計測のズレを直したい

広告の効果が正しく測れているか不安な方へ。Cookie規制時代の「計測の穴」を塞ぎ、納得感のある評価を行うための技術的な指針です。

M|Measurement

TikTok Shop内生データ|「計測の穴」は存在しない。Web派が羨む、AI(GMV Max)を最速で育てる「直営店」の特権【2026年版】

TikTok Shop内生データ(First-party Data)とは、商品の閲覧から決済まで、TikTokアプリ内で完結するユーザーの全行動データ。
A|Attribution

LTAとMMMの最強の併用戦略|「どっちが正しい?」ではなく、AIの学習と予算配分を成功させる方法【2026年版】

広告の評価をめぐる議論はしばしば「LTAとMMMのどちらが正しいか」という形になる。この対立自体が、問いを取り違えていることも多い。LTAとMMMは、同じものを違う角度から見ている。
A|Attribution

AIM(Always-On Incremental Measurement)とは?|「MMMは遅い」を過去にする、AI時代のリアルタイム分析【2026年版】

AIM(Always-On Incremental Measurement)とは、これまで専門家が時間をかけて行っていた分析を、AIとSaaS技術によって自動化・高速化し、「常時(Always-On)」モニタリングできるようにした次世代のMMMソリューション。
A|Attribution

MMM(メディアミックスモデリング)とは? 「LTAの23倍」の成果を証明し、広告予算の最適解を導く分析手法【2026年版】

MMM(メディアミックスモデリング)は、過去の売上データと各施策の投下量をもとに、「どの要因が、どの程度売上に影響していたか」を統計モデルで推定する手法。
A|Attribution

インクリメンタリティ(増分)とは? 「その広告がなくても売れていた?」という意地悪な問いに答えるワザ【2026年版】

インクリメンタリティ(増分)とは、広告によって成果が「どれだけ上積みされたか」を捉えようとする視点。成果を「どの接点に帰属させるか」ではなく、「広告が存在したことで、結果は変わったのか」という問いに置き換える。
A|Attribution

SAN(セルフアトリビューション)の仕組みと、可視化された「見逃していた79%の成果」【2026年版】

SAN(セルフアトリビューションネットワーク)とは、広告媒体が、自身の配信成果を自ら計測・報告する仕組みを指す。
M|Measurement

TikTok PixelとEvents APIの違いとは?|「どっちを使う?」は間違い、成果を最大化する「セット運用」の常識【2026年版】

「TikTok PixelとEvents APIをセットで使う」のが、現在のWebコンバージョン広告におけるスタンダード。
配信手法・運用最適化

Events API|クッキー規制時代の「命綱」であり、AIの学習精度を最大化する最強の計測手段【2026年版】

Events APIは、Webサイト、アプリ、実店舗(オフライン)、CRM(顧客管理システム)で発生したユーザーの行動データを、サーバーから直接TikTokへ送信する計測手段。
配信手法・運用最適化

TikTok Pixel|AIの学習精度を左右する「Web計測」の基本と、Events API併用の絶対ルール【2026年版】

TikTok Pixelは、Webサイト上でのユーザーの行動(閲覧、カート追加、購入など)を計測し、広告配信や成果測定に活用するための計測基盤。
W|Window

アトリビューションウィンドウはどう選ぶべきか?|「7日」を基本に、AIの学習効率と評価のズレを埋める設定術【2026年版】

アトリビューションウィンドウの設定に、「絶対の正解」はないが、「選べる選択肢」には限りがある。