アドエビスの除外キーワード提案は採る？｜AIの候補を人が決める

「検索語句レポートの精査を、AIが代わりにやってくれるなら助かる」「でも、AIが出した除外をそのまま入れて、商談につながる検索まで切ってしまわないか」。検索広告を持つ担当者からは、こうした声が両方あがります。どちらかに決めきれないのは自然なことで、便利さと怖さが同じ機能から来ているからです。イルグルムは2026年8月7日、アドエビスの施策管理の道具に「除外キーワード提案エージェント」のベータ版を加えました。この機能を採るかどうかは、AIの精度の問題ではありません。本当は、AIの候補を誰がどの物差しで決めるかを先に置けるかの問題です。この記事では、候補を受け取ってから承認するまでを、手順の順番に整理します。

除外キーワード提案エージェントで何が始まったのか

最初に、公式の発表で確かめられる範囲を押さえます。イルグルムの2026年8月7日の発表によると、除外キーワード提案エージェントは、施策を管理する道具「アドエビス キャンペーンマネージャー」の中の機能です。商材やターゲットの情報を先に登録しておくと、AIが検索語句レポートを自動で取得し、解析と精査を行います。

AIが出すものは3つです。除外する候補の語、その語を除外と判定した理由、そして完全一致やフレーズ一致といった除外の方法です。発表では、担当者は提案の内容を確認して承認するだけで対応できると説明されています。つまり、最後に決めるのは担当者という形が、機能の側にも組み込まれています。

対応している媒体は、確かめた時点ではグーグル広告です。ヤフー広告は今後の対応予定とされています。ベータ版は無料で、正式版は有償のオプションになる予定です。本体のキャンペーンマネージャーは月額25,000円からと案内されています。開発にはアタラが協力したとされています。

発表では、この機能を作った背景として、検索語の精査が担当者の手作業に頼りがちで、人によって品質がばらつき、続けて行うのが難しいという課題が挙げられています。今後は異常の検知や定期のレポート作成など、広告運用を支える機能を段階的に出していく予定とも報じられています。

採るかどうかの答え：候補の下書きとしてなら採る

結論から書くと、この機能は候補と理由の下書きを作る道具としてなら採る価値があります。精査が続かない、担当者によって判断がばらつく、という発表に挙がった課題は、多くの会社の検索広告にそのまま当てはまります。毎週決まった形で候補が並ぶだけでも、見落としは減ります。

一方で、承認のボタンを押す作業を形だけにしてしまうなら、採らないほうが安全です。候補がきれいに並んでいると、全部にうなずきたくなります。AIは登録された情報から判断するので、登録情報に書かれていない事情、たとえば来月から新しい業種を狙うといった予定は知りません。

そこで、採る前に3つの問いに答えを出しておきます。候補を読む人は誰か。読むときの物差しは何か。承認した除外を誰がいつ見直すか。この3つに答えが出ない会社は、まず手作業の精査の決まりを作るほうが先です。答えが出る会社なら、ここから先の手順に進めます。

なお、除外キーワードの設計の考え方や、汎用の生成AIで検索語句レポートを分析する方法は、別の記事で扱っています。ここでは設計論には入らず、製品のエージェントが出した候補をどう受け取り、どう決めるかに絞ります。

手順1：商材とターゲットの登録を物差しとして書く

発表によれば、AIは事前に登録した商材とターゲットの情報をもとに判定します。ということは、登録情報がそのまま除外の物差しになります。ここを製品紹介の文章の貼り付けで済ませると、AIは売りたいものは分かっても、誰に売らないかが分かりません。

登録情報には、売る相手と売らない相手を両方書きます。たとえば「従業員百人以上の企業の情報システム部門が対象。個人の利用者、学生、求職者は対象外」のように書きます。売らない相手が書いてあれば、AIが判定理由に「個人向けの検索と判断」と書いたとき、その理由が登録と合っているかを人が照らし合わせられます。

もう一つ書いておきたいのが、扱っていない商品や地域です。似た名前の別の製品、対応していない地域、提供していない料金の形などです。こうした語は検索語句レポートによく混ざり、除外の候補として出やすいので、登録に書いておくと理由の筋が通りやすくなります。

登録情報は一度書いて終わりにしません。新しい業種を狙い始めた、新しい商品を出した、といった変化があれば書き直します。登録を書き直す人と日付を、社内の記録に残しておくと、候補の傾向が変わったときに原因をたどれます。

手順2：候補が来る前に「残す語」の一覧を作る

候補を読む前に、除外しない語の一覧を人が作っておきます。BtoBの検索広告では、「とは」「比較」「料金」「事例」のような情報収集の語から、数か月後の商談が生まれることがよくあります。こうした語は、すぐに成果が出ないので除外の候補になりやすいのです。

残す語の一覧には、語そのものと、残す理由を一行ずつ書きます。「比較の語は検討の初期に当たるので残す」「競合の社名の語は別の広告グループで扱うので残す」といった形です。理由が書いてあると、担当者が替わっても同じ判断を繰り返せます。

一覧は、営業やインサイドセールスの担当者にも一度見てもらいます。商談の記録を見ると、どんな検索から問い合わせにつながったかの手がかりがあることがあります。広告の数字だけで作った一覧より、商談の側から見て残したい語が入った一覧のほうが、除外のしすぎを防げます。

この一覧はAIの登録情報にも書き写せますが、写したから安心とはしません。AIが一覧の語を候補に出してきたら、それは登録の書き方が伝わっていない合図です。登録の文を直すきっかけとして、次の手順の記録に残します。

手順3：候補を3つの山に分けて読む

候補が並んだら、上から順に承認するのではなく、まず3つの山に分けます。迷わず除外してよい山、残す語の一覧に当たる山、判断がつかない山です。山に分けてから読むと、判断に時間をかけるべき語がはっきりします。

山	入る語の例	扱い	承認する人
迷わず除外してよい	扱っていない商品、求人や学習目的、無料の代わりを探す語	理由を軽く確かめて承認	広告の担当者
残す語の一覧に当たる	とは・比較・料金・事例など情報収集の語、別の広告グループで扱う語	理由を読まずに差し戻す	広告の担当者
判断がつかない	商材名に近いが意味が違う語、検討の段階が読み取りにくい語	計測と商談の記録で確かめてから決める。様子見も可	検索広告の責任者

迷わず除外してよい山には、明らかに扱っていない商品の語、求人や学習目的の語、無料の代わりを探す語などが入ります。ここは理由を軽く確かめて承認に回します。残す語の一覧に当たる山は、理由を読まずに差し戻してかまいません。一覧が物差しだからです。

手間をかけるのは、判断がつかない山です。ここには、商材の名前に近いけれど意味が違う語、情報収集か比較検討か読み取りにくい語が入ります。この山は、その語から実際に問い合わせが来たことがあるかを、アドエビスの計測や商談の記録で確かめてから決めます。

分ける作業は、担当者一人で行うより、週に一度、広告の担当者と営業の担当者が短く集まって行うほうが確かです。判断がつかない山は、その場で決めずに一週間様子を見る、という選択肢を持っておくと、急いで切ってしまう失敗が減ります。

手順4：判定理由を読んで根拠を検収する

この機能の良いところは、候補と一緒に判定の理由が出ることです。理由があるので、人はAIの結論ではなく、結論に至った根拠を検収できます。読むときは、理由が登録した商材とターゲットの情報と筋がつながっているかを見ます。

たとえば理由に「個人の利用を示す語のため」と書かれていたら、登録情報に個人は対象外と書いてあるかを確かめます。書いてあれば筋は通っています。書いていないのに個人と判定しているなら、AIが一般的な傾向から推したと読めるので、その候補は判断がつかない山に戻します。

理由が短すぎて根拠が読めないもの、どの候補にも同じ理由が付いているものにも注意します。理由の書き方が画一的なときは、AIが語を一つずつ見ていない可能性があります。そうした候補は、表示回数やクリックの数字を人が見て、除外するほどの無駄があるかを確かめます。

読んだ結果は、承認か差し戻しかだけでなく、差し戻した理由も一言残します。「残す語の一覧に該当」「登録にない判断」「問い合わせの実績あり」の三つ程度の区分で十分です。差し戻しの理由がたまると、登録情報のどこを直せばよいかが見えてきます。

手順5：除外の方法が広すぎないかを確かめる

AIは候補ごとに、完全一致やフレーズ一致といった除外の方法も提示します。ここは語そのものより見落としやすいところです。同じ語でも、除外の方法によって止まる検索の広さが変わるからです。

完全一致の除外は、その語と同じ検索だけを止めます。フレーズ一致の除外は、その語を含む検索をまとめて止めます。たとえば「無料」をフレーズ一致で除外すると、「無料の資料」「無料で試せる」を含む検索まで止まります。BtoBでは、無料の資料請求の検索が大事な入り口になっていることもあります。

確かめ方は単純です。フレーズ一致で提案された候補について、その語を含む検索がこれまでにどれだけ問い合わせにつながったかを見ます。つながっている検索が一つでもあれば、完全一致に変えるか、除外をやめるかを人が決めます。

マッチタイプそのものの設計の考え方は、別の記事で扱っています。ここで押さえるのは、AIの提案した方法をそのまま受け取らず、広く止める提案ほど、人が一度立ち止まって確かめるという順番です。

手順6：承認者と承認の単位を決める

発表では、担当者が提案を確認して承認する流れが示されています。社内で決めるのは、その担当者が誰で、どの単位で承認するかです。一語ずつ承認するのか、週ごとにまとめて承認するのかで、読む深さが変わります。

おすすめは、手順3の山ごとに承認者を分けることです。迷わず除外してよい山は広告の担当者が承認し、判断がつかない山は検索広告の責任者が承認します。影響の大きい判断ほど、上の役割の人が持つ形です。週に一度の承認は、次の決まった順番で回すと読み方がぶれません。

管理画面のAIエージェントを承認制で使う考え方そのもの、たとえば金額や取り消しやすさで線を引く一般論は、別の記事にまとめています。この機能に固有なのは、除外が「止める」操作だという点です。止めた検索は、止めている間の機会が見えなくなります。だから承認の記録を後で見返せる形にしておくことが特に大事です。

承認した後、広告の管理画面にどのように反映されるのか、自動で反映されるのか担当者が手で入れるのかは、確かめた時点の発表には書かれていません。ベータ版を使い始める前に、提供元に確かめる質問の一つにしておきます。

手順7：承認した除外が意図どおり入ったか確かめる

承認が終わったら、グーグル広告の管理画面で除外が意図どおりに入ったかを確かめます。見るのは、除外の語、除外の方法、そしてどのキャンペーンや広告グループに入ったかの三つです。入った場所が広すぎると、止めたくない広告まで止まります。

確かめるのは承認の直後だけではありません。一週間ほどたったら、表示回数や問い合わせの数に急な変化がないかを見ます。除外を入れた週に問い合わせが目立って減っていたら、その週に承認した候補を見直します。

見直すときに役立つのが、手順4で残した差し戻しの理由と、承認の記録です。どの山の候補を誰が承認したかが分かれば、原因の見当をすぐにつけられます。記録がなければ、除外のリスト全体を一から読み直すことになります。

確かめた結果も、承認の記録と同じ場所に一行残します。「問題なし」「問い合わせ減。候補を三つ戻した」のような短い記録で十分です。承認から確認までを一つの記録にまとめると、次の週の担当者がそのまま続きを引き受けられます。

手順8：除外した語の記録と戻し方を決めておく

除外は、入れるより戻すほうが忘れられがちです。一度止めた検索は数字に出てこなくなるので、止めたことそのものを思い出すきっかけがありません。だから、戻す時期を承認のときに決めておきます。

たとえば、判断がつかない山から除外した語は、三か月後に見直す、と承認の記録に書きます。見直すときは、その語を戻した場合にどれくらい表示されそうかを検索広告の計画の道具で確かめ、商材や狙う相手に変化がないかを登録情報と照らし合わせます。

戻す判断のきっかけになるのは、事業の変化です。新しい業種向けの商品を出した、狙う企業の規模を変えた、といったときは、除外のリストに過去の方針で止めた語が残っていないかを読み直します。登録情報の書き直しと同じ日に行うと漏れません。

記録の形は表計算の表で十分です。語、除外の方法、承認日、承認者、山の区分、見直す日の六つの列を持たせます。AIの候補を採用したのか、人が自分で足したのかも一列加えておくと、後で機能の働きを振り返るときに使えます。

承認を続けると判断はどちらに偏るか

使い始めてしばらくたつと、承認の判断に癖が出てきます。候補がいつも筋の通った理由つきで並ぶので、読む時間が少しずつ短くなり、承認の割合が上がっていきます。これは担当者の怠慢ではなく、よくできた下書きを受け取ると誰にでも起きることです。

偏りに気づく目安は、承認の割合の推移です。最初の月に候補の七割を承認していたのに、三か月後には九割を超えている、といった変化があれば、読み方が浅くなっていないかを確かめます。AIの精度が上がった結果なのか、人が読まなくなった結果なのかは、差し戻しの理由の記録を見ると区別できます。

BtoBで特に気をつけたいのは、情報収集の語がじわじわ減っていくことです。一語ずつは小さな除外でも、積み重なると検討の初期の人に広告が届かなくなります。月に一度、残す語の一覧に当たる語が除外のリストに紛れ込んでいないかを確かめます。

偏りを防ぐ工夫として、ときどき承認者を入れ替える方法があります。いつもと違う人が読むと、慣れで通していた候補に疑問が出ることがあります。月に一度だけ、別の担当者が同じ候補を読む、という小さな決まりでも効き目があります。

代理店に運用を任せている場合の置き場所

検索広告の運用を代理店に任せている会社では、この機能の置き場所をもう一段考えます。登録情報を書くのは誰か、候補を読むのは誰か、承認するのは誰かを、自社と代理店のどちらが持つかを先に決めます。

おすすめは、登録情報と残す語の一覧は自社が持ち、候補の山分けと迷わず除外してよい山の承認は代理店に任せる形です。売る相手と売らない相手は自社の事業の判断なので、代理店に書かせると、代理店の推測が物差しになってしまいます。

判断がつかない山は、代理店が理由と数字を添えて自社に上げ、自社の責任者が決めます。代理店は広告の数字に詳しく、自社は商談の中身に詳しいので、それぞれの持ち場を合わせると判断の質が上がります。月次の報告に、承認と差し戻しの数を入れてもらうと、偏りにも気づけます。

代理店がこの機能を使える契約になっているか、キャンペーンマネージャーの利用者として誰を登録するかは、契約の段で確かめます。確かめた時点の発表には代理店での使い方の記載はないので、提供元と代理店の両方に聞いておくと安心です。

ベータ版を業務で使う前に確かめること

この機能は、確かめた時点ではベータ版です。無料で試せるのは利点ですが、ベータ版は仕様や提供の条件が変わることがあるものとして扱います。業務の決まりに組み込む前に、次のような点を提供元に確かめておきます。

確かめたいのは、ベータ版の利用の申し込み方と期間、正式版に移ったときの料金と移行の方法、候補や承認の記録が正式版に引き継がれるかどうか、そして承認した除外が広告の管理画面にどう反映されるかです。これらは確かめた時点の発表には書かれていません。

もう一つは媒体です。発表の時点で対応しているのはグーグル広告で、ヤフー広告は今後の対応予定です。両方に出稿している会社では、ヤフー広告の側は当面これまでどおり人が精査する、と運用を分けて書いておきます。片方だけAIの候補で動かすと、二つの媒体で除外のリストが食い違っていきます。

食い違いを防ぐには、グーグル広告で承認した除外を、ヤフー広告にも入れるかを人が判断する場を月に一度設けます。二つの媒体では検索する人の層が違うこともあるので、そのまま写すのではなく、残す語の一覧と照らし合わせてから入れます。

採用した割合を記録して登録情報を直す

使い始めてから一か月たったら、候補のうち承認したもの、差し戻したもの、様子見にしたものの割合を数えます。この割合が、機能が自社の事情にどれだけ合っているかの目安になります。

差し戻しが多いときは、その理由の区分を見ます。「残す語の一覧に該当」が多ければ、一覧が登録情報に伝わっていません。「登録にない判断」が多ければ、登録情報の書き方が抽象的すぎます。「問い合わせの実績あり」が多ければ、計測の数字をAIがどこまで見ているかを提供元に確かめます。

直した登録情報で翌月の候補がどう変わったかも記録します。差し戻しの割合が下がっていれば、書き直しが効いています。変わらなければ、書き方ではなく、機能が読める情報の範囲の問題かもしれません。その場合は手作業の精査を並行して続けます。

この記録は、ベータ版から正式版に移るときの判断材料にもなります。有償のオプションになったとき、費用に見合うかどうかを、担当者の感覚ではなく割合と手間の記録で説明できます。

除外の提案でやりがちな失敗

ここまでの手順を飛ばしたときに起きやすい失敗をまとめます。どれも、AIの候補を人が決めるという線が、いつの間にか消えてしまうところから始まります。

• 登録情報を製品紹介の文章の貼り付けで済ませ、売らない相手を書かないまま候補を受け取る
• 残す語の一覧を作らず、情報収集の語を成果が出ていないという理由で次々に除外する
• 判定理由を読まずに、並んだ候補を上からまとめて承認する
• フレーズ一致の提案をそのまま入れ、問い合わせにつながる検索まで止める
• 承認の記録を残さず、問い合わせが減ったときに原因をたどれない
• ヤフー広告の側を放置し、二つの媒体で除外のリストが食い違っていく

失敗の多くは、機能の性能ではなく、決める段の準備不足から来ています。AIに判断させないのは、AIを疑うためではなく、判断の根拠を社内に残すためです。準備が整っていれば、候補の下書きは精査の手間を確かに減らしてくれます。

失敗に気づいたときの戻し方も決めておきます。問い合わせが減った週が見つかったら、その週に承認した除外を記録の表から抜き出し、判断がつかない山から承認したものを先に外します。外した後の二週間の問い合わせの数を見て、戻りが見えれば、登録情報と残す語の一覧のどちらに原因があったかを書き残します。戻す手順が先に決まっていれば、失敗は一度で済みます。

• 承認後の反映の方法、ベータ版の条件、正式版の料金は、確かめた時点の発表には記載がありません。使い始める前に提供元に確かめてください
• 機能の内容は2026年9月時点の公式の発表に基づいています。ベータ版のため、仕様が変わる可能性があります

よくある質問

アドエビスを使っていなくても、この機能は使えますか

発表では、この機能はアドエビスの施策管理の道具であるキャンペーンマネージャーの中の機能とされています。本体は月額25,000円からの案内です。キャンペーンマネージャーだけでの契約で使えるか、計測のアドエビスとの組み合わせが要るかは、契約の条件として提供元に確かめてください。広告の運用を代理店に任せている場合は、代理店の側の契約で使うのか、自社の契約で使うのかも合わせて確かめます。

AIの候補を全部承認すれば、精査の手間はなくなりますか

手間は減りますが、なくすべきではありません。AIは登録情報にない事情を知らないので、事業の変化や商談の中身は人が補います。判断がつかない候補を人が読み、承認の記録を残す手間は、除外のしすぎを防ぐための費用だと考えてください。

除外の方法はAIの提案どおりでよいですか

完全一致の提案は影響の範囲が狭いので、理由が通っていれば受け取りやすい提案です。フレーズ一致の提案は、その語を含む検索をまとめて止めるので、問い合わせにつながった検索が含まれていないかを確かめてから承認します。

ヤフー広告にも出稿していますが、どうすればよいですか

確かめた時点では、ヤフー広告は今後の対応予定です。当面はヤフー広告の側をこれまでどおり人が精査し、グーグル広告で承認した除外を写すかどうかを月に一度判断します。二つの媒体の除外は、同じ記録の表に媒体の列を設けてまとめて管理すると食い違いに気づけます。対応の時期は提供元の案内を確かめてください。

ほかのAIエージェントにも同じ線を使えますか

同じ道具には、2025年11月28日に課題の発見と施策の立案を支えるAIエージェントのベータ版も加わっています。今後は異常の検知や定期のレポート作成といった機能も段階的に出す予定と報じられています。どの機能でも、AIが出すのは候補と根拠の下書きで、採否と承認は人が持つ、という線はそのまま使えます。機能が増えるたびに、承認する人と記録の場所を表に一行ずつ足していきます。

まとめ

アドエビスのキャンペーンマネージャーに加わった除外キーワード提案エージェントは、登録した商材とターゲットの情報をもとに、除外の候補と理由と方法を出してくれるベータ版の機能です。採るなら、候補と理由の下書きとして受け取り、採否と承認、BtoBの情報収集の語を残す判断は人が持ちます。登録情報に売らない相手まで書き、残す語の一覧を先に作り、候補を山に分けて理由を検収し、広く止める提案ほど立ち止まり、承認と確認を一つの記録に残す。この順番が整えば、精査が続かないという悩みを、判断の根拠を残したまま軽くできます。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。