Kengo Matsuo

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PCやスマホの画面ばかり見て疲れてる人へ

[杉原剛@デジタル広告最新ニュースを毎日最速要約『プラットフォームの思考回路』 @sugiharg]

Google Meridian新ツール「Scenario Planner」　MMMの示唆を現場の意思決定へ直結

① 背景課題
・MMM（マーケティングミックスモデル）出力と実ビジネス意思決定の接続不全
・調査：マーケターの約40%が「組織として接続に苦戦」と回答（HBR Analytic Servicesレポート）

② Meridianの狙い
・オープンソースMMM「Meridian」による示唆の民主化
・透明性重視から、活用容易性重視への拡張

③ 新機能「Scenario Planner」概要
・マーケター向けUIによる予算シナリオ実験機能
・リアルタイムROI推定表示
・ノーコード操作（コーディング不要）

④ 期待効果
・分析の“振り返り”中心から、次の打ち手を作る“共同計画”への転換
・意思決定者とデータサイエンティスト間のギャップ縮小
・計測インサイトの事業判断への組み込み促進
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✅コメント・注目すべき点
アトリビューションがMMMに回帰しつつも、使いこなすのはかなり難しかったのでこれは朗報。さらに今後はAIエージェントの裏側で実行されることになっていく。あとは時系列のスペンドデータをいかに接続できるか。

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「CPAは追っているけど、この施策が事業成長にどうつながるのか見えない」

広告運用でよく聞く悩みです。

施策が複雑化するほど「どうやるか」に集中し、広告を「コミュニケーション」ではなく「テクニック」として見てしまいがち。

そんな時、「目の前に人がいたら、どう話すか」でシンプルに捉え直し、適切なレイヤーで判断する。この思考法が、解決の糸口になるかもしれません。

さまざまな事業をグロースさせてきたコンサルタントの松尾が、その考え方を紹介します。

↓↓↓

▼思考法①：営業視点でシンプルに捉え直す

広告を考える時、「目の前に人がいたら、どう話すか」という視点を常に持つことを意識しています。

これは、広告を「テクニック」ではなく「コミュニケーション」として捉える考え方です。

例えば、目の前に人が来たとき、どう説明するでしょうか。

まず相手の反応を見て、何を求めているのかを考え、説明の仕方を変えるはずです。予算が限られていそうなら手頃なプランを提案する。営業や接客では当たり前にやっていることでしょう。

広告も本質は同じで、複雑に見える施策も「目の前に人がいたら、どう話すか」と考えれば、「誰に、何を、どう届けるか」というシンプルな問いに戻すことができます。

▼思考法②：視点レイヤーを変えて全体像を把握する

もう1つ大切にしているのは、見ているレイヤーを変えて、全体像を把握することです。

実行・全体最適・戦略という異なる視点から考え、今本当に解決すべき課題を見極めることを心がけています。

・実行レベル：目の前の数字をどう改善するか（CPAを下げる、など）
・全体最適レベル：部門全体で何をバランスさせるか（獲得数と効率、など）
・戦略レベル：事業全体で何を重視するのか（利益かシェアか、など）

これは「営業マン・営業部長・経営者」のような視点の違いです。同じ数字を見ていても、レイヤーによって判断が変わります。

実際にある支援先で「売上と利益、どちらを優先すべきか」という相談を受けたとき、これは戦略レベルの問いでした。全体構造を整理し、KGIの優先順位を決めることで、過去最高の投資額で過去最高の利益を達成できました。

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大切にしているのは、複雑なテクニックではなく、シンプルな問いに立ち返ることです。

「目の前に人がいたら、どう話すか」「今、どのレイヤーの課題なのか」。

この2つの問いがあれば、複雑な施策もシンプルに整理できるのではないでしょうか。

▼参考

広告で事業をグロースさせ続ける人の「目の前に人がいたら、どう話すか」という思考法
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[西 正広 / (株)月曜日のトラ @macchaice]

【月曜日のトラセミナー】アクセス解析を再構築 生成AIで繋ぐデータ分析プロセス
11/27(木)13:00〜無料開催！
生成AIや自動化ツールを用いたアクセス解析のポイントを解説。
正直なところ我々も手探りです。ただ、現時点でここまでできるところをお話しさせてください！
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[株式会社THE MOLTS @MOLTS_2030]

運用型広告の現場で、よくこんな声を聞きます。

・RSA導入後、何を改善すればいいのかわからない
・アセットのIMPしか見えないから、効果が判断できない
・とりあえずアセットを増やしているけど、本当に意味があるのか

多くの運用担当者が改善の方向性を見失い、「Googleの自動化に任せるしかない」という諦めモードに陥っています。

今回はコンサルタントの松尾が、なぜRSAでPDCAが回せなくなってしまうのか、どう向き合うべきかを解説します。

↓↓↓

▼そもそも「RSAでのPDCA」とは何か

運用型広告における「PDCA」とは、大きく「仮説設定」と「効果検証」に分けて考えることができます。

従来の広告文では、「広告文A vs 広告文B」という明確な比較ができました。でもRSAでは、複数のアセット（見出し・説明文）が自動的に組み合わされるため、「どの要素が良かったのか」「なぜ成果が改善したのか」を特定することが困難になったんです。

さらに問題を複雑にしているのが、データの制約です。2025年6月まではIMP以外のデータが見えず、アセットの真の価値を測ることができませんでした。

つまり、RSAでのPDCAとは「限られたデータの中で、複雑な要素の組み合わせから改善ポイントを見つけ出し、継続的に最適化していくプロセス」と言えるのではないでしょうか。

▼よくある2つの失敗パターン

パターン1：IMP頼り改善
アセット改善を行う際、IMPデータしか見られないため、「表示回数が少ない＝悪いアセット」と判断してしまいます。

でも、表示回数が少ないアセットでも、実際にはコンバージョンに強く寄与している場合があるんです。IMPだけで判断することで、本来価値のあるアセットを削除してしまい、結果的にパフォーマンスを悪化させてしまいます。

パターン2：初期設定放置
RSA導入時に「自動化が進んだから細かい調整は不要」と考え、初期設定をそのまま放置してしまいます。

自動化は強力なツールですが、初期設定の質がそのまま成果に直結します。放置することで、本来得られたはずの成果を逃してしまうのです。

▼なぜこの問題が起こるのか：構造的な3つの原因

1つ目：データの可視性問題
2025年6月以前は、アセットレベルではIMPしか見えませんでした。クリック以降のデータが見えないため、アセットの真の価値を測ることができなかったんです。

2つ目：Googleの推奨方針による制約
Googleは「可能な限り多くのアセットを追加すること」を推奨しています。でも、むやみにアセットを増やすことが本当に成果につながるのか、検証が難しい状況が続いています。

3つ目：運用の本質的課題
RSA以前の細かい運用（1広告グループに1キーワード・広告・リンク先）から、一気にまとめる方向に振れました。その反動で「まとめすぎてユーザーの検索意図に応えられていない」ケースが増えています。

▼実践的な解決アプローチ：3つのステップ

Step1：基本設定の見直し
以下の視点でチェックします。

・カスタマイザ機能を活用し、検索キーワードとの関連性を高められているか
・アセット固定が過剰になり、せっかく作成したアセットの表示機会を奪っていないか

固定の目的と効果を明確にし、必要以上の制約をかけていないか見直しましょう。

Step2：データドリブンな改善
2025年6月以降、クリック以降のデータが見えるようになったことを活用します。

私たちが支援したケースでは、IMPだけでなくコンバージョンデータまで見ることで、「IMPは少ないけどCVにつながるアセット」を発見できました。また、そのような狙いで新しく追加したアセットでもCV獲得を確認できています。

具体的には以下の視点でチェックします。

・意図的にリーチしたいユーザーへの広告アセットを残せているか
・同じ意味合いの訴求を統一化し、別の訴求を入れる余地はないか
・IMPが少ないアセットも、CVへの貢献度を確認してから判断する

Step3：ユーザー起点での再設計
改めて重要になるのが本質的な思考です。

キーワード（ユーザーの検索意図）に対して、広告とランディングページがきちんと応えているか。広告で訴求した内容が、LP上で適切に提供されているか。この「ユーザー起点の設計」こそが、成果改善への最短ルートです。

▼まとめ

RSAに関する悩みは、運用型広告に関わる多くの方が直面している現実です。

でも、みんなが諦めているからこそ、地道な改善に取り組む価値があります。「とりあえずアセット追加」から脱却し、ユーザー起点でコミュニケーションを設計し直すことで、成果改善への道は開けます。

AIや自動化技術がどれだけ進歩しても、「ユーザーの検索意図を理解し、最適なコミュニケーションを提供する」という本質は変わりません。

もしRSAのPDCAで悩んでいるなら、まずは現在の設定状況をチェックし、クリック以降のデータを活用した改善から始めてみてください。

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卵の栄養ってすごいんだなぁって今更ながらに実感

[Kengo Matsuo @kengo_mg]

記事書きました

[株式会社THE MOLTS @MOLTS_2030]

デジタルマーケティングの現場でよく耳にする問題があります。

・目標未達なのに「今月も10施策やりました」が成果の代わりになっている
・効果検証せずに次々と新施策を投入する
・他社成功事例を無計画にコピーしてしまう

これらは全て「施策のゴール化」という現象です。成果を出すための手段が、成果そのものにすり替わってしまう状態です。

なぜ施策がゴール化してしまうのか、どのように向き合うべきなのかを解説します。
↓↓↓

▼よくある3つの失敗パターン

一つ目は「とりあえず動く」パターン。目標未達で焦って、とりあえず何かしらの施策を実行して安心してしまう。

二つ目は「数撃てば当たる×他社事例コピー」パターン。戦略的優先順位なしに「あれもこれも」試してしまう。

三つ目は「会議のための施策」パターン。会議で報告するための施策を量産してしまう。

どれも結果的に、本来の成果目標から目を逸らしてしまうのです。

▼構造的な4つの原因

なぜこの問題が起こり続けるのか。原因は構造的に存在しています。

・デジタルマーケティングの「場」の特性を理解していない
・知識・経験不足が根底にある
・評価軸の勘違いが問題を拡大する
・短期的なプレッシャーが判断を狂わせる。

特に「施策の数」で評価される環境では、成果よりも活動量が重視されがちになってしまいます。

▼施策のゴール化を防ぐアプローチ

解決策としてまず重要なのは「検証可能な母数での判断」です。Google広告なら1日あたり15CV以上、Facebook広告なら1週間で50CV以上。これらの目安を下回る場合は、施策の細分化ではなく統合化を検討する。

また、媒体の自動入札システムを考慮した母数確保も不可欠。機械学習が機能する母数を確保することで、真の成果改善につながります。

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書いてみました。

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@ha_co_BF コンテンツちゃんとしたもの考えられるように引き続きがんばります！

[Kengo Matsuo @kengo_mg]

9月に入り株式会社OAR FREE3期目に入りました。
暖かいご助力をいただきながらなんとかかんとかやっております。
引き続き何卒よろしくお願い申し上げます！！
これまでのキャリアを振り返ってみて相談受けるケースが多いことについて簡単ではありますが記事にしてます。
https://t.co/ut5U9yyoSi

[Kengo Matsuo @kengo_mg]

美味しいご飯屋さんを見つけるとテンション上がる

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広告運用で自動化ツールを使っても、必ず成果につながるわけではありません。

業界17年以上のコンサルタントが、実体験をもとに広告運用の「自動化の落とし穴」と、その乗り越え方についてまとめました。

広告運用で「自動化」が失敗する3つの落とし穴 | THE MOLTS
https://t.co/eKFWU57awB

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すき家の牛丼