リストが取れる日と取れない日の謎を解く

メタ広告の学習フェーズ：リストが取れる日と取れない日の謎を解く

メタ広告の学習フェーズは、AIが最適な広告配信戦略を模索する上で非常に重要な期間です。この学習フェーズ中に、広告からコンバージョン（CV）に至る顧客のリスト（リード）を取得する運用を行っていると、「リストが取れる日と取れない日がある」という現象に直面することがあります。なぜ、このようにリスト取得状況が変動してしまうのでしょうか？

メタ広告の学習フェーズとは？

まず、リストが取れる日と取れない日がある理由を理解するために、メタ広告の学習フェーズについて復習しましょう。メタ広告の学習フェーズとは、広告キャンペーンを開始した直後の期間で、AIが最適な配信パターンを学習する期間です。

この学習期間中、AIは様々な要素（ターゲティング、広告クリエイティブ、入札戦略）を試行錯誤し、どの組み合わせが最もコンバージョンを獲得できるかをデータに基づいて分析します。学習フェーズの期間は、一般的には数日～数週間程度で、広告予算、ターゲティングの精度、コンバージョンの頻度などによって変動します。

学習フェーズ中にリスト取得が不安定になる理由

学習フェーズ中、なぜリスト取得が安定しないのでしょうか？考えられる主な原因を要素別に詳しく見ていきましょう。

AIの探索的な配信パターン

学習フェーズにおいて、AIは最適な配信戦略を模索するために、様々な配信パターンを試します。

• 幅広いオーディエンスへのリーチ: 初期の段階では、幅広いオーディエンスに広告を配信し、どのような属性のユーザーがコンバージョンにつながるかを確認します。この段階では、必ずしもリスト取得に繋がりやすいオーディエンスばかりに広告が表示されるわけではありません。
• ランダムな要素: より良い成果が出る可能性を模索するため、広告表示、クリエイティブを毎回完全にランダムではなくとも、変動的に配信します。その結果、特定のユーザーにリーチしない日が発生したり、想定外の結果が出ることもあります。

ターゲティング設定の影響

ターゲティング設定は、リストの取得状況に直接的な影響を与えます。

• オーディエンスの規模:
  • ターゲティング範囲が狭すぎると、リストを獲得できる人数に上限ができてしまい、安定的にリストを取ることが難しくなります。
  • 一方、広すぎると広告が効果的なユーザーに届きにくくなり、結果的にリスト取得数が減少することがあります。
• オーディエンスの質:
  • リスト獲得の目的に適さないオーディエンスにターゲティングしている場合、興味はあるが行動に移さない、というユーザーばかりに広告が表示されてしまい、なかなかリスト獲得につながらない可能性があります。

広告クリエイティブのパフォーマンス変動

広告クリエイティブも、リスト取得の成否を大きく左右します。

• クリック率の変化:
  • AIは、クリック率の高い広告クリエイティブを優先的に配信するため、最初は効果的だったクリエイティブのクリック率が低下すると、リスト取得につながる機会が減少します。
• コンバージョン率の変化:
  • ユーザーは広告に表示される情報を瞬時に判断します。そのためクリエイティブと訴求内容がユーザーの興味にマッチしないと、いくらクリックしても、最終的なリスト取得に至らないこともあります。

入札戦略の変動

AIは学習フェーズ中、入札戦略も頻繁に調整します。

• 入札額の調整:
  • AIはコンバージョンを獲得するために、入札単価を調整します。コンバージョン数が多い時間帯に入札単価を上げたり、逆にコンバージョンが見込めない時間帯に入札単価を下げたりすることで、配信結果に影響を与える可能性があります。
• 目標設定:
  * 例えばクリック数に重点を置いた配信をしている時は、リストの取得よりもクリック数を優先した配信になり、リストが取れなくなる日もあるでしょう。

広告プラットフォームのシステム要因

メタ広告プラットフォーム側の要因も、リスト取得の不安定化を招く可能性があります。

• システムのアップデート:
  • プラットフォームのアップデートにより、AIの学習アルゴリズムが一時的に影響を受け、配信パフォーマンスが変動することがあります。
  • 広告配信プラットフォーム側の技術的なトラブルが発生した場合、リストの取得だけでなく広告配信自体に影響が出ることもあります。