パーソナライズド広告とは？メリット・デメリットや注意点を徹底解説

パーソナライズド広告は、ユーザの興味や行動に基づいて最適な広告を提供するマーケティング手法です。

近年、データ分析技術の進化により、精度の高いターゲティングが可能となり、広告の効果を最大化できる点で注目されています。

一方で、個人情報の取り扱いやユーザのプライバシー保護が課題となるケースもあります。

本記事では、パーソナライズド広告の基本概要から、導入することで得られるメリットやデメリット、さらに運用時に注意すべきポイントについて解説します。

また、記事内ではAIを搭載したレコメンドツールである「GENIEE RECOMMEND」についても紹介します。

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【目次】

• パーソナライズド広告とは？
• パーソナライズド広告の仕組み
• パーソナライズド広告のメリット
• パーソナライズド広告のデメリット
• パーソナライズド広告を提供しているプラットフォーム
• パーソナライズド広告の注意点
• パーソナライズド広告のまとめ

パーソナライズド広告とは？

「パーソナライズ」とは、個人の興味や行動履歴、属性などに基づいて、提供する情報やサービスを最適化する手法を指します。

パーソナライズの概念を広告に適用したものが「パーソナライズド広告」です。

パーソナライズド広告は、個々のユーザの興味や関心、行動履歴に応じて、広告をカスタマイズして配信する仕組みです。

広告を配信する企業により若干の違いはありますが、例えばGoogleではパーソナライズド広告を以下のように定義しています。

ユーザの過去の検索語句やアクティビティ、アクセスしたサイトやアプリ、ユーザ属性、地域などの過去のデータをもとに決定された広告

一方で、過去の行動データに基づかない広告は「パーソナライズされていない広告」とGoogleでは区別しています。

パーソナライズド広告により、ユーザが関心を持ちやすい広告が配信され、広告主にとっては高い効果が期待できますが、データ活用に伴うプライバシー保護が重要な課題となっています。

≫≫ パーソナライズド検索とは？パーソナライズ機能の仕組みや注意点を解説

パーソナライズド広告の仕組み

パーソナライズド広告は、ユーザの属性や検索履歴、趣味嗜好といったデータを活用して、各ユーザに最適化された広告を自動的に表示する仕組みです。

パーソナライズド広告では、個々のユーザのニーズや興味関心に沿った広告が配信されるため、広告の効果が向上します。

パーソナライズド広告は以下のようなフローで配信されます。

1. 過去に特定の商品を検索したユーザに、その商品に関連する広告が表示される 2. ある地域に住むユーザに、地域特有のサービスやイベントを紹介する広告が配信される　など

これらはすべて蓄積されたデータに基づくパーソナライズの結果です。

また、パーソナライズド広告は「ターゲティング広告」と混同される場合がありますが、それぞれ異なる仕組みを持っています。

ターゲティング広告は、広告主が配信するターゲットを事前に手動で設定するのに対し、パーソナライズド広告は収集したデータを活用し、自動的に最適な広告を選択して配信します。

パーソナライズド広告ではこうした仕組みにより、より精度の高いアプローチで広告配信の効率性を高めています。

パーソナライズド広告のメリット

ここでは、パーソナライズド広告を利用するメリットを以下の観点に分けて解説します。

1. 顧客にとってのメリット 2. 広告主にとってのメリット

顧客にとってのメリット

パーソナライズド広告は顧客（ユーザ）にとって興味や関心のある新商品やサービスの情報を効率的に得る手段です。

例えば、バイクの買い替えを検討しているユーザには、バイクの買い取りを積極的に行っている店舗の情報やセール情報などの具体的なニーズに合致した広告が表示されます。

パーソナライズドされた広告の配信により、ユーザは目的の商品やサービスに迅速かつ効率的にたどり着けるため、時間と手間を省けます。

また、パーソナライズド広告は、ユーザが潜在的に抱えているニーズを掘り起こすきっかけや、思いがけない選択肢を提供する役割も果たします。

自分に適した情報をタイムリーに受け取ることができれば、購入後の満足度が向上し、選択の失敗リスクを抑えられる点が、顧客にとってのパーソナライズド広告の大きなメリットです。

広告主にとってのメリット

パーソナライズド広告は、ユーザが求めている商品やサービスに効率的にアクセスできる仕組みを提供するため、広告主にとって販売効率の向上が期待できます。

無作為に広告を表示する従来の方法では、広範なユーザにアプローチするために多額の広告費が必要でした。

しかし、パーソナライズド広告では、配信対象を特定のユーザに限定できるため、広告の費用対効果（ROAS）の最適化が実現し、効果的なマーケティングが可能です。

また、パーソナライズド広告では口コミサイトや比較サイトを通じて商品やサービスに興味を持ったものの、自社の存在を知らない潜在層にもリーチできる点も大きなメリットです。

パーソナライズド広告は、広告主にとっては限られたリソースを最大限に活用しつつ、効率的にターゲット層へアプローチするための効果的な手段です。

パーソナライズド広告のデメリット

ここでは、パーソナライズド広告が抱えるデメリットについて以下の観点から解説します。

1. 顧客にとってのデメリット 2. 広告主にとってのデメリット

顧客にとってのデメリット

パーソナライズド広告のデメリットは、ユーザの思考やニーズの変化に十分に対応できない場合がある点です。

例えば、「海外旅行」に関する情報を検索していたユーザが、パーソナライズド広告を通じて旅行会社のサービスを知る機会を得られたものの、その後関心が海外旅行から別に移ったにもかかわらず、引き続き海外旅行関連の広告が表示される、といったケースです。。

パーソナライズド広告は過去のデータに基づいて広告を配信するため、ユーザの興味やニーズの変化への迅速な対応が難しい場合があります。

ユーザにとって価値の低い広告が表示され続けることで、広告への興味を失うだけでなく、不快感を与えるリスクも伴うデメリットがあります。

広告主にとってのデメリット。

パーソナライズド広告の変化し続けるユーザのニーズに対応しづらい点は、広告主にとってもデメリットです。

この課題を解決するには、ターゲティングを柔軟に調整し、ユーザの変化を的確に捉えられる仕組みを構築する必要があります。

また、ユーザのプライバシーへの懸念もパーソナライズド広告の大きな課題です。さまざまな調査により以下の事実が判明しています。

1. InMomentの調査（※1）：約75%のユーザがパーソナライズド広告を「気味が悪い（creepy）」と感じていると判明 2.Accentureの調査（※2）：精度の低いパーソナライズド広告を見せられた結果、41%の顧客がその企業のサービスや商品を敬遠する選択をしたと報告されている

これらの課題に対しては、パーソナライズド広告だけに依存せず、他の集客手段を組み合わせることで状況改善が可能です。

広告主は、多様なチャネルを駆使したバランスの取れた広告戦略の展開が求められます。

パーソナライズ広告を提供しているプラットフォーム

ここでは、パーソナライズ広告の提供しているプラットフォームを4つ紹介します。

1. Amazon 2. X（Twitter） 3. Google 4. ABEMA

Amazon

Amazonの広告プラットフォームでは、ユーザの行動履歴や購買データを活用して、パーソナライズされた広告を提供しています。

Amazonの広告形式は以下です。

広告形式	概要
スポンサープロダクト広告	・Amazon内に出品している特定の商品を、商品検索結果ページや商品詳細ページに表示する広告 ・購入意欲の高いユーザに直接リーチ可能なため、コンバージョン率の向上が期待できる
スポンサーディスプレイ広告	・ブランドや商品ポートフォリオを紹介する形式で、ブランドロゴやカスタム見出し、一部の注目商品を商品検索結果ページに表示する広告 ・ブランド認知に役立つ
スポンサーブランド広告	・Amazon内外の購入者に対して配信される広告で、特定のブランドや商品群の認知を広げる効果がある

これらの広告形式では、以下の顧客情報を活用して、顧客ごとに最適化された商品をおすすめしています。

1. 購買履歴：過去に購入した商品の情報 2. 検索履歴：顧客が検索したキーワード 3. Amazonツールの利用状況：欲しいものリストやカートの内容 4. 閲覧履歴：Amazon内外で閲覧した商品やコンテンツ 5. アクセス地域：地域特有のニーズに対応

これらの情報を基にAmazonは精度の高いパーソナライズド広告を実現しており、顧客にとっても広告主にとっても高い価値を提供しています。

X（Twitter）

X（旧Twitter）は、ユーザの興味や行動データを活用し、パーソナライズド広告を提供しています。

Xでのおもな広告形式は以下です。

広告形式	概要
プロモ広告	・通常のツイート形式で、幅広いユーザー層に広告を表示 ・ユーザのタイムラインに自然に溶け込む形で表示されるため、広告感を抑えたアプローチが可能
フォロワー獲得広告	・広告主のアカウントを、現在はフォローしていないが興味を持ちそうなユーザにおすすめする広告 ・ブランドのフォロワー数を増やし、エンゲージメントを促進する目的で活用される
広告用ツイート	・ターゲティングしたユーザー層に対して、特定のツイート形式で広告を配信する ・興味関心や行動履歴に基づいて表示されるため、高い精度でリーチが可能

これらの広告の配信には、おもに以下のデータを活用しています。

1. ツイート内容：ユーザが発信した内容やテーマ 2. クリックしたサイトURL： 広告や投稿内のリンククリック履歴 3. フォローしているアカウント：関心のあるトピックや人物 4. アクセス地域：地域特有の関心やニーズに対応

これらのデータを効果的に活用し、Xではユーザの興味や関心に即した広告を配信しています。

Google

Googleは、膨大なユーザデータと多様なプラットフォームを活用し、高度なパーソナライズド広告を提供しています。

Googleのパーソナライズド広告は、以下のサービスやサイトで配信されています。

1. YouTube：視聴データを活用し、関連性の高い広告を動画再生中に表示 2.Gmail：ユーザの関心に応じた広告をメールボックス内に挿入 3.アプリ：Google Playや提携アプリ内で広告を配信

また、Googleのパーソナライズド広告では、以下のようなユーザ情報が活用されています。

1. Googleアカウント情報：年齢、性別、興味関心などの基本プロフィール 2. Chromeブラウザの検索内容：検索キーワードや訪問したウェブサイト 3. サイトの閲覧履歴：Googleが提携するWebサイトの訪問履歴 4. YouTubeの視聴データ：再生した動画や検索履歴 5. Googleマップやその他のアプリの利用状況：移動履歴や利用した機能

Googleのパーソナライズド広告は、Googleが提供しているさまざまなサービスで配信されるため、多くの潜在顧客にリーチする機会が多い点が最大の特長です。

また、広告主は細かいターゲティングオプションを利用して、広告費用対効果の最大化が可能です。

ABEMA

動画配信事業を展開するABEMAでは、ユーザに合わせたパーソナライズド広告を配信する仕組みを採用しています。

ABEMAで配信されているパーソナライズド広告は以下です。

1. オンデマンド配信：ユーザが好きなタイミングで視聴できる配信形式 2. リニア配信：テレビ番組表のように、スケジュールに沿って番組が配信される形式

ABEMAでは、開局当初からオンデマンド配信におけるパーソナライズド広告を導入していましたが、現在ではリニア配信におけるCM枠にもパーソナライズド広告を展開しています。

CM枠でのパーソナライズド広告の展開により、従来のテレビ的な配信形式においても、視聴者に合わせた広告が配信できるようになりました。

また、ABEMAのパーソナライズド広告では、以下のようなユーザの視聴データが活用されています。

1. 視聴した番組の内容・ジャンル：興味のあるカテゴリに基づいた広告配信 2. 視聴回数：特定ジャンルや番組の視聴頻度に応じた広告配信

ABEMAのパーソナライズド広告は、従来の一律配信型のCMとは異なり、個々の視聴者に合わせた広告戦略を実現しています。

広告主にとっては、リーチの効率化と費用対効果の向上が期待できるプラットフォームの一つです。

パーソナライズド広告の注意点

パーソナライズド広告を利用する際の注意点は以下です。

ここでは、これらの注意点について解説します。

1. （Googleのパーソナライズド広告を利用する場合）Googleが定めるポリシーに準ずる 2. ターゲット層を状況に応じて変更する 3. 集客後の導線を意識する

Googleが定めるポリシーに準ずる

パーソナライズド広告を配信する際には、Googleが定めたポリシーに従う必要があります。

Googleが定めているポリシーは、広告主とユーザの両方を保護し、適切かつ倫理的な広告配信を実現するために設けられています。
Googleが定めているコンテンツポリシーと具体例は以下です。

ポリシー項目	概要	具体例
法律上の制限	広告は配信される地域や国の法律を遵守しなければならない	禁止されている薬物や違法ギャンブルに関する広告を配信しない
個人的な苦難	ユーザの困難や苦難（例: 健康問題や経済的な困窮）を利用した広告配信は禁止	借金に悩むユーザに高利貸しの広告を表示しない
アイデンティティや信念	広告のターゲティングで、性別・民族・宗教・性的指向など、構造的な差別や偏見を助長する可能性があるカテゴリを基に配信してはならない	宗教的背景に基づいて特定の商品やサービスを宣伝することを避ける
性的な関心	ユーザの性的関心や体験などのプライベートな情報のターゲティングへの利用は禁止	「婚外恋愛」「同性愛」などプライバシーに関わる広告を特定の興味関心を持つユーザに配信しない
機会へのアクセス	広告配信が社会的不公平を助長しないよう、配信基準が特定のユーザに対して機会を不当に制限しないよう配慮する必要がある	低所得地域のユーザに対して教育や住宅ローンなどの広告を意図的に制限しない

これらのポリシーは、ユーザのプライバシーや倫理的配慮を確保するために欠かせません。

違反が判明した場合、Googleは広告アカウントの停止や広告配信の制限を実施する場合があります。

また、ユーザの信頼を損なう可能性もあるため、ポリシーを理解した上での厳守が広告主にとっても重要です。

ターゲット層を状況に応じて変更する

パーソナライズド広告では、ユーザに「興味や関心のない広告」や「要配慮情報に基づいていると思われる広告」が表示されると、不快感を与えるリスクがあります。

ユーザに不快感を与えることを防ぐためには、以下のように広告の配信条件やターゲット層を柔軟に調整し、ユーザに適した広告の配信が欠かせません。

調整項目	概要
配信の期間や頻度	特定の広告が何度も繰り返し表示されると、ユーザに不快感を与える可能性があるため、広告の表示期間や頻度を適切に設定する
要配慮情報	・健康や経済状況などのセンシティブなデータに基づいた広告配信を避ける ・広告のターゲティングデータを精査し、必要に応じて使用範囲を制限する

特に、配信の期間や頻度の調整時には「フリークエンシー（広告が同じユーザに表示された回数）」の管理が効果的です。

フリークエンシーの回数に制限を設けられる「フリークエンシーキャップ機能」を利用すれば、ユーザの負担軽減につながります。

配信の仕組みをきめ細かく管理すれば、ユーザ満足度を向上させると同時に、広告効果の最大化が期待できます。

集客後の導線を意識する

パーソナライズド広告は効果的な集客手段ですが、他の集客方法との組み合わせも大切です。

特に近年、改正個人情報保護法の施行により、パーソナライズド広告の運用には注意が必要となっています。

2022年4月からの改正では、サードパーティCookieが「個人関連情報」と定義され、これを第三者に提供する場合には、提供元が「個人情報として利用されることに対する同意」を確認する義務が設けられました。

改正個人情報保護法を踏まえて、SNSや動画広告、オムニチャネル戦略など、パーソナライズド広告以外の集客手段を積極的に活用する企業が増えています。

パーソナライズド広告以外の集客手段を組み合わせると、より広範囲にリーチでき、規制の影響を受けにくい柔軟な集客が可能です。

また、集客後の導線の明確な設計も重要です。いくら効果的に集客できたとしても、その後のユーザが購入や問い合わせなどのCVに至らなければ、広告の成果は最大化できません。

集客後の導線改善に効果的な施策は以下です。

1. ランディングページの最適化 2. 商品詳細ページでの情報提供の充実 3. フォームの簡略化　など

パーソナライズド広告と他の手法を組み合わせて集客後の導線を強化できれば、広告効果の最大化が期待できるでしょう。

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GENIEE RECOMMENDは、集客に成功したユーザのデータを活用し、以下のような独自のロジックを用いたAIレコメンドを実施できる支援ツールです。

1. ユーザのサイト内行動の分析 2.アイテムの相関を把握 3.レコメンドから閲覧されたかを学習 4.ユーザの興味を推測 5.ユーザ同士の相関を把握

これらの分析によるAIレコメンドにより、画一的なロジックだけでなく、ユーザごとの行動をAIが学習・分析し効果的にパーソナライズされた商品提案が可能です。

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パーソナライズド広告のまとめ

パーソナライズド広告は、既存顧客のみならず潜在顧客に対しても効果的にアプローチできる点が最大の特長です。

一方で、プライバシー保護や広告出稿のポリシーを厳守するなどの注意点に気を配る必要があります。

また、集客後の導線を意識して設定しなければ、いくらパーソナライズド広告で集客ができても成果に結びつかない可能性があります。

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