効果が出ないのは、クリエイティブのせいじゃなかった。AI生成クリエイティブを主力に育てた「バニシングポスト」
AIを使えば、クリエイティブを大量に、しかも高い質でつくれる時代になりました。それでも「新しいクリエイティブを出しても、まったく効果が出ない」と悩む広告主は少なくありません。
Meta Agency First Awards Japan 2026の「Agency of the Year」を受賞したオプトの社員が、現場で磨き上げた打ち手を語る連載「運用事例10選」。今回は、支援先企業の問い合わせ件数拡大に向けて、効果が出ていなかったAI生成クリエイティブを効果的なクリエイティブへと変えた加藤みゆ羽に話を聞きます。
お客様はどんな悩みを抱えていたのでしょうか。
目標が非常に高いアカウントでした。継続して安定した成果をお返しするには、効果的なクリエイティブが1本見つかるだけでは足りません。複数の効果的なクリエイティブが、継続的に見つかり続けている状態が必要でした。
ところが、長いあいだ効果的なクリエイティブが見つからなかった。そのせいで、なかなか拡大のフェーズに移れませんでした。
最近よく聞く話ですね。クリエイティブの重要性は日に日に増していて、ホームランが1本出れば劇的に改善する。でも、ホームランはそう簡単には打てない。
解説：「効果的なクリエイティブ」とは
広告アカウントのなかで、配信量と成果の両方をけん引している広告素材のことです。Meta広告では成果の良い素材に配信が集中しやすいため、1本に頼っていると、同じ表現の配信が続いて反応が低下した時点で、成果が急落してしまいます。大きな予算を安定して運用するには、効果的なクリエイティブを複数、しかも継続的に生み出し続ける必要があります。
本数は足りている。疑ったのはクリエイティブではなく、運用だった
——効果的なクリエイティブが見つからない。そうなると、まずはクリエイティブの質を疑いたくなるところです。ところが加藤が目を向けたのは、別のポイントでした。
運用の目線では、どんな課題を設定したのでしょうか。
起きていた問題は、新しいクリエイティブを大量に用意できているのに、それを効果的なクリエイティブとして成果のけん引役に育てられていないことでした。そこで、大量のAI生成クリエイティブを効果的なクリエイティブに育てる運用を見つけることを、課題に設定しました。
面白いですね。普通は「本数だけでなく、質を高めないと」となりそうですが、質ではなく運用に課題を置いた。なぜですか。
普通なら、クリエイティブのポテンシャルが低いと考えがちですよね。ただ、ちょうど制作手法が大きく変わる転換期でした。デザイナーが手作業で制作していた状態から、事業拡大に向けて大量に用意できるように、AI生成へ移行したタイミングでした。
AIで大量につくったから質が落ちた、とはまったく思っていませんでした。表現の幅も、訴求の精度も、チームでかなり磨いて自信があったので。
クリエイティブの質はむしろ上がっていた。だから、解くべきは運用の側だと考えたわけですね。
Metaは「見たことのない表現」を、過小評価しているのではないか
——では、運用のどこに問題があったのか。加藤が手がかりにしたのは、過去の運用で経験した“ある現象”でした。
では、具体的に何をしたのでしょうか。
運用が悪いとは思ったものの、運用の何が悪いのかまでは特定できていませんでした。そこで、過去の経験を振り返りました。
以前、効果的なクリエイティブが1本見つかったとき、その改変版を配信すると、まったく新しい表現よりも効果が出る確率が高いということに気づきました。一方で、静止画で効果が出ているところに急に動画を出したり、大きく異なる訴求を試したりすると、効果が出ませんでした。
そのとき、Meta広告が持っている学習データが原因ではないかと考えて、ピクセルを変えてみたことがありました。すると、それまで効果が出ていなかったクリエイティブが効果を発揮しました。
ピクセルは、いわばMeta広告の脳みそですよね。「誰に届けるべきか」がもう決まってしまっていて、新しいクリエイティブが届くべき人とは合っていなかった。ならピクセルごと変えてしまえ、とやったらうまくいった。
解説：ピクセルとは
Metaピクセルは、Meta広告が提供する広告主のWebサイトに設置する計測用のタグです。問い合わせや購入といったコンバージョンの情報をMeta側に送信すると、Metaはその蓄積をもとに「誰に、どの広告を出すと成果につながりやすいか」を学習します。ピクセルを新しいものに切り替えると、過去の学習の影響を受けずに配信できる一方で、それまでに積み上げた学習も使えなくなります。
そうです。つまり、クリエイティブの成果は、その良し悪しや品質だけで決まるわけではありません。Meta広告が持っている学習や環境によって、評価のされ方が変わってしまうのです。
——過去の経験から見えてきたのは、Metaが持つ「過去の学習」が、クリエイティブの評価を左右しているという可能性でした。では、今回のAI生成クリエイティブはどうだったのでしょうか。
今回のAI生成クリエイティブは、デザイナー制作のころと比べて、表現も訴求も大きく広がっていました。Meta側から見れば、非連続に進化したクリエイティブに映ったはずです。だから過去の学習の影響で、そもそも正しく評価されていないのでは、と考えました。
たとえば、料金を打ち出す訴求は効果が出やすいから、それが入ってきたらどんどん出そう、と学習している。
一方で「日々の生活で時間に余裕がない」「スケジュール調整の負担を減らしたい」という悩みを突いたクリエイティブは、過去の実績が悪かったから出さなくていい、と判断しているかもしれない。
はい。過去のコンバージョンデータから「このクリエイティブは効果が出そうか」を予測して配信する仕組みだとすると、新しいクリエイティブは過去との類似性が低いので、予測が立てられない。だから配信が優先されないのでは、と考えました。
解説：Metaはクリエイティブをどう評価しているのか
通常のMeta広告は、ピクセルに蓄積された過去のコンバージョンデータをもとに、「このクリエイティブは成果につながりそうか」を予測して配信量を決めています。過去の効果的なパターンに似たクリエイティブほど予測の手がかりが多く、配信されやすくなります。裏を返すと、これまでにない新しい表現は、質が高くても予測が立てにくく、成果が出る前に配信を絞られてしまうことがあります。
ピクセルは変えない。投稿を"消す"という選択
——仮説どおりなら、過去にうまくいったようにピクセルを変えれば解決しそうです。しかし加藤は、あえて別の道を選びました。
だから今回もピクセルを変えた、という話ですか。
いえ、ピクセルは変えていないんです。変えてもうまくいったとは思います。でも今回は、AIで大量につくるクリエイティブの学習を、今使っているピクセルに入れていきたいと考えました。
なるほど。ピクセルを変えては効果を出し、変えては効果を出しというのは、いわば対症療法で、いたちごっこになる。そうではなく、今のピクセルに「このクリエイティブもいいぞ」と教えたい。そんなことができるのでしょうか。
そこで目をつけたのが、パートナーシップ広告です。通常の配信は、ピクセルのデータから予測したコンバージョンの見込みで判断されます。一方でパートナーシップ広告は、投稿元のInstagramアカウントの学習データを参照します。配信を伸ばすかどうかの品質スコアのような部分も、ピクセルの学習ではなく、投稿そのもののエンゲージメントで決まることが、過去の検証で分かっていました。
インフルエンサーの投稿を広告として配信するあのメニューは、ピクセルの情報よりも、投稿へのいいねや保存がどれだけ付いているかのほうが効いている、と。これは新しい情報ですね。
解説：パートナーシップ広告とは
Instagramなどに投稿されたコンテンツを、投稿元のアカウントと連携して広告として配信できるメニューです。インフルエンサーやクリエイターとのタイアップでよく使われます。加藤によると、この形式では、通常のピクセルの学習のみならず、投稿へのいいね・保存といったエンゲージメントの蓄積が配信の評価に強く影響するといいます。
はい。なので、パートナーシップ広告で今は効果が出ていないクリエイティブを配信して、そこで得た新しい情報をピクセルに流し込もうと考えました。
つまり、パートナーシップ広告をやりました、という話ですか。
それが、ちょっと違うんです。パートナーシップ広告はエンゲージメントが評価の起点になります。ユーザーが好むコンテンツならエンゲージメントが付きますが、今回配信したかったのは、広告色の強いダイレクト寄りのクリエイティブでした。投稿しても、エンゲージメントはほとんど付かないだろうと思いました。
エンゲージメントで評価される場で、エンゲージメントが付かなければ、ほかのクリエイティブと比べて不利になってしまいます。
広告色が強すぎて、パートナーシップ広告の仕組みでも評価されない。どちらでも評価されないことになってしまう。
そうです。そこで、Instagramに投稿した広告をすぐにアーカイブして、エンゲージメントが付かない状態にしてから配信しました。
エンゲージメントが「少ない」のではなく、評価の基準からエンゲージメントそのものを取り払ってしまう。基準がない状態で、フラットにオークションに入れる。まさに発想の転換ですね。この施策に名前はありますか。
「バニシングポスト」です。"消える投稿"という意味を込めて、私が名付けました。
自分で名付けたんですね。かっこいいですね。
解説：バニシングポストの3ステップ
1.広告用のクリエイティブを、Instagramアカウントに投稿する
2.その投稿を、パートナーシップ広告として広告管理画面に紐づける
3.投稿をアーカイブする
投稿がアーカイブされているため、エンゲージメントは付きようがありません。エンゲージメントの多寡で評価される状態をあえて外すことで、広告色の強いクリエイティブでも、通常配信とは異なる条件でオークションに参加できます。
効果が出なかったクリエイティブが、コンバージョン約7.5倍に
——では、バニシングポストで実際にどれほど成果が変わったのか。数字で見ていきます。
バニシングポストの成果は、実際どうでしたか。
通常配信ではまったく成果につながらなかったAI生成クリエイティブが、バニシングポストではコンバージョン（CV）が約7.5倍に伸びて、コンバージョン単価（CPA）は約2割の水準まで下がりました。
解説：CVとCPA
CV（コンバージョン）は、広告の成果となる行動の数で、今回は問い合わせ件数を指します。CPAは、1件の問い合わせにつながるまでにかかった広告費です。CPAが約2割の水準になったということは、同じ1件の問い合わせに、およそ5分の1のコストでつながるようになったことを意味します。
劇的な改善ですね。もともとCPAがかなり高かったクリエイティブが、成果に貢献するクリエイティブになった。
——成果が出たとなると、気になるのは「自社のアカウントでも使えるのか」という点です。最後に、向いているケースと、導入するときの不安について聞きました。
どんなアカウントに向いていて、どんなお客様には向かないのでしょう。
フォーマットや効果的なパターンが決まってしまっているアカウントほど、新しい表現を見つけるのは難しいと思います。そういうアカウントには、特に有効だと考えています。
クリエイティブが悪いのではなく、運用で効果的なクリエイティブに育てられていないだけかもしれない、という話ですね。
一方で、Instagramアカウントは広告会社ではなく、ブランドを運営するお客様の持ち物ですよね。ブランドガイドライン上、広告を投稿するのは難しい、というケースも多いのではないですか。
そう思われるお客様もいらっしゃると思います。ただ、バニシングポストは投稿自体がInstagramアカウントに残りません。投稿はアーカイブされるため、その点はご安心いただけます。
投稿が残らないから、ブランド面のリスクを気にされるお客様でも取り入れやすい。逆に言えば、お客様が育ててきたInstagramアカウントを、広告にも活かせる。資産の活用にもつながるわけですね。
まとめ：この事例のポイント
・効果が出ない原因は、クリエイティブの質ではなく、Meta側の過去の学習によって新しい表現が正しく評価されていないこと にあった
・投稿をアーカイブしたパートナーシップ広告「バニシングポスト」で、エンゲージメントに左右されない条件をつくり、
新しいクリエイティブをオークションに参加させた
・通常配信では効果が出ていなかったAI生成クリエイティブで、コンバージョンは約7.5倍、CPAは約2割の水準に改善した
・投稿はInstagramアカウント上に残らないため、ブランド面の懸念があるお客様でも取り入れやすい
新しいクリエイティブの効果が出ないとき、多くの場合は制作の見直しから始まります。しかし今回の事例が示したのは、成果を左右していたのがクリエイティブの質ではなく、媒体からの「評価のされ方」だったということでした。
AIによって、クリエイティブを大量に、しかも高い質でつくれるようになった今、問われるのは「つくったクリエイティブを、どう効果的なものに育てるか」という運用の力です。バニシングポストは、ピクセルを変えずに評価の条件だけを変えることで、埋もれていたクリエイティブに正当に評価される機会を与えました。
「効果が出ないのは、クリエイティブのせいじゃないかもしれない」。そう疑ってみることが、次の効果的なクリエイティブを見つける第一歩になるのかもしれません。
オプトは、累計2,000社以上の支援実績をもとに、広告運用だけでなく、CRM（顧客関係管理）やデータ活用を含めたデジタルマーケティング全体での成果創出を支援する企業です。新規の設定創出だけでなく、CRM設計やデータ活用まで一気通貫で支援し、LTV（顧客生涯価値）向上を軸に戦略から実行まで伴走できる点が、他社と比較してオプトが選ばれる理由です。LTV向上を軸に、2,000社以上の支援で培った知見やデジタルマーケティングの実践事例を、メールマガジンで定期的に発信しています。現場で活用できるノウハウにご興味のある方は、ぜひご登録ください。
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