AD DATA

広告計測

CV計測・アトリビューション・タグ設計など、広告の成果を正しく測るための実装と落とし穴を扱います。

インクリメンタリティ測定とは、広告を止めても起きていた成果を差し引き、広告が上乗せした分だけを取り出す測り方です。地域分割・停止・媒体の実験機能という3つの型と、AI活用が進んだ自動入札のもとで指名検索やリターゲティングが大きく見える理由を図解で整理します。

2026-08-28 読了24分

MMM（マーケティングミックスモデリング）とは、集計したデータから広告や広告以外の活動の寄与を推定する手法です。アトリビューション分析との違い、必要なデータ期間、実験との組み合わせ方を、AI活用が進んだ広告運用の判断材料として図解で整理します。

2026-08-28 読了29分

1stパーティデータの整備は、集める前に渡し先を決めるところから始まります。同意と通知の線引き、識別子の選び方、正規化とハッシュ化、CRMの接続まで、AI活用が進んだ広告運用の計測の土台づくりを、公式ドキュメントを土台に図解で整理します。

2026-08-28 読了30分

CVRが落ちた原因は、計測・広告・LPの順に切り分けます。思いつきで触る前に、まず本当に落ちたのかを確かめる。データが確定するまでの時間、計測期間の設定、学習中の揺れ、表示速度の基準まで、Google・Metaの公式仕様に沿って、生成AIの使いどころも含めて図解で整理します。

2026-08-28 読了25分

広告レポートの数値の誤報告は、訂正したという報告のほうを疑うと止められます。本誌で実際に起きた、生成AIがMetaの発表をクリック率と書いた事故を題材に、報告と実ファイルを突き合わせる3手順と、検出の網を何層持つかという考え方を図解で記録します。

2026-08-25 更新読了17分

アトリビューション分析のAI設計は、AIが出す貢献度を因果の証明として扱わないところから始まります。GA4とGoogle広告が何を根拠に貢献度を計算しているか、必要なデータ量、cookieで欠ける経路という3つの穴を、広告運用のAI活用の目線で図解します。

2026-08-25 更新読了23分

アドフラウド対策ツール「Spider AF」の公式サイトが示す検知範囲は、ボット・データセンター・重複クリックなど6カテゴリです。検知アルゴリズムの技術詳細は非公開で、AI活用が進む広告運用でも精度そのものは公式情報だけでは分かりません。契約前に自社で確認できることまで整理します。

2026-08-25 更新読了21分

MFA疑いサイトの見分け方は、広告面積・更新の仕方・流入元・コンテンツの4つの観点を重ねて判断します。生成AIで量産された記事が温床になっている点と、AI活用の配信最適化が疑わしい面へ広がる仕組みまで、公開資料の範囲で図解しながら整理します。

2026-08-25 更新読了23分

「CAPIはcookie非依存」という説明は正確ではありません。fbp・fbcという自社ドメインのcookieを使う設計です。拡張コンバージョンとの違い、ブラウザごとのcookieの扱い、AI活用が進む広告運用で人に残る判断まで、図解と会話で整理します。

2026-08-25 更新読了25分

広告効果測定の優先順位は、AI活用が進むほどキーワード単位からアカウント単位へ移ります。自動入札の判断粒度、cookie環境の変化、MFAによる機会損失という3系統の見方を、図解と会話で組み替えていきます。

2026-08-25 更新読了23分

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