はじめに
Googleが2026年1月28日、マーケター向けポッドキャスト「Ads Decoded」のシーズン1を公開し、同時にGoogle Analyticsの大幅な機能強化と、2026年のマーケティングで重要となる3つのAI戦略を発表しました。本稿では、これらの発表内容をもとに、Google Analyticsの新機能、データ活用の重要性、および実践的なAI戦略について解説します。
参考記事
メイン記事:
- タイトル: The first episode of the Ads Decoded podcast dives into how marketers can leverage analytics and AI for better results
- 発行元: Google Ads Blog
- 発行日: 2026年1月28日
- URL: https://blog.google/products/ads-commerce/ads-decoded-podcast-google-analytics/
関連情報:
- タイトル: Ads Decoded presents three AI strategies to master the future of marketing in 2026
- 発行元: Google Ads Blog
- 発行日: 2026年1月28日
- URL: https://blog.google/products/ads-commerce/ai-strategies-master-marketing-2026/
- タイトル: What Google Analytics is doing to win back advertisers (Podcast Transcript)
- 発行元: Ads Decoded Podcast
- 発行日: 2026年1月28日
- URL: https://youtu.be/_QXV_Q91L50
要点
- Googleは新ポッドキャスト「Ads Decoded」で、Google AnalyticsのGroup Product ManagerであるEleanor Striblingを招き、GA4の機能強化とAI時代のマーケティング戦略を解説した
- データストレングス(data strength)とは、ファーストパーティデータの品質、完全性、接続性を最大化することであり、AI駆動型キャンペーンの前提条件である
- 2026年に重要となる3つのAI戦略は、AI Max for Searchによる戦略的な業務へのシフト、Demand Genによるクロスプラットフォームデータ活用、Asset Studioによるクリエイティブの最適化である
- Google Analyticsは、Universal Analytics(UA)からGA4への移行後、使いやすさの改善とAI機能の大幅強化を実施し、レポーティングツールから意思決定プラットフォームへの転換を図っている
- Analytics Advisor(会話型AI)、予測オーディエンス、予算・プランニングツールなど、AIを活用した新機能が2026年に順次展開される
詳細解説
Ads Decodedポッドキャストの開始とその目的
Googleは2026年1月、マーケター向けの新しいポッドキャスト「Ads Decoded」のシーズン1を開始しました。このポッドキャストは、Ads Product LiaisionのGinny Marvinがホストを務め、広告主からの質問をGoogle Ads製品の設計・開発担当者に直接届ける形式で展開されます。
第1エピソードでは、Google AnalyticsのGroup Product ManagerであるEleanor Striblingをゲストに迎え、AI時代におけるGoogle Analyticsの活用方法について31分にわたって議論しました。Googleによれば、このポッドキャストの目的は、製品の機能を受動的なレポーティングツールとしてではなく、ビジネス成長のための「アクティベーションエンジン」として完全に活用する方法を伝えることにあります。
ポッドキャストと並行して、Google Ads LinkedInアカウントでは「Ads Decoded」の関連ニュースレターも開始されており、マーケターが最新情報にアクセスしやすい環境が整備されています。
データストレングス(Data Strength)の重要性
ポッドキャスト内で特に強調されたのが「データストレングス」という概念です。Googleの説明によれば、データストレングスとは、ファーストパーティデータソースの品質、完全性、接続性を最大化することを意味します。
この概念が重要な理由は、高品質なデータを持つ企業が、AIを活用してより良いインサイトを得て、より賢明な意思決定を行える立場にあるからです。具体的には、データストレングスの向上により、キャンペーンパフォーマンスの改善、コンバージョン測定の精度向上、そしてROIの向上が期待できます。
さらに、データストレングスは単なる測定精度の問題ではなく、顧客が広告やコンテンツとどのように関わっているかを深く理解し、望ましい行動を取る人々をより多く見つけ出すための基盤となります。現代のマーケティングにおいて、顧客ジャーニーはデバイスや画面を越えて複雑化・断片化しており、何が機能しているかを理解することが以前より難しくなっています。このような環境下で、データストレングスの確立は、AI駆動型マーケティングの成功に不可欠な前提条件と考えられます。
2026年のマーケティングを支える3つのAI戦略
Googleは「Ads Decoded」のパイロットエピソードを通じて、2026年にマーケターが成功するための3つの重要なAI戦略を提示しました。
1. AI Max for Search: 「忙しい作業」から高レベル戦略へのシフト
検索行動の進化により、適応可能なキャンペーンが求められています。Googleによれば、AI Max for Searchは、キャンペーン全体を見直すことなくパフォーマンスを向上させることができます。
この機能は、検索語句の拡張や動的テキストのカスタマイズといったAI駆動機能を使用して、手動設定では見逃してしまう追加的なリーチを獲得します。これにより、マーケターは細かな調整作業から解放され、より戦略的な業務に集中できると考えられます。
2. Demand Gen: クロスプラットフォームデータでAI駆動のオーディエンス発見
Demand Genは、特にYouTube上で、顧客が最も関心を持つ瞬間に彼らと出会うことを支援します。Googleの発表では、この機能はソーシャルと検索のギャップを、実証済みの目標設定、キャンペーン設定、ターゲットCPC入札で橋渡しすると説明されています。
クロスプラットフォームでのデータ活用により、従来は別々に管理されていたチャネル間での一貫したオーディエンス理解が可能になり、より効果的なターゲティングが実現できると考えられます。
3. Asset Studio: クリエイティブをキャンペーンパフォーマンスのエンジンとして
Googleは、クリエイティブが現在、キャンペーン成功の主要なレバーになっていると主張しています。Asset Studioを使用することで、生成AI(gen AI)ツールを活用して、コアビジネス目標を支える高品質なコンテンツを制作、改良、拡大できます。
従来、クリエイティブの制作と最適化には多大な時間とリソースが必要でしたが、生成AIの活用により、これらのプロセスを効率化し、より多くのバリエーションをテストすることが可能になると思います。ただし、生成AIによるクリエイティブ制作では、ブランドの一貫性や品質管理が新たな課題となる可能性があるため、適切なガイドラインの設定が重要と考えられます。
Google Analyticsの大幅な刷新と新ビジョン
ポッドキャストの中で、Eleanor Striblingは、Universal Analytics(UA)からGoogle Analytics 4(GA4)への移行が多くのユーザーにとって困難だったことを率直に認めました。Googleによれば、GA4は当初、開発者やアナリスト向けに設計されたプラットフォームのように感じられ、日常的なマーケターにとって使いにくいという印象がありました。
しかし、過去1年間で大きな変化がありました。Googleは顧客フィードバックを真剣に受け止め、マーケターが求めるジャーニーを構築し、使いやすさを改善し、開発者的な雰囲気を減らし、より親しみやすいものにするために多大な投資を行ったと説明しています。
Google Analyticsの新しいビジョンは2段階で示されています。短期的(今後数年)には、クロスチャネル、フルファネルの測定プラットフォームとなることを目指しています。これは、メディアの影響を理解し、意味のあるデータでビジネス上の意思決定を行える「単一の場所」となることを意味します。
長期的(今後3年以上)には、ビジネスのための意思決定プラットフォーム、成長エンジンへと進化することが目標とされています。Googleによれば、これは単なるレポーティングツールではなく、メディア、新製品開発、新しいオーディエンスの特定など、すべてのデータをビジネス成果に変換するプラットフォームになることを意味します。
この複雑なデータを扱うため、AIは不可欠な要素として位置づけられています。Googleは、世界クラスのアナリストをすべてのユーザーに提供し、オーディエンス理解、メディア支出の最適化、そしてビジネス全体の成長戦略を支援することを目指しています。
Data Managerと新しいデータ管理機能
Google Adsに比較的新しく導入されたData Managerは、ファーストパーティデータをGoogle Ads アカウントに直接取り込むことを容易にするツールです。Googleの説明によれば、すべてのデータを1か所にまとめて管理できることは、データドリブンなマーケティングを行う者にとって大きな時間の節約となり、データの品質とソース間での互換性についても安心感を提供します。
プライバシーとデータアクセスに関しては、Googleは厳格な保護措置を講じています。Customer Matchのconfidential matching機能を使用している場合、データは安全な環境、具体的にはTrusted Execution Environment(信頼された実行環境)で処理されます。これにより、ポリシー保護だけでなく、技術的な保護層もデータに提供されます。
重要な点として、このデータは他の誰にも使用されず、Google自身もアクセスできないとされています。データはプライバシー強化技術(confidential matchingやTrusted Execution Environment)を使用して処理されるため、処理中は誰も(Googleを含めて)アクセスできない仕組みになっています。
また、2024年にはData Manager APIも導入され、プログラマティックなデータ管理が可能になりました。これにより、大規模な広告運用を行う企業でも、効率的にデータを管理できる環境が整ったと考えられます。
タグ設定と診断ツールの重要性
タグ設定は測定の基礎となる重要な要素ですが、「設定したら終わり」として扱われがちです。しかし、ビジネスは常に変化するため、定期的なチェックが不可欠です。
Googleは、タグ設定の問題を早期に発見するための診断ツールを複数提供しています。これらのツールには2つのタイプがあります。
1つ目は、内部で「診断(diagnostics)」と呼ばれるもので、データがまったく送信されていない場合や、不完全な状態で送信されていると思われる場合に、大きな赤い警告灯のように機能します。これらの問題は、データや分析の品質に深刻な影響を与える可能性があるため、即座の対応が必要とされます。
2つ目は、データの流れを理解するための診断ツールです。その1つが「アノテーション(注釈)」機能で、データの問題がある場合に独自の注釈を作成できます。Googleも自動的に注釈を作成し、データの中断や遅延がある場合(まれですが)には、分析時にその情報を利用できるようになっています。
2024年には、Google Tag Gateway for Advertisersも導入されました。これは、Googleのサードパーティドメインではなく、自社のウェブサーバーからGoogle TagまたはGoogle Tag Managerコンテナを提供・デプロイする方法です。これにより、データ収集の品質、測定精度が向上し、結果としてキャンペーンパフォーマンスの改善にもつながる可能性があります。また、データプライバシーも強化されます。
この機能を使用するには、Google Cloudプロジェクトが必要ですが、CDNとしてCloudflareを使用している場合は、Cloudflareアカウントを統合することで設定できます。近々、Google Tag Gateway for Advertisersで設定されたタグには、デフォルトでconfidential computingが適用される予定とのことです。
データドリブンアトリビューション(DDA)とインクリメンタリティ
ラストクリックアトリビューションは、長年にわたって安全な選択肢のように感じられてきましたが、実際には影響の弱いシグナルであることが多いとされています。特に、顧客ジャーニーが長い場合や、チャネルやデバイス間で分散している場合、ラストクリックアトリビューションでは真の影響を捉えきれません。
Googleによれば、データドリブンアトリビューション(DDA)とインクリメンタリティは異なるものですが、関連性があります。DDAモデルは、実際のインクリメンタリティ実験の結果を用いて構築、トレーニング、キャリブレーションされています。そして、各広告主と各キーイベントに対して、異なるモデルが構築されるため、パーソナライズされていると同時に、大規模なインクリメンタリティ実験に基づいています。
DDAとインクリメンタリティの両方が目指しているのは、各チャネルの因果的影響、つまり各チャネルの可能性のある貢献度を把握することです。ただし、インクリメンタリティは実験なしには実施できません。インクリメンタリティは、通常はキャンペーンやクリエイティブなど、測定している単位に特有のものであるため、実験が必要になります。
ラストクリックとDDAの主な違いは、ラストクリックが非常に狭い視野で何が起こったかを見るのに対し、DDAは顧客ジャーニー全体の包括的な全体像を捉える点にあります。Googleの説明では、DDAを使用することで、何が機能しているかだけでなく、最適化の方法や新しい機会を見つけることができます。
また、ラストクリックモデルはファネルの最後に焦点を当てているため、ビジネスの需要を生み出す機会や、顧客との長期的な関係構築について考える機会を逃してしまう可能性があります。DDAは、ビジネスを成長させ、将来に向けて最適化するために使用できる、より広範なデータセットを提供すると考えられます。
なお、2024年にはインクリメンタリティテストの最低支出額が5,000ドルに引き下げられ、より多くの広告主がリフトテストを実施できるようになりました。
Google Analyticsの新しいAI機能
Google Analyticsは、過去1年間でAI機能を大幅に強化しました。その中核となるのが「Analytics Advisor」という会話型AI体験です。
Googleによれば、Analytics Advisorは、データについて優れた回答を提供するように設計・最適化されています。レポートを見る代わりに、Analytics Advisorと会話することで、データを理解できます。複数のレポートを探したり、特定のデータポイントを検索したりする必要がなく、質問するだけで済みます。
また、Advisorは関心のあるデータに関するチャートも生成します。つまり、会話体験に完全に集中することも、既存のレポート体験と会話体験を組み合わせることも可能で、非常に柔軟です。この機能により、通常であれば数時間かかるような新しい洞察や深い洞察を、短時間で得られると考えられます。
さらに、既存のレポートにもAI機能が追加されています。レポートを見るのが好きな人のために、レポートが何を示しているかについてのデータが追加されました。また、近日中には、ホームページに最後にサインインしてから何が起こったか、何に注意を払うべきかについてのデータが表示される予定です。これにより、ユーザーが1人でクリックして何を見るべきか考える必要がなくなり、AIがフォーカスを絞る支援を行います。
予測オーディエンスとオーディエンス活用
Google Analyticsの予測オーディエンス機能は、特に好評を得ている機能の1つです。Googleの説明によれば、予測オーディエンスは、データを分析し、メディアプロパティへの訪問者グループの中で、カートへの追加や購入など、特定の行動をする確率を予測します。
これらの予測は、データを収集してキャンペーンを実行する場合に非常に価値があります。なぜなら、コンバージョンする可能性が最も高いオーディエンスや、離脱する可能性が最も高いオーディエンスを示してくれるからです。離脱予測は特に人気があり、顧客の問題に積極的に対処したり、顧客を維持するための割引やインセンティブを提供したりできるため、長期的にはコスト削減につながると考えられます。
オーディエンス機能全般について、Googleは「アクティベーションプラットフォーム」としての位置づけを強化しています。具体的には、Google Analyticsからオーディエンスを取り出し、目標達成に役立つ他の製品に移行できるようにする作業が進められています。
アイデアとしては、オーディエンスを取り出し、マーケティングキャンペーンを実行し、結果をGoogle Analyticsで確認するという流れです。これにより、Google Analyticsはレポーティング以上のものとなり、アクティベーションツールとなります。
また、プラットフォームからオーディエンスを取り出し、他の広告プラットフォームでターゲティングに使用できることも重要な要素です。これにより、Google Ads以外のチャネルでも、Google Analyticsで構築した洞察を活用できるようになります。
広告ワークスペースと予算・プランニングツール
Google Analyticsの広告ワークスペース(Advertiser Workspace)も大きく進化しています。Googleによれば、今後1年程度で、ユーザージャーニーの理解に役立つレポートの構築が大きな焦点となります。
広告主にとって特に注目すべきなのが、予算・プランニングツールです。これらのツールを使用すると、他のメディア購入や使用している他のプラットフォームからのコストデータをアップロードし、目標に基づいてメディア支出のプランを作成できます。
また、実施中のキャンペーンを分析し、キャンペーン目標に近づくためにどのように変更・最適化するかについての提案を得ることもできます。Googleの説明では、これらは「データを持ち込む人なら誰でも、非常に洗練されたモデルを適用して、世界クラスの予測を得られる」という強力なツールとされています。
従来、複数のプラットフォームやチャネルにまたがる包括的な視点を得ることは非常に困難でしたが、これらのツールを使用することで、より迅速かつ高い信頼性をもって実現できるようになると考えられます。特に、チーム全体(メール、オーガニック、有料広告など)が一堂に会して、組織やチームとしてGoogle Analyticsを最大限に活用する方法を考える良い機会になると思います。
Google AdsとGoogle Analyticsのデータの違い
よくある質問として、「なぜGoogle AdsとGoogle Analyticsのデータが一致しないのか」というものがあります。実際のところ、これらは完全に一致するようには設計されていません。調整されるべきものです。
Google Adsは、Google Adsキャンペーンの理解と最適化に優れています。一方、Google Analyticsは、ビジネスの全体像を把握する場所です。
2024年には、Google AdsとGoogle Analyticsの間でコンバージョンの定義を整合させるための有用な更新が行われました。Google AnalyticsからGoogle Adsと共有されるコンバージョンは、コンバージョンとしてラベル付けされ、Google Analyticsの広告セクションで報告されます。つまり、Google AdsとGoogle Analyticsのレポートで、一貫したコンバージョンベースのパフォーマンス指標が表示されるようになりました。
ただし、Google Adsのクリック数とGoogle Analyticsのセッション数など、異なるものを測定する指標を比較することはできません。また、Google AnalyticsとGoogle Adsでオーディエンスサイズが異なる場合もありますが、これも想定内です。オーディエンスがGoogle AnalyticsからGoogle Adsにエクスポートされるとき、異なる識別子がカウントされるため、オーディエンスサイズに影響します。
ビジネス全体のクロスチャネル視点については、Google Analyticsがステークホルダーが基準とする中立的なツールとなり得ると考えられます。
マーケターへの3つの実践的なアドバイス
ポッドキャストの最後に、Eleanor Striblingは広告主に対して3つの実践的なアドバイスを提供しました。
1つ目は、Analytics Advisorを絶対に使用することです。レポートがあまり好きではなかった人や、ホームページを見て諦めてしまった人にとって、これはゲームチェンジャーになると考えられます。以前は存在しなかった、データにアクセスして理解するための新しい方法を提供してくれます。
2つ目は、データ監査を必ず実施することです。これは、タグ設定の確認も含まれますが、Google Analytics内での設定の見直しも重要です。ビジネスは常に変化するため、それに応じてデータ収集も調整する必要があります。Google Analyticsは優れたファーストパーティデータプラットフォームでもあるため、適切なデータを収集し、自分にとって意味のある方法でラベル付けすることが重要です。これには、キーイベントの特定や、理解しやすい名前付けが含まれます。迅速な洞察を得るためだけでなく、AIを最大限に活用するためにも重要と考えられます。
3つ目は、オーディエンスの使用です。予測オーディエンスは素晴らしいツールですが、過去の購入者や過去の訪問者といった、オーディエンスでできる非常に簡単なこともあり、これらは広告パフォーマンスに役立ちます。
そして、可能になり次第、予算・プランニング機能にアクセスすることが推奨されています。特に、すべてを横断した包括的な視点を求める広告主にとって、これは非常に難しいことですが、これらのツールを使用すれば、はるかに迅速かつ高い信頼性で実現できます。データをアップロードし、これらのツールを使用して、メディア支出とメディア予算の最適化に関する視点を得ることが重要です。
2026年の測定タスクリストの最優先事項
Eleanor Striblingが強調した2026年の最優先事項は、測定設定の確認です。最もエキサイティングなタスクではないかもしれませんが、非常に重要だと彼女は述べています。
ビジネスニーズ、メディアプロパティ、データソース、可用性、設定などはすべて変化します。そのため、監査を実施し、すべての設定を確認し、法務チームと整合していることを確認し、何を収集しているか、なぜ収集しているか、何が重要かについてステークホルダーと整合していることを確認することが推奨されています。
これは最もエキサイティングなタスクではありませんが、成功する2026年を迎えるためには非常に重要と考えられます。また、法的側面や、何を収集しているかを理解し、組織全体が理解している状態で設定されていることを確認することの重要性も強調されています。
まとめ
Googleの「Ads Decoded」ポッドキャストと関連発表は、2026年のマーケティングにおけるAIとデータの重要性を明確に示しています。Universal Analyticsからの移行で課題に直面したGoogle Analyticsは、使いやすさの改善とAI機能の強化により、単なるレポーティングツールから、ビジネスの意思決定を支援するアクティベーションプラットフォームへと進化しつつあります。データストレングスの確立、適切な測定設定、そして新しいAI機能の活用が、今年のマーケティング成功の鍵になると考えられます。
