クリエイティブのクリック可能性とは、広告が同等の広告よりもクリック数を多く獲得する、または獲得できないと予測される可能性であり、メディア費用が費やされる前にクリエイティブ自体から推定されます。これは、約束ではなく確率として予測できます。結果がわかっている広告でトレーニングされたモデルは、新しいクリエイティブを高、標準、または低に分類します。バンドを使用して、テストをスキップしないように、最初に何を修正し、カットし、テストするかを決定します。
主なポイント
- クリック可能性は相対的かつ確率的です。スコアは、クリエイティブのクリックスルー率ではなく、クリックスルー時にクリエイティブが類似の広告に勝つ、一致する、または追随する可能性を示します。
- モデルはラベル付き広告から学習し、画像内の内容をリンクし、同様の広告のパフォーマンスをコピーおよび設定します。
- SOMIN が広告最適化ベンダーからの 631 広告をスコア付けしたとき (10 月 2025 から 10 月 2026)、15% は高、68% は標準、18% は低でした。メタでは、40% の動画広告が高スコアを獲得しましたが、低スコアを獲得したものはありませんでした。
- スコアは、テキストのみの検索広告、見慣れないフォーマット、クリック以外の結果など、モデルが最も認識しにくい場所で最も低くなります。
- テスト計画では、Low を修正またはカットし、現在のベストに対して High をテストし、モデルをチェックするために 1 つのワイルドカードを保持します。
クリエイティブなクリック可能性とは何を意味しますか?
これは、リリース前に行われた相対的なクリックスルーの予測です。クリックスルー率 (CTR) は、クリック数をインプレッションで割ったもので、広告が掲載されて料金が支払われた後にのみ測定できます。クリック可能性は、ベンチマークが発生する前にクリエイティブがベンチマークのどちら側に到達する可能性が高いかを推定します。
現実的な理由から、この予測は相対的なものです。 1% の CTR は、あるプレースメントや目的では強くても、別のプレースメントや目的では弱い場合があるため、生の数値はあまり伝わりません。有益な質問はより狭いものです。同様の場所に掲載されているこのような広告と比較して、このクリエイティブはより良い結果をもたらす可能性が高いでしょうか、ほぼ同じでしょうか、それともそれよりも劣るでしょうか?
SOMIN のデータでは、スコア付けされたすべてのクリエイティブには、平均未満、平均、平均以上のクリックスルーの 3 つの確率があり、合計すると 1 になります。大まかに言えば、このバンドが 3 つの中で最も可能性が高いです。広告最適化ワークスペースの 2 つの Madgicx 動画広告では、これがどのように表示されるかを示しています。
- 5 10 月 2026 に開始された「無駄な広告費をなくしましょう」という見出しの動画では、平均以上のスコアが 0.76、平均のスコアが 0.23、平均未満のスコアが 0.01 でした。明らかに余裕があり、高いです。
- 電子商取引オーナーの安心な休暇に関するビデオは、平均 0.56 、平均以上 0.39 というスコアを獲得しました。これはノーマルですが、高に近く、0.10 の確率でベンチマークを上回るノーマルよりも注目に値します。
したがって、ラベルだけでなく確率も読んでください。同じバンドを持つ 2 人のクリエイティブは、非常に異なるオッズを持つ可能性があります。
簡単に言えば、クリック可能性モデルはどのように機能するのでしょうか?
結果がすでにわかっている広告から学習し、その経験をまだ見たことのないクリエイティブに適用します。たとえエンジニアリングが難しくても、手順は簡単に説明できます。
- ラベル付きの例を収集します。 実際のインプレッション数とクリック数を含む多くの広告を収集し、CTR が比較可能な広告のベンチマークを上回っているか、近いか、下回っているかに応じてラベルを付けます。
- 各広告について説明します。 クリエイティブをモデルが比較できる特徴に変換します。画像が何を示しているか、どのように構成されているか、テキストがどのくらい含まれているか、コピーが提供する内容とその響き、フォーマット、配置、対象ユーザーなどです。
- トレーニング モデルは、特徴のどの組み合わせが平均以上または以下の結果をもたらす傾向があるか、そしてそれがどの程度確信できるかを学習します。
- 新しいクリエイティブをスコア付けします。 新しい広告には 3 つの確率とその帯域が与えられます。
- 説明します。 有用なモデルは、どの機能がスコアを上昇または下降させたかを示しているため、デザイナーは何を変更すべきかがわかります。
- 再調整します。 実際の結果がモデルに反映されるため、「平均」という概念が市場に追いつきます。
モデルはクリエイティブとその設定のみを読み取るため、広告主のアカウントにアクセスする必要はありません。これにより、SOMIN は、以下の例のように、公開広告ライブラリから競合他社の広告をスコアリングし、広告として存在する前にブランドの下書きをスコアリングできるようになります。
私たちが出版した作品では、これらのステップのいくつかがカバーされています。 WSDM 2023 でのデモンストレーションである SoCraft は、開始前にテキスト、画像、ターゲティング、設定から広告主のメタ クリエイティブをスコアリングします。 「Against Opacity」 (ACM Multimedia 2023) は、新しいクリエイティブの CTR を予測し、その要因をわかりやすい言葉で説明します。 ACM Transactions on Information Systems の 2025 論文 では、予測モデルと大規模な言語モデルを組み合わせて、スコアを推奨事項に変換します。すべては SOMIN 研究ページ にリストされています。パネル、A/B テスト、モデルの幅広い選択肢については、支出前にクリエイティブを事前テストする に関するガイドをご覧ください。
実際のデータでは、高値、標準値、低値の分割はどのようになりますか?
ほとんどがノーマルですが、希少性が高くなります。 SOMIN の広告最適化ワークスペースのクリック可能性フィルターを使用して、18 10 月 2025 から 17 10 月 2026 までの任意の時点で Smartly、Madgicx、Strike Social、Adzooma が掲載したすべての広告のスコアをカウントしました。 633 広告のうち、631 にはスコアがありました。
| スコア付けされた広告 | カウント | 高い | 普通 | 低い |
|---|---|---|---|---|
| すべての広告 | 631 | 92 (15%) | 428 (68%) | 111 (18%) |
| メタ広告 | 302 | 84 (28%) | 182 (60%) | 36 (12%) |
| Googleの広告 | 329 | 8 (2%) | 246 (75%) | 75 (23%) |
メタ広告はフォーマットごとに再び分割されました。カウントは SOMIN のメディア タイプ ラベルであり、複数のタイプの広告が複数の行に表示されます。
| フォーマット別のメタ広告 | カウント | 高い | 普通 | 低い |
|---|---|---|---|---|
| 動画 | 63 | 25 (40%) | 38 (60%) | 0 |
| 単一の画像 | 108 | 36 (33%) | 66 (61%) | 6 (6%) |
| 複数のクリエイティブ (カルーセル クリエイティブまたはダイナミック クリエイティブ) | 131 | 23 (18%) | 78 (60%) | 30 (23%) |
3 つの読みが続き、それぞれに注意が必要です。
- ノーマルがデフォルトです。 3 件中 2 件の広告がそこに表示されるため、ノーマル スコアをカットする理由はありません。それは「どちらにしても強い信号がない」という意味です。
- 動画は高に偏り、マルチ クリエイティブ広告は低に偏りました。 しかし、フォーマットは広告主と複雑です。Madgicx は 63 動画のうち 44 を作成し、ダイナミック クリエイティブ広告の大部分は Smartly が作成しました。ルールを作成する前に、1 つのブランド内のフォーマットを比較します。
- Google 広告のスコアが低かったのは、おそらく品質ではなくフォーマットのせいです。 305 および 331 Google 広告はテキスト広告であり、画像や動画よりもはるかに少ない視覚信号をモデルに与えるため、これらのスコアは慎重に扱ってください。
バージョンも重要です。複数のバージョンがある 128 メタ広告では、平均を上回るクリックスルーの可能性は通常、バージョン間でほとんど差がなく、中央値は 0.05 でした。ある広告では、最高のバージョンと最悪のバージョンの差は 0.68 でした。広告だけでなく、すべてのバージョンをスコアリングします。
ベンダーが広告で何を約束するかは別の話であり、広告最適化プラットフォームが自社の広告で何を約束するかで説明します。
クリック可能性スコアから何が分からないのでしょうか?
モデルが認識していないものについては伝えることができません。これらは最初に確認する制限です。
- クリックは売上ではありません。 コンバージョンはランディング ページ、価格、オファー、在庫によって異なります。クリエイティブはクリックを獲得しても販売を失う可能性があります。
- クリックは間違った目標になる可能性があります。 好奇心と挑発によって、決して買わない人からもクリックが獲得されます。コンバージョン キャンペーンでは、クリック可能性と下流の測定値を組み合わせます。
- 「平均」はトレーニング データによって異なります。 スコアはモデルが学習した広告に関連しています。ほとんど見たことのないフォーマット、市場、言語については、評価が低くなります。
- コンテキストはクリエイティブの外側にあります。 視聴者、オークションのプレッシャー、タイミング、季節性、頻度はすべて結果を動かしますが、それらはいずれも画像には含まれません。
- 確率は判定ではありません。 0.39 の確率でベンチマークを上回る通常の広告は、多くの場合ベンチマークを上回ります。双方向で驚きを期待してください。
- ブランド効果は対象外です。 クリックしやすさは、記憶、独自性、または長期的なブランド構築については何も語ません。
テスト計画で高スコア、標準スコア、低スコアをどのように使用しますか?
バンドを使用して作業を注文し、適切なテストで決定します。この表は、各バンドのデフォルトのアクションを設定します。
| バンド | こう読んでください | デフォルトのアクション |
|---|---|---|
| 高い | クリックスルーに関しては同等の広告を上回る可能性が高い | まず、現在の最良の広告をコントロールとしてテストします。 |
| 普通 | 強い信号はありません。最もクリエイティブな土地がここにあります | スコアの説明を使用して改善し、再スコアし、最も強いものをテストします |
| 低い | 同等の広告に後を追う可能性が高い | とにかくテストする必要があるというメッセージが含まれていない限り、ドライバを修正するか削除します |
- 「同等」の定義。 同じ目的、配置、視聴者を持つ広告に対するスコア、またはバンドの意味がほとんどないもの。
- すべてのバージョンにスコアを付けます。 1 つの広告のバージョンが大きく異なる場合があるため、ダイナミック クリエイティブ広告またはフレキシブル広告にフィードする各アセットを含めます。
- 支出する前に編集してください。 ドラフトのスコアが「低」または「標準」の理由を読み、画像またはコピーを変更して、再度スコアを付けます。
- テストを構築します。 上位候補をコントロールに対して配置し、各ラウンドで標準または下位のワイルドカードを 1 枚保持して、モデルが疑わしいものに対してチェックされるようにします。
- 読み取りには実際の分割テストを使用してください。 Meta のヘルプ センター では、ダイナミック クリエイティブ レポートはすべてのバリエーションのパフォーマンスを集計しており、分割テストの代替として推奨していないと述べています。
- 実際と比較して予測されたログ。 数ラウンド後、アカウント内で高確率の広告が通常の広告を上回る頻度で発生するかどうかを確認します。それがあなたのローカル精度です。
- 広告の古さに応じてスコアを再計算します。 高クリエイティブは依然として消耗します。頻度が上昇して結果が低下した場合は更新してください。
実際には、これによって予算の配分先が変わります。 SOMIN の 富士フイルム UK のケーススタディ では、72 のコンセプトは支出前に予測されたクリック可能性についてスコア付けされ、15 は 80% の「トップ パフォーマーの可能性」バーを超えていたため、テスト予算はそれらから開始できます。
クリック可能性の予測はどの程度正確ですか?
クリエイティブをランク付けするには十分な精度ですが、テストに代わるには十分ではありません。 有料メディア エージェント の背後にある SOMIN のスコアリング モデルは、数万のラベル付き広告でトレーニングされており、顧客ベンチマーク全体で 78% のクリックスルー予測精度に達しており、これは人間のベースラインの約 3 倍です。
公表された数字は出発点です。重要なのは、モデルがカテゴリやフォーマットでどのように機能するかです。そのため、どのベンダーのヘッドライン番号よりも上記のステップ 6 の方が重要です。モデルが実際の結果の隣にその予測を表示できない場合は、そのスコアを意見として扱ってください。
競合他社のクリエイティブと自社のクリエイティブをスコアリングするには、公開広告から始めます。 メタ広告ライブラリで競合他社の広告を調査するためのガイドでは、このコレクションについて説明しています。
FAQ
クリックしやすさはクリックスルー率と同じですか?
いいえ。クリックスルー率は広告の掲載後に測定されます。クリック可能性は、広告のクリックスルーが比較可能な広告のクリックスルーを上回るか、近いか、または下回るかを支出前に予測するものです。
良好なクリック可能性スコアとは何ですか?
高が最適な帯域ですが、確率を見てください。 SOMIN による 631 ベンダー広告のスコアリングでは、15% のみが高スコアを獲得したため、平均を上回るクリックスルーの可能性が高い標準もテストする価値があります。
競合他社の広告のクリック可能性を予測できますか?
はい。このモデルに必要なのはクリエイティブとその設定のみで、アカウント データは必要ありません。そのため、メタ広告ライブラリまたは Google の広告透明性センターからの公開広告をスコアリングできます。スコアは予測です。競合他社の実際の結果は明らかになりません。
高スコアは結果を保証しますか?
いいえ。これは、クリエイティブが同等の広告よりもクリックを獲得する可能性が高いことを意味します。ランディング ページ、オファー、オーディエンス、オークションが結果を決定するため、コントロールに対して高クリエイティブをテストします。
クリック可能性はクリエイティブの事前テストとどう違うのですか?
クリック可能性は、事前テスト方法の 1 つであり、相対的なクリックスルーをモデルが予測します。事前テストには聴衆パネルと小規模なライブテストも含まれており、ほとんどのチームはそれらを組み合わせています。
出典
- SoCraft: メタ、WSDM 2023 でのクリエイティブ パフォーマンスに対する広告主レベルの予測スコアリング
- 不透明性に対する: 効果的なデジタル広告のための説明可能な AI と大規模言語モデル、ACM マルチメディア 2023
- クリエイティブ マーケティングにおける実用的な推奨事項のための予測モデルと大規模言語モデルの融合、情報システム上の ACM トランザクション、2025
- メタ広告マネージャーのダイナミック クリエイティブについて、メタ ビジネス ヘルプセンター
