Google広告の部分一致がインテントマッチへ｜検索意図を捉えましょう

2024年7月、Google広告は「部分一致」の名称を「インテントマッチ」に変更しました。

この変更は、単なる名称変更ではなく、AI技術の進化によって広告がユーザーの検索意図をより深く理解できるようになったことを示す意図が見えます。

今回は、インテントマッチの仕組みや、その裏側にある、意味ベクトル、機械学習といった技術について掘り下げて解説します。

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インテントマッチとは

インテントマッチは、ユーザーの検索意図に基づいて広告を表示するGoogle広告の機能です。

従来の部分一致と異なり、キーワードそのものだけでなく、検索クエリの前後の文脈、過去の検索履歴、位置情報などを考慮して、ユーザーが本当に求めている情報やサービスを推測します。

インテントマッチの主な特徴

インテントマッチの主な特徴は以下の通りです。

• 生活者の複雑化する検索行動に対応し、検索クエリの背景にある意図（インテント）を理解する。
• 大規模言語モデル（LLM）を活用し、ユーザーのインテントだけでなく、広告のテーマやLPの内容なども考慮して、より適切な検索クエリを捉えます。
• 指定したキーワードと直接一致しないクエリでも、共通する意図がある場合は広告を配信できます。
• 潜在的な顧客層の発見や、獲得につながるテールワードの特定に役立ちます。
• Google AIによるキーワードの自動拡張により、より付加価値の高い業務にリソースを割くことができます。

この変更により、企業はより効果的に生活者のニーズに応え、広告効果を向上させることが期待されます

インテントマッチと部分一致の違い

インテントマッチと部分一致は、どちらも指定したキーワードだけでなく、関連性の高い検索語句にも広告を表示する仕組みという点では同じGoogle 広告のキーワードマッチタイプですが、絶妙に違うので紹介します。

部分一致

2024年7月以前に使用されていたキーワードマッチタイプです。

設定したキーワードを含む検索語句に対応することで、キーワードの前後や間に他の単語が入っても広告が表示されるため、リーチを広げることができていました。
ある程度単語の理解はしてくれるものの、あくまで単語ベースの関連性を拾っていくのが部分一致でした。

インテントマッチ

基本的な機能は部分一致と同じですが、GoogleのAI技術が進化し、ユーザーの検索意図をより正確に理解できるようになったため、より関連性の高い検索語句に広告を表示できるようになりました。

AIの進化により、単語の意味ベースでの関連性を拾っていけるようになったのがインテントマッチです。

仕組みの違い

上述の通り、従来の部分一致は、キーワードが部分的に一致する検索クエリに広告を表示する仕組みでした。

しかし、インテントマッチは、キーワードだけでなく、検索クエリの前後の文脈、過去の検索履歴、位置情報などを考慮し、ユーザーの真の検索意図を理解しようとします。

この進化の背景には、AI技術、特に自然言語処理（NLP）の進歩があります。
Googleは、意味ベクトルや機械学習といった技術を活用し、単語や文章の意味をより深く理解できるようになりました。

表面的には、部分一致とインテントマッチの仕組みは、どちらもキーワードを含む検索語句に広告を表示するという点では同じです。
しかし、インテントマッチでは、GoogleのAIがユーザーの検索意図をより深く理解し、関連性の高い検索語句を判断するため、より効果的な広告表示が可能になっています。

具体的には、インテントマッチでは、以下の要素を考慮して広告を表示するかどうかを判断します。

• キーワード：設定したキーワードが検索語句に含まれているか
• 検索意図：ユーザーの検索意図と広告の関連性
• その他の要素：ランディングページの内容、広告グループ内の他のキーワード、過去の検索履歴など

これらの要素を総合的に判断することで、インテントマッチは、部分一致よりも高い精度で関連性の高い検索語句に広告を表示することができます。

意味ベクトル：言葉の意味を多次元空間で表現

意味ベクトルは、言葉や文章の意味を、多次元空間上の点（ベクトル）で表現する技術です。意味が近い単語や文章は、この空間上で近くに配置されます。

例えば、「犬」と「猫」は人間に人気のペットという意味では意味が近いといえるため、ベクトル空間上でも近い位置に存在します。一方、「犬」と「ベルヌーイの定理」などでは意味が遠いため、ベクトル空間上でも離れた位置に存在します。

インテントマッチでは、検索クエリと広告キーワードをそれぞれ意味ベクトルに変換し、その類似度を計算することで、意味的に関連性の高い広告を選択できます。

機械学習：大量のデータから検索意図を学習

Googleは、膨大な検索データや広告データから、キーワードと検索意図の関係性を機械学習によって学習しています。
この学習によって、新しい検索クエリに対しても、その意図を理解し、適切な広告を選択することが可能になります。

例えば、過去の検索データから「猫」関連の検索が多いユーザーなら猫を飼っているのだろうという推測ができ、そういったユーザーに「猫」と「犬」は近いと言ってしまうと大顰蹙を買いかねません。そうしたことのないように機械学習が用いられています。

まとめ

インテントマッチは、AI技術の進化によって実現された、検索意図を深く理解する広告配信システムです。
より多くの潜在顧客にリーチし、広告効果を最大化することができます。また、インテントマッチは今後も進化を続け、広告の未来を大きく変えていく可能性を秘めています。

ということでぜひ、この機会にGoogle広告を出してみませんか？

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