Meta広告の成果に伸び悩んでいませんか。そこで注目したいのがASCです。
これは広告運用の自動化を進める強力な機能です。この記事ではASCの基本から応用までを解説します。
そのため、誰でも成果を最大化できるようになります。
既にASCを運用中で、更に獲得を伸ばしたい方は下記をご確認ください。
Advantage+ ショッピングキャンペーン（ASC）とは？
Advantage+ ショッピングキャンペーン(ASC)はMeta社の新機能です。AIが広告運用を大幅に自動化する仕組みです。これまでの手動設定の手間を大きく削減します。つまり、マーケターは戦略立案に集中できます。
Meta広告の未来を担う「究極の自動化エンジン」
ASCはまさに「究極の自動化エンジン」です。コンバージョン獲得をAIが全面的に支援します。具体的には、最適なターゲットを自動で発見します。さらに、効果的な広告クリエイティブを自動で配信します。
この機能は広告アカウントのデータを活用します。ピクセル情報や過去の配信実績が重要です。なぜなら、AIがそのデータを基に学習するからです。結果として、高い精度での最適化が可能になります。
通常のキャンペーンとの決定的な違い
通常キャンペーンとの違いは自動化の範囲です。従来の広告では手動での詳細設定が必要でした。例えば、オーディエンスや配置の指定が必須でした。しかし、ASCではこれらの多くが自動化されます。
また、ASCは1キャンペーン1広告セットが基本です。これにより機械学習が1箇所に集約されます。結果として、データが分散せず学習効率が高まります。この点が大きな構造上の違いと言えます。
Google広告のP-MAXとの比較
ASCはGoogle広告のP-MAXとよく比較されます。どちらもAIによる自動化を主軸としています。そして、複数の広告枠へ自動で配信する点も共通です。一方で、プラットフォームの違いが特徴の差を生みます。
具体的には、ASCはMetaのSNSデータが強みです。FacebookやInstagram上の行動履歴を基にします。P-MAXはGoogleの検索データやYouTube視聴履歴を活用します。それぞれの得意な領域でユーザーにリーチします。
なぜ今、ASCが注目されるのか？メリット・デメリットを徹底解剖
ASCは多くのマーケターから注目を集めています。その理由は、運用効率と成果を両立できるからです。しかし、導入には注意点も存在します。ここでは、メリットとデメリットを詳しく見ていきましょう。
メリット：広告運用の常識を変える3つの力
ASCのメリットは大きく3つ挙げられます。第一に、圧倒的な工数削減が実現可能です。ターゲット選定や予算配分の手間が省けます。そのため、クリエイティブ制作など本質的な業務に注力できます。
圧倒的な工数削減と効率化
ASCの最大のメリットは工数削減です。複雑なキャンペーン構成が不要になります。アカウント構造がシンプルになるため管理も容易です。実際に、日々の細かな調整業務から解放されます。
AIによる最適なターゲティングの自動発見
第二のメリットはAIによる高精度なターゲティングです。Metaの膨大なデータを活用し、AIが最適化します。これにより、今までリーチできなかった潜在顧客を発見します。まさに、人の手では難しい領域をカバーします。
新規顧客と既存顧客へのアプローチを統合
第三に、新規と既存顧客への配信を統合できます。ASCは1つのキャンペーン内で両方にアプローチします。予算配分もAIが自動で最適化してくれます。これにより、フルファネルでの効率的な顧客獲得が可能です。
デメリット：導入前に知るべき3つの注意点
ASCは強力なツールですが万能ではありません。自動化ゆえのデメリットも存在します。導入前にこれらの注意点を理解することが重要です。ここでは、ASCのデメリットについて解説します。
詳細なターゲティング・配信面の制御が不可能
ASCでは詳細な手動制御ができません。例えば、特定の配信面だけを除外することは困難です。AIに任せる部分が多いため、運用者の意図を細かく反映させられません。この点は、ASCのデメリットとして認識すべきです。
機械学習期間中のパフォーマンス不安定
キャンペーン開始直後は学習期間が必要です。この期間はパフォーマンスが不安定になりがちです。なぜなら、AIが最適な配信パターンを模索しているからです。そのため、短期的な成果だけで判断しない忍耐が求められます。
詳細な成果分析の難しさ
成果の内訳を詳細に分析しにくい点も課題です。「どのオーディエンスに」「どの配置で」当たったのか。こうした細かいデータの内訳は限定的です。そのため、成功要因の深い分析が難しい場合があります。
成果を出すための事前準備
ASCで成果を出すには事前準備が不可欠です。AIの学習精度を高めるための土台作りです。具体的には、データ計測環境と商品情報の整備です。この準備がキャンペーンの成否を分けます。
MetaピクセルとコンバージョンAPIの正しい設定
最も重要なのは正確なデータ計測です。MetaピクセルとコンバージョンAPI(CAPI)を設定しましょう。これらはユーザー行動を捉えるための重要なツールです。特にCAPIは、より信頼性の高いデータを提供します。
正確なコンバージョンデータはAIの栄養源です。質の高いデータを送ることでAIの学習が促進されます。結果として、ASCのパフォーマンスが向上します。設定方法はこちらの公式ガイドも参考にしてください。
【EC必須】商品カタログの準備と最適化
ECサイトの場合、商品カタログの質が重要です。魅力的で正確なカタログを用意してください。例えば、高品質な商品画像や分かりやすい説明文です。価格や在庫情報も常に最新の状態に保ちましょう。
最適化されたカタログは広告のクリック率を高めます。また、AIがユーザーに最適な商品を推薦しやすくなります。これもASCの成果を左右する大切なポイントです。
【完全網羅】Advantage+ ショッピングキャンペーンの設定ガイド
ここからはASCの具体的な設定方法を解説します。手順自体は非常にシンプルになっています。しかし、いくつかの重要な設定項目があります。これらを正しく設定することが成果への近道です。
アカウントレベルでの事前設定
まず、アカウント全体に関わる設定を行います。これはキャンペーン作成前に行う作業です。具体的には、除外したい顧客リストなどを定義します。この設定で、より意図に沿った配信が可能になります。
既存顧客オーディエンスの定義
アカウント設定で「既存顧客」を定義できます。カスタムオーディエンス機能を使います。例えば、顧客リストやサイト訪問者リストです。これを設定すると、新規と既存の成果を分けて分析できます。
除外地域・最低年齢の設定
配信したくない地域や最低年齢も設定可能です。これもアカウント設定画面から行います。一度設定すれば、そのアカウントの全ASCに適用されます。そのため、キャンペーンごとの設定漏れを防げます。
キャンペーンの作成手順
事前準備が整えば、いよいよキャンペーン作成です。広告マネージャから数ステップで完了します。従来のキャンペーン設定より項目が少ないのが特徴です。ここでは、主要な手順を追って説明します。
キャンペーン目的「売上」の選択
はじめに、キャンペーンの目的を選択します。ASCを利用するには「売上」を選びます。すると、キャンペーン設定画面に選択肢が現れます。「Advantage+ ショッピングキャンペーン」を選択しましょう。
パフォーマンス目標とコンバージョンイベントの選定
次に、パフォーマンスの目標を設定します。通常は「コンバージョン数の最大化」を選びます。そして、計測したいコンバージョンイベントを選択します。ECサイトなら「購入」イベントが一般的です。
予算とスケジュールの設定
ASCの成果を出すには予算設定が重要です。AIの学習には一定の予算と期間が必要です。ここでは、予算とスケジュールの考え方を解説します。適切な設定で機械学習をスムーズに進めましょう。
既存顧客への予算上限の設定方法
ASCでは既存顧客への予算上限を設定できます。この機能は新規顧客獲得を重視する場合に有効です。例えば、予算の20%を既存顧客の上限とする設定です。これにより、予算の大部分を新規顧客開拓に使えます。
成果を左右する広告クリエイティブの入稿
ASCにおいてクリエイティブは最も重要な要素です。なぜなら、ターゲティングが自動化されるためです。クリエイティブの質が広告の成果を直接左右します。ここでは、クリエイティブ入稿の要点を解説します。
効果的なクリエイティブの考え方
多様なフォーマットのクリエイティブを用意しましょう。静止画、動画、カルーセル形式などを組み合わせます。AIが最適な組み合わせを自動でテストしてくれます。訴求軸も複数用意するのがおすすめです。
既存広告のインポートと新規作成
ASCでは最大150個のクリエイティブを入稿できます。過去に成果の良かった広告をインポートできます。もちろん、新しいクリエイティブを追加するのも有効です。多くの選択肢をAIに与えることが成功の鍵です。
成果を最大化させるための運用戦略とコツ
ASCは設定して終わりではありません。成果をさらに伸ばすための運用戦略があります。クリエイティブの改善やデータ分析が中心です。ここでは、ASCの成果を最大化するコツを紹介します。
クリエイティブテストを高速で回す方法
クリエイティブの鮮度は非常に重要です。常に新しい広告をテストし、改善を続けましょう。ASCは複数のクリエイティブを自動で最適化します。その機能を活かし、様々なパターンのテストが可能です。
例えば、画像だけを変えたり、テキストを変えたりします。少しの変更でも反応が大きく変わることがあります。パフォーマンスが落ちてきた広告は停止します。そして、新しい広告を追加するサイクルを回します。
新規・既存顧客レポートの分析と活用法
レポート機能で新規と既存の成果を確認できます。このレポートは非常に重要な分析データです。例えば、新規顧客の獲得単価(CPA)を見ます。また、既存顧客の広告費用対効果(ROAS)も確認します。
この分析に基づき、予算上限を調整します。新規顧客獲得が順調なら、そちらに予算を寄せます。既存顧客へのアプローチを強めたい場合もあります。データに基づいた戦略的な判断がポイントです。
A/Bテストで通常キャンペーンと比較・検証する
ASCの導入効果を正確に測ることも大切です。そのために、A/Bテスト機能を活用しましょう。従来の通常キャンペーンとASCを比較検証します。これにより、どちらが自社に適しているか判断できます。
テストではCPAやROASなどの主要指標を比較します。客観的なデータでASCの有効性を評価できます。その結果を基に、本格導入を決定するのが賢明です。
【最新】ASCのパフォーマンスを高める新機能
MetaはASCの機能を常にアップデートしています。新しい機能を活用することで、さらなる成果改善が期待できます。ここでは、注目すべき最新機能をいくつか紹介します。ぜひ運用に取り入れてみてください。
広告単位のスケジュール設定
最近、広告単位でのスケジュール設定が可能になりました。これは特定の期間だけ配信したい広告に有効です。例えば、期間限定セールの告知などに活用できます。キャンペーン全体を止めずに柔軟な配信が可能です。
「エンゲージメントの高い顧客」レポートの活用
新しいレポートとして提供されている機能です。広告に高い関心を示した顧客のデータを見られます。この情報を次のクリエイティブ戦略に活かせます。どのような層に響いているのかを把握するのに役立ちます。
【上級者向け】ASCの効果を最大化するBid Multipliersとは？
「特に価値の高い特定の顧客層に、より強くアプローチしたい」という戦略的なニーズが生まれることもあります。
この課題を解決するのが、Bid Multipliers（ビッドマルチプライヤー：入札乗数）という機能です。
これは、ASCのキャンペーン内で年齢、性別、地域、デバイスといった特定のオーディエンスセグメントに対し、人の手で入札の比重を調整できる、いわば「AIの自動運転に、熟練ドライバーの知見を加える」ような機能です。
こちらの機能について詳しくは下記記事をご確認ください。
【目的別】Advantage+ ショッピングキャンペーン成功事例
ASCは様々な業界で成果を上げています。ここでは、目的別の成功事例を簡潔に紹介します。自社のビジネスに近い事例を参考にしてください。ASC活用の具体的なイメージが掴めるはずです。
ECサイト：ROASを大幅に改善したアパレル事例
あるアパレルECサイトの事例です。ASCを導入し、多様なクリエイティブを入稿しました。結果、AIが最適な商品と顧客をマッチングさせました。ROAS（広告費用対効果）が従来の1.5倍に改善しました。
BtoBリード獲得：CPAを40%削減した事例
BtoBのソフトウェア企業でも成功事例があります。ASCを活用してホワイトペーパーのダウンロードを促進。幅広い潜在層にリーチし、CPAを40%削減しました。ショッピング以外でも有効なことが分かります。
アプリインストール：CPOを抑えCV数を2倍にした事例
ゲームアプリのインストール促進にも使われています。ASCによって、課金につながりやすい優良ユーザーを発見。結果として、CPO（インストール単価）を抑えつつ、CV数を2倍に伸ばすことに成功しました。
まとめ
Advantage+ ショッピングキャンペーンは強力な機能です。Meta広告の運用を劇的に効率化します。AIによる自動化で、高い広告パフォーマンスが期待できます。この記事で紹介した設定や運用法が重要です。
もちろん、デメリットや注意点も存在します。しかし、それらを理解し、正しく活用することが大切です。今後のMeta広告において中心的な役割を担うでしょう。専門家のサポートが必要な場合は、弊社へお気軽にお問い合わせください。
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よくある質問
Q. 最低予算はいくらですか？
A. 公式な最低予算はありません。しかし、AIの機械学習には一定のデータ量が必要です。そのため、1日あたり数千円以上の予算を推奨します。十分なコンバージョンデータを早期に蓄積することが重要です。
Q. コンバージョンデータが少ない場合でも使えますか？
A. はい、使用可能です。ただし、データが多い方がAIの学習精度は高まります。データが少ない場合は、学習期間が長くなる傾向があります。まずは少額から始め、データを蓄積していくのが良いでしょう。
Q. どのタイミングで通常キャンペーンから切り替えるべきですか？
A. 明確な答えはありませんが、いくつかの指標があります。例えば、通常キャンペーンの成果が安定してきた時です。または、運用リソースを削減し効率化したい時も好機です。A/Bテストで比較検討することをおすすめします。
Q. 成果が出ない時はどうすれば良いですか？
A. まずはクリエイティブを見直しましょう。多様な画像や動画、訴求テキストを試してください。次に、ピクセルやCAPIの設定が正しいか確認します。また、既存顧客の予算上限を調整するのも有効な手段です。
参考文献
[1] Meta for Business. 「Advantage+ Shopping Campaigns」.https://www.facebook.com/business/help/329996955613010
[2] Meta Business Suite ヘルプセンター. 「Metaピクセルについて」. https://www.facebook.com/business/help/742478679120153
[3] Meta Business Suite ヘルプセンター. 「Advantage+ カタログ広告のクリエイティブに関する推奨事項」https://www.facebook.com/business/help/453301142106060
[4] Meta for Business. 「Advantage+ Shopping Campaigns and how they work with your existing ads」. https://www.facebook.com/business/learn/lessons/advantage-plus-shopping-campaigns-existing-ads
