Blue WheelがAmazon DSP Performance+によりAriatのCTRの620%向上の実現を支援

目標

リテールメディアへの投資が拡大し、広告主様がさらなる効率性を求める中、競争上の優位性を確立するためにはAIを活用した最適化機能が不可欠となっています。成長を続ける多くのブランドと同様に、機能性フットウェアおよびアパレルの大手ブランドであるAriatも、収益性を維持しながらアッパーファネルの広告を拡大するという課題に直面していました。同ブランドは、標準的なAmazon DSPのリマーケティングキャンペーンやより広範なAmazonストアへの投資を通じて、Amazon内で強固な存在感を確立していました。しかし、運用のコントロール性を損なうことなく、段階的な成長をより効率的かつ大規模に実現する方法を模索していました。

Ariatは、Amazon Adsアドバンストパートナーであり、フルファネルのAmazon戦略でブランドの成長を支援するオムニチャネルパフォーマンスマーケティングエージェンシーであるBlue Wheelと提携しました。その目的は、「Amazon DSP Performance+が、静的なオーディエンスセグメンテーションや手動の入札管理に依存していた従来のAmazon DSPのキャンペーン構造を上回ることができるのか」という重要な問いに答えることでした。 同ブランドは顧客獲得の取り組みを拡大するにあたり、実際のリテール環境においてAIを活用した最適化機能の影響を測定するためのテストフレームワークを必要としていました。具体的にAriatが目指したのは、Amazon DSPのシグナルに基づく動的な入札機能と予測オーディエンスモデリングによって、メディア効率の向上、お客様のエンゲージメントの強化、ブランド新規顧客獲得の拡大、および広告費用対効果（ROAS）の向上を実現できるかどうかを、効果測定の厳密さや長期的なキャンペーンの安定性を損なうことなく検証することでした。

アプローチ

Blue Wheelは、実際のリテール環境におけるAmazon DSP Performance+の段階的な影響を評価するため、厳密な「テストと学習」フレームワークを設計しました。チームは、Performance+のマルチプロダクトディスプレイ広告キャンペーンと、従来のAmazon DSPリマーケティング戦略に基づいて構築された対象群とを比較する、3か月間の制御された実験を実施しました。

どちらのキャンペーン構造も、商品詳細ページを閲覧したものの購入に至っていない、購買意欲の高いオーディエンスに焦点を当てており、一貫した効果測定条件が確保されました。差別化要因となったのは、Performance+がAmazonのAIを活用した最適化機能を使用していた点です。この技術では、ファーストパーティ購入者のシグナルを活用し、コンバージョン確率や行動エンゲージメントパターンに基づいて、入札、オーディエンスの優先順位付け、広告配信を動的に調整します。

静的なオーディエンスセグメンテーションや手動の入札ロジックに依存するのではなく、この戦略では機械学習を活用することで、追加のコンバージョン獲得を見込めるユーザーを特定し、より効率的に顧客獲得を拡大しました。効果測定の精度を維持し、自動化による影響のみを抽出するため、予算、クリエイティブアセット、キャンペーンの実施時期をテストグループ間で統一しました。Blue Wheelは、効率性の閾値、予算配分、および商品の優先順位付けを戦略的に管理することでパフォーマンスをさらに向上させました。また、フライト期間中のROAS調整により、収益性を大幅に損なうことなく、獲得規模のさらなる拡大を実現しました。この構造化された手法により、Ariatは運用リスクを最小限に抑え、キャンペーンの継続性を維持しながら、大規模な運用における自動化の効果を確実に評価できるようになりました。

結果

Amazon DSP Performance+は、Amazonにおけるファーストパーティ購入者のシグナルと、機械学習に基づく入札およびオーディエンスの最適化機能とを組み合わせることで、AI主導による大幅なパフォーマンス向上を実現しました。このキャンペーンは4つのKPIすべてにおいて効率性と顧客獲得で期待を上回る成果を上げ、大規模な運用において自動化を活用した広告の可能性が実証されました。

クリックスルー率（CTR）は620%増加し、対象群を大幅に上回る結果となり、お客様のエンゲージメントの強化が実証されました。¹同時に、実質クリック単価（eCPC）は72%減少してメディア効率が向上し、商品詳細ページの閲覧数（DPV）は134%増加しました。²また、リターンに関する指標も大幅に改善し、ROASは60%増加、ブランド新規顧客（NTB）ROASは107%向上しました。これにより、本キャンペーンが大規模な運用において効率的に新規顧客を獲得する能力を備えていることが浮き彫りとなりました。³

これらの成果は、効果測定の厳密さやキャンペーンの安定性を損なうことなく達成されました。制御された「テストと学習」フレームワークにより、パフォーマンスの向上は外部要因によるものではなく、Performance+のAIを活用した最適化機能に直接起因するものであることが実証されました。

このテストにより、AIを活用した最適化機能が顧客獲得の規模拡大、意思決定の迅速化、そして手動によるオーディエンスセグメンテーションや入札戦略への依存軽減につながることが実証されました。これにより、AmazonストアにおけるAriatの、より持続可能で長期的な広告フレームワークが構築されました。これらの結果は、Amazon DSP Performance+がブランドの収益性を維持しながら顧客獲得を拡大するうえでいかに役立つかを示すものです。

出典

^1～3 Ariat、米国、2025年。