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有料検索のデータ
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Google の検索ボリューム(GQV)は、メディアと販売の間の重要な交絡因子となることがよくあります。有料検索では特にそうです。予算の上限が妨げにならない場合など、特定のキャンペーン設定において、検索ボリュームによて広告ボリュームが増大することがあるためです。GQV が交絡因子である場合は、交絡するメディアについてバイアスのない因果推定値を得るために、制御する必要があります。GQV を制御しないと、有料検索の因果効果が過大評価される可能性があります。
Meridian は、GQV データを制御変数として含めることができるシンプルなソリューションを提供しています。以下の推奨事項を参考にしてください。
GQV データは、地域の人口に基づいてスケーリングすることをおすすめします。これには control_population_scaling_id
引数を使用します。
ブランド固有の検索語句をターゲットとする有料検索キャンペーンは、より一般的な商品関連の検索語句をターゲットとするキャンペーンとは大きく異なります。このようなキャンペーンは、モデルに個別のメディア チャネルとして含めることをおすすめします。
ブランド固有のキーワード キャンペーンは、直接のウェブ トラフィックを増やすことを目的としているため、多くの場合クリック数を使用してモデル化されます。他のキャンペーンでは、インプレッションがクリックにつながらなかった場合でも効果的である可能性があるため、インプレッション数を使用してモデル化されることがよくあります。
含める検索語句の数は、モデルに含まれる各有料検索メディア チャネルがターゲットとする検索語句に応じた数にすることをおすすめします。たとえば、ブランド固有の有料検索と一般の有料検索が別々のメディア チャネルとして MMM に含まれている場合は、ブランド固有の GQV と一般の GQV を、2 つの個別のコントロール変数として含めることをおすすめします。
考慮事項について詳しくは、検索ボリュームをコントロール変数として含めるをご覧ください。
組織の GQV、有料検索、フリークエンシーなどの Google 関連データは、Google MMM データ プラットフォームから取得できます。このデータにアクセスする方法については、MMM データ プラットフォームを使用するをご覧ください。
検索広告にクリック数またはインプレッション数を使用する
検索広告にクリック数とインプレッション数のどちらを使用するかを決める際は、次の点を考慮してください。
クリック数とインプレッション数のどちらを使用するかで結果は変わりますが、どの入力が最適であるかについては、測定パートナーの間ではもちろん、測定パートナーの内部でも、見解が一致するわけではありません。
広告主として、細かく制御できるほうを検討してください。このモデルでは、(クリック数またはインプレッション数のどちらで定義されているかにかかわらず)メディア マーケティングが KPI に与える影響を確認できるため、より細かく制御できる変数を使用すると、KPI への影響をより細かく制御できます。
クリック数は KPI と相関が高い傾向があり、インプレッション数は GQV と相関が高い傾向があります。ブランド固有のキーワード キャンペーンは、直接のウェブ トラフィックを増やすことを目的としているため、多くの場合クリック数を使用してモデル化されます。他のキャンペーンでは、インプレッションがクリックにつながらなかった場合でも効果的である可能性があるため、インプレッション数を使用してモデル化されることがよくあります。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-08-04 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-08-04 UTC。"],[[["\u003cp\u003eGoogle Query Volume (GQV) can significantly influence the relationship between media and sales, especially for paid search, and should be controlled for in Marketing Mix Models to obtain accurate causal estimates.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMeridian allows incorporating GQV as a control variable, recommending scaling it by geo population and separating brand-specific and generic paid search campaigns.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhen modeling paid search, consider using clicks for brand-specific campaigns to capture direct web traffic and impressions for generic campaigns to account for potential view-through effects.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccess Google-related data, including GQV, through the Google MMM Data Platform for comprehensive analysis and model building.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Paid search data\n\nGoogle Query Volume (GQV) is often an important confounder between media and\nsales. This is particularly true for paid search because query volume can drive\nad volume under certain campaign settings, such as when the budget cap does not\nprevent it. When GQV is a confounder, you must control for it to get unbiased\ncausal estimates for any media it confounds with. Failing to control for GQV can\nlead to overestimation of the causal effect of paid search.\n\nMeridian offers a simple solution in that GQV data can be included as a\ncontrol variable. Consider the following recommendations:\n\n- It is best to scale GQV data by geo population. This can be done with the\n `control_population_scaling_id` argument.\n\n- Paid search campaigns that target brand-specific queries are very different\n from those that target more generic product related queries. It is best to\n include these campaigns as separate media channels in the model.\n\n- Brand-specific keyword campaigns are often modeled using clicks because they\n are intended to drive direct web traffic. Other campaigns are often modeled\n using impressions because impressions can be effective even when they don't\n result in a click.\n\n- It is best to include query counts that correspond to the queries targeted\n by each paid search media channel included in the model. For example, if the\n MMM includes **Brand-specific paid search** and **Generic paid search** as\n separate media channels, then it is advisable to include\n **Brand-specific GQV** and **Generic GQV** as two separate control\n variables.\n\nFor more detailed considerations, see [Including query volume as a control\nvariable](/meridian/docs/advanced-modeling/control-variables#including-query-volume).\n\nGQV, paid search, frequency, and other Google-related data for your organization\ncan be obtained from the Google MMM Data Platform. For information about\naccessing this data, see [Use MMM Data\nPlatform](/meridian/docs/basics/using-mmm-data-platform).\n\nUsing clicks or impressions for search ads\n------------------------------------------\n\nWhen you are deciding whether to use clicks or impressions for search ads,\nconsider the following:\n\n- Deciding between clicks and impressions does have an effect, but there is no\n consistent perspective across, or even within, measurement partners on which\n input is best.\n\n- As an advertiser, consider what you have more control over. Because the\n model tells you how media execution (whether defined by clicks or\n impressions) impacts a KPI, using a variable that you have more control\n over, in turn, gives you more control over impacting the KPI.\n\n- Clicks are more likely to be correlated with the KPI, while impressions are\n more likely to be correlated with GQV. Brand-specific keyword campaigns are\n often modeled using clicks because they are intended to drive direct web\n traffic. Other campaigns are often modeled using impressions because\n impressions might be effective even when they don't result in a click."]]