| この記事でわかること |
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当記事では、広告運用の実績や知識が豊富な株式会社LATRUS（ラトラス）の代表が、META広告における「類似オーディエンス」の仕組みや効果的な活用方法について解説します。
この記事を読めば、類似オーディエンスの作成方法やMETA広告で成果を最大化するための実践ポイントを理解できるので、ぜひ最後まで読んで学んでください。
META広告の類似オーディエンスとは
類似オーディエンスは、META広告の中でも特に強力なターゲティング手法のひとつです。
具体的には、購入履歴を持つユーザーやサイト訪問者、アプリの利用者などを基準とし、それらに似た行動や属性を持つ新しいユーザーを自動的に抽出します。
これにより、広告主は新規顧客獲得の精度を高められます。
従来の「年齢」「性別」「地域」といった基本的なセグメントだけでは捉えられない潜在層にアプローチできる点が魅力です。
また、AIによる学習が進むことで抽出精度が高まり、広告費の無駄を抑えながら成果につながる可能性が広がります。
META広告の類似オーディエンスが効果的な理由
META広告の類似オーディエンスは、新規顧客獲得や広告効果の安定化において非常に優れた仕組みです。
ここでは、高精度なターゲティング、自動最適化、新規顧客獲得の強みについて詳しく解説します。
高精度なターゲティング（Facebook独自の属性データ活用）
類似オーディエンスが高い効果を発揮する最大の理由のひとつが、FacebookやInstagramが保有する膨大で多様なユーザーデータを活用できる点です。
年齢や性別、地域といった基本情報に加え、趣味嗜好や購買行動、日常的なSNS上でのアクション（いいね・シェア・コメントなど）まで反映されます。
この独自の属性データをもとに「既存顧客と似たユーザー」を抽出するため、広告主は単なる推測ではなく、実際の行動や興味関心に基づいた精度の高いターゲティングを実現できます。
その結果、広告のクリック率やコンバージョン率が上がりやすく、費用対効果も向上します。
特に競合が多い市場においては、精緻なデータを活用した配信が大きな差別化ポイントとなります。
自動最適化による成果の安定化
類似オーディエンスは、配信を開始した後もAIが学習を続け、自動的に配信対象を最適化していく点が大きな特徴です。
従来の広告運用では、担当者が手動でセグメントを調整する必要があり、成果が安定するまでに時間や労力がかかることが多くありました。
しかしMETA広告では、アルゴリズムがリアルタイムにユーザーの反応を分析し、より成果につながる層へ広告を届けるように調整してくれます。
これにより、CTR（クリック率）やCVR（コンバージョン率）のブレが少なくなり、安定した成果が見込めるのです。
さらに、予算の使い方も効率化されるため、無駄な配信を減らしながら広告効果を最大化できます。
担当者の工数削減にもつながり、中長期的に運用の効率化と成果の両立を実現できる点が魅力です。
新規顧客獲得に強い（リーチ拡大が容易）
類似オーディエンスは、既存顧客と似たユーザーを大規模に見つけ出す仕組みであるため、新規顧客の獲得に特に強みを発揮します。
たとえば、自社商品を購入した顧客リストを基に類似オーディエンスを作成すると、同じような購買意欲を持つ新規ユーザーに効率的にアプローチできます。
これは、新規開拓にかかるコストや労力を大幅に削減できるという大きなメリットにつながります。
また、META広告のアルゴリズムは世界規模でデータを保有しているため、国内外を問わず広い範囲でのリーチが可能です。
特に新商品の認知拡大や新市場への参入を検討している企業にとって、短期間で見込み客を獲得できるのは非常に有効です。
さらに、リーチ拡大と同時に精度も保てるため、量と質の両方を兼ね備えた新規顧客獲得施策として活用できます。
類似オーディエンスの作成方法
類似オーディエンスを効果的に活用するためには、元となるデータの選び方や設定条件を正しく理解することが重要です。
ここでは、ソースデータの選定から作成時に指定する条件までを詳しく解説します。
ソースデータ（カスタムオーディエンスや顧客リスト）の選び方
類似オーディエンスの精度は、元となるソースデータに大きく左右されます。
ソースデータには、カスタムオーディエンスや顧客リスト、ウェブサイト訪問履歴、アプリの利用者データなどを利用できます。
最も効果的なのは「価値の高い顧客」を基にしたデータで、実際に購入履歴がある顧客や継続的にサービスを利用しているユーザーを選ぶと精度が上がります。
一方、行動が曖昧なユーザーや質の低いリストを使うと、類似オーディエンス全体の成果が下がるリスクがあります。
そのため、データの質を確保することが第一歩となります。
特に、顧客リストを利用する場合は、最新かつ正確な情報をもとに作成することが成果を高めるための重要なポイントです。
作成時に指定する3条件
類似オーディエンスを作成する際には、元データ、地域設定、類似度という3つの条件を必ず指定します。
これらの条件を正しく設定することで、広告配信の精度と効果を大きく左右します。
それぞれの条件について、以下で詳しく解説します。
元データ（カスタムオーディエンス／顧客情報）
まず基盤となるのが元データです。
カスタムオーディエンスや顧客リストを活用して「どのユーザーを基準に類似ユーザーを探すか」を決定します。
例えば、既存の購入者リストや会員登録済みのユーザーなどが候補となります。
購買意欲や利用頻度が高い顧客を基にすると、より質の高い類似オーディエンスが形成されやすくなります。
また、複数のデータソースを組み合わせて使うことも可能で、広告の目的に応じて柔軟に活用できます。
地域設定（国やエリア）
次に重要なのが地域設定です。
類似オーディエンスは国単位やエリア単位で指定でき、広告を配信したい市場に合わせて範囲を決定します。
たとえば、日本国内に絞ることで無駄な配信を防ぎ、効率的に見込み顧客へリーチできます。
一方で、海外市場を狙う場合は複数国を対象にすることも可能です。
ただし、エリアを広く設定しすぎると精度が落ちる場合があるため、商材やサービスの対象地域を明確にして設定することが大切です。
類似度の範囲（1〜10％）
類似度は、基準となるオーディエンスとの近さを示す指標で、1〜10％の範囲で指定します。
1％は基準ユーザーに最も似ている層を対象にし、高精度なターゲティングが可能です。
一方で、10％に近づくほど対象範囲が広がり、多くの新規ユーザーにリーチできますが、その分精度は下がります。
広告の目的によって使い分けることが重要で、成約率を重視する場合は1〜3％、認知拡大を狙う場合は5〜10％といった設定が効果的です。
類似オーディエンス作成に必要なユーザー数
類似オーディエンスを作成するためには、最低限100人以上の元データが必要です。
しかし、実際に成果を高めたい場合は1000〜5000人程度の規模が推奨されています。
ユーザー数が少なすぎると精度が安定せず、広告の効果にもバラつきが出やすくなります。
一方で、5000人を超える大規模データを利用すると、より正確に特徴を抽出でき、類似オーディエンスの質が向上します。
データ数は多ければ多いほど良いわけではなく、重要なのは「質」と「量」のバランスです。
購買意欲の高いユーザーを1000〜5000人確保できれば、広告配信の成果は飛躍的に向上するでしょう。
類似度の違いと拡張の考え方
類似オーディエンスでは、1％から10％までの類似度を指定でき、数値によって広告の精度とリーチ規模が変わります。
ここでは、それぞれの意味と拡張の進め方、さらに日本市場におけるユーザー数の目安を解説します。
「確度重視」なら1％から配信開始
広告配信を初めて行う際や成果を重視したい場合は、まず1％の類似オーディエンスから始めるのが一般的です。
1％の層は基準データに最も近いため、コンバージョン率が高く、投資対効果も安定しやすいという特徴があります。
特に、限られた広告予算で短期間に成果を求めるケースでは、1％に絞った方が無駄な配信を減らせます。
また、1％で成果が見えてくると、基盤データの信頼性やターゲット像の明確さも確認できます。
そのため、初期段階では「狭く深く」アプローチし、確実に実績を積むことが次の拡張につながるのです。
成果が安定したら2％、3％と順に拡張
1％の配信で成果が安定してきたら、次は2％や3％といった範囲に拡張していきます。
拡張のメリットは、精度をある程度維持しながら新しいユーザー層へリーチできる点です。
段階的に広げることで、急に質の低いユーザーを含めてしまうリスクを避けつつ、安定的に配信規模を拡大できます。
特に、同じオーディエンス設定に広告を投下し続けると配信効率が下がるため、順次拡張して新規層を取り込むことが重要です。
拡張は一気に5％以上に広げるよりも、2％、3％と段階的に設定する方が成果を維持しやすい傾向にあります。
この方法で、効率的なスケーリングが実現できます。
日本ユーザー数の目安（例：1％＝約30万人）
日本国内における類似オーディエンスの規模は、類似度ごとに異なります。
目安として、1％の類似オーディエンスは約30万人規模となり、2％ではおよそ60万人、3％では90万人と、1％ごとにおおむね30万人単位で増加していきます。
以下の表にまとめました。
| 類似度 | 推定ユーザー数（日本） | 特徴 |
|---|---|---|
| 1％ | 約30万人 | 精度が高く、確度重視の配信向き |
| 2％ | 約60万人 | 精度とリーチのバランスが良い |
| 3％ | 約90万人 | リーチ拡大に有効だが精度はやや低下 |
このように、類似度の数値を上げるごとに対象ユーザー数は大幅に増加します。
戦略に応じて、確度とリーチのバランスを見極めながら拡張していくことが成果につながるポイントです。
効果を最大化する活用方法
類似オーディエンスを活用して成果を最大化するためには、ソースデータの選び方、除外設定、他のターゲティングとの掛け合わせが重要です。
さらに、BtoCとBtoBの活用事例を理解することで、自社に合った戦略を構築できます。
成果が出やすいソースオーディエンスの選定
類似オーディエンスは元となるソースデータの質によって成果が大きく変わります。
もっとも効果的なのは、実際に商品やサービスを購入した顧客のデータです。
購入者は既に価値を認めている層であるため、その特徴に似た新規ユーザーを狙うことで高いコンバージョン率が期待できます。
また、見込み度が高いリード獲得者（資料請求や問い合わせを行ったユーザー）も有効なソースになります。
逆に、サイト訪問者など広すぎるデータは精度が落ちる傾向があるため、できるだけ「質の高い母集団」を元にすることがポイントです。
特に少数でも濃いデータを集めた方が、広告費を無駄にせず成果を上げやすくなります。
除外設定の重要性
類似オーディエンスを運用する際に見落とされがちなのが除外設定です。
既に購入済みの顧客やメルマガ登録者などを除外せずに配信を行うと、無駄な広告費が発生し、ROIが低下してしまいます。
また、複数のオーディエンスを掛け合わせた場合に同じユーザーが重複して含まれているケースも少なくありません。
こうした重複を放置すると配信効率が悪化し、広告が同じ人に繰り返し表示されることでユーザー体験の低下にもつながります。
除外リストをしっかりと設け、ターゲットを新規獲得に最適化することが成果最大化の基本といえます。
他ターゲティングとの掛け合わせで精度を高める方法
類似オーディエンス単体でも強力ですが、他のターゲティングと組み合わせることでさらに精度を高められます。
たとえば、類似オーディエンスに対して年齢や地域、興味関心を掛け合わせることで、より自社に近いユーザー層へ絞り込むことが可能です。
また、リマーケティングと併用して「まずは類似オーディエンスで新規を獲得し、サイト訪問後はリターゲティング広告で再度アプローチする」といった二段構えの戦略も有効です。
このように配信条件を複合的に設定することで、広告費を効率的に活用しながら成果を引き上げることができます。
BtoC・BtoBの活用事例
類似オーディエンスはBtoCとBtoBの両方で活用可能です。
BtoCでは、購入履歴データを基に類似オーディエンスを作成し、新規顧客の獲得に直結させるのが一般的です。
たとえば、アパレルECなら直近3か月の購入者データを元にして配信すれば、季節ごとの売上アップが狙えます。
一方、BtoBではホワイトペーパーのダウンロード者やウェビナー参加者をソースにすると効果的です。
これにより「導入検討度の高い企業担当者」に似た層に広告を届けられるため、商談獲得やリードナーチャリングに直結します。
BtoC・BtoBいずれにおいても、ソース選定と除外設定を工夫することで成果を飛躍的に高められるのが特徴です。
類似オーディエンスを利用する際の注意点
類似オーディエンスは効果的なターゲティング手法ですが、ソースデータの質や配信の仕組みに注意を払わなければ成果が安定しません。
ここでは、利用時に意識すべき具体的なポイントを解説します。
ソースデータ数が少ないと精度が落ちる
類似オーディエンスは、元になるソースデータをもとにアルゴリズムが共通点を抽出して構築されます。
そのため、元データのユーザー数が少ない場合、精度が低くなりやすいのが特徴です。
最低でも100人以上、できれば1,000〜5,000人規模のソースが推奨されるのはこのためです。
小規模なデータでは特徴が限定的となり、意図しないユーザーに広告が配信されるリスクがあります。
たとえば、わずか数十件の購入者データを基にして作成すると、見込み顧客の再現性が低くなり、広告費を無駄にしてしまう可能性があります。
量と質の両方を意識して、十分なデータを確保してから活用することが大切です。
リスト作成や更新には時間がかかる（6〜24時間）
類似オーディエンスを作成したり更新したりする際には、即座に反映されるわけではなく、システム側で6〜24時間ほどの処理時間が必要です。
そのため、すぐに広告配信を開始したい場合や短期間のキャンペーンを予定している場合には注意が必要です。
また、顧客リストを更新しても即時に精度が上がるわけではなく、反映までのタイムラグを考慮して計画を立てなければなりません。
特にセールや新商品のプロモーションなど、配信タイミングが売上に直結するケースでは、余裕を持った設定が欠かせません。
こうした処理時間を前提にスケジュールを調整し、効果的な広告運用を実現しましょう。
配信対象が重複しないよう除外設定を徹底する
類似オーディエンスを複数作成して配信する際には、対象ユーザーが重複して広告を受け取らないようにする必要があります。
重複が発生すると、同じ人に広告が繰り返し表示されるため広告費が非効率になるだけでなく、ユーザーに不快感を与える可能性もあります。
特に、既存顧客を含んだまま新規獲得用の配信を行うと、意図せず既存ユーザーに広告が出てしまうケースが多く見られます。
そのため、必ず「除外オーディエンス」を設定し、重複を排除することが重要です。
例えば「購入済み顧客リスト」や「既にリード獲得済みのリスト」を除外対象に設定することで、広告の配信効率が大きく向上します。
精度とリーチのバランスを見極める必要がある
類似オーディエンスの精度とリーチはトレードオフの関係にあります。
1％に近い設定では、ソースデータに似た精度の高いユーザーに絞り込めますが、その分リーチは限定的です。
一方、5％や10％に広げるとリーチは増えるものの、精度が下がりコンバージョン率も落ちやすくなります。
そのため、広告の目的に応じて設定を変えることが重要です。
例えば、新商品のテストマーケティングでは1％で確度を優先し、成果が安定してきたら2〜3％へ段階的に広げる方法が効果的です。
また、ブランド認知を広げたい場合には、あえてリーチを優先して大きな％を選ぶのも一つの戦略です。
精度とリーチのバランスを常に見直しながら調整することで、広告効果を最大化できます。
まとめ
今回の記事では、META広告の類似オーディエンスについて解説しました。
類似オーディエンスを活用することで、既存顧客と似た属性や行動特性を持つユーザーに効率的にリーチでき、新規顧客獲得や広告効果の最大化に大きく貢献します。
特に、FacebookやInstagramが保有する豊富なデータをもとにした高精度なターゲティングは、他媒体にはない強みです。
一方で、ソースデータが少ないと精度が落ちる、配信対象が重複するリスクがある、またリスト更新に時間がかかるといった課題も存在します。
当社のMETA広告運用代行サービスでは、最適なソースデータ選定から除外設定の徹底、類似度の調整まで一貫して対応し、効果を最大化する運用を実現しています。
成果を安定させるためには、専門的な知見を持つプロによる戦略的な運用が不可欠です。
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