リスティング広告の分析方法4ステップ｜最適化のポイントを解説

リスティング広告は、多くの企業が活用するWebマーケティング手法のひとつです。しかし、その成果を最大化するためには、適正な分析と改善のサイクルを回すことが欠かせません。

この記事では、リスティング広告の基本的な仕組みを紹介したうえで、分析に用いる指標、分析時の手順と具体的な改善方法などについて解説します。

この記事で分かること

• リスティング広告を分析する目的
• リスティング広告の分析に用いる基本的な指標
• リスティング広告の分析手順・改善方法

1. リスティング広告を分析する目的

ここでは、リスティング広告の基本的な仕組みについて触れたうえで、分析を行う目的について解説していきます。

1-1. リスティング広告の概要・仕組み

リスティング広告とは、ユーザーが「Google」や「Yahoo!」「Bing（Microsoft）」といった検索エンジンでキーワードを入力した際、検索結果画面に表示されるテキスト広告を指します。「検索連動型広告」とも呼ばれ、ユーザーの検索意図に合わせて商品やサービスを訴求できることが特徴です。

検索エンジン上の有料広告枠以外の検索結果の枠に表示される自然検索結果（オーガニック検索）とは、表示される場所が異なります。また、リスティング広告では検索キーワードに対して入札額を設定することで、検索結果の上位に表示できるという違いもあります。入札のための費用はかかりますが、上位表示の即効性が高いことがメリットです。

検索キーワードによっては広告枠以上の掲載希望があるため、リスティング広告を運用するなら広告枠内で表示順位を高めなければなりません。リスティング広告における表示順位は「入札単価 × 品質スコア＋広告アセット（広告表示オプション）」によって算出される「広告ランク」で決まる仕組みです。

入札単価	キーワードごとに設定する1クリックあたりの支払い上限額。
品質スコア（品質インデックス） ※ Googleでは「品質スコア」、Yahoo!では「品質インデックス」と呼ばれる	以下の数値の掛け合わせによって算定される指標。 推定クリック率：広告が表示された際にクリックされる可能性の高さ 広告の関連性：ユーザーの検索意図と広告のマッチ度 ランディングページの利便性：ランディングページが広告から流入したユーザーにとって有益かどうか
広告アセットの内容	広告を構成するコンテンツのこと。必須アセットである見出し・説明文だけでなく、ウェブサイトへのリンクや場所情報、電話番号など、ユーザーをナビゲートする情報を追加できる。

1-2. リスティング広告分析の重要性

リスティング広告の成果を最大化するためには、分析が不可欠です。

そもそも、リスティング広告の主な目的は、資料請求や商品・サービスの購入に直接つながる顕在化した見込み顧客をより多くコンバージョンさせることです。そのため、広告運用時には運用成果を分析し、キャンペーン・グループ・キーワード単位で、想定したターゲット層に対しする効果が最大化されているか、また、取りこぼしているターゲットはいないかを把握する必要があります。

期待していたコンバージョンが得られない場合は、ボトルネックとなっている要因を見つけ出して改善していくことが大切です。

⇒ Web広告とは？種類や仕組み、選び方のポイントを徹底解説

2. リスティング広告の分析に用いる基本的な指標

次に、リスティング広告の分析に欠かせない9つの指標について解説します。

• 表示回数（インプレッション）
• クリック数
• クリック率（CTR）
• クリック単価（CPC）
• コンバージョン数（CV）
• コンバージョン率（CVR）
• 顧客獲得単価（CPA）
• 広告の費用対効果（ROAS）
• インプレッションシェア

2-1. 表示回数（インプレッション）

表示回数とは、インプレッションとも呼ばれ、広告がユーザーの画面に表示された回数を指します。広告がユーザーの目に触れなければクリックされることはないため、クリックやコンバージョンのきっかけにもなる重要な指標です。

表示回数が多いほど、広告が多くのユーザーに見られていることを示します。表示回数が想定よりも少ない場合は、入札単価の調整や品質スコアの改善、キーワードの見直しなどを行い、広告の露出機会を増やしましょう。

2-2. クリック数

クリック数とは、ユーザーが広告をクリックした回数を表します。どれだけ表示回数が多くても、クリック数が少なければコンバージョンにつながらないため、表示回数とともに確認すべき重要な指標です。

広告の内容がユーザーニーズにマッチしているかを判断するためには、クリック数の計測が欠かせません。ただし、クリック数のみを参考にしても、その数値が適正かどうかを判断しにくいため、後述するクリック率（CTR）と併せて分析しましょう。

2-3. クリック率（CTR）

クリック率（CTR: Click Through Rate）は、広告の表示回数のうちどの程度がクリックにつながったかを表す割合です。広告がユーザーの関心を引いているかを測る上で大切な指標となります。

クリック率を求める計算式は下記の通りです。

■計算式

クリック率が低いということは、表示回数に対してクリック数が少ないことを意味しており、広告の内容がユーザーニーズにマッチしていない可能性が考えられます。その場合は、以下のような対策が必要になります。

• そのキーワードで検索した人の興味を喚起する広告文の設定
• キーワードと、広告タイトル・ディスクリプションの内容に整合性を持たせる

など

2-4. クリック単価（CPC）

クリック単価はCPC（Cost Per Click）とも呼ばれ、ユーザーが広告をクリックするたびに発生する費用のことです。クリック単価が低いほど、少ない費用で効率良くクリックを獲得できており、広告効果が高いことを示します。

クリック単価の算出方法は下記の通りです。

■計算式

クリック単価は、広告の掲載順位（広告ランク）によって変動します。広告ランクは前述のとおり「入札単価 × 品質スコア＋広告アセット（広告表示オプション）」で算出される仕組みです。クリック単価を下げるためには、上限クリック単価の調整や、品質スコアの改善、適切な広告アセットの設定といった対策が必要になります。

2-5. コンバージョン数（CV）

コンバージョン数（CV）は、広告を経由して特定の成果（アクション）につながった件数を指す指標です。設定する成果は広告運用の目的によって異なります。例えば、商品・サービスの購入のケースがある一方で、問い合わせや資料請求が設定されることもあります。

成果は売上に直結する要素となるため、広告運用ではいかにコンバージョン数を増やすのかが重要です。ただし、クリック数と同様にコンバージョンの絶対値のみを参考にしても、広告の本当の成果を判別しにくい場合もあります。

コンバージョン数を評価する際は、後述するコンバージョン率や顧客獲得単価といった相対値がわかる指標も組み合わせて活用しましょう。

⇒ 広告におけるコンバージョンとは？CVを増やすためのポイントを解説

2-6. コンバージョン率（CVR）

コンバージョン率は、広告をクリックしたユーザーのうち、どの程度がコンバージョンにつながったかを表す指標です。CVR（Conversion Rate）とも呼ばれます。

コンバージョン率を算出する計算式は以下の通りです。

■計算式

コンバージョン率が低い場合には、以下のような原因が考えられます。

• 広告を経由して遷移するLP（ランディングページ）の内容がユーザーの検索意図を捉えきれていない
• LPと出稿キーワードに乖離がある
• LP上でユーザーがアクションを起こしづらい作りになっている（コンバージョンまでの導線が分かりにくい）

これらの問題に対しては、以下の対策が効果的です。

• LPの内容を検索意図に合わせて最適化する
• 広告とLPの内容の整合性を高める
• コンバージョンまでの動線を整理してLPをブラッシュアップする

2-7. 顧客獲得単価（CPA）

顧客獲得単価はCPA（Cost Per Action／Cost Per Acquisition）とも呼ばれ、1件のコンバージョンを獲得するためにかかった平均単価を表します。

顧客獲得単価は、以下の計算式で算出します。

■計算式

商品・サービスの購入がコンバージョンの場合、成果＝売上となるので広告の費用対効果を測りやすくなります。一方、問い合わせや資料請求など、直接売上につながらない指標がコンバージョンに設定されている場合は、正確な費用対効果を計測するのに後述するROASを活用するのも有効です。

顧客獲得単価は、商品・サービスに対して顕在的なニーズを持つ顧客の数に左右される傾向があります。顕在顧客が多いほど成果につながりやすく、顧客獲得単価が低くなります。

⇒ 広告におけるCPAとは？設定方法や改善のためのポイントを解説

2-8. 広告の費用対効果（ROAS）

ROAS（Return On Advertising Spend）は、広告の費用対効果を示す指標です。広告出稿が、自社の売上にどの程度貢献したかを割り出すことができ、ROASが高いほど、効果的だったことを示しています。

ROASの算出は、以下の計算式で行います。

■計算式

例えば、広告からの売上が200万円発生し、投下した広告費が50万円であれば、ROASは400％です。

リスティング広告でROASを改善するには、以下のような施策が効果的です。

• コンバージョン件数を増やす
• 顧客獲得単価（CPA）を下げる
• 広告からの売上単価を上げる

2-9. インプレッションシェア

インプレッションシェアとは、広告の最大表示回数のうち、実際に広告が表示された割合を指します。計算式は下記のとおりです。

■計算式

リスティング広告を例にあげると、特定のキーワードに対して100回広告を表示する機会があり、そのうち実際に表示されたのが80回であれば、インプレッションシェアは80％となります。

この数値が100％を下回っていると、広告の表示機会を逃がしていることを意味します。ただし、インプレッションシェアは100％を目指せるものではなく、目安の数値も業界や商材によってさまざまです。

インプレッションシェアが低くなる原因として、キャンペーン予算や入札単価、品質スコアが適切な水準に達していないことなどが考えられます。また、ターゲティングによって広告の露出機会が制限されている場合もあるため、対象地域やユーザーの範囲拡大もインプレッションシェアを高める方法として有効です。

3. リスティング広告の分析手順

リスティング広告の効果を最大化するための分析手順は、以下のとおりです。

1. 分析対象となる指標を決める
2. キャンペーンごとの実績を比較する
3. 広告グループごとの実績を比較する
4. 各キーワードの実績を確認する

それぞれの手順について、詳しく見ていきましょう。

3-1. 分析対象となる指標を決める

リスティング広告の分析を始める前に、設定した目的を振り返りつつ、指標ごとに優先度を付けましょう。リスティング広告には数多くの指標がありますが、すべてを同じように分析するのではなく、目的に応じて分析対象を設定することが効率的です。

例えば、認知拡大が目的の場合は表示回数やクリック数、コンバージョン獲得が目的の場合には、コンバージョン率やCPAなどに重点を置きましょう。分析対象とした指標に対して、具体的な目標値を設定し、評価・改善点を明確に洗い出すことがポイントです。

3-2. キャンペーンごとの実績を比較する

キャンペーンは、リスティング広告を構成する要素であり、予算や言語、地域、配信先ネットワークなどを設定する階層です。以下の図のように「アカウント」の配下にあり、キャンペーンに紐づいて「広告グループ」や「各広告」、「キーワード」などが設定されます。

分析する際はリスティング広告の管理画面にアクセスし、それぞれのキャンペーンの指標をチェックしましょう。例えば、最も重要な指標がCPAの場合、他のキャンペーンと比べてCPAが特に高いキャンペーンがないかを確認します。

3-3. 広告グループごとの実績を比較する

前述のとおり、リスティング広告では、キャンペーンのなかに広告グループが含まれます。広告グループは、同じ広告を配信するためのキーワードグループであり、関連性の高いキーワードをまとめたものです。

広告グループごとに実績を比較することで、より根本的な問題を特定しやすくなります。比較方法は、キャンペーンごとに実績を比較した際と同様です。分析対象となる指標を広告グループごとに比較し、パフォーマンスの良い広告グループと改善が必要な広告グループを分け、ボトルネックを特定します。

3-4. 各キーワードの実績を確認する

広告グループからさらに細分化して、個別のキーワードまでドリルダウンして分析することで、より詳細な改善点を見つけることができます。キーワードごとにCPC、CVR、CPAなどの指標を確認し、ボトルネックとなっている部分を特定しましょう。

例えば、CPAが目標値よりも大幅に高い場合には、商材と乖離したキーワードを設定している、キーワードとLPが一致していない、などの仮説が立てられます。

4. 分析をもとにリスティング広告を改善する方法

リスティング広告の分析を行ったら、その結果を基に広告の改善を試みましょう。ここでは、リスティング広告を改善するための5つの方法について解説します。

• キーワードの改善
• 入札単価の調整
• 広告文の分析・改善
• キャンペーン予算の調整
• ランディングページの改善

4-1. キーワードの改善

広告の表示回数が少ない場合、ユーザーニーズにマッチしないキーワードが設定されている可能性があります。そのため、ユーザーが求めていないキーワードを除外し、ユーザーのニーズに合った広告を表示することが重要です。

リスティング広告であれば、管理画面の検索クエリレポートからキーワード一覧を確認できます。表示回数の少ないキーワードや商材と関連性が低い検索語句は除外設定し、広告の効率を高めましょう。

また、完全一致や部分一致など、キーワードマッチの設定を変更することで、自社の商材と相性の良いユーザーに広告を表示させることが可能です。さらに、競合他社の出稿キーワードを調査し、戦略的に自社に取り入れるのも有効な指標です。

4-2. 入札単価の調整

前述の通り、入札単価は広告ランクを決定する重要な要素の一つです。適切に単価を調整することで、CPCやインプレッションシェアといった指標の改善につながります。

実際のCPCは、次の順位の広告ランクと競合の入札額によって決定されます。そのため、必ずしも高い入札額を支払わなくても、広告の品質が高ければ、入札額を抑えつつ高い順位に表示させることも可能です。

しかし、CPAを下げるために入札単価を絞るケースがあり、入札単価が低すぎて広告が上位表示されないのであれば本末転倒です。品質スコアが高いにも関わらず表示順位が低い場合には、入札単価が原因の可能性があるため、少しずつ入札単価を引き上げて変動を見ながら調整するのが望ましいでしょう。

4-3. 広告文の分析・改善

クリック数やクリック率が目標に到達しない場合、広告の内容（広告文）がユーザーニーズに一致していない可能性が考えられます。

まず、目標キーワードに対してユーザーが何を求めているかを明確にし、それに合った広告文に修正しましょう。例えば、広告文に数値を用いて具体性を持たせる、ターゲットを絞り込んだメッセージングを行うといった対策が有効です。

また、キーワード、タイトル・ディスクリプション、ランディングページに一貫性を持たせることは、広告ランクの評価にも関わる要素であるとともに、ユーザーをスムーズにコンバージョンに導くためにも重要です。

4-4. キャンペーン予算の調整

リスティング広告では、同一のキーワード・入札単価で設定されている広告がある場合、予算の多い方の広告が上位表示される仕組みになっています。そのため、キャンペーン予算を適切に設定することは、広告運用において非常に重要です。

キャンペーン予算は、1日の想定広告費に対してギリギリに設定するのではなく、少し余裕を持って設定するのが基本です。

また、成果が出ているキャンペーンには多めに予算を割り振り、成果が出ていないキャンペーンの予算を減額するなど、キャンペーンごとに予算の最適化を図りましょう。

4-5. ランディングページの改善

広告の表示回数やクリック数、クリック率が高くても、ランディングページ（LP）が最適化されていなければ、コンバージョン数やコンバージョン率が伸びず、広告の最終的な効果にはつながりません。

ランディングページ内のコンテンツは、広告の内容と一致しているとともに、商品・サービスの魅力が十分に伝わるものである必要があります。

広告で狙っているキーワードを使いながら、自社サービスの競合優位性や強み、利用者の声、導入事例などを適宜盛り込むようにしましょう。

5. リスティング広告を分析・改善する際のポイント

リスティング広告の分析と改善を効果的に行うためには、いくつかのポイントがあります。ここでは、分析・改善を行う際の以下3つのポイントについて詳しく解説します。

• 十分にデータが蓄積されてから分析を行う
• 分析対象に優先順位を付ける
• ロジックツリーをもとに仮説検証を行う

5-1. 十分にデータが蓄積されてから分析を行う

リスティング広告の分析を行う際は、十分なデータ量を確保しましょう。蓄積されているデータが少ない状態での分析では正確性が損なわれ、誤った改善施策を実施してしまうリスクが高まります。

データ量が多いほどより正確な分析につながりやすいですが、少なくとも100クリック以上のデータが蓄積されている状態で分析を開始するのが望ましいです。

ただし、状況によってはデータが少なくても分析が可能なケースがあります。例えば、クリックされている検索語句が明らかにユーザーニーズからズレているような、ボトルネックが明確な場合です。

5-2. 分析対象に優先順位を付ける

リスティング広告の分析を効率的に行うためには、すべてのデータを等しく扱うのではなく、優先順位をつけて重要度の高いものから分析を行いましょう。成果に与える影響が小さいところから分析しても、広告運用全体の改善にはつながりにくいためです。

例えば、目的が認知拡大やブランディングなら、広告の表示回数やインプレッションシェアの優先度が高くなります。一方、目的が顧客獲得の場合は、広告のCTRやCV、CVR、CPAといった指標の優先度が高くなります。

5-3. ロジックツリーをもとに仮説検証を行う

リスティング広告の分析と改善を効果的に行うためには、ロジックツリーの活用が有効です。ロジックツリーとは、目標を達成するために必要な指標間の因果関係を階層として視覚化したもの。これにより、指標のどの箇所が目標達成に効果を及ぼしているか、または阻害しているかを明確に把握することができます。

例えば、コンバージョン率が低いという問題を解消するには、広告文の改善やランディングページの改善、ターゲティング設定の見直しなど、さまざまな要素を評価して調整する必要があります。

ロジックツリーを理解していれば、特定の指標が悪化した際にどの指標が影響しているのか、その原因は何かといった仮説を立てるのに役立つでしょう。

6. アドエビスを活用してリスティング広告の成果を分析しよう

リスティング広告の効果を最大化するためには、スピード感を持ってPDCAサイクルを回すためのデータマネジメントが重要となります。

広告効果測定ツール「アドエビス」なら、Google・Yahoo!のリスティング広告に限らず、さまざまな媒体の広告を同一の計測基準で一元管理可能です。

アドエビスは、以下のように広告の分析において高い価値を提供します。

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• リスティング広告からの流入だけでなく、自然検索やLP単位での成果も把握可能
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