ディスプレイ広告でCPAが高い原因と改善手順｜先に見る3か所

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ディスプレイ広告のCPAが高くなるのはなぜですか

ディスプレイ広告は、検索広告と同じ考え方でCPAを分析すると原因を見誤りやすい広告です。
検索広告では検索語句やキーワード、入札、広告文、ランディングページを中心に確認できますが、ディスプレイ広告では誰に出たかだけでなく、どこに、どの形式で出たかが成果を大きく左右します。

たとえば、同じターゲティング設定でも、一般的なWebサイトの記事面とスマートフォンアプリ内の広告枠ではクリックの意図が異なります。
アプリ内では操作中の誤タップが発生しやすく、CTRだけを見ると優秀に見えても、その後のCVRが極端に低くなることがあります。

動画コンテンツ周辺への配信でも同様です。
クリック数が増えていても、ユーザーが商品やサービスを比較しているとは限りません。
広告の接触環境によっては、広告主が期待するほど購買意欲が高くない流入が増えます。

CPAを一つの数字だけで判断しない

CPAは広告費をコンバージョン数で割った指標ですが、CPAが悪化する経路は一つではありません。
CPMが高くなった場合も、CTRが低下した場合も、クリック後のCVRが下がった場合もCPAは上昇します。

特にディスプレイ広告では、CPM、CTR、CPC、CVRを並べるだけでは不十分です。
配信先別、デバイス別、広告フォーマット別、オーディエンス別にも分解する必要があります。

仮の値として、広告費30万円、クリック3,000件、CV30件ならCPAは1万円です。
同じ30万円を使ってクリックが6,000件に増えても、低品質な配信面が増えてCVが20件になればCPAは1万5,000円まで悪化します。
クリック単価だけを見ると改善しているため、判断を誤りやすいケースです。

ディスプレイ広告のCPA悪化を切り分ける指標

CPAが高いからといって、最初に入札を下げるのは適切とは限りません。
低品質な面へ大量配信されている状態で入札だけを変更しても、問題の構造そのものは残ります。
まずCPAがどの指標の変化によって上がっているのかを特定し、その後で配信先の中身を確認します。

配信面の質が悪いとCPAはどのように変わりますか

ディスプレイ広告では、どのサイトやアプリに広告が表示されたかを確認する作業が欠かせません。
ターゲットユーザーに一致していても、広告が表示される場所まで適切とは限らないためです。

たとえば、業務用サービスの広告が情報収集系の記事面に表示される場合と、ゲームアプリ内の広告枠に表示される場合では、同じ人に広告が届いても行動の起こりやすさが違います。
ユーザー属性だけを見ていると、この差を把握できません。

配信面ごとのCVRを見る

配信面を確認するときは、クリック数が多い面から順番にCPAを見るだけでは不十分です。
クリック後のCVRも確認します。

クリックを大量に獲得しているのにCVがほとんど発生していない面は、低単価なクリックを供給しているだけの可能性があります。
CPCが安いことと、成果につながることは別です。

また、一つ一つの配信面では消化額が小さくても、同じ特徴を持つ面が大量に存在する場合があります。
アプリ系、ゲーム系、特定種類のコンテンツなど、面をカテゴリーとしてまとめて確認すると傾向を発見しやすくなります。

除外は費用だけで決めない

配信面の除外判断では、数百円しか使っていない面を見てすぐ除外する必要はありません。
母数が小さい状態では偶然の影響が大きいためです。

一方で、広告主のサービスと明らかに文脈が合わない面や、誤クリックを疑うほどCTRだけが突出している面は、金額が少なくても注意して確認します。

除外設定はCPA改善の手段ですが、除外を増やしすぎると配信可能な在庫が減り、CPMが上がることがあります。
そのため、すべての低CVR面を機械的に排除するのではなく、費用、クリック数、CVR、広告との相性を合わせて判断します。

配信面を管理していない状態では、広告運用者がオーディエンスの精度を上げても、その効果が低品質な在庫によって相殺されます。
ディスプレイ広告では、ユーザーと配信面の両方を管理する必要があります。

アプリ面や動画面への配信偏りはCPAを悪化させますか

ディスプレイ広告では、配信量が増えたときにどのフォーマットへ予算が流れたかを確認する必要があります。
広告システムは広告主の予算を効率的に消化できる在庫を探索するため、想定していなかったアプリ面や動画関連の面に配信が広がる場合があります。

ここで注意したいのが、クリック単価の低さです。
アプリ面ではクリックを安く獲得できることがあります。
その結果、CPCが下がり、管理画面上では効率が良くなったように見えます。

しかし、そのクリックが問い合わせや購入につながらなければCPAは改善しません。
むしろ大量の低品質クリックによって広告費が消化され、CPAが上昇します。

デバイスだけでは原因を特定できない

スマートフォンのCPAが悪いからといって、スマートフォンそのものが原因とは限りません。
スマートフォン配信の中でアプリ面の割合が増えているだけの場合もあります。

そのため、デバイス別の数字を見た後に、配信面やフォーマットまで掘り下げます。
モバイルWebとアプリを一括して判断すると、有効なスマートフォン流入まで削ってしまう恐れがあります。

動画面についても同様です。
動画コンテンツの視聴前後や周辺で接触したユーザーは、必ずしもサービスを探しているわけではありません。
静止画バナーを記事面で見たユーザーと同じCVRを期待すると、評価がずれることがあります。

配信先フォーマット別に確認したい特徴

アプリや動画への配信自体が悪いわけではありません。
商品認知やリターゲティングでは有効になることもあります。

問題は、直接CV獲得を目的にしているにもかかわらず、どの在庫に費用が配分されているかを確認していない状態です。
CPAが悪い場合は、広告キャンペーン全体を停止する前に、費用を使っているフォーマットを分解します。

自動化された拡張配信がCPAを高くしている可能性はありますか

ディスプレイ広告では、設定したオーディエンスだけに配信されていると思い込まないことが大切です。
広告媒体には機械学習を使って対象ユーザーや配信機会を広げる機能があり、設定によっては広告主が指定した条件より広い範囲へ配信されます。

拡張そのものは問題ではありません。
元のターゲットだけでは見つけられなかった見込み顧客を獲得できる可能性があります。

一方で、学習初期やCVデータが少ない場合は、拡張された配信先の質が安定しないことがあります。
特に予算を急激に増やした後は、新しい在庫やユーザー層へ配信が広がり、CPAが一時的または継続的に悪化することがあります。

ターゲット設定と実際の配信対象を分けて考える

運用画面で設定したオーディエンスは、必ずしも実際の配信対象そのものとは限りません。
拡張機能が有効になっていれば、その外側へ広告が表示される可能性があります。

そのため、CPAが悪化したタイミングで設定画面だけを確認するのではなく、実績データを見ます。
どのオーディエンス区分に費用が使われたか、どの掲載先へ配信されたかを比較します。

また、自動化を止めれば必ずCPAが改善するわけでもありません。
対象を狭めすぎると配信量が不足し、学習に必要なCV数を確保できなくなる場合があります。
結果としてCPMが上がり、CPAが悪化するケースもあります。

拡張前後を期間比較する

拡張配信を疑うときは、設定変更前後の数字を比較します。
CPAだけではなく、表示回数、CPM、CTR、CPC、CVR、配信先構成を見ると変化を把握しやすくなります。

仮の値として、変更前は1日10万円でCV10件、CPA1万円だったとします。
予算増額後に1日20万円でCV12件になれば、CPAは約1万6,667円です。
このとき配信量は2倍になっていますが、CV数は1.2倍しか増えていません。

このような場合、単に予算を増やしたからCPAが悪くなったと判断するのではなく、追加予算がどのユーザーや配信面へ使われたかを確認します。
ディスプレイ広告では、増額によって在庫構成が変わることがあるためです。

フリークエンシーが高いとCPAは悪化しますか

ディスプレイ広告では、何人に広告を届けたかだけでなく、一人あたり何回広告を見せたかも確認します。
同じユーザーへ繰り返し表示されている状態では、表示回数が増えていても新しい見込み顧客へ届いているとは限りません。

フリークエンシーが上昇する理由には、ターゲット母数が小さい、予算が大きすぎる、配信期間が長い、リターゲティング対象が少ないといったものがあります。

リーチの伸びと表示回数の伸びを比較する

表示回数だけが増えてリーチがほとんど増えていない場合、同じユーザーへの接触が集中している可能性があります。
この状態では広告費を追加しても、新しいCV機会が増えにくくなります。

特にリターゲティングは注意が必要です。
サイト訪問者数に対して予算が大きすぎると、対象者へ何度も広告を表示することになります。

最初の数回は有効なリマインドとして働いても、接触が増えるにつれて広告への反応は弱くなります。
CTRが徐々に低下し、CPCが上昇するケースがあります。

フリークエンシーだけで停止判断をしない

適正なフリークエンシーを一律の回数で決めることはできません。
検討期間の長いサービスでは複数回接触が必要になることがあります。
反対に、衝動的に判断される商材では早い段階で反応が鈍る場合があります。

見るべきなのは、接触回数と成果の関係です。
期間別にフリークエンシー、CTR、CVR、CPAを並べ、フリークエンシー上昇に伴って広告効率が下がっているかを確認します。

改善方法としては、対象ユーザーを広げる、配信予算を調整する、除外期間を設ける、クリエイティブを入れ替えるといった手段があります。
同じバナーを同じ人へ繰り返し表示する状態を解消することが目的です。

除外設定が不足するとCPAは高くなりますか

ディスプレイ広告では、誰に配信するかと同じくらい、誰に配信しないかが重要です。
広告システムは設定された条件の中で配信機会を探すため、除外していない対象には広告が表示され続ける可能性があります。

代表的なのは、すでに問い合わせを完了したユーザーです。
リード獲得型の広告でCV済みユーザーを除外していなければ、その後も同じ獲得広告が表示されることがあります。

既存顧客が新しい商品を購入する可能性があるECでは一概に除外すべきとは限りません。
しかし、新規商談の獲得だけをKPIとしている広告であれば、既存顧客やCV済みユーザーへの継続配信は予算効率を下げる原因になります。

ユーザー除外と掲載先除外を分ける

除外には大きく分けて、ユーザー側の除外と配信面側の除外があります。
この二つを同じものとして扱わないことが大切です。

ユーザー側では、既存顧客、CV済みユーザー、採用ページ訪問者など、広告目的と異なる行動をしたユーザーを除外することがあります。
配信面側では、成果の悪いアプリ、特定カテゴリー、広告と文脈の合わないサイトなどを確認します。

どちらか一方だけ設定しても、無駄な費用を十分に減らせないことがあります。

CPAが高いときに確認したい除外対象

除外は一度設定して終わりではありません。
新しい掲載先が増えることもあれば、新しいCVユーザーも継続的に発生します。
定期的に配信実績を確認し、除外対象を更新する運用が必要です。

ただし、除外を積み上げすぎると広告の学習余地がなくなります。
CPA改善を目的としているのに、配信量が減りすぎてCVデータを集められなくなるケースもあります。
明確に成果との相性が悪い対象から優先して整理します。

バナーと遷移先のズレはCPAにどの程度影響しますか

ディスプレイ広告では、CTRが高いバナーが必ずしも成果の良いバナーとは限りません。
強い言葉や目立つデザインによってクリックを増やせても、クリック後のページで期待した内容が見つからなければCVにはつながりません。

たとえば、バナーで価格を強く訴求しているのに、遷移先のファーストビューでは機能説明しか掲載されていない場合があります。
ユーザーは広告をクリックした理由に対する答えをすぐ見つけられません。

逆に、バナーでは機能だけを伝えているのに、LPではキャンペーン情報を中心に見せている場合も同様です。
広告と遷移先がそれぞれ単体では優れていても、接続が悪ければCVRは低下します。

CTRではなくクリック後までセットで評価する

バナーを見るときは、CTR、CPC、CVR、CPAをセットで確認します。
CTRが高くCVRが低い広告は、クリックを集める表現とLPで説明している内容がずれている可能性があります。

反対に、CTRは低くてもCVRが高い広告があります。
この場合は、対象者を絞り込むようなクリエイティブになっている可能性があります。

ディスプレイ広告では、クリックを増やすこと自体が目的ではありません。
CVする可能性のあるユーザーにクリックしてもらう必要があります。

バナーごとにLPを確認する

複数の訴求を運用している場合、一つのLPですべてを受けようとするとズレが生じることがあります。

価格訴求、機能訴求、課題訴求、導入メリット訴求では、ユーザーがクリックした理由が異なります。
バナーごとに遷移後のファーストビューやCTAまで確認します。

仮の値として、バナーAのCTRが1.0パーセント、CVRが0.5パーセントで、バナーBのCTRが0.5パーセント、CVRが2.0パーセントだったとします。
クリック単価が同程度なら、CTRだけではAの方が優秀に見えますが、CPAではBの方が良くなる可能性があります。
これは説明のための仮の値です。

クリエイティブ改善ではもっと目立つバナーを作るだけではなく、どの訴求がCVにつながるクリックを生んでいるかを見る必要があります。

ビュースルーコンバージョンを含めるとCPAの評価は変わりますか

ディスプレイ広告の成果を見るときは、管理画面に表示されているコンバージョンがどのように計測されているかを確認します。
検索広告よりも特に注意したいのが、ビュースルーコンバージョンです。

ビュースルーコンバージョンとは、広告が表示されたもののクリックはせず、その後に別経路からコンバージョンしたユーザーを広告成果として計測する考え方です。

ディスプレイ広告は広告を見るだけで認知や比較行動に影響する可能性があるため、ビュースルーを確認する意味があります。
一方で、管理画面上のCVをすべて直接獲得として扱うと、CPAを過大評価する可能性があります。

クリック経由とビュースルーを分ける

まず確認したいのは、クリック後コンバージョンとビュースルーコンバージョンの内訳です。
媒体上でCPAが良く見えていても、その大部分がビュースルーによって構成されている場合があります。

特にブランド認知がすでに高い商品では、広告を見なくても購入していたユーザーが含まれる可能性があります。
反対に、検討期間が長い商品では、広告接触後に検索や直接流入を経由してCVすることが多く、クリックだけではディスプレイ広告の影響を捉えきれない場合があります。

どちらが正しいという話ではありません。
広告の目的に合わせて成果の定義を統一する必要があります。

CPAの定義を社内で合わせる

媒体管理画面のCPA、アクセス解析上のCPA、最終クリック基準のCPAが異なるのは珍しくありません。
この差を計測ミスだと決めつける前に、アトリビューションと計測期間を確認します。

たとえば、媒体では広告表示後のCVを含み、社内レポートでは広告クリック後のCVだけを集計していれば、数字は一致しません。

CPA改善を議論するときに計測条件が混在すると、配信面を改善した結果なのか、集計方法が変わっただけなのか判断できなくなります。
比較期間では同じCV定義を使う必要があります。

ディスプレイ広告のCPAが高いときは、単に媒体上のCPAはいくらかではなく、何をCVとして数えているかまで確認します。
計測の見え方を整理したうえで、配信面、フォーマット、拡張配信、フリークエンシー、除外、バナーとLPの順に分解すると、原因を特定しやすくなります。

よくある質問

まとめ