クライアント詳細
業種/目的
警備スタッフ採用/応募～採用単価の最適化
月予算
500万円/月
主要チャネル
Google 広告（動画（P-MAX）、検索）、リマーケティング
主要KPI
採用CPA/応募CPA、応募数、採用数
課題
既存代理店の運用ではターゲティングが粗く、応募獲得単価が高止まり（23,000円/人）。
改善仮説の提示が少なく、予算配分見直しや入札制御が遅延。
アプローチ
P-MAX導入
職種名×勤務地×雇用形態などの多様シグナルを活用し、在職/転職活動ステータスを跨いだ機械学習最適化を実施。
検索広告の投資配分を再設計
ユーザーの検索意図を3層化し、キャンペーンを再設計（採用直結/情報収集/周辺語）。
応募角度が高いキーワードへ予算を集中、角度が低いキーワードは予算比率を下げる施策を実施。
広告アセット刷新
給与・シフト自由度・資格取得支援など訴求の差別化、勤務地ごとの地名差し込みを徹底。
CV定義の精緻化
応募完了を一次CV、オフラインCVインポートを実施し、価値ベースの入札へ移行。
成果
応募単価
23,000円 → 20,000円（初月）
現在の応募単価
23,000円 → 11,000円（開始5ヶ月後）
学び
P-MAX×検索の二層最適化で、網羅と精度を両立。オフラインCV連携が入札学習の精度を押し上げた。
獲得数が伸びたことで、開5ヶ月目にして200万円の増額。