アドネットワーク広告の成功事例9選｜配信面を広げてCPAを改善する方法

アドネットワーク広告で成果を出すには、配信先を増やすだけでなく、どの掲載面・文脈・顧客へ広告が出て、事業成果をどれだけ新たに生んだかを管理することが重要です。

アドネットワークは、複数のWebサイトやアプリの広告枠をまとめて買える仕組みです。検索以外で新しい顧客へ届く一方、掲載面の品質、過剰な再接触、広告不正、ラストクリック偏重を放置すると、安いクリックだけが増える恐れがあります。

本記事ではMicrosoft Advertising、LINEヤフー for Business、Criteoの公式一次情報9件を基に、検索外リーチ、BtoBリード、アプリ獲得、EC、店舗売上を改善した事例と実践方法を解説します。

アドネットワーク広告で成果を出す6つの条件

成果が出る運用は、ネットワークのリーチだけでなく、誰へ、どの文脈で、何を見せ、何を成果とするかが決まっています。クリック単価が安くても、無効トラフィックや営業対象外のCVが多ければ事業価値は高まりません。

条件	決めること	確認する数字
事業目的	認知・新規獲得・再接触・売上	増分CV、売上、粗利
掲載面品質	媒体、文脈、視認性、安全性	有効表示、IVT、除外率
対象設計	新規・既訪問・顧客を分離	重複、頻度、有効率
素材設計	面のサイズと閲覧状況へ適合	CTR、CVR、完全視聴
入札・予算	学習量と上限を両立	CPA、ROAS、限界費用
計測	オンライン・店舗・CRMを接続	受注率、店舗売上、LTV

開始前に主要CVと補助CVを分け、購入済み・問い合わせ済みの除外、頻度上限、掲載面除外、ブランドセーフティ、予算上限を確認します。ネットワークの自動化へ渡すデータが誤っていれば、誤った成果が拡大します。

配信面と対象を同時に広げると、何が成果を変えたか分かりません。既存の勝ち素材を使って媒体を比較する、同じ媒体で対象だけ変えるなど、一度に変える仮説を絞ります。

アドネットワークの価値は枠数ではなく、検索外で価値ある新規接点を再現可能な費用で作れることです。

アドネットワーク広告の成功事例9選

成功事例はROASやCPAだけを切り取らず、どの掲載面・対象・データ・計測を変えたかを読みます。以下の9件は、検索外の新規リーチ、再接触、アプリ利用、店舗売上まで異なる目的を持ちます。

企業	主な変更	公表成果
Société Générale	検索訪問者へネットワークで再接触	総CV46％・CPA48％減
Casa del Libro	意図データとリマーケティング	CV33％増・ROAS1,880％
Vodafone Spain	検索の意図をネイティブ面へ展開	獲得117％増・CPC69％減
SMARTCAMP	企業属性と行動リストを併用	資料請求5倍・CPA半減
ディップ	アプリ獲得と応募を同時最適化	インストール150％
Jackery	常時配信に季節動画を重ねる	ROAS前年比500％増
Promod	店舗売上を広告評価へ統合	ROAS270％増
Love, Bonito	同条件で配信方式を比較	売上21％増
Regatta	新規・再接触を複数接点測定	ROAS100％増

事例1．Société Générale｜検索外の再接触でCPA48％減

フランスのSociété Généraleは、新規口座開設を増やしながら目標CPAを守るため、検索広告だけでなくMicrosoft Audience Networkでサイト訪問者へ再接触しました。Microsoftの複数プロパティとデバイスへネイティブ広告を広げ、検索後に申込まなかった比較層との接点を増やしています。

Microsoft Advertisingの公式事例では、開始1週間で検索広告よりCPAが6分の1、CVRが24％高い結果となりました。3週間後には総コンバージョンの46％を担い、CPAは検索広告より48％低くなりました。

自社へ応用するポイント：リターゲティングは全訪問者を一括にせず、閲覧ページ、離脱地点、経過日数で分けます。比較段階の疑問に合わせて、条件、安心材料、申込手順を出し分けます。

数値は引用元が示す対象期間、商品、配信条件、計測方法に基づく結果で、同じ成果を保証するものではありません。自社では変更前の基準値、対象者の重複、季節性、店舗・他媒体の影響を分けて検証してください。

直接引用元：Microsoft Advertising公式｜Société Générale

事例2．Casa del Libro｜意図データと再接触でROAS1,880％

スペインの書店Casa del Libroは、Microsoft Audience Networkでリマーケティングと、教育・娯楽への関心を示す意図ベースのターゲティングを組み合わせました。既存顧客の再購入と新規顧客の発見を同じ収益目標で管理しています。

公式事例では、2021年12月から2022年3月に総コンバージョンが33％増加し、同ネットワークは全コンバージョンの25％を占め、ROASは1,880％に達しました。

自社へ応用するポイント：商品数が多いECでは、関心カテゴリ、閲覧商品、購入履歴を分け、商品フィードの欠損や在庫切れを運用品質として管理します。新規と既存の売上を分けると増分を判断しやすくなります。

数値は引用元が示す対象期間、商品、配信条件、計測方法に基づく結果で、同じ成果を保証するものではありません。自社では変更前の基準値、対象者の重複、季節性、店舗・他媒体の影響を分けて検証してください。

直接引用元：Microsoft Advertising公式｜Casa del Libro

事例3．Vodafone Spain｜検索の意図を外部面へ広げ獲得117％増

Vodafone Spainは、検索で得られる意図データをネイティブ広告へ生かし、検索面以外で将来顧客へ接触しました。既存の広告素材を配信面へ合わせて調整し、テスト開始から継続チャネルへ育てています。

Microsoft Advertisingの公式事例では、導入後にディスプレイ経由の獲得が117％増加し、他のディスプレイ施策と比べてCPCは69％低下しました。1か月以内に想定を上回る結果が出て、6か月後には定常運用へ組み込まれています。

自社へ応用するポイント：新しいネットワークは既存の勝ち訴求を基準に小さく試すと、媒体差を判断しやすくなります。検索と重複した成果だけでなく、新規リーチと増分売上を確認します。

数値は引用元が示す対象期間、商品、配信条件、計測方法に基づく結果で、同じ成果を保証するものではありません。自社では変更前の基準値、対象者の重複、季節性、店舗・他媒体の影響を分けて検証してください。

直接引用元：Microsoft Advertising公式｜Vodafone Spain

事例4．SMARTCAMP｜企業属性と行動データで資料請求5倍

SMARTCAMPは、サイトリターゲティングだけに頼らず潜在顧客へ届くため、Eightユーザーの名刺情報を基にした企業属性と、オーディエンスリストを組み合わせました。役職・部署の違いに合わせ、クリエイティブの言葉も調整しています。

LINEヤフー for Businessの公式事例では、組み合わせ後の資料請求リード数は従来の5倍、CPAは2分の1になりました。約2週間ごとに新しい施策を試し、検索広告と同程度のCPAまで改善しています。

自社へ応用するポイント：BtoBでは会社規模や役職だけで絞らず、サイト行動と組み合わせます。資料請求後は有効商談率と受注率を戻し、数は多いが営業対象外の層を除外します。

数値は引用元が示す対象期間、商品、配信条件、計測方法に基づく結果で、同じ成果を保証するものではありません。自社では変更前の基準値、対象者の重複、季節性、店舗・他媒体の影響を分けて検証してください。

直接引用元：LINEヤフー for Business公式｜SMARTCAMP

事例5．ディップ｜アプリ訴求でインストール150％・応募CPA半減

求人サービスのディップは、Web応募だけでなくアプリインストールを入口にし、ターゲティング拡張、自動入札、クリエイティブ最適化を行いました。生活者に近い掲載面でアプリ利用を促し、インストール後の求人応募まで追っています。

LINEヤフー for Businessの公式事例では、インストール数は従来の150％、求人応募のCPAは約50％になりました。CPIだけを安くせず、応募という下流成果も同時に重視しています。

自社へ応用するポイント：アプリ広告ではインストールを最終成果にせず、登録、初回利用、応募、購入など利用価値を測ります。媒体へ返す最適化イベントも、量と事業価値の両方で選びます。

数値は引用元が示す対象期間、商品、配信条件、計測方法に基づく結果で、同じ成果を保証するものではありません。自社では変更前の基準値、対象者の重複、季節性、店舗・他媒体の影響を分けて検証してください。

直接引用元：LINEヤフー for Business公式｜ディップ

事例6．Jackery｜常時配信と季節動画でROAS前年比500％増

Jackeryは、常時配信する新規獲得・リターゲティングのディスプレイ広告に、ブラックフライデーなど需要期のオンライン動画を重ねました。屋外で製品を使う場面を見せ、動画接触者へ再接触しています。

Criteoの公式事例では、第4四半期のROASが前年比500％増、動画施策は常時ディスプレイ施策よりコンバージョンが20％多く、サイト訪問は10倍、接触者は7倍超でした。

自社へ応用するポイント：季節施策は動画単体で評価せず、常時配信との役割を分けます。動画で需要を作り、商品比較や再接触で回収するまでを同じ期間・顧客群で測ります。

数値は引用元が示す対象期間、商品、配信条件、計測方法に基づく結果で、同じ成果を保証するものではありません。自社では変更前の基準値、対象者の重複、季節性、店舗・他媒体の影響を分けて検証してください。

直接引用元：Criteo公式｜Jackery

事例7．Promod｜店舗売上を戻しROAS270％増

ファッションブランドPromodは、店舗売上の比率が高い一方、デジタル広告が店舗購買へ与える影響を把握できていませんでした。店舗データを日次で連携し、オンライン接触とオフライン購買をプライバシーに配慮して照合しました。

Criteoの公式事例では、クリック後30日以内の店舗売上はEC売上の3倍で、店舗売上を含めたROASは270％増加しました。これまでオフラインのみだった顧客を活用し、新しいオンライン対象も16％増えました。

自社へ応用するポイント：店舗事業ではWeb購入だけで広告を評価しないことが重要です。会員、電子レシート、来店、地域売上など利用可能なデータを整理し、オンラインと店舗の重複を除いて測ります。

数値は引用元が示す対象期間、商品、配信条件、計測方法に基づく結果で、同じ成果を保証するものではありません。自社では変更前の基準値、対象者の重複、季節性、店舗・他媒体の影響を分けて検証してください。

直接引用元：Criteo公式｜Promod

事例8．Love, Bonito｜同条件比較で売上21％増

Love, Bonitoは、リターゲティングパートナーの違いを判断するため、同じ期間・条件でHead-to-Headテストを実施しました。印象や管理画面のCPAではなく、取引数、売上、ROASをそろえて比較しています。

Criteoの公式事例では、比較対象に対して取引数が15％、売上が21％、ROASが19％高くなりました。配信量だけでなく、同条件の実験によってネットワークの差を確認しています。

自社へ応用するポイント：媒体比較では対象、予算、期間、商品、アトリビューション窓を合わせます。条件が異なるレポートを並べず、可能なら地域や顧客群を分けた増分テストを行います。

数値は引用元が示す対象期間、商品、配信条件、計測方法に基づく結果で、同じ成果を保証するものではありません。自社では変更前の基準値、対象者の重複、季節性、店舗・他媒体の影響を分けて検証してください。

直接引用元：Criteo公式｜Love, Bonito

事例9．Regatta｜新規獲得と再接触を測りROAS100％増

アウトドアブランドRegattaは、検討段階の新規顧客獲得と、購入を促す動的リターゲティングを組み合わせました。ラストクリックだけに頼らず、SingleViewで複数接点を測り、上中流施策の価値を確認しています。

Criteoの公式事例では、ROASは100％増、Criteo経由売上は94％増、CVRは46％増でした。新規流入を生む施策と再接触を分断せず、ファネル全体で投資を判断しています。

自社へ応用するポイント：獲得とリターゲティングの成果を二重計上せず、接触順序と増分を確認します。上流施策は直後の購入だけで切らず、再訪、指名検索、後続購入まで追います。

数値は引用元が示す対象期間、商品、配信条件、計測方法に基づく結果で、同じ成果を保証するものではありません。自社では変更前の基準値、対象者の重複、季節性、店舗・他媒体の影響を分けて検証してください。

直接引用元：Criteo公式｜Regatta

9事例に共通するのは、広い配信を放置せず、対象・商品・掲載面・事業成果を結び付けていることです。

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アドネットワークの仕組みと種類

アドネットワークは、複数の媒体が持つ広告枠を束ね、広告主が一つの管理画面から配信できる仕組みです。広告リクエストが発生すると、対象、文脈、入札、予算、品質などの条件で表示候補が決まります。

種類	主な強み	注意点
媒体系ネットワーク	自社サービス内の信頼とデータ	掲載先範囲を確認
オープンインターネット	多様なサイト・アプリへ到達	品質・重複・不正を監査
ネイティブ広告	記事面へ自然に配置	広告表記と期待差
動的リターゲティング	商品・在庫を個別表示	除外、頻度、フィード品質
コンテキスト配信	記事内容に合わせて表示	文脈誤認と過度な広がり
オーディエンス配信	行動・関心・顧客データを活用	同意、プライバシー、偏り

一つの広告商品でも、提携媒体、入札方式、計測窓、配信最適化が異なります。「アドネットワーク」という名称だけで比較せず、実際にどこへ表示され、誰のデータで対象が決まり、どの成果へ入札するかを確認します。

DSPやリテールメディアと機能が重なる場合もあります。分類より、自社が配信先の透明性、除外、頻度、ログ、第三者計測へどこまでアクセスできるかを重視します。

仕組みを理解する目的は用語を覚えることではなく、配信のどこを自社で制御・検証できるかを知ることです。

配信先と在庫品質を選ぶ

配信面が広いほど、商品に合わない文脈、画面外の表示、誤クリックを誘う配置、無効トラフィックが混ざる可能性があります。ドメイン名だけでなく、ページ、アプリ、枠位置、デバイス、時間帯まで分解します。

確認項目	見る内容	対応
文脈	記事テーマと広告の相性	除外・コンテキスト調整
視認性	画面内表示、表示時間、サイズ	枠・形式・入札を変更
ブランド安全	隣接内容、違法・有害情報	カテゴリ・URL除外
無効トラフィック	異常CTR、滞在、反復クリック	媒体報告・第三者検証
誤クリック	アプリ位置、直後離脱、端末差	掲載先・形式を除外
供給経路	販売者、再販、手数料、透明性	正規経路・ログを確認

ホワイトリストは安全性を高めますが、固定しすぎると新しい顧客へ届きません。ブランド要件が厳しい配信と、探索用配信を分け、探索側は予算上限と短い監査周期を設定します。

掲載先レポートが提供されない場合は、カテゴリ、アプリ、URL単位の制御範囲を確認します。説明できない在庫へ大きな予算を置かず、サイト滞在、有効CV、返品・キャンセルを照合します。

安い枠を探すのではなく、顧客が広告を正しく認識し、次の行動へ進める枠を残します。

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オーディエンスと文脈を設計する

対象を狭くすることが精度とは限りません。既存顧客、サイト訪問者、類似・予測層、関心層、文脈配信を目的別に分け、重複と除外を管理します。新規獲得では既存顧客を除外し、純増を測ります。

対象	使い方	評価
既存顧客	継続・関連商品・休眠復帰	LTV、再購入、解除
サイト訪問者	離脱ページ・経過日数別に再接触	CVR、頻度、増分
顧客類似・予測層	新規候補を探索	新規率、有効率、CPA
関心・意図層	検索外で比較候補へ接触	指名検索、再訪、CV
コンテキスト	記事・アプリ内容へ合わせる	面別反応、ブランド適合

個人属性を細かく推測するより、今の行動と閲覧文脈へ役立つ広告を出します。顧客データを使う場合は、利用目的、同意、保存期間、委託先、削除手順を確認します。

リターゲティング期間は商材の検討期間へ合わせます。短期商材へ数か月表示し続けず、高額商材では料金閲覧者、事例閲覧者、フォーム離脱者へ別の疑問解消素材を出します。

良いターゲティングは細かさではなく、その人へ今広告を見せる理由を説明できることです。

掲載面別に広告を最適化する

同じバナーを全掲載面へ縮小・拡大すると、文字が読めず、文脈にも合いません。配信先ごとに画面占有率、閲覧時間、音声の有無、周囲のコンテンツ、クリック後の行動を考えます。

掲載面	優先する表現	遷移後
ニュース・記事	対象と価値を短く明示	根拠と詳細を冒頭へ
ネイティブ枠	記事と誤認させず判断材料を提示	約束した内容へ直結
アプリ	小画面・誤タップを考慮	高速表示・戻りやすさ
EC・動的広告	商品、価格、在庫、利用場面	該当商品ページへ
動画	冒頭で対象と場面を見せる	視聴後の比較導線

CTRだけを上げる煽りは、LPとの期待差を広げます。広告とLPで対象、価値、条件、証拠、CTAをそろえ、クリック後の直帰・有効CV・返品まで確認します。

サイズ違いは単なるトリミングではなく、伝える情報量を変えます。小枠は一つの価値、大枠は利用場面や証拠、動画は変化を見せます。ブランド要素は最小サイズでも識別できるようにします。

掲載面最適化は見た目を合わせる作業ではなく、その場の閲覧者が次に判断できる情報を残す作業です。

アドネットワーク広告の9ステップ

ネットワーク選定から始めると、配信量が目的になりがちです。事業目的、顧客、計測、在庫、対象、制作、配信、監査、拡張の順に進め、各工程の完了条件を決めます。

ステップ	実施内容	完了条件
1．目的	増分売上・新規獲得などを定義	最終成果が一文
2．顧客	検索外で接触すべき状況を整理	対象場面が具体的
3．計測	主要CV、店舗、CRMを接続	テスト結果が一致
4．在庫	掲載先、除外、品質を確認	制御範囲が明確
5．対象	新規・既訪問・顧客を分離	重複と頻度を設定
6．制作	掲載面別の素材とLPを用意	表示・審査確認済み
7．配信	予算上限と学習量を確保	変更履歴が残る
8．監査	面・不正・有効CVを確認	除外と改善が反映
9．拡張	増分のある組合せへ投資	次の仮説が記録

初期テストは、成果が判断できる最低予算と期間を確保します。多数の広告グループへ少額を分散せず、目的と対象が近いものをまとめます。学習中に毎日構造を変えません。

変更履歴には、掲載面除外、対象変更、素材、入札、予算、計測修正を記録します。媒体の自動提案も目的と影響範囲を確認し、適用前後を比較します。

運用品質は調整回数ではなく、どの配信条件が価値ある成果を生んだかを追跡できることで高まります。

KPIと増分効果を測定する

アドネットワーク広告は接触経路が多く、ラストクリックだけでは上流の価値が消え、ビュースルーだけでは過大評価しやすくなります。配信、視認、反応、獲得、品質、収益、増分の層で測ります。

層	KPI	判断
配信	表示、到達、頻度、掲載面	必要な層へ出たか
品質	ビューアブル率、IVT、安全性	見られる適切な枠か
反応	CTR、CPC、視聴、再訪	内容が合うか
獲得	CV、CVR、CPA、新規率	行動が増えたか
事業品質	有効商談、返品、アプリ利用	価値ある獲得か
収益	売上、粗利、店舗、LTV	投資回収できるか
増分	非接触差、地域差、顧客差	広告が新たに生んだか

可能ならホールドアウト、地域比較、段階導入で非接触との差を見ます。難しい場合も、指名検索、直接流入、新規顧客率、店舗売上を配信前後で確認し、他施策と季節性を注記します。

ビュースルーCVは広告を見た後の成果ですが、接触していなくても買った可能性があります。クリックCVと合算する前に重複、窓、対象、既存顧客を確認し、媒体間で定義をそろえます。

効果測定の目的は広告が関与した売上を集めることではなく、広告がなければ生まれなかった価値を推定することです。

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アドネットワーク広告の失敗と広告不正を防ぐ

成果が悪いときに入札だけを変えると、掲載面や計測の問題が残ります。配信先、視認性、クリック後行動、有効CV、重複、店舗成果を順に確認します。急なCTR上昇も成功と決めず、不正や誤タップを疑います。

1. 配信先を確認しない：ドメイン、アプリ、ページ、枠位置を定例で監査します。
2. 安いクリックだけを追う：滞在、有効CV、売上、返品まで照合します。
3. リターゲティングを長く続ける：経過日数と頻度を商材へ合わせます。
4. 既存顧客を新規成果へ含める：顧客リストを除外し、新規率を測ります。
5. 全掲載面へ同じ素材を使う：小画面、記事、動画で情報量を変えます。
6. ビュースルーを全て加算する：重複、窓、非接触との差を確認します。
7. ブランドセーフティを媒体任せにする：自社基準と除外手順を文書化します。
8. 広告不正をCTRで見逃す：異常端末、反復、直後離脱、無効率を確認します。
9. 除外しすぎて学習を止める：安全枠と探索枠を分け、探索予算を制御します。

契約前には掲載先透明性、第三者計測、ログ提供、返金・補填条件、データ利用、ブランドセーフティ、問い合わせ窓口を確認します。代理店へ委託しても、除外リストと判断理由は自社で保有します。

広告不正対策は一度の除外作業ではなく、配信・計測・請求・事業成果を継続して照合する管理です。

アドネットワーク広告のよくある質問

アドネットワーク広告の成功事例は、広いリーチだけで成果が出るのではなく、配信先品質、対象、素材、計測を一つの運用として整える必要があることを示しています。

最初の一歩として、過去30日の掲載先上位50件を、費用、表示、視認、クリック、直後離脱、有効CV、売上で並べてください。高い費用で価値が低い面と、安くても不自然な面を分けられます。

検索外の顧客へ届く強みを生かすには、既存顧客の除外、文脈に合う価値訴求、クリック後の体験、増分測定が欠かせません。掲載面から得た反応は商品、LP、営業へ戻します。

成果が続くアドネットワーク広告は、枠を大量に買う施策ではなく、価値ある接点を見つけて育てる施策です。