クリエイティブはグロースのための最も強力なレバーのひとつです——そしてAIがもたらすスピードと可 能性によって、その重要性はさらに高まっています。より多くのクリエイティブを制作すれば、成功するものを見つけられる確率が上がることは誰もが知っています。ですが、ひとつ問題があります。
それはノイズが多すぎるということです。LinkedInを開けば、「クリエイティブプロセスを100倍にする」と謳う新しい複雑なAIシステムが次々と紹介されています。私のフィードは「週に数千件のクリエイティブをテストした」という投稿であふれています。確かに聞こえはすごいですが、疑問も浮かびます——競争するためには本当にボリュームが必要なのか？
解決策は、クリエイティブを自動化して一度に数百件の広告を量産することなのでしょうか？それとも、これもまたAIブームの一過性の話なのでしょうか？
この記事では、クリエイティブテストにおいて本当に重要なことに焦点を当てます：
- 成長に直結するクリエイティブを特定すること
- 広告テスト戦略を予算と整合させること
テストのための制作をやめよう—スケールのための制作を始めよう
成功するクリエイティブを特定し、その成果を再現できるようにするためには、まず自分たちのニーズに合い、かつ予算制約にも対応できる適切なセットアップを整える必要があります。
ここでは、私が実際に試し、効果を確認してきたセットアップを紹介します。この方法を使えば、成功したクリエイティブにより多くの予算を割り当てることで、クリエイティブの成果をスケールさせることが可能になります。
しかし、スケールに対応できるセットアップはこれだけではありません。
もし制約がより厳しい場合は、次の2つの質問を自分に投げかけて、クリエイティブテストに最適なセットアップを見極めてください。
1. すでに成果を出しているクリエイティブがあるか、それともゼロからテストを始める必要があるか？
この質問は、初期セットアップを決定します。すでにキャンペーンを実施し、どのタイプのクリエイティブが良い成果を出すか把握している場合は、そのアイデアをもとに新しいキャンペーンを始めることができます。一方で、そうでない場合は、成長を引き出すコンセプトを発見するまで、セットアップを継続的に調整していく必要があります。
2. 1日にどれくらいの金額を使えるか？
この答えによって、ターゲットとする地域やプラットフォーム、最適化すべきイベント、そして実行に適したキャンペーン数・広告グループ数・クリエイティブ数が決まります。この質問に答えるための数値的な分析に入る前に、まずはどのような指標で「勝ちクリエイティブ」を判断するのかを明確にしておきましょう。
識別すべき3種類の広告クリエイティブ
人生のあらゆることと同じように、広告の成功も白黒はっきり分かれるものではありません。単純に「勝ち」と「負け」があるわけではなく、その間にはグレーゾーンが存在します。
一般的に、広告クリエイティブは次の3つのタイプに分類されます。
Winning creatives（勝ちクリエイティブ）は、あらゆる面でパフォーマンスを大幅に改善するクリエイティブです。予算を増やしても成果が落ちず、効果が薄れるまでの期間も長いのが特徴です。
Poorly-performing creatives（低パフォーマンスのクリエイティブ）は、説明するまでもなく、必要な水準に達することのないクリエイティブです。
Average creatives（平均的なクリエイティブ）がグレーゾーンです。平均的なクリエイティブは、ある程度の予算を割り当てるとそこそこの成果を出します（勝ち広告よりは劣るものの）。ただし、積極的にスケールさせることは難しいタイプです。それでも重要な存在であり、広告グループ内に多様性を加え、勝ちクリエイティブの効果が落ち始めたときに支出を分散する役割を果たします。
このグループには、次のような誤検知（false positives）と見逃し（false negatives）も含まれます：
- False positives（誤検知）：少額の支出時には良いパフォーマンスを示すが、アルゴリズムがより多くの支出を行うと成果が悪化するもの。
- False negatives（見逃し）：勝ちクリエイティブと同じグループにあると支出が割り当てられないが、別の広告グループで単独で扱うと良い成果を出すもの。
要約：クリエイティブに割り当てられる支出やトラフィックは、その広告に対して取るべき最適なアクションを判断する上で極めて重要な変数です。
アプリグロースにおける「勝ちクリエイティブ」とは？
この記事の核心は、「勝ちクリエイティブ」とはどのようなものかを明確に示すことです。そして私は実際のデータから学ぶことが最も有効だと考えているので、ここでは実際のデータをもとに、平均的なクリエイティブと比較したときに「勝ちクリエイティブ」がキャンペーンにもたらす成果を紹介します。
すごいですよね？このクリエイティブでは、イベント単価（Cost-per-Event）を65％削減しつつ、割り当てた予算をすべて吸収できました。さらに、CPI（インストール単価）、CTR（クリック率）、フック率、ホールド率といったファネル上部の指標でも優れたパフォーマンスを示しました。
これこそが、真の「勝ちクリエイティブ」を定義するものです：
- 最適化の目的となる指標だけでなく、エンゲージメント関連のファネル上部指標でもパフォーマンスを大幅に向上させる。
- [他のクリエイティブよりも]長期間にわたって安定した成果を出し続ける。
- より高い支出額*でも成果を維持できる。
*上記の例では期間が短く見えますが、これらの勝ちクリエイティブは独立した広告グループに移動されたためです（この点については後ほど詳しく説明します）。
勝ちクリエイティブを見極めるためのベースラインを確立する方法
クリエイティブを定義したら、次に重要なのはそれらをどのように評価し、ランク付けするかです。 つまり、広告の成果を測定し、次のアクションを計画するために使用する各広告指標やKPIのベースラインを設定する必要があります。このベースラインとなるKPIが、次のクリエイティブに“勝ち”の可能性があるかどうかを判断する指標になります。
このベースラインは「勝ちクリエイティブ」によって決定されるべきです。つまり、過去に優れたパフォーマンスを発揮したクリエイティブがあるなら、同等の品質で再現することが可能ということを意味します。
私が確認する項目は、優先度の高い順に次のとおりです。
- CAC（顧客獲得コスト）／CPA（コンバージョン単価）：最適化の対象となる主要アクションが「北極星指標（north-star metric）」です。ビジネスの経済性に基づき、このコストを目標値以下に維持します。
- 支出額（Spend）： 勝ちクリエイティブは通常、1日の支出の80〜95％を占めます。2日経っても予算の50％未満しか使われていない場合、そのクリエイティブは負けまたは誤検知（false positive）の可能性が高いです。
- インストールからコ ンバージョンイベントまでの率：勝ちクリエイティブは、最適化目標へのコンバージョンがより速いペースで進みます。この指標は、ユーザーがインストールしたのにターゲットアクションを完了しない理由を特定するのに役立ちます。
- CPI（インストール単価）：必ずしも最も低い必要はありませんが、高パフォーマンスのクリエイティブは平均より良いCPIを示す傾向があります。
- CTR（クリック率）：ユーザーの意図と、クリエイティブがどれほど効果的に注意を引けているかを示します。
- インストール率（Install rate）：クリックしたユーザーが実際にアプリをインストールする効率を測定します。勝ちクリエイティブは平均的なものより高いコンバージョン率を示すべきです。
- フック率（Hook rate）：初期段階のポテンシャルを示す重要な指標で、勝ちクリエイティブでは通常かなり高くなります。
- ホールド率（Hold rate）：ユーザーがどのくらいの時間アプリに関与し続けるかを測定します。変動はありますが、クリエイティブの品質やリテンションの強いシグナルとなります。
- IPM（1000表示あたりのインストール数）：勝ちクリエイティブは一貫してより高いIPMを示す傾向があります。
- 広告スコア（Ad score）：ソーシャル上でのエンゲージメントを総合的に評価し、どのクリエイティブが有意義な反応を引き出しているかを判断します。計算式：(リアクション数 × 2) + (コメント数 × 5) + (保存／シェア数 × 10)
💡 CAC／CPAに関する 注意点
キャンペーンがどのイベントを最適化対象にしているかを考慮することが重要です。もし登録やトライアル開始といったファネル上部のアクションを最適化している場合、CPA（獲得単価）が非常に低く見えるクリエイティブがあるかもしれません。しかしその後の有料サブスクリプションへの転換率が極めて低いというケースもあります。
これはしばしば、アルゴリズムが18〜24歳の若年層ユーザーに過剰に広告を配信してしまうことで発生します。この層はアプリに興味を持って試す傾向はありますが、実際にサブスクライブすることはほとんどありません。
このような場合は、そのクリエイティブによって引き寄せられているオーディエンスが、実際のターゲットセグメントと一致しているかを確認してください。一致していない場合は、コンバージョン率を注意深くモニタリングしましょう。下降傾向が見られる場合、それはパフォーマンスの高いクリエイティブが“間違ったユーザー”を惹きつけているだけである可能性があります。
たとえば、以下は私のMetaアカウントのスナップショットです：
頻度（Frequency）、CPM（インプレッション単価）、1,000アカウント到達あたりのコスト、6秒視聴あたりのコストなど、他の指標を確認することもできます。ただし、上記で挙げた指標こそが、成果を一貫して測定するためのベースラインとして活用することを推奨する主要指標です。
予算規模に応じたクリエイティブ広告最適化：3つのテストフレームワーク
勝ちクリエイティブを指標で見極める方法は理解できたとして、では予算の段階ごとにどのように最適化へ取り組むべきか？
$0〜$500の場合
テストに使える余裕は少ないですが、それでも効果的に進めることは可能です。この段階では、1つのプラットフォーム（通常はiOS）と1つの地域（通常は米国）に絞り込み、メインイベント（例：トライアル開始や、ハードペイウォールを採用する場合は直接購入）を最適化対象に設定することをおすすめします。
セットアップはできるだけシンプルにします。1つのキャンペーンと、1つのメインイベントに集中した広告グループを1つだけ。広告グループを分割してしまうと、1日に十分なイベント数を生成できず、学習フェーズを完了できないため、パフォーマンスが大きく低下します。
クリエイティブの数は8〜10本が目安です。その内訳は、前述の質問への答えによって変わります：
- すでに成果の出ているクリエイティブがある場合は、過去の勝ちクリエイティブを3〜4本、そして新しくテストしたいコンセプトを2〜3本用意します。
- ゼロから始める場合は、制作できる範囲で最もクオリティの高いクリエイティブに投資します。
MetaやTikTokのようなチャネルを運用している場合、テスト中のコンセプトが勝ちクリエイティブかどうかは数日以内に判断できます。これらのネットワークは、パフォーマンスが最も高い広告に迅速に支出を集中させる仕組みになっているためです。
もちろん、誤検知（false positives）や見逃し（false negatives）は発生しますが、新しいコンセプトを投入しても支出が割り当てられない場合、現在最も支出されているクリエイティブよりも良い成果を出す可能性はほぼないと判断できます。
ゼロから始める場合でも、既存の勝ちクリエイティブを使う場合でも、必ず2〜3日ごとに支出がつかないクリエイティブをローテーションする必要があります。そうしなければ、パフォーマンスが上がることはありません。
また、KPIが時間とともに悪化し始めたら、勝ちクリエイティブもローテーションしてください。テスト中のコンセプトが勝ちに転じるのと同じように、勝ちクリエイティブも 広告疲れ（ad fatigue）によって負けクリエイティブに変わることがあります。最終的に、常に新しいテストのための枠は確保されることになります。それは、前回のテストが支出されなかった場合か、あるいは勝ちクリエイティブが広告疲れを起こした場合です。
$500〜$5,000の場合
この予算帯は私のお気に入りのステージです。というのも、広告グループをテスト目的で分割しながらも、パフォーマンスを管理しつつ、予算の大部分を最も成果の高いアセットに投下できるからです。
この段階では、すでに目標に最も効果的なコンセプトを把握しているはずです。
私が推奨するセットアップは次のとおりです。1つのキャンペーンにつき、3つのテスト用広告グループ とtwo BAUs for each campaign（Business as Usual／運用中の通常広告グループ）を用意します（iOSキャンペーンをSKANレポート付きで運用している場合を想定）。これにより、週あたり最大30〜50本のクリエイティブをテストしながら、最大20本の勝ちクリエイティブに予算の大半を吸収させることが可能になります。
テスト中のアセットの中には、多くの支出を獲得しながらも、BAUアセットよりも高いCAC／CPAを示すものが出てくるでしょう。この場合、それらはすべ て“負けクリエイティブ”とみなして一時停止し、ローテーションさせます。ただし、エンゲージメント指標を分析・比較することを忘れないでください。そこからアイデアをブラッシュアップし、真の勝ちアセットを見つけ出せる可能性もあります。
注記：画像内では見やすさのため、実際に推奨している広告数よりも少なく表示しています。
このセットアップを使うことで、独立した広告グループを用いて誤検知（false positives）と見逃し（false negatives）を二重に確認できるようになります。多くの誤検知が発生するのはごく普通のことです。この場合、考えられるのは次の2つの可能性です。
- そのアセットがBAU（通常運用アセット）より良い成果を出した場合は、独立した広告グループを作成します（既存キャンペーンに空きがない場合は新しいキャンペーンを作成します）。そして、十分な支出をかけたときにどのようにパフォーマンスが変化するかを確認します。もし継続的にBAUより良い成果を出し続けるなら、それは真の勝ちアセットです。その場合は、独立した広告グループで最大限活用しましょう。
- すぐにBAUよりもはるかに悪いCACを示した場合は、誤検知（false positive）であることを意味します。ただし、そのコンセプト自体に勝ちアセットの可能性がないかを確認するため、各指標の確認を怠らないようにしてください。
また、この段階では見逃し（false negatives）も現れ始めます。最も効果的な方法は、同じ戦略を取ることです。つまり、それらを新しい広告グループに分離し、1〜2日間様子を見ることです。通常、支出を強制的に増やすとパフォーマンスが悪化して見えることがあります。
$5,000〜無制限の場合
このレベルの予算帯になると、運用は一気に複雑になります。大量のアセットを同時にローテーションし、二重確認し、スケールさせる必要があるためです。
通常、この段階では複数の地域（GEO）を対象とし、各GEOごとに複数のキャンペーンを運用することになります。4〜5個のBAU（通常運用）広告グループ、10〜15個のテスト用グループ、そして誤検知・見逃しを二重確認するための5〜10個の独立グループを持つ構成が一般的です。
BAUとして機能する広告グループの数は、パフォーマンスによって決まります。私の経験では、1キャンペーンにつき3つのBAU広告グループを持つ5つのキャンペーンを運用できたアカウントもあれば、勝ちクリエイティブが早く広告疲れ（ad fatigue）を起こしてしまい、より頻繁にローテーションせざるを得なかったアカウン トもあります。当然、その場合はBAUの数を減らさざるを得ませんでした。
この段階では膨大な手作業が必要になりますが、その分、クリエイティブ制作プロセスも比例して加速します。このフェーズで最も重要なのは、BAU広告グループのパフォーマンスを安定させることです。なぜなら、BAUグループが予算の大部分を消化しているためです。
もしこれらの広告グループでCAC（顧客獲得コスト）の上昇傾向が見られる場合は、BAU広告グループの数を減らし、追加のテストグループを導入する前にパフォーマンスの最適化に集中すべきです。そうしないと、CPA／CACの上昇を招き、セットアップ全体の論理的バランスを崩すリスクがあります。
完璧な広告成功の公式は存在しない
ここまでで、広告を最適化するためのいくつかの詳細なセットアップと、成功を測定する方法を紹介しました。
しかし、あらゆるケースに対応できる完璧なセットアップを提供できる人は世界のどこにもいません。人によって、KPIの計算式であったり、AIツールであったり、広告を成功させるための手法はさまざまです。ただし、アプリはそれぞれ独自性を持っているということを忘れてはいけません。
あなたのアプリとクリエイティブには、それぞれ固有の複雑さと特徴があります。ですから、この戦略を自分の状況に合わせて柔軟に調整することを恐れないでください。たとえば、アセットを二重確認するだけの予算がないかもしれませんし、あるいはあなたの勝ちクリエイティブが平均より長く良い成果を出し続けるため、頻繁にローテーションしなくてもパフォーマンスを維持できるかもしれません。
クリエイティブの量にこだわるのをやめましょう。理解しないまま勝ち広告を追いかけるのもやめましょう。まずは基本から始めて、そこから学び続けてください。最も優れた教師は、実際のデータと、リアルな実験なのです。