ご相談の背景

当該企業様では既存代理店にてMeta広告を中心にリード獲得を推進していました。一定の獲得はできている一方で、成果が悪化傾向にあることが課題になっていました。

また、Meta広告での成果の停滞はヒアリング状況から判断するにと改善検証の鈍化が原因と思われました。

そこでセンタードでは提案段階の支援として現状分析と課題抽出を行い、Metaの「AI最適化を前提に停滞を打破する」改善案を設計しました。

現状分析で見立てた停滞ポイント

Meta広告の獲得が伸び悩む局面は、運用担当者の細かな調整不足というより、AI学習の構造上、起きやすい詰まり方があります。

今回は特に次の2点がボトルネック化しやすい前提でした。

1つ目の原因は配信先が固定化することです。既存の勝ちパターンだけで回すと、同じオーディエンスへの露出が増え、反応率が逓減します。

2つ目の原因はクリエイティブの摩耗です。反応が落ちているのに差し替え頻度が上がらないと、AIが最適化しても打ち手が枯渇し、CPAやCV数が頭打ちになります。

3つ目の原因は新クリエイティブの開拓を怠っていたことです。新訴求などの開拓で次なる勝ちパターンを育成していかないと配信先が枯渇し、成果が落ちていきます。

改善案1 　メインキャンペーンとテストキャンペーンの二層構造を設置

停滞打破では「学習を壊さずに勝ち筋探索を増やす」設計が重要です。そのためメインとテストを役割分担し、両者を混ぜない前提で設計しました。

メインキャンペーンは安定配信のための器です。既存の成果に近い条件で、最も重要な成果地点に学習を寄せ、配信量と効率の土台を維持します。

テストキャンペーンは勝ちパターンを増やす器です。訴求軸やクリエイティブ表現を意図的に変え、AIが新しい反応を学習できる状態を作ります。

この二層化により、短期のブレを最小化しつつ、停滞を生む「同じ反応の繰り返し」から脱却できる運用設計を提案しました。

改善案2　 アドバンテージプラスを活用しつつ訴求軸でコントロール

Metaの配信最適化はターゲットを細かく縛るよりも、学習しやすい環境を整え、クリエイティブで意図を作るほうが伸びやすいケースが増えています。

そこでAdvantage+オーディエンスを積極活用する前提で、配信拡張はAIに任せつつ、訴求軸の設計で「誰に刺さる理由」を複数用意する方針としました。

訴求を感覚で増やすのではなく、意思決定要因から分解し、軸ごとの役割を明確化します。たとえば安心材料、比較判断のしやすさ、検討ハードルの低さなど、刺さり方が競合しない軸を並立させます。

この設計により配信面は広げながらも、反応の質を訴求で担保し、学習の進み方をコントロールできる状態を目指しました。

改善案3 　クリエイティブの摩耗を前提に新規投入とローテーションを型化

成果停滞の実務的な原因は、クリエイティブ更新の遅さであることが多いです。ただし、闇雲に本数を増やすと制作負荷が膨らみ、運用が回らなくなります。

そのため提案では摩耗を前提にしつつ、運用で回せる更新の型を先に定義しました。

まず差し替えの判断基準を「感覚」ではなく数値の兆候で持ちます。CTRやCVRの低下、CPAの上振れ、頻度上昇など、摩耗サインを複数条件で捉え、入れ替えをルール化します。

また、新規制作は「完全新規」だけでなく、勝ち要素の再利用を前提にします。フック、見出し、冒頭3秒、オファー表現など、差分を最小化しつつバリエーションを作ることで、制作工数と検証速度の両立を狙います。

改善案4 　訴求パターン×バリエーションで学習を寄せて成果改善へつなげる

テストキャンペーンでは検証単位を明確にし、学習が散らない形で試します。

訴求パターンを数個に絞り、各パターンで表現バリエーションを持たせます。これにより、「どの訴求が効いたのか」と「どの表現が効いたのか」を分離して判断しやすくなります。

勝ち筋が見えた要素は、メインキャンペーンへ段階的に移植します。テストで得た学習をメインへ集約する運用フローを作ることで、単発の当たり外れではなく、再現性のある改善サイクルへつなげる設計です。

センタードの支援ポイント

本提案ではMetaのAI最適化を前提に「学習が進む構造」と「学習を壊さない検証設計」を作ることに注力しました。特に、次の観点でご支援可能です。

AI最適化力
媒体の学習構造に合わせて、キャンペーン役割分担、成果シグナルの揃え方、検証の切り方を設計し、停滞局面でも学習が前進する運用に落とし込みます。

統合データ分析力
配信指標だけでなく、CV地点の定義や施策分散による学習分断まで含めて論点を整理し、改善の優先順位を明確化します。

クリエイティブ改善力
訴求軸の体系化とバリエーション設計により、制作負荷を現実的に抑えながら、摩耗に耐える供給体制の型を作ります。

まとめ

Meta広告の成果が伸び悩むときは、入札や配信面の微調整だけでは限界が来やすいです。停滞を打破するには、AIが学習しやすい設計に整えたうえで、クリエイティブを軸に勝ち筋を増やす必要があります。

本件では提案段階で現状分析から課題を構造化し、メインとテストの二層構造、アドバンテージプラス前提の訴求展開、摩耗を前提にしたローテーション設計までを改善案として整理しました。

同様に、既存代理店で一定成果は出ているものの伸びが止まっている場合は、現状の学習構造とクリエイティブ運用を棚卸しし、最短距離で停滞要因を外す改善設計をご提示できます。まずは現状の配信状況と制作体制を前提に、実行可能な打ち手の優先順位からご相談ください。