どうも！あきです。
今回はGoogle広告のAI Maxについて完全解説していきます。
この記事一本読んでおけば、AIMAXについて完全に理解できる内容になっています。
このAI MAXの取り組みが発表されたのが2025年5月で、これは、従来の検索広告の常識を塗り替える機能となっています。
ついに、AIが広告の領域にも参入してきて、今まで人間が手動でコントロールしていた領域をAIがやってくれる時代がついに来ました。
本編でも詳しく解説していますが、今はまだ人間とAIが協業しているような状態で、完全にAIに任せっぱなしでいいというレベルには達していません。
言い換えれば、まだまだ運用者による継続的な「管理・監督」 は不可欠な状況です。
それでも、たったのワンクリックでAI機能をオンにできて、様々なことを自動でやってくれるのはかなり強力な助っ人が来たと言えるでしょう。
この記事では、AI MAXとは？から始まり、AIMAXの設定方法やAIが作成した見出しやキーワードをどこで確認するのか？まで完全解説していきます。
冒頭でも言いましたが、現時点でAIMAXについて知っておくべきことを、この記事1本に凝縮しました。
ぜひ最後まで読んで、AI MAXを上手に使いこなして、効率的な広告運用をして見てください。
それでは、本編見ていきましょう。
今回の記事の動画はこちら↓チャンネル登録して効率的に広告運用を一緒に学びましょう！
動画の方が記事よりも「例え」を多く入れて話しているので、理解しやすいと思います。
AI MAX for Search キャンペーンとは
AI Max for Search キャンペーンとは、一言で言えば、GoogleがAIを活用して、既存の検索キャンペーンでの成果を最大化するための、新しい取り組みです。
では、この機能が生まれた背景には何があるのでしょうか？
それは、ユーザーの検索行動が近年、音声検索や長文での質問など、より複雑に、そして多様化しているからです。
従来のキーワードベースの運用だけでは、こうした新しい検索の機会を見逃しがちでした。
AI Maxの最大の目的は、AIがリアルタイムでユーザーの意図や文脈を読み取り、最も関連性の高い広告を自動で表示し、これまでリーチできなかった検索にも対応できるようになったことで、広告効果を最大化できるようになりました。
AI Maxは、既存の検索キャンペーンの設定項目として追加され、しかもたったのワンクリックで有効化できます。AIMAXと聞くとP-MAXと関係があるのか？と思うかもしれませんが、AI MAXは、Googleの検索キャンペーン（リスティング広告）に特化しています。P-MAXとの違いも後半で詳しく解説しています。
そして、このAI MAXによる最適化は、主に二つの強力な機能によって支えられています。一つは、登録キーワードだけでなく文脈を理解してリーチを広げる「検索語句のマッチング」、そしてもう一つは、広告文の自動生成や最適なランディングページを自動で選ぶ「アセットの最適化」です。AI Maxをオンにすると、これら「テキストのカスタマイズ」や「最終ページURLの拡張」といった機能がデフォルトで自動的に有効になります。
この辺の機能については、これから詳しく解説していきます。
他にも、AIMAXで広告効果が最大化できるようになったと言うのは、Googleからの情報でAI MAXについては注意点もあるので、それらをしっかりと理解して運用することが求められます。
理解しないで、ワンクリックだからと言ってオンにすると誤情報で広告が配信されることにも繋がりますので、注意が必要です。
AI Max for Search キャンペーンと従来の検索広告との違い
AI MAXでの主要機能を見ていく前に、従来の検索キャンペーンと何が変わったのか？
その違いから見ていきましょう。
従来の検索広告は「手動での細かい設定」を前提としていたのに対し、AI MAXを有効化することで「AIとの協業」を前提とする運用スタイルへと進化できるようになりました。
これは、検索広告運用の常識を塗り替える新しい仕組みとなっています。人が今まで手動でやっていた作業をAIが自動でやってくれるようになりました。
この違いは、単なる機能追加ではなく、運用の主導権が人からAIへと移行したことを意味します。
では、人が完全にいなくても成立するのか？と言えば、現時点では答えはNoでまだ人との協業と言ったところです。
ただし、近い将来完全にAIだけでも成立する日が来ると思っています。
話が少し脱線しましたが、従来の検索キャンペーンでは、キーワード選定、広告文作成、適切なランディングページ（LP）の設定など、全てのプロセスを運用者が手動で行う必要があり、時間と労力がかかっていました。
さらに、ユーザーの検索が長文化・多様化する中、手動設定では複雑な検索意図に対応しきれず、潜在的な機会損失を防ぐことが困難になっていました。
そんなユーザーの検索行動と広告運用担当者が直面する課題という、二つを一気に解決するためにAIMAXが誕生しました。
それでは、この記事の肝であるAI MAXでできることについて詳しく見ていきましょう。
AI MAX for Search キャンペーンでできること（主要機能）
AI MAX for Searchキャンペーンで利用できる主要機能は、以下の四つです。
1.アセットの最適化(広告文の自動作成)
2.最終ページURLの拡張と除外
3.ブランド登録と除外
4.関心対象地域
順番に解説していきます。
アセットの最適化(広告文の自動作成)
この機能は、旧称「自動作成アセット」を強化したものであり、キャンペーンレベルでAIを活用し、パーソナライズされた広告文を自動生成して大規模に配信できるようになりました。
もう少し詳しく説明すると、Googleの生成AIが、用意されている既存の広告文、ランディングページの文章、アセットテキスト、そしてキーワードから広告内容を学習します。
なので、最初にこちらからある程度の情報を記入しないとAI MAXが学習できないので、まだまだ人の力が必要な段階なのです。
そして、学習した情報に基づき、特定のユーザーの検索意図やランディングページの内容に関連性の高いカスタマイズされた広告見出しや説明文をを自動で作成してくれます。
これにより、従来の検索広告では、広告運用担当者が作成した見出しや説明文は固定されており、誰がどのような検索をしても、基本的に同じ広告文が表示されていました。
それが、AIMAXを活用することで、一人ひとりの検索状況や意図に合わせて、広告文がその場で自動で切り替わるようになり、従来の手動運用では実現が難しかった高精度のマッチングを可能にしました。
ただし、注意点もあります。
それは、広告主が予期しないテキストで広告が表示されるリスクです。
AIはユーザーの検索意図に基づいて自動的に生成するため、意図しない言い回しやメッセージが使われる可能性があり、ブランドイメージと乖離した表現になる可能性があります。
そしてこれを厳密にコントロールすることが難しいという側面があることは理解しておいてください。
実際に私のクライアントでも使われて欲しくないキーワードが使われていたことや創業年が間違って表示されていることがありました。
発見次第、修正して対応しました。
最終ページURLの拡張と除外
二つ目が最終ページURLの拡張と除外です。
AI Max for Search キャンペーンにおける「最終ページURLの拡張」機能は、広告のリンク先を固定する従来の常識を覆し、コンバージョンを最大化するための最も強力な自動化機能の一つと言えるでしょう。
では、なぜこの機能が必要なのでしょうか？
それは従来の運用では、ユーザーがどんなに多様な検索をしても、広告主はあらかじめ設定した固定のランディングページ（LP）にしか誘導できませんでした。この「検索意図」と「LPの内容」のミスマッチが広告効果を下げる最大の原因と言っても過言ではありません。
それをこのAIMAXが解決してくれます。
ユーザーが特定の検索クエリを入力すると、AIはその意図を分析し、ウェブサイト内で最も関連性が高く、成果が見込めるページを自動的に選択し、誘導先（遷移先）として設定します。これにより、「検索クエリ → 広告文 → 最適なLP」という一連の流れをAIが自動で完成させ、コンバージョン率の向上が期待されます。
ここまで聞くと良いことしかないように感じるかもしれませんが、こちらも注意するべきポイントがあります。
それは、広告主が意図しないページにユーザーを遷移させてしまうリスクです。例えば、コンバージョンに繋がりにくい会社概要や採用情報のような品質の低いページなどが自動で選ばれてしまう可能性があります。
このような不適切な表示を防ぎ、配信の品質をコントロールするために、AI MaxではURLの除外機能が提供されています。広告主は、ランディングページとして使用させたくない特定のURLをリストに追加することで、AIがそのページを遷移先として選定しないよう、キャンペーン単位で設定することができます。この除外設定により、広告費の無駄遣いを削減しつつ、AIの自動拡張を戦略的に監督することが可能となります。
ブランド
三つ目がブランドコントロール機能についてです。
この機能は、AI Max for Search キャンペーンが提供する機能の中でも、広告主がブランドのイメージや安全性を守るための「安全装置」のような機能ですです。
AI Maxは、AIが自動で広告文を作成したり、広範な検索語句にリーチを拡大したりすることで成果を最大化しますが、その反面、意図しない検索クエリで広告が表示されたり、ブランドのトーンと異なる広告文が生成されたりするリスクも伴います。ブランドコントロールは、こうしたAIによる自動化の意図しない広がりを管理するために役立ちます。
ブランドコントロール機能は、主に二つの主要な設定に分かれます。
１、「ブランドの登録」（インクルージョン）
２、「ブランドの除外」（エクスクルージョン）
順番に解説します。
一つ目の「ブランドの登録」（インクルージョン）について解説します。
これは、広告を関連付けたいブランドを指定することで、AIがそのブランドに関する検索で広告を表示させやすくする機能です。もう少し分かりやすく言うと、AI Maxが広告を配信する際に、「この商品やサービス（ブランド）に関心があるユーザーには、優先的に広告を届けてほしい」とAIに明確に伝えるための機能です。優先ターゲットリストのようなものです。
この登録設定は、キャンペーンレベルと広告グループレベルの両方で利用可能です。
つまり、キャンペーンで一括で設定することもできますし、広告グループで細かく設定を適応することもできます。
二つ目が「ブランドの除外」（エクスクルージョン）です。これは、競合他社名やネガティブな要素など、一緒に表示されたくない特定のブランドとの関連付けを防ぐ機能です。
例えば、あなたの会社が高品質で高価格な「高級コーヒーブランドA」を販売しているとします。
そうなると低価格で勝負している「コーヒーブランドC」と一緒に広告が表示されるのを避けたいと考えます。なぜなら自分達は高級路線のコーヒーを販売しているからです。
そんな時にブランド除外リストに「コーヒーブランドC」を追加することで広告表示を意図的に停止することができます。
この除外機能は、キャンペーンレベルでのみ設定が可能であり、広告グループレベルでは設定できません。
特に専門性の高いBtoB商材を扱う場合や、ブランドガイドラインが厳格な企業は、意図しない広告表示を防ぐために、このブランドコントロール設定を詳細に行い、AIのコンテンツ生成の方向性を戦略的に考えて設定する必要があります。
あきこの辺の設定も全て、お客様と相談した上で、月額3万円で広告運用を丸っと巻き取っているサービスもあるので、興味がある方は概要欄より詳細をご確認ください。
関心対象地域
四つ目に紹介するのが関心対象地域の設定です。
この機能は、ユーザーの物理的な居場所にとらわれず、その人が「どの地域に興味を持っているか」という意図をGoogleのAIが読み取り、ピンポイントで広告を配信できる、非常に高度な地域ターゲティング機能です。
この機能が画期的な理由として、従来の地域ターゲティングが、ユーザーの「現在の所在地」や検索クエリに含まれる地名に依存していたので、地名＋キーワードでの対策が当たり前でした。そこに対し、AI Maxは、ユーザーの「地理的な関心」や「リサーチ/計画段階の意図」を深く理解してターゲティングできるようになりました。
言い換えれば、見込み客が実際にその地域にいなくても、その地域について調べている、または関心を示している段階でアプローチできるため、従来の地域ターゲティングでは見逃していた潜在的な顧客へのリーチ拡大が可能となり、機会損失を効果的に防ぐことが可能になりました。
例えば、旅行代理店の場合、「北海道 ツアー」を東京在住のユーザーに対し販売したい場合、北海道の旅行情報を調べているユーザーに対して、AIが関心を汲み取って北海道向けのツアー広告を表示することができるようになったと言うことです。これは、旅行業界、不動産業界、または計画段階の顧客に対応するローカルサービスととても相性がいいと感じました。
また、この関心対象地域の設定は広告グループ単位で行うことができます。
AI MAX for Search キャンペーンのメリットとデメリット
ここまで読んでくれた方はメリットデメリットについては何となく理解できているかと思いますが、ここでしっかりとAIMAXのメリットとデメリットを理解しておきましょう。
まずはメリットから解説していきます。
AI MAX for Search キャンペーンのメリット
AI Max for Searchキャンペーンを導入することで得られるメリットは多岐にわたりますが、主に3つの側面での効果が期待できます。
1. リーチの拡大とパフォーマンスの向上
2. 運用の効率化と負荷軽減
3. 広告の関連性とユーザー体験の向上
順番に解説していきます。
1. リーチの拡大とパフォーマンスの向上
• 潜在顧客へのリーチ拡大と機会損失の防止を可能にしました。 AI Maxは、従来のキーワード戦略では捉えきれなかった潜在顧客への大幅なリーチ拡大を実現し、ビジネスにおける機会損失を効果的に防ぐことができます。
• 新たな検索クエリの自動発見が期待できます。既存のキーワード、広告文、URLから学習したGoogleのAIが、インテントマッチやキーワードに依存しない技術を駆使して、これまで見逃されていた関連性が高くパフォーマンスに優れた検索語句を見つけ出すことができるようになりました。
• 多様化する検索行動への柔軟な対応が可能。 音声検索、画像検索、AIを活用した検索など、ユーザーの多様化する検索行動に柔軟に対応し、必要な情報をピンポイントでユーザーに届けられるようになりました。
• コンバージョン数の改善も期待できます。 Googleのベータ版テスト結果によると、AI Maxの導入企業においてコンバージョン数が平均14%増加したことが報告されています。特に、完全一致やフレーズ一致でのキーワードを多用していたキャンペーンでは、コンバージョンが最大27%改善する効果も報告されています。
2. 運用の効率化と負荷軽減
• 運用工数と効率の大幅な削減が期待できます。キーワード選定や広告クリエイティブの作成、入札調整、ランディングページの最適化といった反復的なタスクをAIが自動で処理してくれます。
• 戦略的な業務への集中が可能になる。 運用者はルーティンワークから解放され、キャンペーン全体の戦略立案や成果のレビューなど、より高度で戦略的な業務に集中できるようになります。
• 高速な学習と最適化が可能です。 AIが大量の検索データを基に学習を進め、変化する市場環境やユーザートレンドに対して迅速かつ柔軟に最適化を図ることができます。
3. 広告の関連性とユーザー体験の向上
• クリエイティブの自動最適化とパーソナライゼーションが向上します。 AIがユーザーの検索意図やLPの内容をリアルタイムで分析し、最も関連性の高い広告文（見出しや説明文）を動的に生成・選定するため、ユーザーの興味を効果的に引きつけ、クリック率の改善が見込まれます。
• 最適なランディングページへの自動誘導 「最終ページURLの拡張」機能により、ユーザーの検索意図に基づき、ウェブサイト内で最も関連性の高いページを自動選定し、直接誘導します。
• コンバージョン率の向上が期待できます。 最適なLPに誘導されることで、ユーザーは求める情報に素早くアクセスでき、離脱率の低下とコンバージョン率の向上が実現します。
AI MAX for Search キャンペーンのデメリット
続いてはデメリットについて見ていきましょう。デメリットは主に以下の4つです。
1. 制御性の低下とブラックボックス化のリスク
2. ブランドイメージの毀損とクリエイティブの制御難
3. LPの品質への強い依存と遷移先のリスク
4. 成果安定までの時間と向き不向き
順番に解説していきます。
1. 制御性の低下とブラックボックス化のリスク
AIによる自動化が進むため、従来の手動での細かなコントロールが難しくなります。
• ブラックボックス化の懸念がある。「なぜこのキーワードで表示されたのか」といったAIの判断ロジックが完全には開示されないため、運用がブラックボックス化していると感じる場面があります。AI Maxは万能の魔法ではないため、完全に任せきりは危険であり、運用者による継続的なモニタリングと戦略的な「管理・監督」が不可欠です。
• 戻す際のリスクを考慮する必要がある。 AI Maxを一度オンにした後、再度オフにした場合に不具合が起こる可能性があるため、現在の設定で集客がうまくいっている場合は、設定変更に慎重になるか、コピーキャンペーンで試すことが推奨されます。
2. ブランドイメージの毀損とクリエイティブの制御が難しい
AIが広告文を自動的に生成するため、広告主が意図しないクリエイティブやメッセージが表示されるリスクがあります。
• トーン＆マナーの乖離の恐れがある。 広告文の自動生成機能により、ブランド独自のトーンや表現を厳密にコントロールすることが難しいという課題があります。意図しない言い回しやメッセージが使われる可能性があり、ブランドガイドラインが厳格な企業には慎重な運用が求められます。
• 継続的な確認の必要性があります。 AIが自動生成した広告文が、常にブランドのトーン＆マナーやメッセージと合致しているか、運用者による継続的な確認が重要となります。私のような代理店の場合トンマナについて完全に理解できていることは少ないので、担当者さんとの連携が必要な場合が多いです。
3. LPの品質への強い依存と遷移先のリスク
AI Maxは、広告の最適化に際してLPのコンテンツを深く参照するため、LPの品質が成果に直結します。
• LP品質への依存が大きい。 AIの最適化精度は、基盤となる広告データやランディングページの品質に大きく依存します。サイトのコンテンツが薄かったり分かりにくい構造になっていたりすると、AIが適切に学習・判断できず、期待した成果が得られない可能性があります。
• 意図しないページへの誘導リスクがある。 「最終URLの拡張」機能により、AIがコンバージョンに繋がらないページ（例：会社概要、採用情報など）を広告のリンク先に設定してしまう可能性があります。そのため、遷移先にすべきでないページは「URL除外設定」で指定しておく必要があります。
4. 成果安定までの時間と向き不向き
• 学習期間が必要。 AI Maxは設定後にシステムがデータを収集し、学習するため、効果が安定するまでに時間がかかります。そのため、AI Max有効化直後に仮に効果が悪化したとしても、最低2週間以上経過してからパフォーマンスを評価することが推奨されています。
• ビジネスの向き不向がある。 AI Maxは広範囲なリーチを目指しますが、あるジャンルのニッチな部分に特化したスモールビジネスや、特定の意図に絞って広告を出したい場合など、運用者の意図とAIの拡張性が合わない場合があり、効果を出しにくいビジネスも存在します。
AI MAX for Search キャンペーン設定手順
設定手順はめちゃくちゃ簡単です。
まず、広告の管理画面にログインします。
既存の検索キャンペーンか新規の検索キャンペーンを作成します。
検索キャンペーンを作成したことがない方は、以下の記事をご覧ください。
設定方法から管理画面の見方まで完全解説しています。
必要な情報を入力して進むと以下の画面が表示されます。
この赤枠の左側を押してオンにするだけでAIMAXが有効化します。
有効化すると以下の画面になります。
一つ目のチェックボックがある「テキストのカスタマイズ」と言うのが広告見出しや説明文を自動生成するかのチェックボックスです。
二つ目の最終ページURLは既に説明している通り、表示させたくないURLを指定することができます。
ここでAIMAXに遷移させないようにするURLを追加することができます。
最後がブランドです。ブランドも既に説明している通りです。
ここで自分が除外したいブランドを入力します。
ただし、ここで注意点があってブランドをリサーチしても、自分が除外したいブランドがない場合があります。
そんな時はGoogleにブランドリストをリクエストする必要があります。
大体４〜６週間でくらいでリクエストが承認されると、あなたが登録or除外したいブランドが追加され、機能が使えるようになります。
設定は以上になります。
何も分からない人は簡単過ぎてチェックして進んで行っちゃいそうですね。
AI MAXとP-MAXの違いについて
ここからはAIMAXとP-MAXの違いについて解説していきます。
どちらも同じような名前なので、関係性があるのかな？と思う人もいるかもしれませんが、結論から言うと両者は全く関係ありません。
P-MAXは、ディスプレイ、YouTube、Gmailなど、Googleが持つ全てのチャネルを横断して広告を表示できるキャンペーンの一つです。広告主は目標とアセット（画像、動画、テキストなど）を提供すれば、AIが最適な広告掲載箇所とオーディエンスに広告を自動配信します。
一方、AI Max for Search キャンペーンは名称が示す通り、検索広告に特化しています。しかも、キャンペーンという位置付けではなく、検索キャンペーン（リスティング広告）の中の一つの機能として利用します。
どちらもAIを活用した自動化機能ですが、その目的、配信範囲、運用者の制御性においては根本的な違いがあり、両者は名前は似ているけど、全く別物だという認識で問題ないです。
AI MAXのレポーティング機能について
AI MAXのデメリットで「制御性の低下とブラックボックス化のリスク」について解説しましたが、AI MAXから何もデータが提供されないわけではありません。
AI Maxによって配信された検索語句は、レポート上でマッチタイプ列と「ソース」列に「AI 最大化設定」と明記されます。これにより、AIが開拓した新しい検索語句を特定し、これまで気づかなかったユーザーニーズの発見や除外キーワードの選定に役立てられます。
こんな感じでAI最大化設定が表示されます。
これの見つけ方ですが、管理画面→キャンペーン→検索語句の順番で確認できます。
次に、AI Maxが自動生成した見出しや説明文はどこで見れるのか？
管理画面→アセット→ソース列の自動作成で確認できます。
この自動作成と書かれている物がAIMAXで生成された、クリエイティブになります。
もし、AI MAXをオンにして使うのであれば、定期的にこれらのレポーティング機能を使って適切にキーワードや見出しが生成されているか？を見てあげるようにしてください。
あきこう言った管理が面倒な場合や分からない方は月額3万円で全て私の方で巻き取りますので、広告運用丸投げプランを検討して見てください。
私のリソースの兼ね合いもあり、残り22社となっています。
よくある質問（FAQ）
- AI Max for Searchキャンペーンとは何ですか？
-
AI Max for Searchキャンペーン（以下、AI Max）は、Google AIを活用して広告をリアルタイムで最適化し、ビジネスの価値を高める、包括的なターゲティング機能とクリエイティブ機能です。これは、既存の検索キャンペーンを強化する新しいキャンペーン設定項目として設計されており、従来のキーワードベースの広告とAI駆動型の発見の間の橋渡し役として位置づけられています。主な目的は、検索広告のパフォーマンス最大化と潜在顧客へのリーチ拡大です。
- 既存の好調な検索キャンペーンをAI Maxに切り替えるべきですか？
-
すぐに既存のキャンペーンをAI Maxに完全移行するのは推奨されません。 まずは、A/Bテストを実施して、既存キャンペーンと並行運用しながらパフォーマンスを比較検証することが推奨されています。特に現在好調なキャンペーンについては、AI Maxがどのような影響を与えるか慎重に評価することが大切です。
- AI Maxを途中で無効にすることはできますか？
-
はい、いつでもオン・オフの切り替えは可能です。ただし、AI Maxを一度オンにして再度オフにした場合、不具合が起こる可能性があるという情報があるため、試す場合はキャンペーンをコピーして実施することが無難だとされています。
- 不適切なキーワードや関連性の低いキーワードに広告が表示される可能性はありますか？
-
可能性としてはあります。
AIによる検索語句の自動拡張はリーチを広げる一方で、ビジネスと直接関係のない検索語句に広告が表示され、無駄なクリックコストが発生するリスクがあります。 これを防ぐために除外キーワードやブランド除外を活用します。 - 導入後、運用者がAIに任せきりにしても大丈夫ですか？
-
いいえ、完全に任せきりにするのは危険です。 AI Maxは強力なツールですが、運用者による継続的なモニタリングと最適化（管理・監督）が不可欠です。特に検索語句レポートを定期的に確認し、AI Maxがどのような検索クエリで配信しているかを把握することが重要です。
- 導入してもすぐに成果が出ない場合はどうすればいいですか？
-
AI Maxは、設定後にシステムがデータを収集し学習するため、効果が安定するまでに時間がかかります。
• 最低2週間以上（2〜4週間） は、AIの学習期間として様子を見てからパフォーマンスを評価することが推奨されます。
• 期待通りの成果が得られない場合は、関連性の低い検索クエリを除外キーワードとして追加する、最終URLの除外設定で見せたくないページを制限する、広告アセットやランディングページの品質を見直すといった改善策が推奨されています。
AI MAX for Search キャンペーンのまとめ
AI MAX for Searchキャンペーン（AIMAX）は、Googleが2025年5月に発表した、AIを活用して既存の検索キャンペーンの成果を最大化するための新しい取り組みです。これは、音声検索や長文での質問など、複雑化・多様化するユーザーの検索行動に対応し、従来のキーワードベースの運用で見逃されていた機会を防ぐことを目的としています。AIMAXは、P-MAXとは異なり、検索広告（リスティング広告）に特化しており、既存の検索キャンペーンにワンクリックで有効化できます。
AIMAXの最適化は、主に以下の強力な機能によって支えられています。
- テキストのカスタマイズ（広告文の自動生成）：生成AIがランディングページや既存アセットから学習し、特定のユーザーの検索意図に合わせてパーソナライズされた広告見出しや説明文を自動で作成・表示します。
- 最終ページURLの拡張：AIがウェブサイト内で最も関連性が高く、成果が見込めるページを自動的に選択し誘導先とすることで、コンバージョン率の向上が期待されます。
メリットとして、潜在顧客へのリーチ拡大と機会損失の防止、およびキーワード選定やクリエイティブ作成といった運用工数の大幅な削減が挙げられます。Googleのベータ版テストでは、コンバージョン数が平均14%増加したとの報告もあります。
一方、デメリットとして、AIの判断ロジックが非公開であることによる「ブラックボックス化」や「制御性の低下」のリスクが指摘されます。また、AIが意図しない広告文を生成しブランドイメージと乖離する可能性や、コンバージョンに繋がりにくいページ（会社概要など）にユーザーを遷移させてしまうリスクもあります。
これらのリスクを防ぐため、広告主は使用させたくない特定のURLを除外する「URLの除外機能」や、競合他社などとの関連付けを防ぐ「ブランドの除外」機能といった安全装置を活用し、AIによる配信内容を継続的に監視・監督することが不可欠です。導入後、効果が安定するまでに最低2週間以上（2〜4週間）の学習期間を要します。
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