案件詳細

課題

当該クライアント様では、Meta広告の運用において、CV数（口座開設申込数）の伸び悩みが課題となっていました。
特に、異なる株商材を扱っているにもかかわらず、同一のキャンペーンで配信していたため、各商材が持つ独自のニーズや、それぞれに興味を持つユーザー層への最適化が十分に機能していない可能性がありました。

実施施策

▼ASCキャンペーンの商材別分割

本案件では、複数の株商材を取り扱っています。これまでのMeta広告運用では、これらの商材を同一キャンペーン内で配信していました。

そこで今回、この運用体制を見直し、それぞれの商材に対して個別のASCキャンペーンを立ち上げ、配信を分離する施策を実施しました。
これにより、各商材に特化したターゲティングとクリエイティブの最適化を図ることを目指しました。

検証結果

▼CVR・CV数の大幅改善

施策実施の結果、CVR（獲得率）が0.7%改善し、CV数（口座開設申込数）が1.7倍増加するという顕著な成果が得られました。

▼商材ニーズに合わせた最適化の実現

ASCは、Metaが提供する機械学習ベースの自動最適化機能が非常に強力です。
今回の施策で商材毎にキャンペーンを分割したことにより、それぞれの商材が持つ異なるユーザーニーズに対して、より洗練された最適化を施すことが可能となりました。

これにより、各商材の潜在顧客をより効率的かつ正確に獲得できる基盤が構築され、Meta広告の真価を発揮する上で、この「個別最適化」は不可欠な要素と言えます。

サマリー

本事例では、CV数（口座開設申込数）の伸び悩みを解決するため、Meta広告のASC（Advantage+ Shopping Campaign）において、複数の商材を個別のキャンペーンに分割するという戦略的な施策を実施しました。
その結果、CVR（獲得率）が0.7%改善し、CV数（口座開設申込数）が1.7倍増加するという、期待を上回る大きな成果を達成しました。

今回の成功は、ASC（Advantage + Shopping Campaign）が持つ機械学習の特性を最大限に活用し、商材ごとの具体的なターゲットニーズに合わせてキャンペーンを徹底的に最適化することの重要性を改めて明確に示しています。特に、金融業界のように、複数の異なる特性を持つ商材を扱う場合、それぞれに特化したキャンペーン運用を行うことで、機械学習の精度が格段に向上し、結果としてより効率的なユーザー獲得へと繋がることが実証されました。

この個別最適化のアプローチは、本件の金融商材に留まらず、類似の課題を抱える他の金融商品や、複数の異なる商品・サービスを展開するあらゆる業界において応用可能な、普遍的なノウハウであると言えます。今後のデジタルマーケティングにおいては、ますますパーソナライズされたアプローチが求められる中、今回の事例は、いかにキャンペーン構造をユーザーニーズに合致させるかが成功の鍵であることを表していると思います。今後も継続的な分析と改善を通じて、さらなる成果向上が期待されます。

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株式会社インフィニティエージェント
デジタルマーケティング事業部 責任者 久保田 達也

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