アトリビューションモデルとは?各モデルの特徴と迷ったときの選び方をわかりやすく解説
運用している広告アカウントの成果が悪く、管理画面を開いて分析をする。営業段階のお客さまの広告アカウントに課題がないかを見るために分析をする。広告アカウントの分析は、代理店、自社運用を問わず、Web 広告に携わる人なら誰でも向き合わないといけない業務のひとつです。
一方で、具体的に管理画面をどこから見ればいいのかが分からなかったり重箱の隅をつつくような指摘になってしまったりするなど、アカウント分析に苦手意識を持っている方も多いのではないでしょうか。
本記事ではアカウント分析に関して、どうアカウントを見ていくべきか体系的なフレームワークから実際の分析事例や改善点までをご紹介します。
アカウント分析とは、広告アカウントの設定や数値結果を見て、成果を落としている要因と、改善の伸びしろがある箇所を洗い出す作業のことです。
実施するのは、主に次のような場面です。
広告アカウントに関して、どんなにベテランの広告運用者が運用をしていても、改善の余地がまったくない広告アカウントというものは基本的に存在しません。運用者は、長らく運用を続けるなかで固定観念に囚われ、盲点となっている改善箇所が生まれることもあります。
広告アカウントを分析する際は、第三者の目で客観的に見ることや、自分で見る場合でも、一歩引いてリフレッシュした頭で見ることが大切です。
アカウント分析では、どのような観点でアカウントを見ればいいのでしょうか。参考となる3つのフレームワークをご紹介します。
| ①設定上のミス | 意図通りの設定になっておらず、影響度が大きくすぐに修正すべきな箇所 |
| ②無駄と機会損失 | 影響度の大小にかかわらず、客観的に見てアクションの合意をしやすい箇所 |
| ③解釈が分かれる箇所 | 影響度が大きい可能性があるが、変更すべきか慎重に判断が必要 |
意図しないターゲティングへの配信、広告文の誤字脱字、リンクエラー、除外キーワードで誤ってメインキーワードを除外している。こうしたミスは、見つけたときのインパクトが大きく、議論の余地もありません。重箱の隅を突くようなミスを探すのではなく、運用に大きく影響が出てしまっている箇所がないかという観点から探すようにするのが大切です。
CPA が明らかに高い配信先を止めていない、除外できる語句を除外していない、追加できるキーワードを追加していないといったケースです。これらは、無駄と機会損失のどちらかに当てはまります。
| 無駄 | 広告費を使っているがコンバージョン見込みが少ない状態 |
| 機会損失 | コンバージョンの見込みがあるのに広告配信がされていない状態 |
無駄は、CPA が高い広告、オーディエンス、キーワードや検索語句を見つけて止めるという観点です。機会損失は、リマーケティング広告を実施していない、広告表示アセットが設定されていない、広告アセットがフルで埋まっていないなど、設定すればさらに成果向上に繋がるのに未設定になっている箇所を指します。
吉田
キャンペーン内の広告グループをまとめるべきか、分けるべきか、マイクロコンバージョンを最適化に含めるべきか、インテントマッチや AI Max といった機能を使うべきか。媒体の推奨設定どおりに設定すべきか、意図を持って外すべきかは、解釈が分かれやすいところです。
一方で、この箇所に関してはアカウントへの影響度が大きい場合も多く、懸念点があるならば指摘を避けては通れません。

指摘して社内外への共有が必要な場合は、変更によるメリットやデメリットを共有したうえで、総合的に判断するのが大切になります。
前章のフレームワークを用いて、実際にキーワードマーケティングで他社が運用中の広告アカウントを分析をした事例と改善点をご紹介します。なお、事例には各媒体の改善点を網羅的にまとめたものではありません。提案予定のお客さまにキーワードマーケティングが指摘した、ピンポイントで具体的な内容です。
上記5つを先ほど紹介したフレームワークに当てはめながら紹介するので、ぜひ参考にしてください。
| ①設定上のミス | 意図通りの設定になっておらず、影響度が大きくすぐに修正すべきな箇所 |
| ②無駄と機会損失 | 影響度の大小にかかわらず、客観的に見てアクションの合意をしやすい箇所 |
| ③解釈が分かれる箇所 | 影響度が大きい可能性があるが、変更すべきか慎重に判断が必要 |
アカウント分析のフレームワーク
指名キーワードは、コンバージョン単価が最も安定しやすい一方で、設定の見落としがそのまま機会損失につながりやすい領域です。
今回のケースでは検索語句を確認したところ、サービス名のひらがな表記が除外キーワードに登録されていました。コンバージョンが出ていなかったことを理由に除外されたと推測されます。ただしカタカナとひらがなで、検索する人の意図が変わる可能性は低いため、表記だけで切り分けて除外すると、同じ意図のユーザーを取りこぼしてしまいます。
今回は「フレームワーク②無駄と機会損失」に当てはめて、除外キーワードとして登録されていた検索語句を解除し、カタカナ表記と同じ扱いで配信することを提案しました。
吉田
今回のケースでは、コンバージョンが発生している検索語句を並べて確認したところ、5件以上のコンバージョンが発生しているサービス名の複合キーワードが未登録のままでした。
さらに別のキーワードの拡張機能によって表示されていた状態であったため、キーワードとして登録しなければ入札や広告文で意図的に配信量を増やすコントロールができませんでした。
今回は「フレームワーク②無駄と機会損失」に当てはめて、成果の出ている該当語句を正式なキーワードとして登録し、能動的にコントロールできる状態にすることを提案しました。
吉田
今回のケースでは変更履歴を確認したところ、入札戦略を「目標コンバージョン単価」から「コンバージョン数の最大化」へ変更した結果、1か月でクリック単価が405円から998円へ上昇していました。しかし表示回数やクリック数は増えておらず、単価だけが上がってCPAが悪化している状態でした。
今回は「フレームワーク③解釈が分かれる箇所」に当てはめて、入札戦略を元の「目標コンバージョン単価」や「個別クリック単価」に戻すことで、獲得数を落とさずにCPAを改善できる可能性を提案しました。
吉田
一般名詞のキーワードは、配信のボリュームが大きいため、無駄と機会損失の両方が出やすい領域です。今回は、配信設定、検索語句、広告グループの構造という3つの観点から指摘しました。
深夜3時から5時台のCPAが全体平均の1.7倍以上(CVゼロの時間帯あり)となっており、タブレットデバイスのCPAもほかのデバイスより高騰していました。
今回は「②無駄と機会損失」に当てはめて、成果の乏しい深夜帯の配信を停止して主要時間帯へ予算を再配分し、タブレットの入札調整率を引き下げる提案をおこないました。
吉田
今回のケースでは、社会人向けのサービスであるにもかかわらず「高校生」や「大学受験」といった対象外の検索語句に広告が配信され、除外されないまま無駄な費用が発生していました。キーワード設定自体に問題がなくても、媒体の語句拡張によって意図しない検索語句へ配信されることがあります。

今回は「フレームワーク①設定上のミス」に当てはめて、不適切な検索語句を速やかに除外登録するとともに、検索語句の定期的なチェックをするよう提案しました。
吉田
1つの広告グループに全キーワードがまとまっていると、コンバージョン率が高いキーワードの配信だけを増やすといった調整ができません。そのためキーワード別のコンバージョン率に差があり、ニーズの高さに応じた個別での予算配分や広告文の最適化ができない構造になっていました。
今回は「フレームワーク③解釈が分かれる箇所」に当てはめて、検索ニーズごとに広告グループを分割・再編する構造変更案を提示しました。ただし、構造の変更は配信パフォーマンスへの影響が大きいので、よく議論を重ねて実装しましょう。
吉田
デマンドジェネレーションは自動化の範囲が広く、設定と実際の配信先がずれていても気づきにくい媒体です。今回は、ターゲティングの設定と実配信のずれを指摘しました。
対象年齢が25〜54歳であるのに対し、「最適化されたターゲティング」がオンになっていたため、広告費の約8割が65歳以上へ配信され、指定セグメントへの配信がほとんどおこなわれていませんでした。
最適化されたターゲティングは、Googleがコンバージョンの可能性が高いと判断したユーザーへ、設定したターゲティングよりもリーチを広げて配信する機能です。ランディングページやアセット内のキーワードなどがシグナルとして使われるため、意図しない層に配信が広がり、成果が出ないまま費用だけが消化されることがあります。
意図的な設定であれば問題ありませんが今回の場合は、設定と実配信が明らかに食い違っていたため、今回は「フレームワーク①設定上のミス」に当てはめて、最適化されたターゲティングをオフにすることを提案しました。
吉田
Meta広告は、媒体側のデフォルト設定が意図しない配信につながっていないかの判断が難しい媒体です。今回は、クリエイティブの設定とターゲティングの2点を指摘しました。
この設定がオンの場合、見出しやメインテキスト、説明文に登録した文言が意図しない組み合わせで配信されます。訴求の順番や文脈が崩れ、意図と異なる広告が出てしまうことがあります。
初期状態でオンになっていることもあるため、それ自体をミスとは言い切れません。今回の場合だと、「フレームワーク③解釈が分かれる箇所」に当てはめて、実際に表示されるクリエイティブを実機で確認し、意図しない組み合わせになっていないかを見直すことを提案しました。
吉田
配信ターゲティングがインスタフォロー類似や料金ページ類似など「類似オーディエンス」のみに絞られており、ほかの有効な手法が使われていない状態でした。使っていないターゲティング手法は、それ自体が機会損失になっている場合があります。アカウントを見るときは、使用しているターゲティングだけでなく、使用していないターゲティングにも目を向けましょう。

今回は「フレームワーク②無駄と機会損失」に当てはめて、リマーケティングリスト、詳細ターゲティング、Advantage+オーディエンスなどほかのターゲティング手法を併用した検証を提案しました。
吉田
P-MAXは自動化の範囲が最も広い一方で、アップデートによって運用者が介入できる範囲が広がっています。今回は、設定で制御できるようになった項目を指摘しました。
P-MAX のターゲティングは、完全な自動配信ではなく、設定で調整できるようになってきています。たとえば以前はできなかった年齢の除外も、2025年秋から冬ごろのアップデートで、キャンペーン設定からできるようになりました。
今回の事例は年齢別のデータを見ると、商材のターゲット年齢と実際の配信年齢にずれ(〇歳以上への配信が△割など)があったうえに、年齢の除外設定は使われていませんでした。そのため、「フレームワーク②無駄と機会損失」に当てはめて、ターゲット外の年齢層を除外することを提案しました。
媒体の最新アップデート情報をキャッチアップし、人の手で調整できる領域を広げていくことが成果改善に直結します。
吉田
分析結果を資料にまとめる際は、伝える順番を意識しましょう。フレームワークごとのおすすめのまとめ方や提案する際のポイントは以下のとおりです。
| フレームワーク名 | ポイント |
|---|---|
| フレームワーク①設定上のミス フレームワーク②無駄と機会損失 | 誰が見ても判断しやすい内容から整理すると、分析結果をスムーズに伝えやすい |
| フレームワーク③解釈が分かれる箇所 | 提案だけを示すのではなく、その根拠やメリット・デメリットもあわせて伝える |
広告アカウントの分析は、ただ漫然とアカウントを見るのでなく、フレームワークを参考にすることで、統一した観点でアカウントを見ることができます。今回紹介したのは一例です。実際のアカウントの分析では、ほかにもさまざまな改善点を見つけられるはずです。
アカウントの分析は山登りと一緒で、最初は億劫に感じるかもしれませんが、ひとつひとつ進めることで、いつの間にか山頂に辿り着く = 終えることができます。一歩一歩コツコツと進めていきましょう。
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