Instagram広告のターゲティング｜効果を最大化する5つの設定パターン

いつもご覧いただき、ありがとうございます。運用支援の窓口の角田です。

今回はInstagram広告のターゲティングについて、私たちのFreskで実際に試行錯誤しながら掴んできた、5つの設定パターンを共有させてください。

興味関心ターゲティング

ターゲティングを設定するとき、私がいちばん大事にしているのは、「机上のペルソナ分析」より「一次情報の生っぽさ」です。

SNSを小さく回して反応を見にいく。お客様にラフにインタビューしてみる。これだけで、机上のターゲット像と、実際に買ってくださっているお客様の像にはギャップが必ずあることに気づきます。

広告のターゲティング設定は、そのギャップを埋めたあとでやるほうが、効率が段違いだと、私の中では定義づけています。

さて、興味関心ターゲティングは、もっとも基本的なターゲティングの方法です。

「インテリアに興味あり」「アロマ商品が好き」「健康関連を頻繁にチェック」――こうしたユーザーの興味関心データに基づいて、配信先を絞り込む手法ですね。

Freskで効いた具体例

Freskでは、実際に以下のような興味関心の組み合わせで配信していました。

• 「インテリア雑貨」 × 「アロマ」 × 「20〜40代女性」
• 「ライフスタイル雑誌」 × 「ナチュラル系コスメ」 × 「20〜40代女性」
• 「住宅雑誌」 × 「ガーデニング」 × 「30〜50代女性」

興味関心は、2〜3個組み合わせることで解像度が上がる、という体感がありました。

1個だけだと範囲が広すぎてターゲットがぼやけてしまいますし、4〜5個組み合わせると逆に絞りすぎて、配信ボリュームが出てこないんですね。

注意点

2024年あたりから、Meta社は興味関心ターゲティングの精度を意図的に下げている、という傾向が見えてきています。

代わりに「Advantage+オーディエンス」というAI任せの設定が、強く推奨されるようになってきました。

完全に興味関心だけで絞り込む運用は、いまは徐々に弱くなってきている、というのが私の実感です。

類似オーディエンス（Lookalike）

自社の既存顧客やフォロワーに「似ているユーザー」を、AIに探させて配信する手法です。

これは、いまもっとも効果が高いターゲティングだと、私の中では位置付けています。

具体的な使い方

• 自社のECで購入されたユーザーリストをアップロードする
• その「1%類似」「3%類似」「5%類似」のオーディエンスを作成する
• そのオーディエンスに対して、広告配信する

類似度1%（既存顧客にもっとも似ている層）から始めて、効果を見ながら徐々に範囲を広げていく――これが王道のやり方だと感じています。

Freskで実証した効果

Freskでは、Instagram購入者の方々のメールアドレスをMeta社にアップロードして、その類似オーディエンスへ配信したところ、興味関心ターゲティングと比較してCPAが約30〜40%下がりました。

「すでに買ってくれたお客様に似ている人」は、当然ながら買ってくださる確率が高いんですね。

当たり前と言えば当たり前なんですが、ここを活用しきれていない事業者様が、まだ非常に多いと感じます。

カスタムオーディエンス（リターゲティング）

御社のサイトや、Instagramに過去アクセスされたユーザーに対して、再アプローチする手法です。

リターゲティング、リマーケティングとも呼ばれます。

主なカスタムオーディエンスの種類

• ウェブサイト訪問者（過去30日 / 90日 / 180日）
• 商品ページ閲覧者（カートに入れたけど買わなかった方など）
• Instagramアカウントとエンゲージしたユーザー
• 過去にメッセージを送ってこられたユーザー
• 動画広告を50%以上視聴されたユーザー

「カートに入れたけど買わなかったユーザー」へのリターゲティングは、ECで圧倒的に効きます。

すでに購入意欲が高まっている状態の方ですから、CV率が新規の3〜5倍になることも、珍しくないんですね。

地域ターゲティング

「金沢市」「石川県」「北陸地方」のように、地域を絞った配信ですね。

地方の中小企業様にとっては、ほぼ必須のターゲティングだと感じています。

地域ターゲティングのコツ

市町村レベルだけではなく、「半径◯km以内」という円形指定も可能です。

実店舗の集客なら、店舗の所在地から半径10〜30kmを指定するのが定番のやり方ですね。

Freskが運営していたイオンモールかほく店では、半径20km以内に絞ったInstagram広告で、「店舗来店」を直接訴求する広告を回していました。

Web購入よりも、地元の方々に「店舗に足をお運びください」と訴える広告のほうが、結果として店舗売上に直結したんですね。これは、地方のリテール業に共通する設計だと思います。

Advantage+ オーディエンス（AI任せ）

これは、Meta社が近年強く推している「AIに最適配信を任せる」設定です。

ターゲティングをほぼ指定せず、Metaの機械学習に「成果を最大化する配信」を委ねる手法ですね。

Advantage+の特徴

• ターゲティング設定が、ほぼ不要
• クリエイティブの自動最適化も、合わせて行われる
• 運用工数を、最小化できる
• 初期データが少ない事業者でも、ある程度の結果が出る

注意点

「AIに任せれば、全部いい結果が出る」というわけではありません。

クリエイティブの質が低ければ、Advantage+を使っても結果は出ないんですね。

あくまで「ターゲティングをAIに任せる」だけで、クリエイティブ制作には人間が真剣に向き合う必要があります。ここを誤解されると、AIへの期待値が大きくぶれてしまいます。

また、Advantage+には配信開始から「学習期間」（通常2週間程度）が必要です。

この期間に手を入れすぎてしまうと、AIの学習がリセットされてしまうので、最初の2週間はぐっとこらえて待つことが大切だと感じています。

5つを組み合わせる「ターゲティングミックス」

実際の運用では、これら5パターンを組み合わせて使うのが王道です。

私たちのFreskでは、おおよそ以下の配分で運用していました。

• 新規認知（Advantage+ + 興味関心）：50%
• 類似オーディエンス：25%
• リターゲティング：15%
• 地域特化（実店舗集客）：10%

業種や事業フェーズによって最適な配分は変わってきますが、「複数のターゲティングを並走させる」というのが、結果が安定する運用の鉄則だと、私の中では定義づけています。

もう一度だけ書かせてください。1つのターゲティング設定に依存しないこと。これが、長く回し続けるためのいちばんの保険だと感じています。

まとめ

結論として、Instagram広告のターゲティングは、興味関心・類似オーディエンス・カスタムオーディエンス・地域・Advantage+の5パターンを、組み合わせて使うのが王道だと感じています。

「これだけやれば勝てる」という単発の手法はなく、複数を並走させながら、データを見て少しずつ最適化していく――そういう姿勢が必要なんですね。

ご自身の事業に当てはまる部分がもしあれば、まずは現状の棚卸しからお手伝いできます。お気軽にお声がけください。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。今後とも、宜しくお願い申し上げます。