

P-MAXは配信の最適化はAIが担いますが、最後にCVするかどうかはLP次第です。
そこで重要になるのが、LPを高速で改善できる体制です。
たとえばSquad beyondなら、ヒートマップやA/Bテストを使って「どこで離脱しているか」「どの訴求が刺さるか」を見ながら改善を回せます。

【関連記事】LP改善とは？効果的な方法と成果につなげる5ステップを紹介

結局、P-MAXは
「AIが頑張れる材料をどれだけ用意できるか」で勝負が決まります。

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4. どんな時にP-MAXが向いてる？

P-MAXは万能ではないですが、刺さる状況ではかなり強いです。

P-MAXが向いてるケース

① CVがある程度取れている（学習が回る）
➔目安：月30件以上のCVがあると安定しやすい

② 配信先を広げて“伸びしろ”を探したい
➔検索だけだと頭打ち。YouTube/Discoverも含めて獲得したい

③ 商材の訴求パターンが複数ある
➔「価格」「悩み解決」「比較」「実績」などアセットの出し分けが効く

④ クリエイティブとLP改善ができる体制がある

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P-MAXが向いてないケース

① CVがほぼ無い（学習が進まない）
→ まずは検索広告でCVを作る方が早い

② 指名（ブランド名）で成果が出すぎてしまう
→ “成果が良く見えるだけ”になりやすい

③ 配信先を厳密にコントロールしたい
→ 完全に制御したい人にはストレスが出ます

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5. P-MAXと「AI最大化設定（AI Max）」の違い

P-MAXを検討していると必ず出てくるのが「AI Max」です。日本語の管理画面では「検索キャンペーン向け AI 最大化設定」という名前になっています。名前が似ているので混同されますが、この2つはそもそも種類が違います。

	P-MAX	AI最大化設定（AI Max）
何か	キャンペーンタイプそのもの	検索キャンペーンに乗せる設定（最適化レイヤ）
配信面	検索・YouTube・ディスプレイ・Discover・Gmail・マップなど全面	検索が軸
キーワード	使わない（オーディエンスシグナルで示唆する）	既存のキーワードを起点に、インテントマッチとキーワードレス技術で拡張する
ブランドの制御	ブランド除外で対応	キャンペーン単位・広告グループ単位でブランドコントロールが可能
検索語句の可視性	限定的	検索語句レポートに広告見出しとURLが表示される。マッチタイプ値と「ソース」列も追加

「既存の検索キャンペーンがあり、キーワードの資産を活かしたい」ならAI最大化設定。「配信面を横断してCVの総量を増やしたい」ならP-MAX、というのが基本的な使い分けです。片方を選んだらもう片方が使えなくなるものではなく、併用できます。

AI最大化設定の中身は2つ

Googleは、AI最大化設定の主な機能を「検索語句とのマッチング」と「アセットの最適化」の2つと説明しています。

• 検索語句とのマッチング： 既存のキーワード・クリエイティブ・URLから学習し、キーワードでは拾えていなかった検索語句に広げます。広告グループ単位でオフにできます。あわせて、関心対象地域を広告グループ単位で指定し、ユーザーの地理的インテントに基づいてリーチできる機能も含まれます。
• アセットの最適化： 「テキストのカスタマイズ」（旧称：自動作成アセット）と「最終ページURLの拡張」が含まれます。前者は既存の広告やLPのコピーから検索語句に合わせた広告文を生成し、後者はドメイン内で成果が見込めるページへ誘導します。どちらもキャンペーン設定で個別にオフにできます。

有効にする前に知っておく3つの注意点

• 予算で制限されているキャンペーンでは効果が出ません。 Googleは「AI最大化設定は、キャンペーンが予算による制限を受けている場合には効果を発揮しません」と明記しています。予算上限に張り付いている状態でオンにしても意味がないので、先に予算を整えてください。
• 最終ページURLの拡張をオンにすると、レスポンシブ検索広告の「アセットの固定」が無視されます。 訴求の順序や法令表記を固定で出している商材では、ここが崩れます。固定が必要なら、最終ページURLの拡張はオフのまま運用します。
• 最終ページURLの拡張は、テキストのカスタマイズが前提です。 広告コピーとランディングページの関連性を保つため、テキストのカスタマイズを有効にしないと使えません。「URLだけ拡張して広告文は固定」はできない仕様です。

なお、後述する「指名（ブランド名）を吸いすぎる問題」は、AI最大化設定でも同じ構図で起こります。AI最大化設定にはキャンペーン単位・広告グループ単位のブランドコントロールがあるため、オンにするのと同時にブランドの扱いを決めておくのが安全です。

検索キャンペーン向け AI 最大化設定の仕組み - Google 広告 ヘルプ

6. P-MAXの設定方法・手順

ここからは、実際の作り方を手順で解説します。

STEP1：キャンペーン作成

Google広告管理画面から

キャンペーン作成 → 目標を選択 →「P-MAX」

基本は以下どちらかを選びます。

• 購入 / 申し込みが目的 → コンバージョン数の最大化
• ECで売上重視 → コンバージョン値の最大化（ROASも使う）

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STEP2：予算と入札戦略

最初はおすすめはこれです。

コンバージョン数の最大化（目標CPAなし）
→ まずデータを貯める

もし既にCPAの目安があるなら

目標CPAあり
→ ただし最初から厳しすぎる目標は危険（配信が止まる）

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STEP3：アセットグループを作る（P-MAXの中心）

ここがP-MAXの“広告グループ”みたいなものです。

入れるものは以下です。

• 見出し（複数）
• 説明文（複数）
• 画像（複数）
• ロゴ
• 動画（できれば）
• 最終ページURL（LP）

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STEP4：オーディエンスシグナルを入れる

ここはよく誤解されます。

オーディエンスシグナル＝「ターゲット指定」ではない
あくまで AIに“最初のヒント”を渡す機能です。

おすすめシグナル例

・過去の購入者 / CVユーザー（リスト）
・類似ユーザー
・特定の興味関心（カスタムセグメント）
・自社サイト訪問者

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STEP5：最終ページURLの拡張（URL拡張）を設定

初心者は迷いどころですが、基本はこう考えるとOKです。

• LPが1本で完成してる → 拡張OFFでもOK
• サイト内に強いページが複数ある → 拡張ONが刺さることがある

ただし、拡張ONにすると
勝手に別ページへ飛ばされることがあるので注意です。

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STEP6：計測（コンバージョン設定）を必ず確認

ここが崩れるとP-MAXはほぼ失敗します。

最低限チェックすること

• ・CV設定は正しいか（購入/申込が取れてるか）
  ・重複カウントしてないか
  ・計測が漏れてないか（iPhoneなど）

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7. P-MAX運用の注意点

P-MAXは強いですが、落とし穴も多いです。

注意点① 指名（ブランド名）を吸いすぎる問題

P-MAXは成果が出やすいところ（指名）を取りにいく傾向があります。

見かけのCPA/ROASが良くても
実は既存の検索広告の成果を奪ってるだけの場合があります。

対策

• ・指名は検索キャンペーンで守る
  ・可能ならブランド除外を検討する

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注意点② 変な配信先で無駄クリックが出ることがある

アプリ面や質の低い配信先に当たると、成果が悪化します。

対策

• ・配信先の傾向を確認する習慣を作る
  ・明らかに質が悪い場合は除外の検討

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注意点③ 学習期間に焦って触りすぎると崩れる

P-MAXは学習に時間が必要です。

やりがちNG例
・毎日目標CPAを変える
・素材を頻繁に入れ替える
・予算を毎日上下する

対策

• ・最低でも1〜2週間は様子見
  ・変更は“まとめて”やる

注意点④ 検索面では、キャンペーンの言語設定が効かなくなった

2026年9月から、P-MAXのうちGoogle検索ネットワークに表示される広告には、キャンペーン単位の言語設定が適用されなくなりました。検索面では、広告の言語に基づいて自動でマッチングされます（ターゲット言語について - Google 広告 ヘルプ）。

YouTube・ディスプレイ・Discover・Gmailなどのチャネルには、言語設定が引き続き適用されます。「もう不要な設定」として外すと、検索以外の配信範囲が変わるので注意してください。変わる範囲と変わらない範囲はGoogle広告の言語設定廃止｜対応は本当に必要かで整理しています。

注意点⑤ チャネルの優先度で、予算の流れ方を決められるようになった

2026年10月14日に、Google広告の「チャネルの優先度」と「予算配分」の設定が発表され、順次提供が始まっています（チャネルの優先度と予算配分について - Google 広告 ヘルプ）。P-MAXも対象で、チャネルごとに優先度を高・低で分け、優先度の高いチャネルから予算を使うよう指定できます。

ただしP-MAXでは、検索・YouTube・マップ・Gmail・Discoverなどは「Googleのチャネル」としてまとめて優先度が決まります。YouTubeだけを外すといった指定はできません。設定の詳細はGoogle広告のチャネル優先度｜検索パートナーの予算配分で扱っています。

8. 実務的：P-MAXの最低限の勝ち筋

ここからが一番大事です。
初心者がまず勝つための「最低限の型」をまとめます。

勝ち筋①：アセットを“ちゃんと増やす”

P-MAXは素材ゲーです。

最低ラインの目安

• 見出し：10本以上
• 説明文：4本以上
• 画像：10枚以上（縦横混ぜる）
• 動画：最低1本（なければ簡易でもOK）

訴求を分けるのがコツ

例）価格訴求、悩み共感、比較訴求、実績訴求

増やしたアセットが本当に効いているかは、P-MAXのアセットのテストで確かめられます（P-MAX のアセットのテスト - Google 広告 ヘルプ）。商品フィードだけのキャンペーンにテキスト・画像・動画を加えた効果や、動画を加えたときのコンバージョンの増分を、対照群と介入群に分けて比べられます。

設定は「キャンペーン」メニューの「テスト」から行います。テストの開始後は、キャンペーンのアセットを変更しないでください。テキストのカスタマイズ、最終ページURLの拡張、動画拡張機能の設定も、テストの作成後は変えないよう公式は案内しています。

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勝ち筋②：LPをP-MAX用に整える（ここで差がつく）

P-MAXは「温度感がバラバラのユーザー」が来ます。

検索だけのLPだと、Discover/YouTube流入が弱いことが多いです。

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勝ち筋③：Squad beyondでLPOを回してCVRを上げる

P-MAXは自動化が強い分、最後の勝負はLPです。

Squad beyondでやるべきことはシンプルでOKです。

• ヒートマップで離脱地点を見る
• A/BテストでFVだけでも検証する
• 勝ったLPに寄せる

たとえばFVを変えるだけでも勝ちやすいです。

例）A：価格を前面に出す
　　B：悩み共感を前面に出す
　　C：実績を前面に出す

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勝ち筋④：最初は“伸びる状態”を作ってから絞る

最初から目標を厳しくしすぎると配信が止まります。

おすすめの流れ

1. コンバージョン数最大化でまず回す
2. CVが溜まったら目標CPAや目標ROASで締める

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9. P-MAXについてのよくある質問

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まとめ：P-MAXは「AIに任せる広告」ではなく「AIが勝てる環境を作る広告」

P-MAXは、Googleの検索・YouTube・ディスプレイなどすべての配信面にまとめて広告を出せるAI型キャンペーンです。
入札や配信先の最適化は自動で進む一方で、成果を左右するのは「AIの設定」ではなく、素材（アセット）とLP（受け皿）の質になります。

特に2026年は、P-MAXの自動化が進んだぶん、運用者がやるべきことはシンプルです。

つまりP-MAXは「放置で勝てる広告」ではなく、
AIが成果を出しやすい状態を作って、育てていく広告です。
まずは基本の型で運用を安定させ、LP改善まで含めたPDCAに入れると成果が伸びやすくなります。

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