Google広告には掲載に必要な最低利用料金がなく、月1万円などの少額予算から始めることもできます。ただし、成果を判断できる予算は業種・地域・クリック単価・目標件数によって変わります。運用を外注する場合は、Googleへ支払う広告費とは別に運用代行費なども考える必要があります。^[1]

この記事では、Googleの検索結果に表示される「検索広告」を中心に、費用の仕組みと予算の考え方を解説します。動画広告などは課金方法が異なる場合があります。また、記事内の計算例はGoogleへ支払う広告費を対象としており、税・運用代行費・制作費などは含めていません。

Google広告は最低いくらから始められますか？

Google広告には、掲載に必要な最低利用料金はありません。月1万円などの少額予算から始めることもできますが、「広告を開始できる金額」と「必要な問い合わせを得られる金額」は別です。^[1]

たとえば、平均クリック単価が500円なら、月1万円で得られるクリック数は計算上20回です。20回クリックされて問い合わせが0件だったとしても、サービス自体に需要がないのか、単純にデータが少ないだけなのかを判断するのは難しい場合があります。

そのため、最初の予算を一律に「月3万円で十分」「月5万円あれば大丈夫」と決めるのではなく、対象地域の検索需要、想定クリック単価、獲得したい問い合わせ数などから考える必要があります。

なお、広告代理店や運用代行会社が設定している最低契約金額は、Google広告そのものの最低利用料金とは別の話です。

Google広告はクリックされるといくらかかりますか？

Google検索広告では、広告がクリックされるたびに費用が発生する「クリック課金」が基本です。クリック1回あたりの料金を「クリック単価」、略してCPCと呼びます。広告が表示されただけで、必ず広告費が発生する仕組みではありません。^[2]

たとえば、平均クリック単価が200円で100回クリックされれば、広告費は2万円です。

ただし、これは計算を分かりやすくするための例です。実際のクリック単価は検索のたびに変動します。また、広告がクリックされたからといって、問い合わせや購入につながるとは限りません。

クリック単価は誰が、どのように決めるのですか？

広告の掲載や費用は、検索が行われるたびに実施される広告オークションの影響を受けます。入札額だけではなく、競合状況、広告やリンク先ページの品質、ユーザーが検索した状況など、複数の要素が関係します。^[3]

そのため、「高い入札額を設定すれば必ず上位に出る」「このキーワードは1クリック500円で固定」といった仕組みではありません。^[2]

入札額を自分で設定する方法もあれば、目標に合わせてGoogleが自動で調整する方法もあります。予算は全体として使う金額、入札は広告掲載の機会に対する金額調整と分けて考えると理解しやすくなります。

業種や地域によって広告費が変わるのはなぜですか？

競合の入札状況、検索需要、顧客1件あたりの価値などが業種や地域によって異なるためです。「Google広告は1クリック○円」と、すべての業種や地域に共通する金額を示すことはできません。

たとえば、顧客1件から得られる利益が大きい市場では、より高い広告費を負担できる企業が競争に参加する可能性があります。ただし、業種名だけでクリック単価が決まるわけではありません。同じ業種でも、サービス内容や検索語句によって状況は変わります。

地域についても、「都市部だから必ず高い」「地方だから必ず安い」とは限りません。狭い商圏でも競合が多い場合がありますし、反対に広い地域へ同じ予算を分散させることで、一つひとつの地域やサービスを検証するためのデータが薄くなる場合もあります。

配信開始前には、Googleの「キーワードプランナー」で対象地域を設定し、検索需要やクリック単価などの予測を確認できます。ただし、予測値はあくまで目安であり、実際の広告費や問い合わせ数を保証するものではありません。^[4]

実案件では検索語句ごとの何を比較しますか？

実際の運用では、同じキャンペーンの中でも、検索語句ごとにクリック数・平均クリック単価・費用・コンバージョン数などを比較します。検索語句とは、ユーザーがGoogleの検索窓に実際に入力した言葉です。

上の実案件では、検索語句によって平均クリック単価が313円、865円、1,820円と大きく異なっています。一方、平均クリック単価が260円の検索語句ではコンバージョンが0件だったのに対し、より高いクリック単価の検索語句ではコンバージョンが発生しています。

つまり、クリック単価が安い検索語句が、必ずしも成果につながりやすい検索語句とは限りません。

見るべきなのは、「安くクリックされたか」だけではなく、「その検索語句から顧客候補となる行動が発生したか」です。費用・クリック数・コンバージョンを組み合わせて確認することで、同じキャンペーンの中でも費用対効果に違いがあることが分かります。

ただし、数件程度のデータだけで検索語句の良し悪しを断定するのは危険です。検索数やクリック数が少ない場合は、一定期間のデータを見ながら判断します。

なお、検索語句レポートには、プライバシー保護などの理由で表示されない検索語句もあります。画面上に表示されている検索語句だけを、すべての検索として扱わないよう注意が必要です。^[5]

1日の予算を超えて請求されることはありますか？

Google広告の「1日の平均予算」は、その日だけの固定上限ではありません。ほとんどのキャンペーンでは、1日に請求される費用の上限は平均予算の2倍、月間の上限は平均予算の30.4倍です。^[6]

たとえば、1日の平均予算を1,000円に設定し、月を通じて変更しなかった場合、1日の請求上限は通常2,000円、月間の請求上限は30,400円です。^[7]

ただし、毎日必ず1,000円使われるわけではありません。検索需要や配信機会によって日ごとの費用は変動し、予算を使い切らない日もあります。

また、月途中で予算を変更した場合や一部のキャンペーンでは扱いが異なる場合があります。複数のキャンペーンを配信している場合は、キャンペーンごとの予算だけでなく、アカウント全体の費用も確認します。

実案件では設定予算と消化額のどこを見ますか？

実案件では、対象期間を揃えたうえで、設定した1日の平均予算、実際に使った費用、クリック数、平均クリック単価などを確認します。

この実案件では、2026年8月の1日の平均予算を15,000円に設定し、実際の広告費は108,928円でした。クリック数は112回、平均クリック単価は973円です。

1日の平均予算を15,000円に設定したからといって、毎日15,000円ずつ使われるわけではありません。検索需要や広告が表示される機会によって、実際の消化額は変わります。

また、費用が少ないから効率が良いとも限りません。配信機会が少なかった、対象となる検索が少なかった、設定によって配信が制限されていた、といった可能性もあるためです。

Googleへ払う広告費以外に、何がかかりますか？

運用や制作を外注する場合は、Googleへ支払う広告費とは別に費用が発生することがあります。ただし、自社で対応できる作業や、すでに用意できているLP・計測環境について、必ず追加費用が発生するわけではありません。

LPとは、広告をクリックしたユーザーが最初に訪れるページのことです。すでにあるホームページで必要な情報を十分に伝えられる場合は、必ず専用LPを新しく制作しなければならないわけではありません。

運用代行手数料は、どのように見積もればよいですか？

運用代行費は、契約によって月額固定、広告費に対する割合、最低手数料付きなどさまざまです。

金額だけを見るのではなく、広告文の改善、検索語句の分析、コンバージョン計測、LPの改善提案、相談対応など、どこまで業務に含まれているかも確認します。

たとえば、広告費5万円、運用代行費2万円という架空の契約であれば、毎月の継続費用は税別で7万円です。さらに初期設定やLP制作が別料金なら、初月は追加費用がかかります。

これは計算例であり、Google広告運用の一般的な相場やMOTONAGAの料金を示すものではありません。

自社運用であれば外部への運用代行費は必要ありませんが、担当者の作業時間や学習コストは発生します。

月1万円・3万円・5万円・10万円では何が違いますか？

主に、得られるクリック数と、検証できる範囲が変わります。次の表は、予算を全額消化し、平均クリック単価が100円または500円だった場合の計算例です。業界相場や成果の予測ではありません。

クリック数の目安は、単純化すると「広告費÷平均クリック単価」で求められます。平均クリック単価が1,000円なら、月1万円で10回、月10万円でも100回です。

どの予算でも、問い合わせ数や十分な検証データが得られることを保証するものではありません。

月5万円での外注を検討している方は、月5万円の広告費でもGoogle広告運用代行は依頼できる？も参考にしてください。

自社はいくらから始めるべきですか？

目標問い合わせ数から試算した予算と、実際に検証へ使える上限予算を照らし合わせて決めます。最初から正確な成果を予測することはできないため、複数の条件で試算するのが現実的です。

1. 対象サービスと商圏を決め、検索需要とクリック単価の見込みを確認する。
2. 欲しい問い合わせ件数と、問い合わせ1件に使える金額を仮置きする。
3. 問い合わせ率を複数の条件で試算し、必要な広告費を比較する。
4. 運用代行費なども含め、検証期間・支出上限・見直す条件を決める。

コンバージョンとは、問い合わせや購入など、広告で目標として設定する行動です。この記事では問い合わせを主な成果として考え、クリックから問い合わせに進む割合を「問い合わせ率」、一般的にはCVRと呼びます。

想定広告費＝目標問い合わせ数÷想定問い合わせ率×想定平均クリック単価で試算できます。

たとえば、月5件の問い合わせを目標とし、問い合わせ率2％、平均クリック単価300円と仮定すると、5÷0.02×300＝75,000円です。

同じ月5件・平均クリック単価300円でも、問い合わせ率が1％なら15万円、3％なら5万円になります。

これらは計算上の目安であり、実績でも成果保証でもありません。予算が1万円しか使えない場合は、同じ条件のまま月5件を期待するのではなく、対象地域、サービス、目標件数、検証期間などを見直します。

この図が示しているのは、同じ広告予算でも、平均クリック単価と問い合わせ率によって得られる問い合わせ数が変わるということです。

予算を増やしたからといって、クリック単価や検索需要そのものが改善するわけではありません。実際に配信を始めた後は、想定値を実測値に置き換えながら予算を見直します。

少額予算でも成果を目指せるのは、どんな場合ですか？

対象を絞ることができ、見込み客が実際に検索していて、検索から問い合わせまでの流れが整っている場合です。

• 依頼意図が明確な検索語句を対象にできる。
• 対象地域やサービスを絞っても、一定の検索需要がある。
• LPに料金・対応範囲・特徴・問い合わせ方法が分かりやすく掲載されている。
• 問い合わせから成約につながる可能性があり、利益に対して獲得費用が合う。

たとえば、対応できる地域を限定し、その地域で依頼につながりやすい特定サービスだけに広告を集中させる方法があります。

ただし、少額でも成果が出る可能性があることと、事業に必要な問い合わせ件数を継続して確保できることは別です。

少額予算では厳しいのは、どんな場合ですか？

クリック単価が高い、対象範囲が広い、問い合わせ率が低いといった条件では、少額予算だと判断に必要なデータが不足しやすくなります。

特に検索需要が少ない場合、予算を増やしても使い切れないことがあります。ただし、未消化の原因は検索需要だけではありません。入札方法、地域設定、キーワード、審査状況なども確認する必要があります。

問い合わせ1件にいくらかけてよいですか？

問い合わせからの成約率と、成約1件から得られる利益によって変わります。問い合わせ1件を獲得するためにかかった広告費を、CPAという指標で確認することがあります。

たとえば、広告関連費を差し引く前の成約1件あたりの粗利益が5万円で、問い合わせから成約する割合が20％なら、問い合わせ1件あたりの期待粗利益は計算上1万円です。

ただし、この1万円をそのまま広告費に使ってよいわけではありません。運用代行費、営業対応にかかる費用、その他の経費、残したい利益なども考慮します。

そのため、「CPAは5,000円なら成功」「1万円を超えたら失敗」といった共通の正解はありません。

実案件では広告費とコンバージョンをどう読みますか？

Google広告の管理画面では、同じ期間の広告費・クリック数・コンバージョン数・コンバージョン単価を並べて確認します。

この実案件では、2026年8月の広告費が108,928円、クリック数が112回、Google広告上のコンバージョンが6件、コンバージョン単価が18,155円となっています。

ただし、ここで重要なのは、「コンバージョン6件＝実際の問い合わせ6件」とは限らないことです。

Google広告では、フォーム送信完了、電話、電話ボタンのクリック、その他の行動など、設定した内容によって「コンバージョン」の意味が変わります。

たとえば、電話ボタンを押しただけの行動がコンバージョンに含まれている場合、そのコンバージョン単価をそのまま「問い合わせ1件のCPA」と呼ぶことはできません。

実際の広告成果を判断する場合は、Google広告上のコンバージョンだけではなく、実際に届いた問い合わせ、対象外の相談、重複、営業連絡なども分けて確認する必要があります。

本当の問い合わせCPA＝広告費÷実際の問い合わせ数です。さらに顧客候補となる問い合わせだけに絞る場合は、広告費を「有効問い合わせ数」で割って確認します。

広告費を増やす前に、何を確認すべきですか？

検索意図・広告文・LP・問い合わせ導線がつながっているか、そしてコンバージョン計測が正しいかを確認します。

予算は重要ですが、検索者が求めている内容とずれた広告やLPに配信量だけを増やしても、問い合わせにつながるとは限りません。

MOTONAGAでは、Google広告だけを切り離して見るのではなく、検索語句から広告、LP、比較・検討、問い合わせまでを一つの流れとして考えます。

この図が示しているのは、広告費を使ってクリックを得た後にも、ユーザーの判断が続いているということです。

たとえば、「法人向け清掃の料金」を知りたい人が検索したのに、広告やLPでは家庭向けサービスしか説明されていなければ、広告費を増やしても検索意図とのずれは解消されません。

LPでは、対象者、対応地域、料金や費用の考え方、実績、依頼の流れ、問い合わせ方法など、ユーザーが判断するための情報を用意します。

また、フォームが送信できない、電話ボタンが機能していないといった不具合がある場合は、広告費を増やす前に修正するべきです。

Google広告を出しているのに問い合わせにつながらない場合は、Google広告を出しているのに問い合わせが来ない7つの原因も参考にしてください。

コンバージョン計測は、なぜ費用判断に必要ですか？

何をコンバージョンとして記録するかが違えば、同じ広告費でも成果の見え方が変わるからです。Google広告では、問い合わせや購入などの行動をコンバージョンとして設定できます。^[8]

フォーム送信完了を実際にテストし、計測漏れや重複がないか確認します。電話リンクのクリックと、実際につながった電話相談も区別して考える必要があります。

計測が間違っていれば、広告費を増やすべきなのか、広告文を改善すべきなのか、LPを直すべきなのかという判断も間違えてしまいます。

予算を増やすなら、何を基準に判断しますか？

有効な問い合わせを得るための費用が採算に合っているか、さらに広告を配信できる検索需要があるか、問い合わせが増えた場合に対応できるかを確認します。

少額予算で得られたCPAが、予算を増やした後も同じままとは限りません。対象を広げることで検索意図が弱いユーザーまで含まれたり、クリック単価が変わったりする可能性があります。

そのため、予算を増やした後も、広告費、検索語句、クリック単価、コンバージョン、有効問い合わせなどを継続して確認します。

Google広告の費用についてよくある質問

広告費を使わなかった分は、必ず翌月に繰り越されますか？

1日の平均予算は、購入済みの広告枠ではありません。予算を使い切らなかったからといって、その未消化分が必ず翌月へ上乗せされる仕組みではありません。

その月に実際に使われた費用と、設定した予算を分けて確認しましょう。前払い残高がある場合も、予算の未消化額とは別の話です。

広告を止めれば、その後の請求はなくなりますか？

広告停止前に発生した費用が、停止後に請求される場合があります。停止後に請求があったからといって、新しい広告配信が続いているとは限りません。配信状況と請求対象期間を確認してください。^[9]

月1万円では意味がありませんか？

月1万円でも、広告が配信できるか、どの検索語句からアクセスが発生するかといった初期確認に使える場合があります。

一方で、クリック単価が高い業種や、問い合わせ件数を比較して改善判断をしたい場合には、データ不足になる可能性があります。

「月1万円で成果が出るか」ではなく、月1万円で何を確認したいのかを先に決めることが重要です。

自社のGoogle広告予算を相談できますか？

今の予算が適切か分からない、広告費を増やすべきか迷っている、Google広告を出しているのに問い合わせにつながらない。そのような場合は、広告費の金額だけではなく、検索から問い合わせまでの流れを確認する必要があります。

MOTONAGAでは、Google広告の設定、検索語句、広告文、LP、問い合わせ導線まで確認したうえで、改善すべきポイントを整理します。

これからGoogle広告を始める方は、サービス内容・対象地域・希望予算を、すでに運用している方は現在の広告費やLPのURLなどを、分かる範囲でお知らせください。

Google広告の予算とLPについてMOTONAGAに相談する

参考文献・出典

Google公式情報を中心に確認しています。記事内の計算例は仕組みを説明するための例であり、業界相場や成果を保証するものではありません。実案件の画像については、公開可能な範囲で情報を加工しています。確認日：2026年9月13日。

1. Google広告ヘルプ「オンライン広告とGoogle広告のメリット」。
2. Google広告ヘルプ「実際のクリック単価（CPC）」。
3. Google広告ヘルプ「広告ランクについて」。
4. Google広告ヘルプ「キーワードプランナーの予測について」。
5. Google広告ヘルプ「検索語句レポートについて」。
6. Google広告ヘルプ「予算の概要」。
7. Google広告ヘルプ「費用の上限について」。
8. Google広告ヘルプ「コンバージョン測定について」。
9. Google広告ヘルプ「Google広告の自動支払いの請求について」。

Google広告は行動経済学で改善できるのか？

行動経済学は、Google広告の検索意図・広告文・LP・問い合わせ導線について、改善仮説を作るために活用できます。ただし、理論を取り入れるだけで成果が上がるわけではありません。重要なのは、「なぜ検索者がその行動を取るのか」を考え、仮説を作り、実際の広告データで確かめることです。

広告費を使っているのに問い合わせが増えないとき、いきなり広告文を書き換える必要はありません。

まず確認したいのは、検索から問い合わせまでのどこで判断が止まっているのかです。

検索語句なのか。広告文なのか。LPなのか。料金や比較材料なのか。それとも問い合わせフォームなのか。

本記事では、Google検索広告をすでに運用している経営者・担当者向けに、行動経済学を改善仮説の材料として使いながら、Google広告を見直す流れを7つの手順にまとめます。

なお、この7手順はMOTONAGAが実務向けに整理した進め方です。「この順番で行えば必ず成果が上がる」という意味ではありません。行動経済学をGoogle広告へどう応用できるのかという基本的な考え方は、行動経済学はGoogleリスティング広告に活用できるのか？で詳しく解説しています。

改善の全体像｜検索語句から有効問い合わせまでを見る

Google広告の改善で見るべき範囲は、広告管理画面だけではありません。

検索語句 → 検索意図 → 広告文 → LP → 比較・検討 → 問い合わせ → 有効問い合わせ

この一連の流れを見ながら、どこに問題があるのかを分けます。そのうえで改善仮説を一つ選び、広告文やLPを変更し、最後に問い合わせの質まで確認します。

7項目を一度に変更するわけではありません。計測ミスや明らかな不一致を直したうえで、できるだけ「今回何を変えたのか」が分かる形で比較します。

STEP1｜検索語句から検索者の意思決定を読む

最初に見るのは広告文ではなく、実際に検索された言葉です。

Google広告で設定している「キーワード」と、利用者が実際に入力した「検索語句」は別物です。検索語句レポートでは広告表示につながった語句を確認できますが、プライバシー保護などのため全件が表示されるわけではありません。^[1]

検索語句を見るときは、単に「このキーワードからCVした」と見るだけではなく、その検索者が何を知りたいのかを考えます。

たとえば、次のように仮説を置きます。

もちろん、「費用」と検索したから価格だけを重視している、と断定することはできません。

ここで行うのは心理診断ではなく、広告とLPで何を説明すべきかを考えるための仮説づくりです。

実際の問い合わせ内容や商談時の質問とも照らし合わせながら、「この検索者は何を得たいのか」「何を避けたいのか」「どの情報が足りないのか」を整理します。

STEP1で決めるのは、誰に向けて、何を伝える広告なのかです。

STEP2｜現在のGoogle広告のどこに問題があるか分解する

次に、成果が出ていない原因を一つに決めつけず、検索から問い合わせまで分解します。

CTRが低いから広告文を変える。問い合わせが少ないからLPのボタンを変える。こうした改善が当たることもありますが、原因が別の場所にあれば成果につながりません。

また、改善を始める前に、フォーム送信が正常に計測されているか、コンバージョンが重複していないかも確認します。

電話ボタンのクリックを「問い合わせ」としている場合は、実際に電話がつながった件数とは分けて考えます。

計測そのものが間違っていれば、広告文やLPを改善しても正しく評価できないからです。

問い合わせが来ないときに確認したい原因は、Google広告を出しているのに問い合わせが来ない7つの原因でも詳しく整理しています。

STEP2では、今回どこを改善するのかを一つ選び、変更前の数字を残しておくところまで進めます。

STEP3｜行動経済学から「1つの改善仮説」を作る

ここで初めて、行動経済学を使います。

ただし、「損失回避を使おう」「アンカリングを使おう」と心理効果の名前から考えるのではありません。

先に考えるのは、検索者が判断するときに何が障害になっているのかです。

これらの基礎には、心理学者ダニエル・カーネマンとアモス・トベルスキーによる共同研究があります。ただし、これらの基礎研究はGoogle広告のCTRやCVRを直接検証した研究ではありません。

つまり、研究結果をそのまま広告へ当てはめるのではなく、改善案を考える材料として使うのがMOTONAGAの考え方です。

損失回避についても、「損失は利益の2倍」と単純化することはできません。ブラウンらの2024年のメタ分析が損失回避を支持する一方、イェヒアムとザイフの2025年の再分析では、金額範囲や提示順などによって結果が変わる可能性が示されています。広告のCTRやCVRが2倍になるという意味ではありません。^[5][6]

詳しくは、フレーミング効果はGoogleリスティング広告に活用できるのか？と、損失回避はGoogle広告の広告文に活用できるのか？で解説しています。

仮説は「何を変えて、何を確かめるか」まで決める

たとえば、料金ページを見て離脱する人が多いとします。

そこで、

「料金が分かりにくくて問い合わせをためらっている人に、月額だけでなく総額や内訳もまとめて見せたら、有効な問い合わせは増えるか？」

という仮説を立てます。

これは研究で答えが出ている問題ではありません。実際のGoogle広告とLPで検証する仮説です。

ここで広告文、料金、フォームまで一気に変更すると、何が影響したのか分かりにくくなります。

何を変えるのか。何を変えないのか。何を見て判断するのか。

この3つを先に決めておきます。

STEP4｜広告文を比較できる形にする

改善仮説が決まったら、比較できる広告文を作ります。

たとえば、「成果を得る」という方向と、「無駄を減らす」という方向を比較するとします。

ここで重要なのは、B案を「損失回避だから強い」と先に決めないことです。

Aの方がクリックされるかもしれません。Bの方がクリックされても、問い合わせにつながらないかもしれません。

行動経済学は勝ち広告を当てるための占いではなく、比較する仮説を作るために使います。

また、レスポンシブ検索広告では複数の見出しや説明文が組み合わされて表示されます。同じ広告内にAとBを入れてアセット単体の数字を見るだけでは、条件をそろえた比較にならない場合があります。Google広告の広告バリエーションなども活用し、何を比較しているのかが分かる設計にします。^[7][8]

広告文だけを比較するなら、LP・料金・配信地域・入札方針などは可能な範囲でそろえます。

STEP5｜広告文とLPの一貫性を整える

広告で伝えた内容は、LPでも同じ方向で説明します。

たとえば広告で「ムダな広告費を見直す」と伝えたのに、LPを開いたら会社紹介と「売上アップ！」だけが並んでいたら、検索者が知りたかった情報とズレる可能性があります。

広告で提示した価値を、LPの次の場所までつなげます。

ファーストビュー → 見出し → サービス説明 → 比較材料 → 料金 → 問い合わせ

たとえば、

「広告費の使い方を点検する」
↓
「検索語句・広告文・LPを確認する」
↓
「どこまで対応してもらえるか確認する」
↓
「料金や契約条件を見る」
↓
「自社の広告について相談する」

というように、検索者が次に知りたい情報へ自然につなげます。

広告とLPを同時に変更した場合は、施策全体として評価します。結果が良くても、「広告見出しだけの効果」とは断定しません。

STEP6｜LPの比較・価格・選択肢・問い合わせ導線を改善する

LPでは、情報をただ減らすのではなく、判断しやすい状態を作ります。

特に影響が大きいのが、料金、比較、選択肢、実績、問い合わせフォームです。

アンカリングを料金表示と見積もりにどう生かすか

トベルスキーとカーネマンの1974年の研究では、最初に提示された数値が、その後の推定に影響する例が報告されています。これがアンカリングと呼ばれる現象です。^[4]

ただし、数値を先に見せれば必ず評価が変わるわけではありません。イオアニディスらの2020年の実験では、無作為で情報価値のない価格だと明確な条件では、ワインの評価額へのアンカリング効果が確認されませんでした。^[9]

では、LPではどう考えるのか。

広告やLPで最初に見た料金、プラン、基準価格が、その後の比較の基準になる可能性がある。

この視点から、料金の順番だけでなく、単位・内訳・総額・契約期間まで見直します。

たとえば架空のサービスで、運用代行費が月3万円、媒体費が月10万円、初期費用が5万円なら、税別の初月合計は18万円、翌月以降は月13万円です。

月額だけを大きく見せるより、総額と内訳を同じ場所で確認できる方が、検索者は自分に必要な費用を判断しやすくなります。

ここで検証するのは、「アンカリングが効いたか」ではありません。

料金を理解しやすくした結果、問い合わせ数や有効問い合わせがどう変わったかです。

Googleも、不実表示のポリシーで支払いモデルや費用について誤解を招く表示を制限しています。^[10]

選択肢は「3つに減らす」より比較しやすくする

「選択肢が多いと人は選べなくなる」という話はよく知られています。

しかし、選択肢を減らせば必ず成果が上がるわけではありません。

シャイベヘンネらの2010年のメタ分析では、選択過多の平均効果はほぼゼロで、研究間の違いが大きい結果でした。チェルネフらの2015年のメタ分析では、選択肢の複雑さ、判断の難しさ、好みの不確かさ、選択の目的などが影響する要因として整理されています。^[11][12]

LPでは、「とにかく3プランにする」のではなく、

誰向けか・何が含まれるか・何が違うか・追加費用はあるか

を同じ基準で比較できる状態にします。

選択肢を減らすことが目的ではなく、選ぶために必要な負担を減らすことが目的です。

実績とフォームは「問い合わせる判断」を助ける

社会的証明に関連する研究として、ゴールドスタインらはホテルのタオル再利用について、他の宿泊客の行動を伝えるメッセージが行動に影響した結果を報告しています。これはホテルでの実験であり、LPに口コミを載せれば問い合わせが増えることを直接証明した研究ではありません。^[13]

LPでは、架空の口コミや根拠のない「人気No.1」を作るのではなく、実際の事例を使います。

たとえば、

どんな会社が、どんな悩みを抱え、何を改善し、どのような結果になったのか。

ここまで分かれば、検索者は「自分の場合も相談対象になるのか」を判断しやすくなります。

フォームについても同じです。

入力項目をむやみに増やせば負担になりますが、必要な条件まで削れば、対象外の問い合わせが増える可能性があります。

初回相談に必要な情報に絞りながら、対応地域や相談対象、送信後の流れを分かるようにします。

STEP7｜CTRではなく「有効問い合わせ」で判断する

検証するのは、行動経済学を使ったかどうかではなく、問い合わせにつながったか、その問い合わせが顧客候補だったかです。

広告運用ではCTRやCVR、CPAを見ることは重要です。

しかし、問い合わせ数が増えても、営業電話や対象外地域からの相談ばかりなら、事業成果として良くなったとは言えません。

そこでMOTONAGAでは、問い合わせの「数」だけでなく「質」も見ます。

たとえば、AとBの広告にそれぞれ10万円使ったとします。

Aは問い合わせ20件、そのうち有効問い合わせ10件。

Bは問い合わせ30件、そのうち有効問い合わせ6件。

問い合わせCPAだけを見ると、Aは5,000円、Bは約3,333円なのでBの方が良く見えます。

しかし、有効問い合わせの獲得単価では、Aは10,000円、Bは約16,667円です。

「問い合わせが増えた」という数字だけならBが勝ちでも、「顧客候補を獲得できたか」で見るとAが勝つ。

こういうことが実際の広告運用では起こります。

もちろん、この件数だけでAが常に優れているとは判断できません。問い合わせが発生するまでの時間、商談化するまでの時間、季節性などもあります。

だからこそ、テスト前に「何を見て判断するか」を決めておきます。

問い合わせ後の判定をGoogle広告へ反映する方法として、「有望な見込み顧客」などの目標も利用できます。広告案と問い合わせを照合できる計測を整え、自社の有効判定に対応させます。^[14]

最後に、

誰を対象にしたか。何を変えたか。何を変えなかったか。何が起きたか。次に何を試すか。

ここまで記録して、次の改善仮説につなげます。

よくある質問

Google広告の改善は、広告文とLPのどちらから始めますか？

先に問題がある場所から始めます。計測やフォームに不備があれば、まずそこを直します。検索語句のずれが大きければ流入側を、対象者が来ているのに問い合わせへ進まなければLPや問い合わせ導線を優先します。

広告文とLPのどちらが先、とすべての案件で決めることはできません。

行動経済学の知識がなくても実践できますか？

できます。

最初から心理効果の名前を覚える必要はありません。

まず「検索者は何を知りたいのか」「なぜ問い合わせをためらうのか」「どの情報が足りないのか」を整理してください。

行動経済学は、その理由を考えるための手がかりとして使います。

少額予算では、どのくらいテストすればよいですか？

「7日間」「100クリック」など一律には決められません。

通常の問い合わせ率、確かめたい差、有効問い合わせまでにかかる時間によって必要なデータ量が変わるからです。

少額予算の場合は、比較案を増やしすぎず、一度に検証する仮説を絞ります。十分なデータが集まらなければ、無理に勝ち負けを決めないことも重要です。

まとめ｜行動経済学を「仮説」で終わらせず、問い合わせまで確かめる

Google広告を改善するときは、広告文だけを見るのではなく、検索語句から問い合わせまでを一つの流れとして見ます。

検索意図を読む。

問題を分ける。

行動経済学から改善仮説を作る。

広告文で比較する。

LPまで一貫させる。

料金・比較・フォームを整える。

最後は有効問い合わせで判断する。

行動経済学そのものが成果を生むのではありません。

「人はなぜその行動を取るのか」という視点から改善仮説を作り、それを実際のGoogle広告で検証する。

ここまでやって初めて、行動経済学をGoogle広告の改善に使ったと言えます。

Google広告とLPをまとめて見直したい方へ

Google広告を運用しているのに問い合わせが増えない場合、原因が広告管理画面の中だけにあるとは限りません。

検索語句は合っているのか。広告文とLPは同じことを伝えているのか。料金や比較材料は分かりやすいのか。問い合わせフォームで止まっていないか。

この流れをまとめて見ると、「まず何から直すべきか」が見えてくることがあります。

MOTONAGAでは、Google検索広告の運用だけでなく、検索語句・広告文・LP・問い合わせ導線までまとめて確認し、改善の優先順位を整理します。

「広告費は使っているのに問い合わせにつながらない」「広告とLPのどちらが悪いのか分からない」という場合は、現在の配信状況とLPを一緒に見ながら整理できます。

Google広告とLPの改善についてMOTONAGAに相談する

参考文献・出典

研究で確認されている内容と、Google広告・LPへの応用仮説は区別して記載しています。論文名には内容が分かる日本語訳を添えました。ウェブ情報の確認日：2026年9月12日。

1. Google広告ヘルプ。検索語句レポートについて。
2. アモス・トベルスキー、ダニエル・カーネマン（1981）。意思決定のフレーミングと選択の心理／The Framing of Decisions and the Psychology of Choice。
3. ダニエル・カーネマン、アモス・トベルスキー（1979）。プロスペクト理論：リスク下における意思決定の分析／Prospect Theory。
4. アモス・トベルスキー、ダニエル・カーネマン（1974）。不確実な状況における判断：ヒューリスティックとバイアス／Judgment under Uncertainty。
5. アレクサンダー・ブラウン、今井泰佑、フェルディナンド・ヴィーダー、コリン・キャメラー（2024）。損失回避の実証的推定値に関するメタ分析。
6. エルダッド・イェヒアム、ダナ・ザイフ（2025）。損失回避は頑健ではない：メタ分析の再分析。
7. Google広告ヘルプ。レスポンシブ検索広告について。
8. Google広告ヘルプ。広告バリエーションについて。
9. コンスタンティノス・イオアニディス、テオ・オファーマン、ランドルフ・スローフ（2020）。情報価値がないと明確なアンカーが評価額に及ぼす効果／On the effect of anchoring on valuations when the anchor is transparently uninformative。
10. Google広告ポリシーヘルプ。不実表示。
11. ベンジャミン・シャイベヘンネ、ライナー・グライフェネダー、ピーター・トッド（2010）。選択肢は多すぎることがあるのか：選択過多研究のメタ分析。
12. アレクサンダー・チェルネフ、ウルフ・ベッケンホルト、ジョセフ・グッドマン（2015）。選択過多：概念的レビューとメタ分析／Choice overload: A conceptual review and meta-analysis。
13. ノア・ゴールドスタイン、ロバート・チャルディーニ、ヴラダス・グリスケヴィシウス（2008）。ホテルでの環境保全を促す社会規範の活用／A Room with a Viewpoint。
14. Google広告ヘルプ。有望な見込み顧客とコンバージョンに至った見込み顧客について。

結論｜損失回避はGoogle広告の改善仮説に活用できる

損失回避は、Google広告の広告文やLPを改善するための仮説に活用できます。ただし、損失を強調すればクリック率や問い合わせ率が上がる、という法則ではありません。

大切なのは、検索した人が「何を失いたくないと思っているのか」を考えることです。広告費だけでなく、依頼先を変える手間や、今の成果を失う不安が判断に関わる可能性もあります。

この記事では、損失回避の研究とその限界を確認したうえで、広告文の作り方、LPとのつなぎ方、有効な問い合わせまで見る検証方法を解説します。行動経済学と広告の全体像は、行動経済学はGoogleリスティング広告に活用できるのか？をご覧ください。

損失回避とは？

損失回避とは、ある基準から同程度の利得と損失を比べたときに、損失の方を重く評価する傾向です。ここでいう基準は「参照点」と呼ばれます。単に「損をしたくない」という気持ち全般を指す言葉ではありません。^[1]

たとえば、今の所持金を基準にして1万円を得る場合と、1万円を失う場合を考えます。金額の変化は同じでも、失う側をより重く評価するなら、損失回避に沿った反応と考えられます。これは概念を説明する例で、すべての人が同じ反応をするという意味ではありません。

広告では「何を基準にした損失か」を考える

広告費を減らしたい人もいれば、予算を維持して問い合わせを増やしたい人もいます。後者にとっては、単なる支出削減よりも「現在の問い合わせを失わずに改善できるか」が重要かもしれません。こうした違いは、検索語句や相談内容から確かめる仮説です。

広告費を払うこと自体を、すべて心理的な損失と決めつけることもできません。必要な集客投資として受け止めている人もいるためです。無駄な支出を避ける合理的な判断と、同額の利得より損失を重く評価することは区別します。

プロスペクト理論と損失回避

プロスペクト理論は、ノーベル経済学賞を受賞した心理学者ダニエル・カーネマンと、心理学者アモス・トベルスキーの共同研究として、1979年に発表されました。受賞は2002年です。^[1][2]

この理論では、最終的な資産額だけでなく、参照点からの利得・損失によって結果を評価することや、確率をそのままの比率では重み付けしないことなどを扱います。損失回避は、その一部です。「不確実な選択を避けること」と同じ意味でもありません。^[1]

Google広告への接続で重要なのは、利用者が何を基準に、どの変化を不利益と捉えるかです。ただし、広告をクリックしなかった理由を、データもなく損失回避と断定することはできません。料金、サービスとの適合性、情報不足なども確認する必要があります。

「損失は利益の2倍」は本当に正しいのか？

「誰でも、どんな場面でも、損失を利益の2倍強く感じる」とは言えません。よく引用される数字の一つに、トベルスキーとカーネマンの1992年の研究で報告された、損失回避係数の中央値2.25があります。これは大学院生25人の金銭的な選択データにモデルを当てはめた推定値です。^[3]

係数は、モデルの中で利得に対して損失をどの程度重く評価するかを表します。感情の強さを直接測った倍率でも、広告のCTRやCVRが何倍になるかを示す数字でもありません。

後続研究には支持する結果と、条件依存性を示す結果がある

※ 対象データと分析方法が異なるため、数字を同じ条件の比較として並べたものではありません。

研究をまとめると、損失回避を支持する知見はある一方、強さや再現される条件には議論があります。2025年の結果も、あらゆる場面で損失回避が存在しないことを証明したものではありません。広告実務では「2倍」を成果予測に使わず、自社の顧客と配信条件で確かめるのが適切です。

損失回避とフレーミング効果の違い

損失回避は「利得と損失をどう評価するか」に着目します。フレーミング効果は「実質的に同じ情報でも、提示の仕方で判断が変わること」に着目します。関連はありますが、同じ概念ではありません。^[1][7]

「期限内なら割引」と「期限後は割引対象外」は、同じ条件の見せ方を変える例です。しかし、後者の反応が良かっただけでは、損失回避が原因とまでは言えません。期限の分かりやすさや注意の向き方も変わるからです。

利得・損失フレームの詳しい比較は、フレーミング効果はGoogleリスティング広告に活用できるのか？で解説しています。この記事では、検索者が避けたい不利益と、相談をためらう理由を考えることに重点を置きます。

Google広告の広告文ではどう応用できる？

最初に「何を失うかもしれないのか」「その不利益を確認・改善できるサービスなのか」を整理します。損失を大きく見せるのではなく、提供できる支援を具体的な広告文にします。

以下は研究から着想を得た検証用の例です。成果が出た事例ではなく、損失回避そのものを証明する実験でもありません。実際に提供できる内容に限って使用します。

たとえば1行目なら、見出しを比較し、説明文は「検索語句・広告文・LPを確認。問い合わせにつながらない原因を整理します。」でそろえる案が考えられます。料金や対応範囲も両案で同じ条件にします。

損失への懸念は、申し込まない理由にもなり得る

「今の広告費を無駄にしたくない」と思う一方で、「依頼先を変えて今の問い合わせまで減ったら困る」と考える人もいるかもしれません。そこで、現状の課題を確認してから変更範囲を決める流れを示す、という応用仮説も立てられます。

ただし、切り替えへのためらいには、実際の移行費用や作業負担などの合理的な理由もあります。すべてを損失回避で説明せず、何が不明で判断できないのかを確認します。

検索意図を無視して損失を強調してはいけない

「Google広告 運用代行 費用」と検索する人には、費用と支援範囲が重要な判断材料になります。「広告費を無駄にしないで」と伝えるだけでは、知りたいことに答えられません。

「Google広告 問い合わせ 来ない」なら、検索語句、広告文、LP、計測のどこに原因があるかを確認できることを伝える案が考えられます。一方、「Google広告 自分で 設定」の検索者には、運用代行への相談より設定方法の情報が求められている可能性があります。

まず実際の検索語句と問い合わせ内容を照合し、サービスを探している人と情報収集段階の人を整理します。クリックがない、あるいは問い合わせがないという理由だけで、言葉を強くするのは避けましょう。

LPと広告文をどうつなげる？

広告で「ムダな広告費を見直す」と伝えたら、LPでは何を確認し、どこまで支援するのかを説明します。不利益への懸念を入口にした場合ほど、読者が冷静に比較できる材料を用意することが大切です。

• 確認する内容：検索語句、配信地域、広告文、LP、コンバージョン計測など。
• 料金表示：広告媒体に払う費用と運用代行費、初期費用、追加費用、契約期間を分ける。
• 比較材料：対応範囲、改善の進め方、実績の条件、変更時の引き継ぎ範囲を示す。
• 問い合わせフォーム：相談に必要な項目に絞り、問い合わせ後の手順や費用の発生条件を明示する。

「相談だけでも料金がかかるのか」「問い合わせたら契約になるのか」といった疑問には、実際の運用に沿って答えます。存在しない無料対応や成果保証を加えるのではなく、判断に必要な情報を補います。

損失回避の仮説をGoogle広告でどう検証する？

検証するのは「損失回避を使ったか」ではなく、「問い合わせにつながったか、その問い合わせが顧客候補だったか」です。研究の理論から、配信する広告案、事業の成果までを分けて考えます。

1．対象と仮説、判定基準を先に決める

例として、運用代行を検討中の検索者に対し、「予算の有効活用」より「無駄な広告費の見直し」を伝える方が、有効な問い合わせにつながるかを検証します。有効問い合わせは、対象地域・依頼内容・対応可能な条件に合う相談など、自社の基準で定義します。成約済みという意味ではありません。

主要指標を有効問い合わせの獲得単価とし、件数も併せて確認する、といった判定方法を事前に決めます。獲得単価だけが下がっても、必要な問い合わせ件数を確保できない場合は、事業として十分かを検討します。

2．レスポンシブ検索広告の組み合わせを整理する

レスポンシブ検索広告では、見出しや説明文が異なる組み合わせで表示されます。同じ広告にA・B両方の見出しを入れて、個別の表示実績だけを比べても、条件をそろえた比較実験と同じには扱えません。^[8]

Google広告の「広告バリエーション」では、広告文の変更をテストできます。対象範囲、変更する表現、配信割合、期間を設定し、A・B以外の見出しや説明文との組み合わせも確認します。^[9]

広告文だけを比較するなら、LP、料金、配信地域、入札方針などをできる限りそろえます。Aの期間とBの期間を単純に入れ替えるだけでは、季節や競合の変化も混ざります。LPも変更する場合は、広告とLPを組み合わせた施策として評価します。

3．送信完了と有効問い合わせを区別して計測する

フォームのボタンクリックを、送信完了と同じ成果にしないようにします。テスト送信などで重複・計測漏れを点検し、電話は電話リンクのクリックと実際の相談を区別します。

そのうえで、問い合わせ後に対象外・営業連絡・重複などを分け、有効だった相談を記録します。A・Bのどちらから来た問い合わせかを照合できる計測設計も必要です。これができなければ、有効問い合わせ単位で広告案を比較できません。

Google広告にも、問い合わせ後の評価を反映する「有望な見込み顧客」などのコンバージョン目標があります。オフラインの評価を取り込む場合は、自社の有効判定と計測設定を対応させます。^[10]

4．CTRの改善と、事業の成果を分けて読む

次は考え方を説明するための架空の集計です。両案の広告表示回数を2万回、広告費を5万円とします。実績や予測値ではありません。

広告BはCTRも問い合わせ数も上ですが、有効な相談は少なく、その獲得単価も高くなっています。有効問い合わせの獲得単価＝広告費÷有効問い合わせ数です。0件の場合は算出できないため、0円とは扱いません。

ただし、この少数の件数だけでAが優れていると確定することもできません。問い合わせまでの時間差、配信量、検索語句の偏り、結果の不確実性を確認します。

通常の問い合わせ率と検出したい改善幅を踏まえ、実施期間・予算上限・終了条件を事前に決めます。短期の上下で勝者を選ばず、十分な件数が集まらなければ「判断保留」とします。損失寄りの広告が良かった場合も、結論はその配信条件での訴求の評価にとどめます。

不安をあおる広告との違い

Googleは、死・事故・病気・破産などの否定的な出来事を取り上げ、恐怖や罪悪感などの強い負の感情をあおって即時の行動を促す広告を禁止しています。また、不実表示のポリシーでは、誤解を招く情報や利用できない特典なども禁止しています。^[11][12]

「このままでは必ず経営が悪化する」「今日申し込まないと大損する」と根拠なく迫るのではなく、「対象外の検索に広告費が使われていないか確認する」と、確認できる課題と支援内容を伝えます。

架空の期限、実在しない割引、過度な緊急性は使いません。実際の期限や条件がある場合も、その内容を正確に示します。損失に触れた広告がすべて禁止という意味ではありませんが、広告文とLPを含めてポリシーに沿っているか確認が必要です。

よくある質問

「損をしたくない」と思うことは、すべて損失回避ですか？

いいえ。損失回避では、ある基準から同程度の利得と損失を比べたときの評価の非対称性を考えます。不要な出費を避けることや、実際の移行費用を懸念することだけでは、損失回避と判断できません。

損失を強調すると広告の反応は上がりますか？

一律には言えません。検索者の目的やサービス、表現、LPによって結果は変わり得ます。クリックが増えても顧客候補につながらなければ、事業としての改善とは限りません。

少額予算でも検証できますか？

取り組めますが、有効問い合わせが少ない場合は優劣を判断しにくくなります。多数の案へ分散させず、一つの仮説に絞り、先に計測や対象外の検索流入を点検します。予算内で必要な件数が集まらなければ、勝ち負けを断定しません。

広告文とLPは同時に変えた方がよいですか？

広告文の差を知りたいなら、LPなどの条件をそろえます。ただし、現状の広告とLPに明らかな不一致がある場合は、先に整合性を直す方が適切です。同時に変えた場合は、広告文だけの効果として報告しません。

まとめ

損失回避は、検索者が何を基準に不利益を感じ、何を失いたくないと考えるのかを整理する視点になります。一方、研究で報告された係数を広告の改善率に置き換えたり、損失を強調すれば成果が上がると考えたりすることはできません。

検索意図に合う仮説を作り、広告文とLPに必要な情報をそろえ、実際の問い合わせ内容まで確認する。その積み重ねが、Google広告の改善につながります。

Google広告とLPをまとめて見直したい方へ

広告文を変えても問い合わせが増えない、相談は来るけれど対象外が多い、LPのどこを直すべきか分からない。そのような場合は、検索語句から広告文、LP、料金や比較材料、フォーム、コンバージョン計測までをつなげて確認する必要があります。

MOTONAGAでは、Google検索広告の運用とLP制作・改善をまとめて扱っています。「損失を強調する広告に変えるべきか」と決める前に、現在の配信と問い合わせ内容から、見直すべき点を一緒に整理します。

ご相談の際は、分かる範囲で、現在の広告配信状況、LPのURL、お困りのことをお知らせください。 Google広告・LP改善についてMOTONAGAに相談する

参考文献・出典

論文名は内容が分かる日本語訳を添えています。研究結果と広告への応用仮説は区別して記載しました。ウェブ情報の確認日：2026年9月12日。

1. ダニエル・カーネマン、アモス・トベルスキー（1979）。「プロスペクト理論：リスク下における意思決定の分析」。『エコノメトリカ』47巻2号、263〜291頁。原著論文。DOI：10.2307/1914185。
2. ノーベル賞公式サイト。「ダニエル・カーネマン：2002年経済学賞」。受賞年・受賞理由の確認。
3. アモス・トベルスキー、ダニエル・カーネマン（1992）。「プロスペクト理論の発展：不確実性の累積的表現」。『リスクと不確実性のジャーナル』5巻、297〜323頁。原著論文。DOI：10.1007/BF00122574。
4. アレクサンダー・ブラウン、今井泰佑、フェルディナンド・ヴィーダー、コリン・キャメラー（2024）。「損失回避の実証的推定値に関するメタ分析」。『経済文献ジャーナル』62巻2号、485〜516頁。DOI：10.1257/jel.20221698。
5. ウカシュ・ワラセク、ティモシー・マレット、ニール・スチュワート（2024）。「リスクを伴う状況における損失回避のメタ分析」。『経済心理学ジャーナル』103巻、論文番号102740。DOI：10.1016/j.joep.2024.102740。
6. エルダッド・イェヒアム、ダナ・ザイフ（2025）。「損失回避は頑健ではない：メタ分析の再分析」。『経済心理学ジャーナル』107巻、論文番号102801。DOI：10.1016/j.joep.2025.102801。
7. アモス・トベルスキー、ダニエル・カーネマン（1981）。「意思決定のフレーミングと選択の心理」。『サイエンス』211巻4481号、453〜458頁。原著論文。DOI：10.1126/science.7455683。
8. Google広告ヘルプ。「レスポンシブ検索広告について」。
9. Google広告ヘルプ。「広告バリエーションについて」。
10. Google広告ヘルプ。「有望な見込み顧客とコンバージョンに至った見込み顧客について」。
11. Google広告ポリシーヘルプ。「不実表示：クリックベイト広告」。
12. Google広告ポリシーヘルプ。「不実表示」。

結論｜フレーミング効果はGoogleリスティング広告に活用できる

フレーミング効果は、Googleリスティング広告の広告文やLPを改善するための仮説を考える視点として活用できます。

同じ内容であっても、「何を得られるか」と伝える場合と、「何を失う可能性があるか」と伝える場合では、受け取り方が変わることがあるからです。

ただし、損失を強調すればクリック率や問い合わせ率が上がる、という意味ではありません。

フレーミング効果に関する研究は、人間の意思決定について重要な知見を示していますが、それがGoogle広告でもそのまま同じ結果になるとは限りません。

MOTONAGAでは、行動経済学の理論を広告テクニックとしてそのまま当てはめるのではなく、広告文やLPの改善仮説を作り、実際の広告データと問い合わせ結果で検証するために活用します。

行動経済学をGoogle広告全体へどう活用するかについては、行動経済学はGoogleリスティング広告に活用できるのか？で詳しく解説しています。

フレーミング効果とは？

フレーミング効果とは、実質的に同じ情報や問題であっても、どのような形で提示するかによって人の評価や選択が変わることがある現象です。

この現象は、心理学者のダニエル・カーネマンとアモス・トベルスキーによる意思決定研究でも知られています。

カーネマンは2002年、不確実な状況における人間の判断や意思決定に関する心理学研究を経済学へ取り入れた功績などにより、ノーベル経済学賞として知られる「アルフレッド・ノーベル記念スウェーデン国立銀行経済学賞」を受賞しました。^[1]

カーネマンの代表的な著書『ファスト＆スロー』でも、人間が必ずしもすべての情報を慎重に比較して合理的に判断するわけではないことが、さまざまな研究をもとに解説されています。^[2]

フレーミング効果も、こうした人間の意思決定を考えるうえで重要なテーマの一つです。

たとえば、100件の点検結果について、次の2つの表現を考えてみます。

• 90件は不具合がありませんでした
• 10件に不具合がありました

どちらも同じ結果を表しています。

しかし、「問題がなかった件数」を中心に伝えるのか、「問題があった件数」を中心に伝えるのかによって、受け取る印象が変わる可能性があります。

※ 上記の数字はフレーミングを説明するための架空例です。

カーネマンとトベルスキーの研究では何が分かったのか？

カーネマンとトベルスキーは1981年、同じ結果を「助かる人数」として表現する場合と、「亡くなる人数」として表現する場合で、人の選択が変化することを示した研究を発表しました。^[3]

重要なのは、結果そのものだけでなく、結果をどのような枠組みで提示するかが意思決定に影響する場合があるという点です。

一方で、この研究はGoogle広告の広告文を使ってクリック率や問い合わせ率を測定した研究ではありません。

したがって、「研究でフレーミング効果が確認された＝Google広告でも損失を強調すれば成果が上がる」とは言えません。

その後の研究では、フレーミング効果にも複数の種類があり、すべてを同じ現象として扱うべきではないことも整理されています。^[4]

フレーミング効果と損失回避は何が違う？

フレーミング効果と損失回避は関連していますが、同じ意味ではありません。

フレーミング効果は、情報をどのように提示するかによって判断が変化することに注目します。

一方の損失回避は、同程度の利得と損失を比べたとき、損失をより強く感じる傾向を指します。

カーネマンとトベルスキーが1979年に発表したプロスペクト理論では、利得と損失に対する人間の評価が対称ではないことが示されています。^[5]

そのため広告では、「得られるもの」に焦点を当てる表現と、「失う可能性」に焦点を当てる表現を比較することができます。

ただし、「人は損失を嫌うから損失表現の広告の方が強い」と単純化することはできません。

Google広告では利得フレームと損失フレームをどう使う？

Googleリスティング広告では、同じサービスでも、どの価値に焦点を当てるかによって広告文の見せ方を変えることができます。

1つ目の割引例は、同じ割引条件について焦点を変えたものです。

一方、「広告予算を有効に活用」と「ムダな広告費を見直す」のような表現は、完全に同じ情報を言い換えただけではありません。

そのため、広告の結果に違いが出ても、それをフレーミング効果だけで説明することはできません。

重要なのは、理論に広告を無理やり当てはめることではなく、検索者が何を求めているのかを考えたうえで検証することです。

検索意図よりフレーミングを優先してはいけない

Googleリスティング広告で最初に考えるべきなのは、心理効果ではなく検索意図です。

たとえば、

「Google広告 運用代行 費用」

と検索している人が最も知りたいのは、料金や契約条件、対応範囲などである可能性があります。

その人に対して、損失を強く訴えるだけで料金が分からなければ、検索目的に十分答えているとは言えません。

反対に、

「Google広告 問い合わせ 来ない」

と検索している人であれば、現在発生している広告費のムダや、問い合わせにつながらない原因を確認できることが重要な判断材料になる可能性があります。

つまり順番は、

1. 検索意図を確認する
2. 検索者が知りたい情報を広告で伝える
3. その伝え方を考えるために行動経済学を使う
4. 実際の広告結果で検証する

です。

広告のフレーミングはLPまでつなげて考える

広告文だけを変更しても、クリック後のLPと内容がつながっていなければ、問い合わせにつながらない可能性があります。

たとえば広告で、

「ムダな広告費を見直します」

と伝えたのであれば、LPでは具体的に何を確認するのかを説明する必要があります。

• 検索語句
• キーワード
• 広告文
• 配信地域
• コンバージョン計測
• LP
• 問い合わせフォーム

広告で作った期待とLPの内容がズレれば、クリックされても問い合わせにはつながりません。

Google広告で問い合わせが来ない原因については、Google広告を出しているのに問い合わせが来ない7つの原因でも詳しく解説しています。

フレーミング効果をGoogle広告で検証する方法

Google広告へ行動経済学を取り入れる場合、重要なのは「使ったかどうか」ではなく、実際に問い合わせにつながったかどうかです。

1．最初に仮説を決める

たとえば、

• 利得型：「広告予算をより有効に活用」
• 損失型：「ムダな広告費を見直す」

という2つの訴求を比較するとします。

このとき、「損失型の方が強いはず」と結論を決めてからテストするのではなく、どちらが自社の検索ユーザーに適しているのかを確認するための仮説として扱います。

2．できるだけ他の条件をそろえる

広告文以外の条件まで大きく変えると、何が結果に影響したのか分かりにくくなります。

可能な範囲で、検索意図、配信地域、LP、サービス内容などの条件をそろえて検証します。

LPも同時に変更する場合は、「広告文だけの効果」ではなく、「広告とLPをまとめて変更した施策」として評価します。

3．レスポンシブ検索広告の仕組みを考慮する

現在のGoogle検索広告では、レスポンシブ検索広告で複数の見出しや説明文を登録し、それらがさまざまな組み合わせで表示されます。

そのため、同じ広告の中に利得型と損失型の見出しを入れ、個別の見出し実績だけを見る方法は、条件を固定した単純な比較実験とは異なります。^[6]

Google広告には、広告文の変更を比較するための「広告バリエーション」という機能もあります。対象範囲や変更内容、トラフィックの割合などを設定して検証できます。^[7]

4．クリック率だけで判断しない

広告改善で最も注意したいのが、クリック率だけを成果と考えることです。

損失を強調した広告によってクリック率が上がったとしても、対象外の問い合わせばかり増えれば、広告成果が改善したとは言えません。

逆にクリック率が大きく変わらなくても、問い合わせの質が高まり、獲得単価が改善する可能性もあります。

最終的には、問い合わせにつながったか、その問い合わせが実際の顧客候補だったかまで確認する必要があります。

損失フレームは強くすればよいわけではない

「損失回避」という言葉だけを見ると、不安を強くあおった方が効果的だと考えてしまうかもしれません。

しかし、それは行動経済学を広告へ活用する目的とは異なります。

Googleは、強い負の感情を利用して即時の行動を促す広告などについて、クリックベイト広告に関するポリシーを定めています。^[8]

たとえば、根拠もなく、

• 今すぐ申し込まないと大損します
• このままでは必ず失敗します
• 今日行動しないと手遅れです

などと不安をあおる必要はありません。

「現在使っている広告費の中に、問い合わせにつながっていない検索語句がないか確認します」のように、実際に提供する内容を具体的に伝えることが重要です。

よくある質問

利得フレームと損失フレームはどちらがGoogle広告に向いていますか？

一律には決められません。商品やサービス、検索意図、競合、価格、ユーザーの状況などによって結果は変わる可能性があります。実際の問い合わせ結果まで含めて比較する必要があります。

損失回避を使えば問い合わせは増えますか？

必ず増えるとは言えません。損失回避は人間の意思決定を考えるための重要な研究テーマですが、Google広告へそのまま適用すれば同じ結果になることを保証するものではありません。

「年間12万円」より「1日約329円」の方が反応は良くなりますか？

必ず良くなるとは言えません。金額の提示単位を変えることと、利得・損失のフレーミングは完全に同じものでもありません。料金を日額換算する場合は、契約期間や総額、実際の請求方法を誤解させないことも重要です。

クリック率が上がればフレーミング効果が成功したと言えますか？

クリック率だけでは判断できません。問い合わせ率、有効な問い合わせ数、有効問い合わせの獲得単価など、事業の目的に近い数字まで確認する必要があります。

まとめ｜フレーミング効果は広告改善の仮説として使う

フレーミング効果は、同じ情報であっても、どの部分に焦点を当てて提示するかによって人の判断が変化することがある現象です。

Googleリスティング広告でも、利得を中心に伝えるのか、損失を中心に伝えるのかによって広告文の表現を変えることはできます。

しかし、行動経済学の研究結果がGoogle広告でもそのまま再現されるとは限りません。

そのためMOTONAGAでは、

1. 検索意図を確認する
2. 広告文の仮説を作る
3. LPまで内容をつなげる
4. 広告データで検証する
5. 実際の問い合わせ内容まで確認する

という流れで考えます。

行動経済学は、ユーザーを操るためのテクニックではなく、なぜ検索した人がその広告を選び、なぜ問い合わせたのか、あるいは問い合わせなかったのかを考えるための視点として使う方が適切です。

Google広告とLPをまとめて見直したい方へ

Google広告でクリックは発生しているのに問い合わせにつながらない場合、原因が広告文だけにあるとは限りません。

検索語句、広告文、LP、料金や比較材料、問い合わせフォーム、コンバージョン計測など、検索から問い合わせまでの流れを確認する必要があります。

MOTONAGAでは、Google検索広告の運用だけでなく、LP制作・改善までまとめて確認しています。

現在のGoogle広告やLPを見直し、問い合わせにつながらない原因を確認したい方はご相談ください。

参考文献・出典

この記事では、行動経済学・意思決定研究の原著論文、研究レビュー、書籍、ノーベル賞公式情報、Google公式情報を参考にしています。

1. ノーベル賞公式サイト「ダニエル・カーネマン｜2002年 経済学賞」。心理学研究の知見を経済学へ統合し、特に不確実な状況における人間の判断と意思決定に関する研究が評価された。
2. ダニエル・カーネマン『ファスト＆スロー　あなたの意思はどのように決まるか？』村井章子訳、早川書房。
3. アモス・トベルスキー、ダニエル・カーネマン（1981）「意思決定のフレーミングと選択の心理」『サイエンス』211巻4481号、453～458頁。DOI：10.1126/science.7455683
4. アーウィン・レビン、サンドラ・シュナイダー、ゲーリー・ゲース（1998）「すべてのフレーミングは同じではない：フレーミング効果の分類と批判的分析」『組織行動と人間の意思決定過程』76巻2号、149～188頁。DOI：10.1006/obhd.1998.2804
5. ダニエル・カーネマン、アモス・トベルスキー（1979）「プロスペクト理論：リスク下における意思決定の分析」『エコノメトリカ』47巻2号、263～291頁。DOI：10.2307/1914185
6. Google広告ヘルプ「レスポンシブ検索広告について」。
7. Google広告ヘルプ「広告バリエーションについて」。
8. Google広告ポリシーヘルプ「不実表示：クリックベイト広告」。

※ 行動経済学の研究結果が、Google広告やLPでも同じ効果を生むことを保証するものではありません。MOTONAGAでは、これらの研究を広告改善の仮説を考えるための参考情報として扱い、実際の広告データと問い合わせ結果をもとに検証することを重視しています。

結論｜行動経済学はGoogleリスティング広告に活用できる

行動経済学は、Googleリスティング広告の改善を考えるうえで活用できます。

なぜなら、Googleリスティング広告では、検索した人が広告を見て、クリックするかを判断し、LPを読み、他社と比較し、最終的に問い合わせるかどうかを判断しているからです。

つまりGoogleリスティング広告は、単に広告を表示する仕組みではなく、ユーザーによる小さな意思決定が何度も繰り返される仕組みとも考えられます。

そして、人間がどのように判断し、なぜ必ずしも合理的ではない選択をするのかを研究してきたのが行動経済学です。

ただし、「損失回避を使えば問い合わせが増える」「アンカリングを使えば売れる」といった単純なものではありません。

MOTONAGAでは、行動経済学を広告成果を保証するテクニックではなく、検索ユーザーがなぜその行動を取ったのかを考え、広告改善の仮説を立てるための視点として捉えています。

行動経済学とは？

行動経済学は、人間が常に合理的に判断するとは限らないことを踏まえ、実際に人がどのように判断し、選択するのかを研究する分野です。

この分野を語るうえで欠かせない研究者の一人が、心理学者のダニエル・カーネマンです。

カーネマンは2002年、心理学研究の知見を経済学へ取り入れ、特に不確実な状況における人間の判断と意思決定について研究した功績によって、ノーベル経済学賞として知られる「アルフレッド・ノーベル記念スウェーデン国立銀行経済学賞」を受賞しました。^[1]

カーネマンは、共同研究者のアモス・トベルスキーとともに、人間の判断に生じるさまざまな偏りを研究しました。

たとえば、最初に見た数字がその後の判断に影響する「アンカリング」や、利益と損失では同じ金額でも心理的な受け取り方が異なることなどです。^[2][3]

こうした研究は、「人間は与えられた情報をすべて冷静に比較して、常に最も合理的な答えを選ぶ」という単純な人間像では、実際の意思決定を十分に説明できないことを示してきました。

『ファスト＆スロー』で描かれた人間の意思決定

カーネマンの研究を一般向けにまとめた代表的な著書が『ファスト＆スロー』です。日本では早川書房から刊行されています。^[4]

『ファスト＆スロー』では、人間の思考を理解するための枠組みとして、直感的で素早く働く思考と、注意や努力を必要とするゆっくりした思考が説明されています。

私たちは、買い物をするたびにすべての商品を一から計算し、あらゆる情報を比較しているわけではありません。

広告を見るときも同じです。

検索結果には複数の広告や自然検索結果が並びます。その中から「これは自分に関係ありそうだ」「ここなら問題を解決できそうだ」と判断し、クリックします。

その判断には、価格だけでなく、言葉の見せ方、最初に目に入った情報、他人の評価、失敗する可能性への不安など、さまざまな要素が関係している可能性があります。

ここに、行動経済学とGoogleリスティング広告を一緒に考える意味があります。

Googleリスティング広告は「意思決定の連続」である

Googleリスティング広告から問い合わせまでの流れを分解すると、ユーザーは何度も判断しています。

• 何を検索するか
• どの広告を見るか
• どの広告をクリックするか
• LPを読み続けるか
• 他社と比較するか
• 問い合わせるか

広告運用ではクリック率やコンバージョン率などの数字を見ますが、その数字の裏側では一人ひとりのユーザーが判断しています。

だからこそ、広告管理画面の数字だけではなく、その数字を生み出したユーザーの意思決定を見る必要があるとMOTONAGAでは考えています。

広告文にも行動経済学は関係する

同じ内容を伝えていても、情報の見せ方によって人の受け取り方が変わることがあります。

これを考えるうえで重要なのが「フレーミング効果」です。

トベルスキーとカーネマンは、同じ問題でも情報の提示方法によって人の選択が変化することを研究で示しています。^[5]

たとえば「年間12万円」と伝える場合と、「1日あたり約329円」と伝える場合では、示している金額はほぼ同じでも、ユーザーが受ける印象は異なる可能性があります。

また、「今なら5,000円割引」と伝える場合と、「期間終了後は5,000円高くなります」と伝える場合も、経済的な差額だけを見れば同じ5,000円ですが、利得として見せるか、損失として見せるかという違いがあります。

ただし、「1日あたり」と書けば必ず反応が良くなるわけではありません。

検索している人の目的や商品、価格帯、競合との比較状況などによって受け取り方は変わります。

重要なのは、行動経済学の理論をそのまま広告テクニックに変換するのではなく、広告文を考えるための仮説として使い、実際の広告データで検証することです。

LPではさらに多くの意思決定が発生する

広告をクリックした後のLPでは、さらに多くの判断が発生します。

たとえば、最初に見た価格が、その後の価格判断の基準になることがあります。これはアンカリングという視点から考えることができます。^[2]

また、選択肢が多いことが必ずしも良いとは限りません。

シーナ・アイエンガーとマーク・レッパーは、選択肢が多い場合よりも、選択肢が限定されている場合の方が実際の選択や購入につながりやすいケースを実験で報告しています。^[6]

ただし、その後に行われた複数研究の統合分析では、選択肢が多いことで常に意思決定が悪化するわけではなく、選択過多の影響は条件によって大きく異なることも示されています。^[7]

つまり、「料金プランは3つにすれば売れる」といった万能ルールではありません。

サービスの複雑さ、ユーザーの知識、価格、比較のしやすさなどによって結果は変わります。

LP改善でも、ボタンの色やファーストビューのデザインだけを見るのではなく、ユーザーがページの中で何を見て、何を判断し、どこで行動を止めているのかを考える必要があります。

行動経済学を使えばGoogle広告の成果は上がるのか？

必ず上がるとは言えません。

ここは、行動経済学をGoogle広告に活用するうえで非常に重要です。

Google広告の成果は、広告文だけで決まるわけではありません。

Googleは広告ランクについて、入札単価だけでなく、広告やランディングページの品質、オークションの競争状況、検索されたときの状況など、複数の要因から決まると説明しています。^[8]

さらに、広告をクリックした後の問い合わせや購入には、価格、サービス内容、競合、ブランド認知、LP、地域、ユーザー自身の状況など、広告管理画面の外にある要因も関係します。

そのため、「損失回避を広告文に入れればコンバージョン率が上がる」「アンカリングを使えば問い合わせが増える」と断言することはできません。

行動経済学から導けるのは、あくまで改善仮説です。

その仮説をGoogle広告の検索語句、広告文、クリック率、コンバージョン、LPでの行動などと照らし合わせながら検証する必要があります。

MOTONAGAが行動経済学とGoogle広告を一緒に考える理由

Google広告の管理画面を見ると、表示回数、クリック率、クリック単価、コンバージョン率など、多くの数字が並んでいます。

もちろん、これらの数字は広告改善に欠かせません。

しかし、数字だけを見ていると「なぜその数字になったのか」が見えなくなることがあります。

クリック率が低い。

では、なぜクリックされなかったのか。

LPにはアクセスされている。

では、なぜ問い合わせなかったのか。

検索語句、広告文、LP、料金、比較材料、問い合わせ導線。

その一つひとつの間に、人間の判断があります。

MOTONAGAでは、Googleリスティング広告を「数字を調整する作業」だけで捉えるのではなく、検索した人がどのような情報を見て、なぜクリックし、なぜ比較し、なぜ問い合わせるのかという意思決定まで含めて考えます。

そのための視点の一つとして、行動経済学を広告運用やLP改善に取り入れています。

まとめ｜行動経済学は広告テクニックではなく、ユーザーを理解するために使う

行動経済学は、Googleリスティング広告に活用できます。

ただし、心理効果の名前を広告文やLPに当てはめれば成果が上がる、という意味ではありません。

検索から問い合わせまでには、ユーザーによる複数の意思決定があります。

行動経済学は、その意思決定を理解し、広告改善の仮説を考えるための視点になります。

MOTONAGAでは今後、フレーミング、損失回避、アンカリング、選択肢、社会的証明などについて、Googleリスティング広告やLPで実際にどのように考えられるのかを、研究と広告運用の両方から検証していきます。

Google広告とLPをまとめて見直したい方へ

Google広告でクリックは発生しているのに問い合わせにつながらない場合、原因が広告管理画面の中だけにあるとは限りません。

検索語句、広告文、LP、比較材料、問い合わせ導線まで、一連の流れのどこでユーザーの判断が止まっているのかを確認する必要があります。

MOTONAGAでは、Googleリスティング広告の運用だけでなく、LP制作・改善まで含めて、問い合わせにつながる流れを一緒に見直しています。

現在のGoogle広告やLPに課題を感じている方は、MOTONAGAまでご相談ください。

参考文献・出典

この記事では、行動経済学・意思決定研究の原著論文、書籍、ノーベル賞公式情報、Google公式情報を参考にしています。

1. ノーベル賞公式サイト「2002年 経済学賞 ダニエル・カーネマン」。心理学研究の知見を経済学へ統合し、特に不確実性下における人間の判断と意思決定に関する研究が評価された。
2. アモス・トベルスキー、ダニエル・カーネマン（1974）「不確実な状況における判断：ヒューリスティックとバイアス」『サイエンス』185巻4157号、1124～1131頁。DOI：10.1126/science.185.4157.1124
3. ダニエル・カーネマン、アモス・トベルスキー（1979）「プロスペクト理論：リスク下における意思決定の分析」『エコノメトリカ』47巻2号、263～291頁。DOI：10.2307/1914185
4. ダニエル・カーネマン『ファスト＆スロー　あなたの意思はどのように決まるか？』村井章子訳、早川書房。
5. アモス・トベルスキー、ダニエル・カーネマン（1981）「意思決定のフレーミングと選択の心理」『サイエンス』211巻4481号、453～458頁。DOI：10.1126/science.7455683
6. シーナ・アイエンガー、マーク・レッパー（2000）「選択肢が多すぎると意欲は低下するのか」『パーソナリティと社会心理学ジャーナル』79巻6号、995～1006頁。DOI：10.1037/0022-3514.79.6.995
7. ベンジャミン・シャイベヘンネ、ライナー・グライフェネダー、ピーター・トッド（2010）「選択肢は多すぎることがあるのか：選択過多研究のメタ分析」『消費者研究ジャーナル』37巻3号、409～425頁。DOI：10.1086/651235
8. Google広告ヘルプ「広告ランクについて」。

※ 行動経済学の研究結果が、Google広告やLPでもそのまま同じ効果を生むことを保証するものではありません。MOTONAGAでは、これらの研究を広告改善の仮説を考えるための参考情報として扱い、実際の広告データをもとに検証することを重視しています。