Web広告の世界では、広告プラットフォーム側の機械学習による自動最適化が進む一方で、新たな課題に直面しています。広告プラットフォームの自動最適化機能は、ロジックがブラックボックス化しているため、改善の打ち手を講じにくい状況です。また、成果の出やすい主要媒体がある程度定まる中で、その媒体でも機械学習による自動最適化が主流となり、クライアント間の差別化が難しくなっています。さらに、CV数が増えても本当に獲得したい優良顧客層に届かず、顧客の質が不安定になるという事象も発生しています。これらの問題は、画一的な最適化機能だけでは解決が困難であり、企業独自の戦略が求められています。
加えて、プライバシー保護強化に伴うCookie規制は、Web広告業界に大きな転換期をもたらしています。これまで広く活用されてきた3rd Party Dataの利用が制限されることで、広告の精度低下が懸念されています。
これからの時代において、広告効果を最大化し、競争力を維持するための鍵となるのは、ユーザーの同意を得て企業が自社で収集・管理する1st Party Dataの活用です。1st Party Dataをいかに戦略的に活用し、広告効果を向上させるかが、企業の競争力を左右する重要な要素となっています。 

「Conversion Predictive Optimizer™ (CPO)」は、ASAKOが提供する広告最適化ソリューションです。貴社が保有する貴重な1st Party Dataを最大限に活用し、機械学習を用いて未来の優良顧客を予測することで、広告配信を戦略的に最適化します。 

• ブラックボックス化した広告運用から脱却し、自社独自の広告戦略を構築。 

• 他社には真似できない、1st Party Dataを活用した優良顧客へのターゲティング。 

• 広告の費用対効果（ROAS）と顧客の質（LTV）の両方を高め、持続的な事業成長を実現。 

• Cookie規制後のWeb広告市場における競争優位性を確立。 

収集：1st Party Dataを変数に
Webサイト行動ログ、購買履歴、CRMデータなど、貴社内に存在する多様な顧客データを収集・整理し、機械学習モデルが分析可能な変数として利用します。 

モデル学習：CV予測モデルを構築
収集したデータを基に、機械学習でCVしたユーザーの特徴を解析。「未来の顧客」となりうるユーザーに「CV予測スコア」を付与します。  

連携・配信：予測スコアを元に広告配信
CV予測スコアを広告プラットフォームに連携し、スコアの高いユーザー群に集中的に広告を配信するなど、戦略的な広告運用を実現します。 

スコアが高いリストへの集中配信 
CV可能性が高いユーザー群に絞り、無駄な広告費を削減します。  

スコアが高いリストをシードとした類似拡張
優良顧客群に類似したユーザーへ広告を拡張し、新規顧客を効率的に獲得します。 

スコアに応じた入札強弱コントロール
CV予測スコアに基づき入札単価を調整し、予算を最も効果的な層へ重点的に配分します。 

CPOの導入から運用までは、以下のプロセスで進行し、概ね2ヶ月程度で配信を開始。1st Party Dataを最大限に活用した広告最適化を実現します。 

• Webサイトの行動データ: ユーザーのサイト内での行動履歴。 

• CVデータ: 最終的なコンバージョン（購入、問い合わせなど）に至ったデータ。 

• DWH（データウェアハウス）データ: 企業内に蓄積された各種データ。 

• CRMデータ: 顧客管理システムに蓄積された顧客情報。 

これらの企業が保有する多岐にわたる1st Party Dataを一元的に収集・整理し、機械学習モデルで利用可能な「変数」へと変換します。 

• 収集・変数化された1st Party Dataを基に、機械学習モデルを構築します。 

• このモデルは、Treasure Data CDPなどの環境に構築され、CVに至ったユーザーの特徴や行動パターンを深く学習します。 

• 学習結果に基づき、個々のユーザーに対して「CV予測スコア」が付与され、「未来の優良顧客」となり得るユーザーが特定されます。 

• 付与されたCV予測スコアは、主要な広告プラットフォームへシームレスに連携されます。 

• スコアの高いユーザー群に対して集中的に広告を配信したり、スコアに応じて入札価格を動的に調整したりと、戦略的かつ効率的な広告運用が可能になります。 

• これにより、広告の無駄を排除し、費用対効果を最大化しながら、質の高い顧客獲得を目指します。 

課題 

• 某ECクライアントは、従来の自動最適化だけではROASが頭打ち。 

• 獲得顧客の質にばらつきがあり、長期的な売上に繋がる優良顧客獲得が困難。 

解決プロセス 

• CPOを導入し、既存顧客の購買データやサイト内行動データを分析。 

• 1st Party Dataを基に「優良顧客になりやすいユーザー」の予測モデルを構築。 

• 予測スコアが高いユーザーセグメントに限定して広告を配信する戦略を実行。 

効果 

• 購入件数が188%に増加。 

• ROASが130%に向上。 

• 無駄な広告費を抑え、事業成長に貢献する質の高い顧客獲得に成功。 

Q1．GoogleやMetaが提供する自動最適化機能との一番の違いは何ですか？ 
A1．媒体の自動最適化が媒体内データに閉じるのに対し、CPOは貴社独自の1st Party Dataを学習データに加えます。これにより、「自社にとっての優良顧客」を狙った、他社には真似できない広告最適化を実現します。 

Q2．導入までの期間と費用を教えてください。 
A2．データ収集のためのタグ設置から広告配信開始まで最短約2ヶ月。費用は初期設定費用30万円から、月々の運用・保守費用10万円から。詳細はお客様のデータ環境や要件に応じて個別見積もりいたします。