案件詳細
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課題
該当クライアント様では、Google検索広告を中心とした運用において、「tCPA(目標コンバージョン単価)」の入札戦略を採用しており、tCPA(目標コンバージョン単価)を抑制する設定では配信量が不足し、tCPA(目標コンバージョン単価)を緩めると単価が高騰するという、ジレンマを抱えていました。広告費を最大限活用できる運用設計が求められる中、配信量とCPA(獲得単価)のバランスに課題がありました。
実施施策
▼GA4連携によるGACVの合算
Google広告上での媒体CVに加え、GA4で計測していた会員登録イベント(GACV)をコンバージョンアクションに合算。
CV(獲得)の地点は同様ですが、これにより学習対象となるCV数(獲得件数)が増加し、既存入札における学習データの量が大幅に強化されました。CV数(獲得件数)が増加したことで学習が正しく進むようになり、同じtCPA(目標コンバージョン単価)設定のままでも配信ボリュームが確保できる状態に変化。結果的に、CPA(獲得単価)も自然と下がりました。
検証結果
施策により、CPA(獲得単価)が約36%低減、同じ予算でのCV数(会員登録獲得数)が約57%増加 。

合算CVによりアルゴリズムが十分なデータを学習できるようになったことで、限られた配信量でも最適化が正しく機能し、設定したtCPAの範囲内で効率的に成果を出すことができました。
また、学習強化の結果、ターゲットである30-50代男性の中でも登録確度の高い層に配信が集中。無駄な配信を抑え、安定的な獲得体制が構築されました。数値改善だけでなく、GA4のデータを活用することでアルゴリズムが「より正確に成果につながるユーザー像」を学習できたことが要因で、結果的にCPA(獲得単価)改善と配信安定化を両立する結果に繋がったと考えられます。
サマリー
本事例では、媒体CVとGA4による会員登録データを統合し、学習の質と量を同時に強化することで、CPA(獲得単価)が約36%低減し、CV数(獲得件数)は57%に増加。
単価を抑えつつ配信量を維持・拡大できた好例となりました。不動産投資のような高関与型商材においても、正確なCV設定と学習設計により、安定的かつ効果的な広告運用が可能であることを示しています。
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