2026年版：Facebook広告運用の基本ガイド ～AIの仕組みを活かして、成果を出し続けるページと動画の作り方～

1. 序論：2025年、Web広告運用のルールは完全に書き換わった

1.1 「ターゲティングからAIとの共同作業へ」

かつては「どんな興味関心を持つ人に届けるか」という設定が運用の肝でした。しかし、最新のAIアルゴリズム「Meta Lattice」の登場により、状況は一変しました。

プライバシー規制が世界的に強化される中、AIは個人の細かな属性を追うのではなく、膨大なデータから「今、この瞬間に商品に興味を持ちそうな人」をリアルタイムで予測する能力を飛躍的に向上させました。

現代のFacebook広告（Meta広告）運用において、もはや人間の手による細かいオーディエンス設定AIが学習するための自由度を奪う「ノイズ」になってしまいます。プラットフォームは「ブロード配信（広域配信）」と「AIによる自動最適化」へと完全に舵を切りました。この変化の中で、マーケターに求められる能力は劇的に変化しています。

1.2 この記事でお伝えしたいコト、対象となる方

この記事は、日々広告運用に携わる代理店のマネージャーやインハウスの担当者、そして「今のやり方では成果が伸び悩んでいる」と感じているマーケターの方々に向けたガイドです。

「広告費が上がっている」「動画作りが追いつかない」「ページの改善が進まない」といった、現場でよくある悩みに対して、以下の3つの視点から具体的な解決策をお伝えします。

• AIの仕組みを知る：MetaのAIが何を基準に判断し、どのように成果を最適化しているのか。その中身を分かりやすく整理します。
• 「反応が良い動画」の共通点を見つける：個人のセンスに頼るのではなく、人の心の動きに沿った「成果につながりやすい動画」の作り方を解説します。
• 広告とページを一つにつなげる：「Squad beyond」を活用して、広告の内容とページ（LP）を違和感なくつなぎ、効率よく運用する方法を紹介します。

単なる機能の説明ではなく、2025年の最新状況に合わせて、今日から現場で試せる具体的なノウハウをまとめています。

2. Meta広告のアルゴリズム解析とデータ基盤の構築

2.1 Meta Latticeと予測モデルの進化

Metaの広告配信システムは、膨大なユーザーデータを基に、「誰が」「いつ」「どの広告で」コンバージョン（CV）するかを予測しています。2025年の最新アルゴリズム「Meta Lattice」は、従来のサイロ化されたモデルを統合し、より少ないデータでも高精度な予測を可能にしました。

2.1.1 オークションのメカニズム：Vickrey-Clarke-Groves (VCG)

Facebook広告で自分の広告が表示されるかどうかは、以下の「トータルバリュー」という計算式で決まります。

Total Value= (入札額×推定アクション率) +ユーザーバリュー

• 入札額：1回の成果に対して、支払ってもよいと考えている金額です。
• 推定アクション率：そのユーザーが、広告を見て実際に申し込んでくれる確率です。
• ユーザーバリュー：広告やその先のページの「品質」です。読み込みスピードが速いか、すぐに閉じられていないか、といった快適さが評価されます。

ここで大切なのは、「お金をたくさん出せば勝てるわけではない」という点です。AIは、ユーザーが喜ぶ広告（品質）と、成果につながりやすい組み合わせを高く評価します。つまり、「ついクリックしたくなる動画」と「読んで納得感のあるページ」をセットで用意することが、結果的に広告費を安く抑え、成果を最大化させる近道になります。

2.2 データの欠損を防ぐ「CAPI（コンバージョンAPI）」

ブラウザベースのPixel（ピクセル）計測だけでは、ITP（Intelligent Tracking Prevention）などの影響でCVデータの欠損が避けられません。Meta社はこれに対し、サーバーサイドでデータを計測・送信する「CAPI」の実装を重要な要件としています。

2.2.1 データの質を上げ、AIの学習を助ける

CAPIの目的は、単にCV数を補完することだけではありません。最も重要なのは、AIへの学習データの質を高めることです。

計測方式	特徴	メリット	デメリット
Meta Pixel	ブラウザ経由	実装が容易、リアルタイム性	データの取りこぼしが多い
CAPI	サーバー経由	Cookie規制の影響小、高精度	設定に専門知識が必要

2025年のスタンダード：ハイブリッド計測

PixelとCAPIの両方を実装し、Meta側で「重複除外」を行う構成が標準です。これにより、ブラウザ側で取得できなかったCVをサーバー側で補完し、マッチング品質（EMQスコア）を最大化します。EMQスコアが高いほど、AIは「どのようなユーザーがCVするか」を正確に学習でき、ターゲティング精度が向上します3。

2.2.2 Squad beyondなら、難しい設定なしで導入できる

通常、CAPIの導入にはシステム開発の知識が必要ですが、Squad beyondを使えばその手間はかかりません。Metaと直接システムがつながっているため、管理画面上で簡単な設定をするだけで、正確なデータをMetaに送ることができます。

• 設定がとても簡単：専用のIDを入力するだけで準備が整います。
• 確実なデータ連携：ページの閲覧や申し込みなどの動きを、サーバーから直接Metaへ伝えます。開発チームの手を借りなくても、大手企業と同じような精度の高い計測環境をすぐに作れるのが大きなメリットです。

3. アカウント構造の再定義とAdvantage+ セールスキャンペーン

3.1 「Hagakure」から「Broad」へ：構造の簡素化

過去数年推奨されてきた「Hagakure（ハガクレ）構造」はさらに進化し、2026年においては「アカウント構造の極限までのシンプル化」が求められています。AIにとって、データは分散させるよりも一箇所に集中させた方が学習効率が良いからです。

3.1.1 キャンペーン分割の弊害

多くの運用者が陥る間違いが、「20代女性」「30代女性」「興味関心A」「興味関心B」といった形で広告セットを細かく分割することです。これはAIにとって「学習データの希薄化」を意味し、最適化の妨げとなります。
特に、一つの広告セットで「1週間に50件以上のコンバージョン」という、AIが学習するのに必要な目安の数字を確保できない場合は、無理に分けるメリットはほとんどありません。まずはデータを一箇所に集めて、AIが「どんな人に届ければいいか」をしっかり学習できる環境を作ってあげることが、安定した成果への近道です。

推奨されるアカウント構造：

1. プロスペクティング（新規獲得）用キャンペーン: 1つ（Advantage+ セールスキャンペーン推奨）。
2. リターゲティング用キャンペーン: 必要に応じて1つ（ただし、多くの場合ASCに統合可能）。
3. テスト用キャンペーン: 新しいコンセプトやオファーを検証するためのサンドボックス環境（予算全体の10-20%）。

3.2 Advantage+ セールスキャンペーン（ASC）を使いこなす

2025年のMeta広告運用で中心的な役割を果たすのが「Advantage+ セールスキャンペーン（ASC）」です。旧称Advantage+ ショッピングキャンペーンから名称変更され、ECだけでなくリード獲得やアプリインストールなど幅広い目的で利用可能になりました。

3.2.1 ASCのメカニズムとメリット

ASCは、機械学習を最大限に活用し、設定項目を自動化した配信メニューです。

• ターゲット設定をAIにお任せできる: AIがコンバージョンデータに基づき、全ユーザーの中から見込み客を自動探索します。手動設定よりも広いリーチが可能となり、CPMが低下する傾向にあります。
• クリエイティブの大量テスト: 1つのキャンペーンで最大150件の広告を運用可能です。AIが自動的にパフォーマンスの良いクリエイティブを選別し、予算を配分します。
• 予算配分の最適化: 予算をどう使うかをAIが自動で調整してくれる仕組みがデフォルトで機能します。

3.2.2 ASC運用の注意点と設定のコツ

ASCは強力ですが、コントロールが効きにくい側面もあります。

• 既存顧客への配信制御: ASCでは、既存顧客への配信が増えすぎて、見かけ上のROASが高くなる現象が起きがちです。これを防ぐために、アカウント設定の「オーディエンスセグメント」で既存顧客リスト（メールアドレスやPixelデータ）を定義し、キャンペーン設定で「既存顧客の予算上限」を設定することが重要です。
• 除外設定の場所: 特定のオーディエンスを除外したい場合、設定箇所が深層化しています。広告セット編集画面の「オーディエンス」＞「他の制御を表示する」から設定する必要があります。

3.3 クリエイティブテストを成功させる「3:2:2」のルール

アカウント構造をシンプルにする代わりに、力を入れるべきなのが「クリエイティブ」です。ここで役に立つのが、Meta広告のエキスパートの間で標準化されている「3:2:2 メソッド」です。

3.3.1 「3:2:2」の構成要素とプロセス

ダイナミッククリエイティブ（DCT）機能を活用し、以下の要素を1つの広告セットに投入します。

• 3つの動画または画像：見た目の印象や、伝えるメリット（切り口）がはっきりと違うものを3種類用意します。
• 2つのメインテキスト：商品の良さを伝える文章や、体験談のような文章など、毛色の違うものを2パターン作ります。
• 2つの見出し：パッと目を引く、短い見出しを2パターン用意します。

これらをセットすると、AIが自動的に 3 × 2 ×2 = 12 通りの組み合わせを試してくれます。その中から「どの組み合わせが一番お客さんの反応が良いか」を、AIが素早く見つけ出してくれる仕組みです。

運用のサイクル：

• Step 1: テスト用キャンペーン（CBO）で3:2:2のセットを作成し配信開始。
• Step 2: 3〜7日間配信し、十分なインプレッションとCVが発生するのを待つ。
• Step 3: 勝者（Winner）となったクリエイティブの「投稿ID（Post ID）」を取得する。
• Step 4: 取得したPost IDを使って、本番環境（ASCなど）に「既存の投稿」として入稿する。

このプロセスの最大の利点は、「エンゲージメント（いいね・コメント）を引き継げること」です。テスト段階でついた社会的証明を保持したままスケーリング（拡大配信）できるため、初速から高いパフォーマンスが期待できます。

4. 行動経済学に基づく「脳をハックする」クリエイティブ戦略

AI時代において、クリエイティブは単なる「素材」ではなく、特定のターゲットを振り向かせるための「ターゲティング機能そのもの」です。きれいな画像を作るのではなく、人間の心理バイアス（認知バイアス）を刺激する戦略的な設計が必要です。

4.1 プロスペクト理論と損失回避（Loss Aversion）

人間は「得をすること」よりも「損をしないこと」を2倍以上強く望むという理論です。この心理を利用し、行動を促します。

• Bad Copy: 「このサプリで若々しい肌を手に入れましょう」（利得訴求）
• Good Copy: 「今のケアをサボると、5年後の鏡を見るのが怖くなるかもしれません」（損失訴求）
• 応用テクニック:
  ・カウントダウン: 「セール終了まであと3時間」「在庫残りわずか」。スカーシティ（希少性）と組み合わせ、今行動しないことによる「機会損失の恐怖」を煽ります。
  ・ビフォーアフターの逆説: 成功した姿だけでなく、「失敗したままの未来」を想起させるビジュアルやストーリーテリングが有効です。

4.2 社会的証明（Social Proof）とバンドワゴン効果

「みんながやっていることは正しい」と判断する心理です。特にSNS広告においては最強の武器となります。

• UGC（User Generated Content）の活用: 企業が作った洗練された広告よりも、スマホで撮影された素人っぽいレビュー動画の方が、信頼性が高くCTR（クリック率）も高い傾向にあります。
• 権威付け: 「医師推奨」「No.1獲得」などのバッジをクリエイティブ内に配置します。
• 具体的な数字: 「100万人が愛用」よりも「昨日だけで1,243人が購入」といった具体的で生々しい数字の方が、リアリティ（臨場感）を生み出します。

4.3 アンカリング効果（Anchoring）

最初に提示された数字が基準となる心理です。

• ×「価格は2,980円です。」
• ○「通常価格10,000円のところ、特別キャンペーンで70%OFFの2,980円。」
• 解説：10,000円というアンカーがあることで、2,980円が「安い」と感じられます。

4.4 短い動画で心をつかむ「PAS」の構成

Facebookのリールやストーリーズのように、次々と動画が流れてくる場所では、以前からある「AIDA」という構成よりも、よりスピーディーに相手の心に届く「PAS（パス）」という形がおすすめです。

「PAS」の3ステップ

• Problem（問題への共感）： 「最近、なんだか肌がどんより暗く見えませんか？」と、相手が心の中で「そうそう」と思う悩みから始めます。
• Agitation（悩みの深掘り）： 「放っておくと、いつものメイクでは隠しきれなくなるかもしれません」と、そのままにしておく不安に寄り添います。
• Solution（解決策の提案）： 「そんなときこそ、この新しい成分を試してみてください」と、期待が膨らむ解決策を提示します。

特に、動画が始まって最初の「3秒間（つかみ）」で相手の興味を引けるかどうかが、その後の成果に大きく関わります。まずは相手が「自分に関係がある！」と思えるメッセージを最初に持ってくるのが、成功のポイントです。

5. Squad beyondがつなぐ：クリックの先にある「本当の勝負」

どれほど優れたAIでターゲティングし、心理を突くクリエイティブでクリックさせても、着地したランディングページ（LP）の体験が悪ければ、無駄になってしまいます。ここで、デジタルマーケティングプラットフォーム「Squad beyond」の力が発揮されます。

5.1 広告運用とLP制作の「分断」を解消する

従来、広告運用者とLP制作者は別のチームや会社であることが多く、PDCAのサイクルが分断されていました。「広告の訴求を変えたのに、LPのFVが古いまま」といった不整合が、CVR低迷の主因です。

Squad beyondは、LPの制作、配信、計測、分析を一元管理するプラットフォームです。これにより、運用担当者自身がノーコードでLPを修正・複製し、広告クリエイティブの変化に合わせてLPを即座に最適化することが可能になります。

5.2 ページ改善の「新しい当たり前」

一般的なABテストツール（Google Optimizeの代替など）では、リダイレクト処理による表示遅延や、テストパターンごとにURLが異なることによる弊害がありました。

5.2.1 同一URL多変量テスト

Squad beyondの最大の特徴は、1つのURLに対して、内部的に複数のLPバージョン（Version A, B, C...）をランダムに配信し分ける機能です。

• 広告審査の効率化: URLが変わらないため、LPの中身（テキストや画像）を微修正しても、Meta広告側での再審査や学習リセットが発生しにくいという大きなメリットがあります。
• いいねやコメントを消さずに！: 広告のリンク先URLを固定できるため、1つの広告投稿（Post ID）にいいねやコメントを蓄積し続けながら、裏側でLPのABテストを無限に繰り返すことができます。これは「勝ち広告」を数ヶ月〜数年にわたって運用し続けるための重要テクニックです。

5.3 ヒートマップ分析による「離脱の可視化」

Squad beyondには、設定不要で自動生成されるヒートマップ機能が標準搭載されています。

5.3.1 分析の視点と改善アクション

• 到達率（スクロール率）: FV（ファーストビュー）での離脱率が50%を超えている場合、広告クリエイティブとLPのFVの「整合性」が取れていません。広告のキャッチコピーをFVにそのまま転記するなどの対策が必要です。
• 熟読エリア（アテンション）: ユーザーが立ち止まって読んでいる箇所が赤く表示されます。
• アクション: 赤くなっているのにCVしない場合 → オファー（価格や特典）が魅力的でない、またはCTAボタンが見つけにくい。
• アクション: 読まれていない（青い）エリア → 不要な情報として削除するか、図解や装飾で視認性を高める。
• クリックヒートマップ: リンクではない画像やテキストが頻繁にクリックされている場合、ユーザーは「詳細を知りたい」と感じています。そこにポップアップ詳細を追加するか、リンクを設定することで機会損失を防げます。

5.4 ウィジェットとポップアップによる「最後のひと押し」

LPから離脱しようとするユーザー、あるいは迷っているユーザーに対し、適切なタイミングで情報を提示することでCVRを引き上げます。

• 離脱防止ポップアップ（Exit Intent）: ブラウザの「戻る」ボタンを押した瞬間や、タブを閉じようとした瞬間に表示。「待ってください！今ならこのページ限定でクーポンが使えます」といったオファーを出し、損失回避性を刺激します。
• 追従型CTAボタン: スクロールしても常に画面下部に「購入する」「詳細を見る」ボタンを表示させ、ユーザーの購買意欲が高まった瞬間の機会を逃さないようにします。
• カウントダウンタイマー: LP内にも「キャンペーン終了まであと〇〇分」というタイマーを設置し、緊急性を演出します。

これらをSquad beyondでは「ウィジェット」としてライブラリ化しており、ドラッグ＆ドロップで即座に実装可能です。

6. 実践：無理なく成果を出すための「毎日の習慣」

知識を知識のまま終わらせず、成果に変えるための具体的なルーティーンを定義します。

6.1 デイリー運用（朝の15分チェック）

• おかしな動きはないか？: 前日比でCPMが急騰していないか？ 急騰している場合、競合の入札激化か、クリエイティブの品質スコア低下（ネガティブフィードバック）が疑われます。
• Squad beyondでのCVR確認: 広告管理画面のCV数と、Squad beyondの実測値に大きな差がないか確認します。
• 早めに見守る：新しく出した広告の反応が極端に悪い場合は、無理に続けない勇気も必要です。AIは反応が良いものに予算を使いたがるからです。。

6.2 ウィークリー運用（戦略的PDCA）

• クリエイティブの入れ替え: 1週間で成果の出なかった「Loser」を停止し、新しい仮説に基づいたクリエイティブを補充します。常に「新しい素材」を渡してあげることが、安定のコツです。
• LPのABテスト判定: Squad beyond上で、各バージョンのCVRを比較します。
  ・有意差が出ている場合：負けパターンを停止し、勝ちパターンの配信比率を100%にする。
  ・勝ちパターンを複製し、新たな要素（FVの画像変更、オファーの変更など）を変えた次なるテストを開始する。
• レポート分析: "Breakdown"（内訳）機能を使用し、年齢・性別・地域・プラットフォームごとのパフォーマンスを確認。ただし、手動で除外設定を行うのは慎重に（AIの自動調整を信頼する）。

6.3 トラブルシューティング：よくある課題と解決策

Q1. CPAが高騰して下がらない

• 原因: クリエイティブの疲弊（Ad Fatigue）またはオーディエンスの枯渇。
• 対策:
  ・まったく異なる訴求軸（恐怖訴求→ベネフィット訴求など）のクリエイティブを投入する。
  ・ASCを利用している場合、クリエイティブを一度に5〜10個追加し、AIに新しいターゲットを探させる。
  ・LPのオファー自体を見直す（Squad beyondでポップアップクーポンを追加するなど）。

Q2. 審査落ち（Rejected）が頻発する

• 原因: 「個人的な特性（Personal Attributes）」への言及や、誇大広告（Before/Afterの過度な強調）。
• 対策:
  ・テキストの主語を「あなた」から「私（体験談）」に変える。
  ・Squad beyondの「審査用LP」機能を活用せず、正攻法でポリシーに準拠した表現に修正する（クローキングはアカウントBANの最大リスクです）。
  ・AIによる画像判定を回避するため、画像内のテキスト量を減らす、または動画化する。

Q3. Squad beyondとMetaの連携エラー

• 現象: CAPI経由の数値が管理画面に反映されない。
• 対策：
  ・Pixel IDとアクセストークンの有効期限を確認する。
  ・Metaビジネス設定で、Squad beyondシステムユーザーに対し「ピクセル編集権限」と「CAPI送信権限」が正しく付与されているか再確認する。
  ・イベントの重複除外設定（Event IDの付与）が正しく機能しているか、Metaのイベントマネージャで確認する。

7. 編集部監修：Expert's Conclusion

2025年のFacebook広告において、成果を出すための方程式はとてもシンプルです。それは、「AIに任せるべきこと」と「人間が考えるべきこと」を明確に分けることです。

• AIの役割：誰に、いつ広告を届けるかという「配信」の判断。
• 人間の役割：心に響く「動画や画像」の作成と、クリックした後の「居心地の良いページ」作り。

Squad beyondのようなツールを使うことは、単に作業を楽にするためだけではありません。それは、運用担当者が「より良いクリエイティブや体験を考える」という、人間にしかできない仕事に集中するための「武器」を持つということです。

Web広告の成果は、管理画面の設定だけで決まるのではなく、それを見たユーザーの心の中で決まります。AIと共に、ユーザーに喜ばれる広告体験を届けていきましょう。

編集部

Squad beyond
Web広告運用の最前線で活躍するチーム。月間数億PVを処理するデジタルマーケティングプラットフォーム「Squad beyond」の膨大なデータを基に、再現性の高いノウハウと最新トレンドを発信している。「すべてのマーケターに、正しい武器を。」をミッションに、LPOの民主化を推進中。