はじめまして。EC広告のクリエイティブを、AIと配信データで検証するnoteです

新しい広告素材を増やしたい。

けれど、何を変え、何を確かめるための素材なのかが曖昧なまま、制作本数だけが増えていく。

ECやD2Cの広告運用では、こうした状態も少なくないのではないでしょうか。

はじめまして。辻 智也です。

このnoteでは、広告クリエイティブを「何本作ったか」ではなく、どんな仮説で制作し、配信結果を次の改善にどうつなげるかという視点から検証していきます。

広告クリエイティブは、見栄えの良し悪しだけで評価できるものではないと考えています。誰に何を伝えるのか。そのために、訴求軸、冒頭の構成、コピー、オファー、フォーマットのどこを変えるのか。配信前にこの点を整理しておかなければ、数字に差が出ても、次に何を残し、何を変えるべきか判断しにくくなります。

AIを導入すれば、コピー案や構成案、静止画・動画のバリエーションを短時間で展開しやすくなります。一方で、生成数が増えるほど検証が進むとは限りません。複数の要素を同時に変更すれば、結果に影響した要因を切り分けにくくなるためです。

だからこのアカウントでは、AIを単なる量産手段として扱いません。仮説ごとの比較素材を準備し、制作から配信、振り返りまでの検証サイクルにどう組み込めるかを考えていきます。

また、CTRだけが高い素材を、それだけで「勝ち」とは決めません。CVR、CPA、ROASまで確認し、どの指標を次の制作判断に使うのかを、その都度整理します。

このnoteで扱うこと

今後は、次のようなテーマを取り上げる予定です。

• 商品情報や顧客像から、検証可能な訴求仮説をどう組み立てるか

• 冒頭、コピー、オファー、フォーマットのうち、何を固定して何を変えるか

• 生成AIを、企画・ラフ制作・バリエーション展開のどこに導入するか

• CTR、CVR、CPA、ROASを、クリエイティブの判断にどう使い分けるか

• 成果が伸びなかった素材から、次の制作指示をどう設計するか

各記事では、配信媒体や期間、変更した要素など、判断に必要な条件をできるだけ明記します。成果の出た素材だけを並べるのではなく、想定どおりに機能しなかった条件や、データだけでは判断できなかった点も区別して残す方針です。

このnoteは、EC／D2Cの運営担当者、広告代理店でクリエイティブの制作や運用に関わる方、そして素材を継続的に供給しながらROIまで求められる方に向けて書いていきます。

目指すのは、見栄えのよい1本を選ぶための情報ではありません。配信結果から、次の1本で何を変えるかを決めるための検証記録です。

次回は、1つの訴求軸をAIで複数のフォーマットに展開するとき、何を固定し、何を変えるべきかを整理する予定です。同じ課題を持つ方は、フォローして次の検証も追っていただけるとうれしいです。

これから、よろしくお願いします。

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