「で、ブランディング広告って結局効いたの？（気持ちの変化起こせたの？）」って聞かれた時に、数字で返せるようになった話態度変容をリフトで見える化してみたデータ武装マーケター | ビジネス×データ分析

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概要

この記事では、ブランディング広告の効果を定量的に示すために、広告接触者と非接触者の態度変容をリフト値で評価する手法について説明されています。筆者は、データ分析を活用して、広告がもたらした効果を具体的な数値で示すことができるようになったことを強調しています。

要約の箇条書き

-広告出稿後、「効いたのか？」という質問が頻繁に寄せられる。
-リスティング広告では効果が明確だが、ブランディング広告は明確な数値が出にくい。
-意識調査結果だけでは説得力が薄く、広告の影響を明確にするためには比較が必要。
-「広告接触者」と「非接触者」を比較対象とし、各ファネルのスコアを評価。
-リフト値を算出し、接触者の態度変容を測定。
-広告の効果を定義するのは難しいが、広告非認知者を含めることでより明確にできた。
-リフト値では、TVは企業認知や好意を高める効果が大きく、YouTubeは理解と検討でのリフトが高いことが判明。
-データ分析により、媒体別の態度変容の貢献度や、出稿金額に対するリフト効率を算出。
-この分析に基づき、広告の効果を自信を持って数字で説明できるようになった。
-広告効果の評価は「クリック」よりも「態度の変化」が重要だと再確認。

2025年5月25日 22:39

広告を出した後、何回この質問をされたか分かりません。
代理店でメディアプランナーをしていると、これはもう定番のセリフ。

出稿先がリスティングとかディスプレイ広告で、コンバージョンが取れていれば話は早いんです。
でも、ブランディング目的の出稿——たとえばTVとかYouTube、Instagramとかになると話は別。

「それっぽい認知率とか出してるけど、ほんとに広告の効果なんですか？」

そんな空気になること、正直よくあります。

広告出稿したんだから、そりゃ効果はあっただろ！

僕の幼心ではそんなことを思いつつ、とはいえ、ビジネスマンなら何かしら定量的に結果見せないとだよな〜

そんなことを思ってました笑

というのも、意識調査をやっても、
「広告接触者の方が好意度が高いです！」だけじゃ、説得力としては薄い。

だって、それってもともとその企業を好きだった人が広告も見てるだけかもしれないし。
本当に“広告を見たことで気持ちが変わった”かどうかまでは分からない。

だから、「広告接触者 vs 非接触者」でちゃんと比較してみた

やったことはシンプルです。

• TV・YouTube・Instagram・リスティング広告を出稿

• その後、意識調査を実施

• 「広告を見た」と答えた人＝接触者、「見てない・覚えてない」＝非接触者に分類

• 各ファネル（認知・理解・好意・検討など）のスコアを比較

で、「非接触者を基準にした時、接触者の態度がどれだけ上がったか？」をリフト値で見てみたんです。

実際に使った定義、ちょっと工夫しました

ここで1つ実務的な話をすると、
広告の「非接触者」を定義するのって地味に大変なんです。

たとえば、Instagramだけ少額出稿してる時に、
「インスタだけ見た人」を探そうと思っても、現実には他の媒体も見てる人ばかりで、なかなか出現しない。

そこで、“広告非認知”の人＝見た記憶もない人も「非接触者」に含めるようにしました。

これによって、媒体ごとの純粋な効果が見えやすくなったし、サンプル数も確保しやすくなりました。

出てきたリフト値は、こんな感じでした

例として企業好意を見てみると、

• 非接触者の好意スコア：40%

• 接触者の好意スコア：60%
  → リフト = 60 ÷ 40 = 1.5倍

他のファネルでも同じようにリフトを出して、
「どの媒体がどの態度変容に効いてるか？」が見えてきました。

こういう傾向が見えてきました

• TVは企業認知・好意へのリフトが大きい（1.6倍前後）

• YouTubeは理解・検討のリフトが意外と高かった

• リスティングはリフトというより“刈り取り目的”なので違う軸で見るべき

ここでやっと、「どの媒体が、どの目的に対して強いのか」を数値で言えるようになったんです。

この分析結果、どう使ったか？

• 媒体別に、態度変容に対する“貢献度”を整理

• 出稿金額に対するリフト効率を計算して、費用対効果を数値化

• リーチ効率（前回分析）との掛け合わせで、最終的な予算アロケーションを作成

リスティングとTVでは目的が違うので、同じ土俵で比べないようには注意しました。
でも、**「どの媒体にどれだけ出すか」**の判断材料としてはかなり役立ちました。

今なら言える。「広告って効いたの？」への答え

この分析をやってみて、明確に変わったのは、
「効いてたんですか？」と聞かれた時に、**自信を持って“数字で返せるようになった”**こと。

感覚で話すのではなく、
「好意度が1.5倍でした」とか「理解率が40％→60％に上がりました」と言えるようになったことで、社内でもクライアントにも説明が通りやすくなりました。

データがあると、提案に“地盤”ができる

この分析だけで「次回以降の最適な媒体配分」が決められるわけじゃありません。
でも、広告にどんな価値があったか？を語るための“芯”にはなる。

• 「見せるだけ」で終わらせない

• 「ちゃんと変化があった」を証明する

• 「数字で納得感を持たせる」ことができる

広告の価値を語るって、
実は“クリック”じゃなくて“態度の変化”の話なんだなって、改めて思いました。

もっと詳しい設計やロジックはブログでまとめてます👇

📎 意識調査から広告効果を読み解く方法態度変容をリフト値で評価する
👉  https://data-driven-ryo.com/awareness-survey/ 

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