広告業界は今、大きな転換点を迎えています。
かつてはクリック数や購入数といった単純な数字で広告の成功を測っていた時代がありましたが、2025年ともなると、企業はより深い洞察を求めています。これは、ブランドごとの目標に合わせた具体的な成果、つまり「パフォーマンス」の定義が変わってきているといえるでしょう。
この変化の背景には、テクノロジーの進化と、特に広告主が直面する新たな課題があります。
本記事では、最新技術であるインテリジェント広告を活用して成長の停滞を打破する方法を、最新の事例やデータをもとに掘り下げていくことにします！
パフォーマンスの再定義と広告主の課題
先程お伝えしたとおり、2025年の広告の成果を測る基準は、企業によって異なります。
たとえば、飲料メーカーが新商品の認知度を高めたいと考える一方、小売業者は店舗への来客数やオンラインでの売上を重視するかもしれません。
こうした多様な目標に応えるため、広告主は従来の単純な指標から離れ、複雑な分析手法を取り入れています。メディアミックスモデリングやマルチタッチアトリビューションといった手法は、広告がどの程度効果を発揮しているかを詳細に把握するのに役立ちます。さらに、キャンペーンの「インクリメンタルリフト」、つまり広告がもたらした本当の追加効果を測定することで、投資の価値をより正確に評価できるようになっています。
しかし、多くの企業、特にある程度手法が確立してきた企業が直面しているのは、思うように成果が伸びない停滞期です。
成長が止まる理由はさまざまですが、調べてみると業界全体で共通する課題がいくつか見えてきます。
まず、広告に使うデータの質。
多くの企業が同じ第三者のデータ（例えばGoogleやMetaなど）に頼っているため、競合他社と差別化できる独自の顧客層にアプローチするのが難しくなっているといえるでしょう。
次に、ブランドを守るために設けている安全基準が、かえって広告の可能性を狭めている場合もあります。
特定の言葉を避ける設定が過剰に厳しく、高品質なウェブサイトや動画に広告を出せなくなることも珍しくないです。
なんといっても、広告を出す場所を決める方法が大雑把すぎると、本当に興味を持ってくれる人たちに届かなくなります。最終的にはこれらの課題が重なり、広告の効果が頭打ちになっているケースが多いです。
テクノロジーが切り開く新しい可能性
こうした壁を乗り越える鍵は、広告テクノロジーの進化にあります。
特に、インターネットに接続されたテレビ広告、いわゆるCTVの登場は、広告の測定精度を劇的に高めました。
従来のテレビ広告では、誰が広告を見てどんな行動をとったのかを詳しく知るのは難しかったですが、CTVなら視聴者の反応をリアルタイムで追跡でき、広告の効果を細かく分析できます。これにより、広告が同じ人に何度も表示されすぎていないか、またはもっと多くの人に届ける余地があるのかをすぐに把握して、戦略を調整することが可能になりました。
このような技術革新を背景に、広告主は新しいアプローチを試み始めています。
たとえば、ある飲料メーカーは、単に広告を広く出すのではなく、購買データと高度なアルゴリズムを組み合わせて、商品に興味を持ちそうな新しい顧客層を特定しました。
その結果、広告を見た人の関心度が従来の基準と比べて47％も高まったといいます。この事例は、データと技術を賢く使うことで、停滞していた成果を大きく伸ばせることを示しています。
ある飲料メーカーの例はこちら
実例から学ぶ成功の秘訣
具体的な事例をもう一つ見てみましょう。
エンターテインメント業界のある企業は、広告を出す場所を決める従来の方法を見直し、視聴者がどんなコンテンツに興味を持っているかをリアルタイムで分析する技術を採用しました。
このアプローチでは、単純にキーワードに頼るのではなく、ユーザーが今まさに見ている動画や記事の内容に基づいて広告を表示するようにしています。
その結果、広告が適切な人に届く確率が上がり、効率が飛躍的に向上しました。具体的には、同じ人数に広告を見せるのにかかるコストが、従来の方法と比べて大幅に削減され、効果は26倍も高まったといいます。
別の事例では、旅行業界の大手企業がインターネット広告の戦略を強化したケースがあります。
この企業は、広告を見た人がどんな行動をとるかを詳しく分析し、興味を持った人に向けて段階的にメッセージを変える方法を取り入れました。
たとえば、最初は旅行の魅力を伝える広告を見せ、次に具体的なプランを紹介する、といった具合にです。
この緻密な戦略により、広告の費用対効果が従来の基準を45％も上回ることに成功しました。
継続的な改善がもたらす差
これらの事例に共通するのは、広告の成果をただ測るだけでなく、データを元に戦略をどんどん改善していった点です。
広告業界では、キャンペーンの途中で効果を分析し、すぐに軌道修正できる仕組みが整いつつあります。たとえば、広告が期待したほど成果を上げていない場合、どの部分が問題なのかを特定し、予算の配分やメッセージの内容を調整する。こうした柔軟な対応が、停滞を打破する鍵となります。。
重要なのは、単にデータを集めるだけでなく、それをどう活かすか、ということです。
広告がどのくらいの効果を上げているか、どの顧客層が反応しているかをリアルタイムで把握し、この情報を基に、広告の出し方や内容を細かく調整することで、無駄なコストを減らして、効果を最大化できます。
実際に、こうしたデータ駆動型のアプローチを取り入れた企業は、従来の方法に固執する企業と比べて、明らかに優れた成果を上げています。
参考文献
- Marketing Week. “Growing number of advertisers plan to shift focus to performance marketing in 2025.” https://www.marketingweek.com/advertisers-focus-performance/
- Cognitiv. “Welch’s Case Study.” https://www.cognitiv.ai/case-study/welchs
- Adweek. “Breaking Through the Performance Plateau.” https://www.adweek.com/sponsored/breaking-through-the-performance-plateau/
