広告最適化とは？Google・Metaなど媒体別の具体手法や改善策を解説

「広告費は使っているのに、なぜかCVが伸びない」「数値は追っているけど、何をどう直せばいいかわからない」――こうした悩みを抱える広告運用担当者は多いでしょう。

その課題を解決するのが、広告最適化です。最適化はただ入札を調整するだけでなく、CTR・CVR・CPAといった指標ごとに原因を特定し、媒体の特性に合わせた施策を打つことで成果につながります。AIや機械学習の自動化が進む今だからこそ、「何を・どう改善するか」の判断力がより重要になっています。

本記事では、広告最適化の基本から媒体別（リスティング・SNS・ディスプレイ・動画）の具体的な手法、成果が出ない原因と改善策、AIを活用したアプローチまで体系的に解説します。広告運用の精度を上げたい方は、ぜひ参考にしてください。

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アドエビスは、導入実績1万件超の広告効果測定プラットフォームです。

CPAやラストクリックだけでは見えない認知施策・SNS広告の間接効果を可視化し、正確なデータをもとにした広告運用の最適化を支援します。

詳しくは以下より資料をダウンロードしてみてください。

1.広告最適化とは何か

広告最適化とは、設定した目標（コンバージョン獲得・ROAS改善など）に向けて、広告の設定・クリエイティブ・ターゲティング・入札などを継続的に改善していくプロセスです。

表示されるだけでなく、クリックされ、成果につながる広告にするために、指標の変化を読みながら施策を繰り返します。

最適化の対象は「広告文」だけではなく、キーワード設定・入札戦略・LP導線・コンバージョン計測の精度にまで及びます。重要なのは、広告媒体ごとのアルゴリズムや機械学習の特性を理解した上で、改善するポイントを正確に見極めることです。

2.広告最適化が注目される背景

広告最適化が改めて注目される背景には、デジタル広告環境の大きな変化があります。3rd（サードパーティ）Cookieの規制強化、各媒体のAI・機械学習の普及、すると広告アルゴリズムの急速な変化により、これまでの手動運用だけでは対応が追いつかないケースが増えてきました。

マーケティングメディアのDigidayが公開した「Digiday's History of Ad Tech: In the beginning…」では、デジタル広告の変遷が詳細にまとめられています。

1994年10月27日、世界初のオンラインディスプレイ広告がHotwired.comに掲載されたことを皮切りに、広告業界は急速な進化を遂げてきました。その後、1996年創業のDoubleClick（2007年にGoogleに吸収合併）に代表される広告配信サーバーの台頭により、広告クリエイティブの管理・ユーザーデータに基づく最適な広告枠の選定・過去キャンペーンを踏まえた最適化といった仕組みが整備され、デジタル広告はコントロール可能なメディアへと変化しました。
参照：「Digiday's History of Ad Tech: In the beginning…」Digiday

DoubleClickの登場から約30年を経た今、広告の最適化は「人間が手を動かすもの」から「AIに正しく学習させるもの」へとパラダイムが変わりつつあります。Cookie規制による計測ズレが深刻化する中で、運用担当者には「AIに渡すデータの質を担保する設計力」と「自動化に頼りすぎない戦略的な判断軸」の両方が求められているのです。

3.最適化の対象となる主な広告

広告最適化を実践する前に、自社が扱う広告の種類と特性を把握しておく必要があります。媒体によって最適化のアプローチが異なるため、それぞれの基本を押さえておきましょう。

• リスティング広告（Google広告・Yahoo!広告等の検索枠）
• ディスプレイ広告（Webサイトやアプリの広告枠）
• SNS広告（Meta・X・TikTok等）
• 動画広告（YouTube等）

上記以外の広告手法については以下の記事で詳しく解説しておりますので、ご参照ください。

⇒ Web広告とは？種類や仕組み、選び方のポイントを徹底解説

また、各種広告の費用対効果については以下の記事でも解説しております。

⇒ 広告の費用対効果（ROAS）とは？ROIとの違い、計算式や広告費の目安を解説

3-1.リスティング広告（Google広告・LINEヤフー広告等）

リスティング広告は、GoogleやLINEヤフーなどの検索エンジンで、ユーザーが入力したキーワードに連動して検索結果の上部に表示されるテキスト広告です。

課金はクリック単価制（CPC）が基本で、広告がクリックされるたびに費用が発生する仕組みです。

代表的な媒体・メニューとしては以下があります。

• Google広告（旧Google AdWords）
• LINEヤフー広告 検索広告

クリック単価は業種・競合状況によって異なりますが、おおよそ50〜1,000円程度が目安です。ユーザーが自ら検索したキーワードに対して表示されるため、購買意欲の高い顕在層への直接アプローチに適した広告形式と言えるでしょう。

3-2.ディスプレイ広告（Webサイトやアプリの広告枠）

ディスプレイ広告は、Webサイトやアプリ上の広告枠に配信される画像・テキスト形式の広告です。

課金形式はクリック課金・インプレッション課金・コンバージョン課金など複数から選択でき、クリック課金の場合は50〜100円程度が目安です。

代表的な媒体・メニューとしては以下があります。

• Googleディスプレイネットワーク（GDN）※2026年6月より順次「デマンドジェネレーション」へ移行、2027年完全統合予定
• LINEヤフー広告 ディスプレイ広告（旧YDA / 旧LINE広告）

ユーザーが検索していない状態でも表示できるため、認知拡大やリマーケティングに広く活用されています。

3-3.SNS広告（Meta・X・TikTok等）

SNS広告は、各ソーシャルプラットフォームのタイムラインや動画フィードに配信される広告です。

ユーザーの属性・行動履歴に基づいた精度の高いターゲティングが可能で、課金形式はCPC・CPM・CPV・CPEなど複数に対応しています。

主な媒体は以下の通りです。

• Meta広告（Facebook・Instagram）
• X広告（旧Twitter広告）
• TikTok広告

媒体ごとにユーザー層や広告フォーマットが異なるため、自社のターゲット層がよく利用するプラットフォームを選ぶことが基本です。

3-4.動画広告（YouTube等）

動画広告は、動画プラットフォームやSNSのフィードに配信される動画形式の広告です。

課金形式はCPC・CPV（1視聴課金）・CPM（1,000回表示課金）などがあり、CPVは2〜150円程度が相場です。

主な配信先は以下の通りです。

• YouTube広告
• Meta動画広告（Facebook・Instagram）
• TikTok広告

視覚と聴覚の両方にアプローチできるため、ブランド認知の向上や商品の世界観を伝えることに長けています。

動画広告については以下の記事で詳しく解説しておりますので、ご参照ください。

⇒ 動画広告の基礎知識！種類や料金の仕組み、効果を高める作り方を解説

4.【媒体別・指標別】広告最適化の具体的な方法

媒体ごとに最適化のアプローチは異なります。ここでは、リスティング・SNS・ディスプレイ・動画の4媒体について、指標別の具体的な改善手法を解説します。

• リスティング広告（Google広告・Yahoo!広告）の最適化
• SNS広告（Meta・X・TikTok等）の最適化
• ディスプレイ広告（バナー広告）の最適化
• 動画広告（YouTube等）の最適化

4-1.リスティング広告（Google広告・Yahoo!広告）の最適化

リスティング広告の最適化は、CTR・CVR・CPA・インプレッション数という4つの指標を軸に進めます。まず計測精度を担保した上で、各指標の問題点を切り分けることが重要です。

最適化施策の前段階である、効果測定については以下の記事で解説しています。

⇒ Google広告の効果測定方法とは？必須指標と計測精度を高めるポイントを解説！

測定後の工程である分析については以下の記事で詳しく解説しておりますので、ご参照ください。

⇒ リスティング広告の分析方法4ステップ！最適化のポイントを解説

それでは指標ごとの施策について解説していきます。

• CTRが低い場合：広告文とキーワードのミスマッチを解消する
• CVRが低い場合：LPとの訴求と導線を見直す
• CPAが高騰している場合：入札戦略と除外設定を見直す
• インプレッション数が急減した場合：品質スコアと予算上限を確認する

4-1-1.CTRが低い場合：広告文とキーワードのミスマッチを解消する

CTR（クリック率）が低い場合、修正するべきポイントはキーワードと広告文のミスマッチです。表示回数は多いのにクリックされないということは、ユーザーの検索意図と広告の訴求がずれている可能性があります。

改善の基本ステップは次の通りです。

除外キーワードの設定も有効で、自社サービスと関連性の低い検索語句（「無料」「比較」など購入意欲が低いワード）に広告が表示されている場合は積極的に除外しましょう。

キーワードのマッチタイプについてはGoogle広告のヘルプページで詳しく解説されています。
以下は同ページ内で紹介されているインテント マッチの仕組みを示した例です。

Google広告の運用担当者の方はぜひ以下のページをご参照ください。

参照：「キーワードのマッチタイプについて」Google広告ヘルプ

4-1-2.CVRが低い場合：LPとの訴求一致と導線を見直す

CVR（コンバージョン率）が低い場合は、広告のクリックまでは行けているものの、LPで離脱が発生していると考えられます。

主な改善ポイントは以下の通りです。

CVを増やすためのポイントについては以下の記事で詳しく解説しておりますので、ご参照ください。

⇒ 広告におけるコンバージョンとは？CVを増やすためのポイントを解説

また、別の記事ではCVRが低下する要因を以下の4つだと定義しています。

以下の記事では、CVRの改善施策を8つ紹介しておりますので、広告担当者の方はぜひご参照ください。

⇒ CVRを改善するには？基本的な考え方から業界別の改善施策まで！

4-1-3.CPAが高騰している場合：入札戦略と除外設定を見直す

CPA（コンバージョン単価）が高騰している場合、原因は入札戦略の設定ミス、または除外設定の不足にあることが多いです。

確認すべきポイントを整理すると、下記の通りです。

Google広告の場合、自動入札（スマート自動入札）の精度を高めるには月30件以上のCVが必要です。CV数が少ない段階で目標CPAを設定しても機械学習がうまく機能しないため、まずCV数の確保を優先しましょう。

CPAの設定方法や改善ポイントについて、以下の記事で詳しく解説しておりますのでご参照ください。

⇒ 広告におけるCPAとは？設定方法や改善のためのポイントを解説

4-1-4.インプレッション数が急減した場合：品質スコアと予算上限を確認する

インプレッション数が突然減少した場合、Google広告の管理画面で品質スコアやインプレッションシェアが低下していないか確認しましょう。

品質スコアやインプレッションシェアの確認方法はGoogle広告ヘルプの以下のページで解説されています。

参照：
「検索キャンペーンの品質スコアについて」Google広告ヘルプ
「インプレッション シェアのデータを取得する」Google広告ヘルプ

以下の方法を実践することで、品質スコアやインプレッションシェアを改善することが出来ます。

インプレッション数の急減は、予算消化・入札競争・品質スコアの低下など複数の要因が絡み合うケースがほとんどです。原因を特定し適切な対応をすることでインプレッション数の急減に対応することが出来ます。

4-2.SNS広告（Meta・X・TikTok等）の最適化

SNS広告は、Meta（Facebook/Instagram）・X・TikTokなど媒体ごとにユーザー層や広告フォーマット・課金方式が異なります。最適化のアプローチも媒体によって変わるため、自社のターゲット層が多く利用するプラットフォームの特性を理解した上で施策を打つことが重要です。

Meta広告の計測設定や効果測定については以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご参照ください。

⇒ Meta広告（Facebook広告）のコンバージョン設定手順と計測できないときの対処法【キャプチャ付】

Facebook広告をメインで運用されている担当者様は以下の記事もご参照ください。

⇒ 「Facebook広告は効果ない」と感じたら見るべき7つの指標と改善点

それでは指標ごとの施策について解説していきます。

• CTRが低い場合：クリエイティブの訴求とフォーマットを見直す
• CVRが低い場合：最適化イベントと学習データを整備する
• CPAが高い場合：広告セット構成とターゲティングを調整する

4-2-1.CTRが低い場合：クリエイティブの訴求とフォーマットを見直す

SNS広告でCTRが低い場合、多くのケースでクリエイティブの訴求力不足か、配信フォーマットと目的のミスマッチが原因です。SNSはユーザーがフィードをスクロールする流れの中で広告が表示されるため、瞬時に目を引けないとスルーされます。

フォーマットごとの特徴と適した用途は以下の通りです。

クリエイティブは複数パターンを用意してA/Bテストを前提に運用し、文言・ビジュアル・CTAそれぞれを変数として検証しながら勝ちパターンを見つけることが重要です。フォーマットの選択も目的に合っているかを定期的に見直しましょう。

成果につながるクリエイティブの考え方や改善の進め方については、以下の資料で詳しく解説しています。

4-2-2.CVRが低い場合：最適化イベントと学習データを整備する

CVRが低い場合、広告のクリックは取れているものの、その後のCV獲得に至っていない状態です。SNS広告では、設定している最適化イベントとキャンペーンの目的がずれていることが原因になるケースが多く、まずここを確認しましょう。

例えばMeta広告では、キャンペーン目的と最適化イベントが一致していないと機械学習が正しい方向に働かず、CVしにくいユーザーへの配信が続いてしまいます。

確認すべきポイントは以下の通りです。

最終CVのデータが不足している場合は、購入に近い上流のアクションをマイクロコンバージョンとして設定し、学習に必要なデータ量を確保することが有効です。

4-2-3.CPAが高い場合：広告セット構成とターゲティングを調整する

CPAが高い場合は、ターゲティングの設計と広告セット構成を同時に見直す必要があります。よくあるNG例と推奨設定を整理すると以下の通りです。

広告セットを細かく分けすぎるとデータが分散し、各広告セットで機械学習に必要なCV数（週50件）の確保が難しくなります。アカウント構成はシンプルに保ち、データを一箇所に集約させることで安定した最適化が実現できるでしょう。

4-3.ディスプレイ広告（バナー広告）の最適化

次に、ディスプレイ広告の指標ごとの施策について解説します。

• CTRが低い場合：バナービジュアルとターゲティングの精度を上げる
• CVRが低い場合：アクティブビューを確認する
• フリークエンシーが高い場合：クリエイティブを差し替えて広告疲れを防ぐ

4-3-1.CTRが低い場合：バナービジュアルとターゲティングの精度を上げる

ディスプレイ広告でCTRが低い場合、「そもそも視認されていないか」「見えているが刺さっていないか」を切り分けることが最初のステップです。

改善の方向性は以下の通りです。

クリエイティブはA/Bテストを前提に複数パターンを用意し、定期的に差し替えながら改善を続けることが基本です。レスポンシブディスプレイ広告を活用すると、GoogleのAIが自動で最適なアセットの組み合わせを配信してくれるため、テストの効率が上がります。

4-3-2.CVRが低い場合：アクティブビューを確認する

ディスプレイ広告でCVRが低い場合、そもそも広告がユーザーの視認できる位置に表示されているかを確認する必要があります。

Google広告のアクティブビューは、広告が視認可能かどうかを判断する技術です。ディスプレイ広告の場合、面積の50%以上が画面に1秒以上表示された場合に視認可能とみなされます。アクティブビュー率が低い配信面はプレースメントから除外し、視認性の高い配信面に予算を集中させましょう。

参照：「アクティブビュー」Google広告ヘルプ

改善の優先順位は以下の通りです。

クリックはされているのにCVにつながらない場合はLP側に問題があるケースが多く、アクティブビューの確認と並行してLP改善にも着手しましょう。

4-3-3.フリークエンシーが高い場合：クリエイティブを差し替えて広告疲れを防ぐ

フリークエンシーとは、一定期間に同一ユーザーへ広告が表示される回数のことです。Google広告ではフリークエンシーキャップを設定することで、キャンペーンで1人のユーザーに対する広告の表示回数を、日単位・週単位・月単位で管理できます。

フリークエンシーが高止まりしている場合の対応策は以下の通りです。

同じ広告を何度も見たユーザーはブランドに対してネガティブな印象を持つケースがあります。フリークエンシーの上昇に気づいたら、クリエイティブの差し替えと上限設定を優先的に行いましょう。

参照：「フリークエンシーキャップ」Google広告ヘルプ

4-4.動画広告（YouTube等）の最適化

動画広告の成果は視聴完了率・CTR・CPAの3指標を軸に評価します。

それでは指標ごとの施策について解説します。

• 視聴完了率が低い場合：冒頭5秒の引きを強化する
• CTRが低い場合：広告フォーマットと動画尺を目的に合わせて選ぶ
• CPAが高い場合：ターゲティングとリマーケティングリストを整備する

4-4-1.視聴完了率が低い場合：冒頭5秒の引きを強化する

スキップ可能な広告では、冒頭5秒でスキップされてしまえばそれ以降のメッセージはユーザーに届きません。視聴完了率が低い場合は冒頭の構成をまず見直しましょう。

どのタイミングで離脱が集中しているかを把握した上で、動画の構成を改善しましょう。

4-4-2.CTRが低い場合：広告フォーマットと動画尺を目的に合わせて選ぶ

Focus Digitalが2025年に実施した調査によると、Googleの動画広告（主にYouTube広告）のCTR平均は2.0%程度とされており、これを下回っている場合はフォーマットと目的の整合性を確認しましょう。

CTRが低い場合、フォーマットの見直しと合わせてサムネイルやタイトルの改善も有効です。
インフィード広告ではサムネイルのクリック訴求が特にCTRに直結します。
参照：「Average Google Ads Click Through Rate (CTR) | 2025 Report」Focus Digital

4-4-3.CPAが高い場合：ターゲティングとリマーケティングリストを整備する

動画広告でCPAが高い・費用が思うように使われないという場合の対応策として、Google公式の「YouTubeキャンペーンを最適化する」では、以下が挙げられています。

パフォーマンスが低い原因がターゲティングの狭さにある場合は拡大、逆に無関係なユーザーへの配信が多い場合は絞り込みと、指標を見ながら方向性を判断することが重要です。
参照：「YouTubeキャンペーンを最適化する」Google ディスプレイ＆ビデオ360ヘルプ

5.広告最適化で成果が出ない原因と改善策

適切に最適化を進めているつもりでも、成果が出ないケースがあります。
その多くには構造的な原因があるのです。

ここでは代表的な4つの原因と対策を解説します。

• コンバージョンが正しく計測できていない
• 機械学習に必要なCV数が足りていない
• 成果が出ないからと設定を頻繁に変更してしまっている
• ターゲティングが広すぎてAIが非効率な配信を続けている

5-1.コンバージョンが正しく計測できていない

最適化の前提となるのは、正確なコンバージョン計測です。タグの重複設置、サイト改修時のタグ消失、「クリック＝CV」という誤った設定など、計測ミスは意外に多く発生します。

計測がずれていれば、機械学習が間違ったデータを学習し続けてしまいます。

Google広告で「コンバージョン数が急増した」「CVが2倍になったのに売上が変わらない」といった現象が起きた場合は、タグの重複やミス設定を疑いましょう。

定期的なタグ監査とGA4との突合で計測精度を担保することが重要です。

5-2.機械学習に必要なCV数が足りていない

自動入札や機械学習の最適化は、十分なCV数がなければ精度が上がりません。

Google広告で最適化をかけるには、過去1か月でキャンペーン単位で30件以上のコンバージョンが獲得できていることが推奨されています。Meta広告では、各広告セットで1週間に50件以上のコンバージョンを獲得している必要があります。

これらの基準に届かない場合は、マイクロコンバージョン（フォーム到達・資料閲覧・動画視聴などの中間コンバージョン）を最適化ポイントに設定し、学習データを積み上げる設計に切り替えましょう。

マイクロコンバージョンを正確に計測するにはGoogleタグマネージャー（GTM）の設定が必要です。GTMの連携方法については以下の記事で解説していますので、ご参照ください。

⇒ GA4とGoogleタグマネージャー（GTM）の連携方法とは？から設定まで解説

5-3.成果が出ないからと設定を頻繁に変更してしまっている

成果が出ないと、すぐに設定を変えたくなるのは自然な反応ではありますが、変更のたびに機械学習がリセットされ、学習期間が長引いてしまう原因にもなってしまいます。

例えばMeta広告では、予算や入札単価の大きな変更（1日で20%以上）、ターゲティング設定の変更、クリエイティブの変更・追加、最適化イベントの変更を行うと、学習がリセットされてしまいます。

変更は週1回程度にとどめ、予算変更は±20%以内を目安にすることが良いと言えるでしょう。データが十分に蓄積されてから判断する、少なくとも3〜7日間は静観する姿勢が重要です。

5-4.ターゲティングが広すぎてAIが非効率な配信を続けている

ターゲティングを広く設定しすぎると、関連性の低いユーザーへの配信が増え、CVに結びつかないインプレッションが積み上がってしまいます。特に機械学習の初期段階では、配信先が定まらずCPAが高騰しやすい傾向があります。

対策としては、一定の絞り込み（年齢・性別・地域など商材に関係する基本属性）を設定した上でAIに学習させること、リマーケティングリストやカスタムオーディエンスを活用してシードデータを渡すことが有効です。

完璧なターゲティングよりも、適切な初期条件を与えた上でAIに最適化させる設計が安定した成果につながります。

6.AIと機械学習を活用した広告最適化とは

近年の広告運用では、入札・配信・クリエイティブ生成にいたるまで、AIと機械学習の活用が急速に広がっています。一方で、AIに任せれば万事解決というわけではなく、人間が担うべき役割との分担を正しく理解することが重要です。

AIが自動化できる領域と、人間が担う領域を整理すると以下の通りです。

AI主導の配信ツールが登場している今、運用担当者の役割は「細かな数字を手動で動かす人」から「AIが正しく学習できる環境を設計し、戦略的な判断を下す人」へとシフトしています。

重要なのは、AIが学習するデータの質です。計測精度が低い・CV数が不足している・不正なクリックが混入しているといった状態では、AIは間違った方向に最適化を進めてしまいます。

人間がすべきことは、AIの判断を常に疑い続けることではなく、AIが正しく動ける土台を整えることです。

7.広告の最適化を行いたいなら「アドエビス」

広告最適化を進めるには、正確な計測データと媒体横断での管理基盤が欠かせません。

当社が開発・運営するアドエビスは、広告の最適化を効果的に推進することが出来る広告効果測定ツールです。サービス提供開始から20年、累計導入企業数11,000件以上、広告効果測定ツールの導入シェアNo.1(※)という実績を持ち、幅広い業種の企業に活用されています。
※ 2024年8月期_指定領域における市場調査 調査機関：日本マーケティングリサーチ機構

ここでは、広告最適化に直結するアドエビスの3つの強みと、広告運用改善サイクルを回す連携サービスを紹介します。

【アドエビスの3つの強み】

• コンバージョンのズレを解消し、数字の信頼性を高められる
• CPAやラストクリックだけでは見えない、売上までの効果を可視化できる
• CRMや基幹システムと連携し、Web施策を実契約・実売上で評価できる

【当社が運営する連携サービス】

• AIが広告改善の判断を仕組み化する「AD EBiS Campaign Manager」

7-1.コンバージョンのズレを解消し、数字の信頼性を高められる

アドエビスは1st Party Cookieを活用しているため、3rd Party Cookie規制の影響を受けずにコンバージョン計測が可能です。そのため、規制に関係なく実態に即したCV数を把握できます。

また、複数媒体を運用している場合、媒体ごとに異なるカウントロジックによってコンバージョンが重複計測され、実売数と管理画面の数字がずれるという問題も発生しやすくなります。

アドエビスはこの重複計測を防止する仕組みを持っており、どの媒体がどれだけ成果に貢献しているかを正確に把握した上で、施策の評価とPDCAを回すことができます。

コンバージョンの計測精度に課題を感じている方はぜひ以下の資料をご確認ください。

7-2.CPAやラストクリックだけでは見えない、売上までの効果を可視化できる

アドエビスのアトリビューション分析では、ユーザーがコンバージョンに至るまでに接触したすべてのチャネルの貢献度を数値で把握できます。SNS広告や動画広告など認知・比較段階の接点が実際にどれだけ成果に貢献したかが可視化されるため、ラストクリックだけでは説明できなかった施策の役割を社内に示せるようになります。

また、ユーザーが広告に触れた順序や流れを、アドエビスではひとつの図として確認できるため、どのチャネルが入口や比較ポイントになっているかを把握し、強化すべき接点の改善方向を検討できます。

認知施策の貢献度の可視化や、ラストクリック以外の評価軸を持ちたい方はぜひ以下から資料をご確認ください。

7-3.CRMや基幹システムと連携し、Web施策を実契約・実売上で評価できる

アドエビスは計測データとCRMなどの外部ツールを連携することで、Web上のコンバージョンだけでなく実際の商談・受注・売上までつなげた結果で広告投資を評価できます。

Web上でコンバージョンが発生しても実際の契約に至らなければ売上は生まれません。実契約ベースで施策を評価できる環境を整えることで、事業利益に直結する運用最適化が実現します。

また、アドエビスはデータエクスポート機能とAD EBiSコネクタの2つの機能を提供しており、CSVやGoogleスプレッドシートだけでなく、SFA・MAなどの外部システムとのデータ連携も行うことが可能です。

Web施策を実契約ベースで評価したい方、外部システムとの連携に課題を感じている方は、ぜひ以下から資料をご確認ください。

7-4.AIが広告改善の判断を仕組み化する「AD EBiS Campaign Manager」

AD EBiS Campaign Manager（以下ACM）は、アドエビスと連携して活用できる、広告運用をインハウスで担う組織向けのAIエージェントです。

担当者によって分析の質がばらつく、根拠が弱く施策案を評価できないといった組織課題を、AIが改善プロセスを仕組み化することで解決します。

ACMの主な機能は、課題発見エージェント・施策立案エージェント・対話型アシストの3つです。課題発見エージェントはAIが自動で課題を発見し、見落としがちな改善ポイントを提示します。施策立案エージェントはCTR・CVR・コンバージョン数などの施策結果を登録するとAIが次の打ち手を支援し、対話型アシストでは過去の成功・失敗パターンをもとに施策立案を継続できます。

広告最適化の精度と組織の判断の質を同時に高めたい方は、ぜひACMをご検討ください。

8.広告最適化でよくある質問

最後に、広告最適化についてよくある質問をまとめました。