ROAS10倍以上改善も！CyberZの検証事例に見る、VOの効果

真木（CyberZ）：検証したのは、インストール数の最大化を狙う「インストール最適化（MAI）」、課金額の大小ではなく課金件数（コンバージョン数）の最大化を狙う「アプリイベント最適化（AEO）」、そして先述の「VO」の3つです。

　同一予算・同一期間で、この3キャンペーンを並走させる分割テストを実施しました。

　結果、VOはROAS 48.40％と、MAIの3.82％に対して約12.7倍、AEOの14.86％に対しても約3.3倍という大きな差がつきました。

　CPI単体で見ればVO（2,598円）はMAI（1,492円）に劣りますが、収益性ではVOが圧倒しており、「手前の指標だけを見ていては正しい投資判断ができない」ことを示す好例だと考えています。

Yang（Meta）：グローバルでは、VOは通常のコンバージョン数の最大化キャンペーンと比較して、ROAS観点で見ると約29％程度高くなるという結果も出ています。そのような中、CyberZ様では、それをはるかに上回る成果を出されています。このように、VOの効果は非常に大きいものだと実感しています。

VOがROAS向上に効果的な理由

──VOは他のキャンペーン目的と比べて、なぜROAS向上により効果的だといえるのでしょうか。

Yang（Meta）：VOはその名の通り、コンバージョン数だけではなく、コンバージョンの値に最適化の重きを置くためです。購入単価のようなCVの特色を踏まえて学習と配信が行われるため、CV数が最適化の判断基準になるMAIやAEOに比べ、ROAS向上により適している最適化の目標となります。

真木（CyberZ）：VOは、購入金額のようなCVの価値に重み付けをする仕組みのため、同じ1件の購入CVでも、より購入金額が大きいCVを高価値と判断して学習が進みます。今回の検証でVOにおけるROASの大幅な改善が見られたのも、CVの質に対する学習が適切に進行した結果だと捉えています。

Yang（Meta）：加えて、MetaはVOキャンペーンの効果向上に向けて、近年様々なアップデートを実施しています。裏側では最先端のマシンラーニングモジュールを実装し、学習モデルの性能を改善しており、配信精度の向上やCPA安定化のために広告効果の評価仕組みも強化中です。なお、MMP（計測ツール）との連携強化も進めています。