【2025年最新】純増効果とは？オンラインとオフラインを横断した予算最適化の方法を解説

広告予算の配分において、テレビやチラシといったオフライン施策と、ネット広告などのオンライン施策をどのように最適化すべきかに悩む企業は少なくありません。それぞれ異なる指標で評価されるこれらの施策を、どう横断的に比較・最適化すればよいのでしょうか。本記事では「純増効果」という手法を活用し、オンラインとオフラインをまたぐ施策をどのように評価し、最適な予算配分を導き出すかについて解説します。

純増効果とは？横断最適化への鍵

純増効果とは、ある施策を実施したグループ（テストグループ）と、実施していないグループ（コントロールグループ）を用意し、それぞれの成果を比較することで得られる「施策による純粋な効果」を指します。単なる数値の変化ではなく、「その施策がなければ得られなかった成果」を明らかにできるため、施策の真の効果を定量的に把握するのに適した手法です。

この純増効果を正確に測定するには、以下の2つの条件が必要です。

• 適切なグループ分け（バイアスの排除）
• 比較可能な同一指標の設定

例えば、エリア・時期・属性などが類似した2つのグループを設計し、一方のみに施策を実施することで、他要因の影響を最小限に抑えた効果測定が可能になります。

Facebookなどにおけるインクリメンタル測定

代表的な活用例として、Meta広告の「インクリメンタル測定（インクリメンタリティテスト）」があります。Meta広告では、広告を表示するユーザー群と、表示しないコントロール群をランダムに分け、それぞれの成果を比較することで広告の純増効果を測定できます。

このような仕組みは、デジタル広告の効果を高い精度で評価する上で非常に有効ですが、同様の測定機能は広告媒体によっては搭載されていないケースもあります。また、オフライン施策（テレビCMや折込チラシなど）にはこうした測定手法が使えないため、純増効果の概念を応用した別

なぜ全体最適化が求められるのか？

多くの企業では、広告やプロモーションを「企画単位」で最適化することが一般的です。例えば、テレビCMはテレビCMの中で、ネット広告はネット広告の中で、企画ごとに設定されたKPIや指標をもとに成果を測定し、改善が図られます。しかし、各施策が独立して最適化されるだけでは、本来得られるはずの全体的な効果を最大化することができません。

それぞれの施策はユーザーの購買行動において相互に影響を及ぼしているため、部分最適では見逃してしまうシナジーや重複、ムダが発生してしまいます。こうした課題を解決するためには、「全体最適化」の視点が欠かせません。

異なる指標を持つ施策を横断する難しさ

全体最適化の実現には大きな壁があります。それは、オフライン施策とオンライン施策とで「評価指標が異なる」ことです。テレビCMは視聴率やリーチ数、ネット広告はクリック率やCVRなど、それぞれ異なる軸で成果を測るため、同一の物差しで比較・評価するのが困難です。

また、オフラインからの影響を正確にデータとして捉えることが難しいケースも多く、結果として施策同士を横断して評価することが後回しになりがちです。こうした状況を打破するには、指標を揃えた評価手法、たとえば「純増効果」のような共通基準を設けるアプローチが重要になります。

ネット広告の部分最適化や横断的な予算最適化は容易

ネット広告においては、Google広告やYahoo!広告など複数の媒体があっても、多くの場合「クリック単価（CPC）」や「コンバージョン単価（CPA）」といった同一指標で評価することが可能です。このため、施策ごとや媒体ごとの効果を比較しやすく、成果の高い媒体や施策へとスムーズに予算を移すことができます。

また、各媒体は高度な機械学習アルゴリズムを活用した最適化機能を提供しており、広告運用の自動化・効率化が進んでいます。これにより、ネット広告領域における部分最適や横断的な予算配分は、比較的容易に実現できる環境が整っていると言えるでしょう。

共通指標を使った媒体間の予算移動

複数の広告媒体を運用する際には、「クリック単価（CPC）」や「コンバージョン単価（CPA）」などの共通指標を用いることで、媒体間の成果比較が可能になります。これにより、例えば同じCPAで比較した際に、より成果効率の良い媒体に予算をシフトする判断ができます。

このような「横断的な予算配分」は、短期的なパフォーマンスの最大化に貢献するだけでなく、長期的にはどの媒体が自社にとって最も効率的かを見極める材料にもなります。共通指標の整備と正しいモニタリングが、効果的な媒体間最適化の鍵と言えるでしょう。

広告媒体内の自動入札と最適化の仕組み

Google広告やYahoo!広告をはじめとする主要な広告プラットフォームでは、機械学習を活用した「自動入札」機能が提供されています。これは、広告主が設定した目標（例：コンバージョン数の最大化やCPAの目標達成）に応じて、システムがリアルタイムで最適な入札価格を自動的に調整する仕組みです。

このような自動入札機能を活用することで、媒体内での配信効率が高まり、人的な運用負荷を減らしながらも成果を最大化することが可能です。また、データが蓄積されるほど精度も向上するため、継続的な運用でより高い最適化効果が期待できます。

エリア別純増効果の実施方法

異なる指標で評価されるオフライン施策やオンライン広告を、横断的に予算最適化するためのアプローチとして「純増効果」の考え方が有効です。ここでは、実際に純増効果を活用して施策効果を検証するための手法をご紹介します。

グループ分けの設計方法（エリア分割）

オンライン・オフラインを問わず共通の条件で比較を行うために、地理的に分けたエリアを使ってグループを設計します。具体的には、母数や特性（人口構成・購買傾向など）が近い2つの地域を選定し、一方の地域でのみ評価対象となる施策を実施、もう一方は施策を実施しないコントロールエリアとします。

このとき、他の施策やキャンペーンを両グループで揃えることで、第三者要因による影響を排除し、より純度の高い検証が可能になります。

オンライン・オフライン統合指標の必要性

従来のように、オンライン施策はウェブコンバージョン、オフライン施策は店舗来店数など、別々の指標で評価していては、正確な比較はできません。

そのため、指標には「地域ごとの総獲得数（オンライン＋オフライン）」を用いるのが理想です。たとえば、ウェブ広告を見たユーザーが実店舗に来店したり、逆にチラシを見たユーザーがECサイトで購入したりするなど、現代の購買行動はオンラインとオフラインをまたぐのが一般的です。

こうした背景を踏まえると、施策の本質的な効果を測るには、チャネルを問わず「最終的な成果」で統一して比較する必要があります。このように共通の指標を用意することで、地域ごとの獲得数の差から純増効果を導き出すことが可能になります。

検証結果：テレビとネット広告の予算配分比較

実際に、オフライン施策（テレビCMなど）とオンライン施策（インターネット広告）を組み合わせた予算配分による効果検証を行いました。検証では、地域を2つのグループに分け、それぞれ異なる予算配分で施策を実施しました。

• グループ①：テレビ広告80%、インターネット広告20%（予算配分8:2）
• グループ②：インターネット広告100%、テレビ広告0%（予算配分0:10）

その結果、地域ごとのCPA（コンバージョン単価）は、

• グループ①が 100%
• グループ②が 40%

という明確な差が表れました。この結果から、少なくともこのケースにおいては、テレビとネット広告を併用するよりも、ネット広告に全予算を集中させたほうが費用対効果が高いことが分かります。

もちろん、施策の目的やサービスの内容、KPIによって最適な予算配分は異なります。しかし、このように定期的に検証を行い、結果に基づいて予算配分を柔軟に見直すことで、企画を横断した本質的な予算最適化が可能になります。

まとめ

ネット広告など、同一指標で評価できる領域では部分最適や横断的な予算配分が容易に行えますが、指標の異なるオフライン施策を含めた全体最適化には課題が残ります。そこで有効なのが「純増効果」を用いた評価手法です。エリアを活用したグループ分けと、オンライン・オフライン統合指標の設定により、施策ごとの効果を正確に比較することが可能になります。

実際の検証からも、配分の違いによるCPAの差が明確に表れ、データに基づいた予算戦略の重要性が浮き彫りになりました。今後ますます進むオフラインとオンラインの融合に備え、全体最適化に取り組むことが競争力向上につながるでしょう。

プロフィール

吉田一貴

マーケティング支援会社での10年以上の経験。 広告運用に精通し、累計運用額50億円以上・30媒体以上の実績を誇る。 運用型広告に特化し、パフォーマンス最大化を目指すマーケティング戦略のプロフェッショナル。