デジタル広告で「クリック数」や「コンバージョン率」ばかりを追っていませんか？
もし、ブランドの認知度を高めるための広告を運用しているなら、それだけでは本当の成果は見えていません。消費者の「記憶」にどれだけ残ったかという、目に見えない広告効果を測る新しい指標があります。それが「推定広告想起リフト」です。
今回は、AI時代の広告運用に欠かせないこの指標の基本から、活用のメリット、そして実際の利用方法などについて、ご紹介します。
推定広告想起リフトとは何か？その基本概念を理解する
推定広告想起リフト（Estimated Ad Recall Lift）は、広告に接触したことで、その広告やブランドを思い出したと推測される人の数を示す指標です。
この概念の核心は、「広告想起（Ad Recall）」という考え方にあります。広告想起とは、広告を見た人が、その内容やブランドをどれだけ記憶しているかを測定することです。
Meta（Facebook、Instagram）広告では、この広告想起の度合いを、機械学習とアンケート調査を組み合わせることで推定します。これにより、最終的な購入には至らなくても、ブランドへの関心を高めたユーザー数を数値で把握できます。
なぜ今、推定広告想起リフトが重要なのか？
従来の広告成果測定は、クリックや購入といった「直接的な行動」に焦点を当てがちでした。しかし、ブランディング広告の真の価値は、以下の2点に集約されます。
- ブランディング効果の可視化: ブランディングキャンペーンは、短期間でのコンバージョン獲得を目的としていません。代わりに、消費者の心にブランドの存在を刻み込み、将来的な購入につなげることを目指します。推定広告想起リフトは、この「記憶の定着」という見えない成果を数値で証明する、唯一無二の指標です。
- 広告クリエイティブの評価基準: インプレッション数が多い広告でも、人々の記憶に残らなければ意味がありません。この指標は、単に「見られた回数」ではなく、「記憶に残った度合い」を測るため、どのクリエイティブがより効果的だったかを正確に判断する上で役立ちます。
推定広告想起リフトの算出メカニズム
Meta広告では、この指標を独自のアルゴリズムで算出しています。その仕組みは、主に以下の2つの要素から成り立っています。
- アンケート調査: 広告に接触したユーザー群（テストグループ）と、接触していないユーザー群（コントロールグループ）の一部に、ランダムなアンケートを配信します。「最近、このブランドの広告を見ましたか？」といった簡単な質問への回答を収集します。
- 機械学習アルゴリズムの活用: アンケート結果に加え、ユーザーの「いいね！」やシェア、広告の視聴時間といった行動データを分析します。このデータから、広告想起に影響を与える要素をAIが学習し、アンケートを実施していない広範なユーザー群に対しても、広告想起の度合いを推定することが可能になります。
Meta以外でも活用できるブランドリフト指標
「推定広告想起リフト」はMeta独自の名称ですが、同様の概念は他の主要な広告プラットフォームでも採用されています。これらの指標は、まとめて「ブランドリフト調査」と呼ばれます。
- Google広告のブランドリフト調査: YouTube広告などを中心に、広告に接触したユーザーと接触していないユーザーを比較し、広告想起、ブランド認知、購入意向などの変化をアンケート形式で測定します。
- TikTokやX（旧Twitter）広告: これらのプラットフォームでも、ブランドリフト調査が提供されており、各媒体の特性に合わせた方法で、ブランド認知度や広告想起率を測定できます。
- 外部専門会社による調査: ニールセンなどの大手調査会社は、オンライン・オフラインを問わず、様々な広告媒体を横断してブランドリフトを測定するサービスを提供しており、より包括的な広告効果の評価が可能です。
このように、単なるクリックやコンバージョンではない「ブランドの価値」を測るという考え方は、デジタル広告業界全体で広く普及しています。
推定広告想起リフトを活用する際の注意点
この指標は非常に有用ですが、すべてのキャンペーンで利用できるわけではありません。以下の最低基準を満たす必要があることを理解しておきましょう。
- 一定規模の予算とリーチが必要: 統計的に意味のあるデータを取得するためには、テストグループとコントロールグループを十分に確保する必要があります。そのため、一般的に数十万円から数百万円規模の最低予算が設定されていることが多いです。具体的な要件は、媒体や地域、キャンペーン目的によって異なります。最新の情報は、各広告プラットフォームの公式情報や担当営業に確認することが重要です。
推定広告想起リフトの具体的な活用方法
この指標を単なる数値として捉えるのではなく、以下の3つの方法で運用に活かせます。
- クリエイティブのA/Bテスト: 複数の動画や画像、コピーをテストし、最も高い広告想起リフトを獲得したクリエイティブを特定しましょう。この指標を基準にすることで、記憶に残りやすい広告を見つけ出すことができます。
- 最適なターゲットの発見: 異なる年齢層や興味関心を持つターゲット層に広告を配信し、どの層が最も広告を想起してくれたかを分析します。これにより、ブランドに最も響くオーディエンスを特定できます。
- 広告費用の費用対効果を評価: 「推定広告想起リフト単価」を算出することで、広告想起1人あたりにかかった費用を把握し、費用対効果を評価できます。 推定広告想起リフト単価 = 消化金額 ÷ 推定広告想起リフト（人）
まとめ
推定広告想起リフトは、クリックやコンバージョンに直接結びつかない「見えない」広告効果を可視化する、AI時代の広告運用に不可欠な指標です。
- 概念の理解: 広告に接触したことで、ブランドを「思い出した」人の数を推定します。
- 活用のメリット: ブランド認知の効果を証明し、記憶に残るクリエイティブを特定できます。
- 活用方法: クリエイティブテストやターゲット分析、費用対効果の評価に役立ちます。
ブランディングや新商品・サービスの認知拡大を目的とするキャンペーンでは、この指標を適切に追うことで、広告の真の価値を評価し、より効果的な戦略を立てることが可能になります。
よくある質問（FAQ）
Q1. 推定広告想起リフトの数値は、何%以上だと「良い」と言えますか？
A1. 一概に基準はありません。業界や競合の状況によって変動するため、複数の広告やターゲット層を比較し、相対的にどの組み合わせが最も高いリフトを獲得できたかを見ることが重要です。
Q2. 広告想起リフトを上げるにはどうすればいいですか？
A2. 印象に残るクリエイティブの改善や、ユーザーに適切な頻度で広告を届けるフリークエンシーの調整が効果的です。
Q3. 推定広告想起リフトとブランドリフト調査は同じものですか？
A3. 概念は似ていますが、Meta広告の「推定広告想起リフト」は機械学習による推定値です。一方、Google広告などの「ブランドリフト調査」は、アンケート回答をもとにした測定値であり、主な違いはその算出方法にあります。
