配信強化期間も費用対効果を維持したまま応募数を拡大

──求人業界の繁忙期は春だとお聞きしました。その時期にもフリークエンシーキャップの効果は見られましたか？

谷田：春の繁忙期には通常時の何倍もの広告予算を一気に投下します。通常なら出稿量を急激に増やすと無駄打ちが増え、増分CPAが跳ね上がってしまいます。しかし今回はCHEQ Acquisitionによるフリークエンシー制御が強力な防波堤となり、通常時の数倍にあたる量を出稿してもCPAが高騰せず、高い費用対効果を維持したまま応募数をスケールさせることができました。

──最近はアドフラウド対策だけでなく、ディップのような配信最適化の文脈でCHEQ Acquisitionを活用するケースも広がっているのでしょうか？

佐々木：はい。一般的にCHEQ Acquisitionは、悪質なボットを排除するガバナンス目的で導入されますが、広告主様が真に求めるのは売上やコンバージョンの最大化です。今回の事例では、不正ボットの遮断という守りを超え、「正規ユーザーのうち、コンバージョンにつながりにくい層を広告主様とともに特定し、最適化を図る」という、攻めのマーケティングツールとしてのCHEQ Acquisitionのポテンシャルを証明していただきました。

　なお、今回はディップ様においてCHEQ Acquisitionのフリークエンシーキャップ機能自体の有効性を検証するため、検索広告に限定して同機能を活用いただきました。同機能は通常、アドフラウド対策に付随する形で媒体横断で利用いただいています。

谷田：実は、過去に他社のアドフラウド対策ツールを試した際は、当社の配信設計上ボット被害が少なく、ツール費用に対して削減額が見合わず解約した経緯があったんです。その点チェク・ジャパンさんは、企業の責任としてアドフラウドを防ぎつつ、過剰クリックの抑制によって明確な経済的リターンを得られるようにしてくれました。社内にも自信を持って報告できました。

サービス特性に応じた閾値のチューニングにトライ

──今後CHEQ Acquisitionを活用して、広告運用をどのように展開していきたいですか？

谷田：直近の重要課題は「Web to App（Webからアプリへの誘導）」の最適化です。Webとアプリではユーザー行動やコンバージョン計測の仕様が異なるため、求職者が最も定着しやすい導線を見極め、適切な予算配分を追求していきます。

　また、事業モデルに応じたフリークエンシー閾値の設定にもトライしたいです。バイトルの広告運用では、求職者と掲載企業様の出会いの総数を最大化することが主目的ですが、スポットバイトルではマッチング後の実稼働数を最大化することがKPIです。事業ごとにコンバージョンの定義が異なれば、最適な接触頻度の上限も変わるため、サービス特性に合わせたチューニングを進めていきたいです。

　2026年、ChatGPT向けアプリ「バイトル」の提供を開始しました。今後、求職者との接点がWebやアプリだけでなく、対話型AIにも広がっていく中で、新たな流入経路を含めてCHEQ Acquisitionでユーザー行動を捉え、それぞれの接点に適したマーケティングを考えていきたいです。

──谷田さんの展望を受け、佐々木さんはチェク・ジャパンとして今後どのようにサポートされたいとお考えですか？

佐々木：初回応募を起点とするのか、複数回稼働を追うのかによって、除外すべきユーザーの判定基準は柔軟に変更できます。事業ごとのKPIに応じたコンバージョン定義の最適化に伴走したいです。

佐々木：さらに中長期で見逃せないのが、求職活動におけるAIの影響です。求職者がAIを使って求人情報を自動収集する動きが始まっており、求人サイトに人間だけでなく「有益なAIボット」が大量に混ざり合う時代が到来しています。従来の「人間＝善」「ボット＝悪」という二元論は通用しません。「排除すべき悪質ボット」「情報収集を担う有益なAIエージェント」「ターゲットとなる正規のユーザー」「CV見込みの薄い過剰クリック層」を高度なセキュリティ技術で精緻に分類・識別することが不可欠です。複雑化する環境の中で、ディップ様が高い投資効率を実現できるよう支援を続けます。