2025年、WEB広告業界は大きな変革を迎えています。Googleは2024年7月にサードパーティCookieの廃止計画を撤回しましたが、プライバシー保護強化の流れは変わらず、広告業界全体が対応を迫られています。

この影響により、ターゲティング広告の手法が変化し、ファーストパーティデータの活用やコンテキストターゲティングが重要視されています。本記事では、最新のWEB広告トレンド、ファーストパーティデータの活用方法、Google広告・SNS広告の最新アップデート、成功する広告戦略 を解説します。

プライバシー規制時代に適応し、2025年以降のWEB広告戦略を成功させるために、今何をすべきかを詳しく見ていきましょう。

サードパーティCookieとは、ユーザーが訪問したサイトとは異なるドメインが発行するCookie で、主に広告ターゲティングやリターゲティングに利用されます。

例えば、あるECサイトで商品を閲覧した後、別のサイトでその商品の広告が表示されるのは、サードパーティCookieがユーザーの行動を記録しているためです。

サードパーティCookieの主な役割

• リターゲティング広告（過去にサイトを訪れたユーザーに再度広告を表示）

• オーディエンスターゲティング（興味・関心に基づいた広告配信）

• クロスサイトトラッキング（複数サイト間でのユーザー行動を追跡）

しかし、プライバシー保護の観点からサードパーティCookieの利用が規制される流れが加速しています。

背景

Googleは当初、2025年までにChromeブラウザでサードパーティCookieを完全廃止 する計画を発表していました。しかし、2024年7月22日、Googleはこの廃止計画を見直し、段階的な移行を進める方針 に変更しました。

サードパーティCookieを完全廃止撤回の背景

✅ 業界の反発と技術的課題

• サードパーティCookieの代替技術（GoogleのPrivacy Sandboxなど）の開発が遅れ、広告のパフォーマンス低下が懸念された。
• 広告主や企業が新たなターゲティング手法に適応する時間を必要としていた。

✅ 規制当局の審査

• 米国やEUの規制当局が、Googleの新広告技術（Privacy Sandbox）が独占的にならないかを審査中。
• Googleは透明性を確保するため、慎重に移行を進める必要があった。

✅ ユーザーのプライバシー意識の変化

• Appleの「iOS 14.5」以降、広告識別子（IDFA）の取得がユーザーの許可制になり、プライバシー保護の重要性が高まった。
• Googleもプライバシーを重視しつつ、広告収益を維持する必要があった。

Googleの方針変更により、サードパーティCookieを活用した広告手法はすぐには完全廃止されない ものの、業界全体でプライバシーを尊重した広告配信 への移行が進んでいます。

今後の広告の変化

✅ リターゲティング広告の縮小と代替手法の台頭
→ ファーストパーティデータを活用した広告、GoogleのPrivacy Sandbox、コンテキストターゲティング の利用が拡大。

✅ ユーザーデータの取得が厳格化
→ 個人情報の取り扱いに関する規制が強化され、透明性のあるデータ収集と管理 が求められる。

✅ 広告のターゲティング精度の変化
→ サードパーティCookieに依存せず、AIや機械学習を活用した広告最適化 が進展。

プライバシー保護が強化される中、クッキーに頼らないターゲティング手法として「ファーストパーティデータ」の活用が急務 となっています。

ファーストパーティデータとは？

企業が自社のWEBサイトやアプリを通じて直接収集したデータのこと。

例えば

✅ 会員登録・ログイン情報（ユーザーの属性データを蓄積）

✅ ニュースレター・メルマガ登録（メールアドレスを活用したマーケティング）

✅ アンケート・フォーム入力情報（ユーザーの興味・関心を把握）

✅ オフラインデータとの統合（実店舗の購買データとWEB広告を連携）

ファーストパーティデータの活用ポイント

✅ CRM（顧客管理システム）との連携でターゲティング精度を向上

✅ Google広告の「カスタマーマッチ」を利用し、既存顧客に適切な広告を配信

✅ コンテンツマーケティングと組み合わせ、ユーザーの興味を引く広告戦略を実施

コンテキストターゲティングとは？
ユーザーの過去の行動履歴ではなく、現在閲覧しているページの内容に基づいて広告を配信する手法。

コンテキストターゲティングがなぜ注目されるのか？

🚀 プライバシー保護に適合（クッキー不要でターゲティング可能）

🚀 広告の文脈と一致しやすく、クリック率（CTR）が向上

🚀 サイト運営者側もメリットが大きい（関連性の高い広告が表示されるため、収益向上が期待できる）

最新のコンテキストターゲティング手法

✅ AIを活用したページ解析（広告の関連性を高める）

✅ 感情分析を取り入れた広告最適化（記事の雰囲気にマッチした広告を配信）

✅ ユーザー体験を考慮した広告配置（邪魔にならず、興味を引く位置に配置）

プライバシー規制が強化される中、個人情報を保護しながらターゲティングの精度を維持する新技術 が注目されています。

プライバシー規制が強化における代表的な技術

✅ GoogleのPrivacy Sandbox

• ユーザーの個人情報を直接取得せず、広告主がターゲティングできる仕組み
• Chrome上で広告主が匿名化されたデータに基づき広告を配信可能

✅ ユニバーサルID（Unified ID）

• ユーザーのログイン情報を活用し、異なるサイト間でも同じユーザーを識別 できる仕組み
• ログインベースの広告モデル（例：Amazon、Facebook）が主流に

✅ 機械学習を活用したターゲティング

• AIが広告の配信データを解析し、ユーザーの興味関心を推測

リアルタイム最適化 により、クッキーがなくても精度の高い広告配信を実現

サードパーティCookieの廃止に伴い、AIと機械学習を活用した広告配信 が急速に進化しています。

AIが活用される主な領域

✅ 広告クリエイティブの自動生成（バナーや動画の最適化）

✅ ユーザーの興味関心の予測（クッキーなしでも適切な広告を配信）

✅ リアルタイム入札（RTB）の最適化（AIが広告費の無駄を削減）

活用事例

• GoogleのP-MAX（Performance Max） → AIが広告の最適な配信先とクリエイティブを選定
• Meta（Facebook・Instagram）のAdvantage+ → AIがターゲティングと広告配信を自動で最適化

YouTubeのショート動画広告 → AIがエンゲージメントが高いユーザーに広告を配信

サードパーティCookieの利用制限により、企業は自社で収集した顧客データを最大限に活用する必要があります。

ファーストパーティデータの主な活用方法

✅ 顧客データを蓄積し、精度の高いターゲティングを実施（CRMとの連携）

✅ Google広告の「カスタマーマッチ」を活用し、既存顧客や類似オーディエンスへ広告配信

✅ メールマーケティングやLINE公式アカウントとの連携でエンゲージメントを強化

✅ 実店舗の購買データを広告運用に統合し、オフライン・オンラインの統合マーケティングを実施

コンテキストターゲティングは、閲覧ページの内容に基づき広告を配信する手法で、クッキー不要のターゲティングが可能 です。

中小企業における活用方法

✅ 業界特化型の広告配信（例：住宅リフォーム会社が「DIY」関連の記事ページに広告を表示）

✅ 競合ブランドの関連コンテンツへ広告を掲載（例：「競合製品のレビュー記事」を読んでいるユーザーに自社の比較広告を配信）

✅ 地域特化の広告配信（例：地域のニュースサイトに掲載し、近隣顧客の認知度を向上）

中小企業にとって、広告費を最適化しつつ効果を最大化するには、SNS広告とオーガニック施策の組み合わせが重要 です。

効果的なSNS広告戦略

✅ リード獲得広告の活用（Facebook・Instagram） → 例：無料セミナーやクーポンを活用し、見込み顧客を獲得

✅ UGC（ユーザー生成コンテンツ）との連携 → 例：顧客のレビューや体験動画を広告素材として活用し、信頼性を高める

✅ TikTokやYouTubeショートを活用したショート動画広告 → 例：短尺動画で商品の特徴を強調し、視聴者の関心を引く

広告の透明性を確保し、ユーザーとの信頼関係を築くことが、今後のWEB広告運用で重要 になります。

ユーザー信頼を構築する方法

✅ プライバシーポリシーの明確化（自社サイトで「データの収集・利用方法」を分かりやすく記載）

✅ 広告の透明性を確保（Google広告の「広告ラベル表示」、Facebookの「広告ライブラリ」活用）

✅ データ取得の同意（オプトイン方式）（ユーザーにターゲティング広告の許可を求める仕組みを導入）

GoogleはサードパーティCookieの完全廃止を段階的に進めつつ、広告主が新たなターゲティング手法を活用できるよう施策を導入しています。

① Privacy Sandboxの活用

Privacy Sandboxは、ユーザーの個人情報を保持せずにターゲティングを可能にする仕組み で、以下の技術が含まれます。

✅ Topics API（閲覧履歴に基づく広告配信）
→ ユーザーの興味・関心を匿名化し、カテゴリー（例：「スポーツ」「旅行」）ごとに広告を表示。

✅ FLEDGE API（リターゲティングの代替技術）
→ ユーザーを個別に追跡せず、ブラウザ内で広告ターゲティングを実施 できる仕組み。

✅ Attribution Reporting API（広告効果測定の新基準）
→ クッキーに依存せず、広告のクリックやコンバージョンを正確に測定。

② P-MAX（Performance Max）の強化

Google広告では、AIを活用した自動最適化型キャンペーン「P-MAX」 が進化しています。

🚀 検索・ディスプレイ・YouTubeなど複数の広告チャネルを統合

🚀 AIがターゲット選定・クリエイティブ最適化を自動で実行

🚀 ファーストパーティデータと連携し、ターゲティングの精度向上

Meta（Facebook・Instagram）も、プライバシー規制に対応しながら、広告ターゲティングの精度を維持する施策を導入しています。

① Advantage+ 広告の活用

Facebook広告では、AIによるターゲティング最適化が進んでおり、「Advantage+」 が主要な手法となっています。

✅ 自動ターゲティング → AIがユーザーの興味関心に基づいて最適な広告を配信

✅ 自動クリエイティブ最適化 → 配信ごとに異なるクリエイティブを自動生成

② Metaの「コンバージョンAPI（CAPI）」の導入

コンバージョンAPI（CAPI）は、Facebookピクセルに代わる広告効果測定手法 で、広告主のサーバーとMetaのシステムを直接連携し、より正確なコンバージョンデータ を取得できます。

Meta広告の活用ポイント

✅ Advantage+ 広告を活用し、AIによるターゲティング精度を向上

✅ コンバージョンAPI（CAPI）を導入し、データ取得の正確性を向上

✅ オーガニック施策と広告を組み合わせ、広告費用対効果（ROAS）を最大化

TikTokは、若年層向けのマーケティングに適したプラットフォーム で、独自の広告フォーマットとAI活用が進んでいます。

① AIターゲティングの強化

TikTokの広告プラットフォームでは、AIが自動で適切なオーディエンスに広告を配信する「Smart Performance Campaigns」 を提供しています。

✅ ユーザーの動画視聴履歴を基に、AIが広告の配信先を自動選定

✅ リアルタイムでクリエイティブを最適化し、エンゲージメントを向上

② TikTok広告の成功ポイント

🚀 ショート動画広告（6秒～15秒）を活用し、視聴完了率を向上

🚀 トレンドを活用した「ハッシュタグ広告」で認知度を拡大

🚀 ユーザー投稿（UGC）を広告に組み込むことで、自然な形でエンゲージメントを高める

YouTubeは、Google広告と連携しながら、視聴データに基づいたターゲティング手法を強化 しています。

① YouTube Shorts広告の活用

短尺動画広告の需要が増加しており、YouTubeも**「YouTube Shorts」** に最適化された広告配信を強化しています。

✅ 縦型ショート広告（6秒～15秒）で視聴者の関心を引く

✅ P-MAXキャンペーンと連携し、最適な視聴者にリーチ

② YouTube広告の最適化ポイント

🚀 Googleの「Privacy Sandbox」と連携し、Cookieなしでも適切な広告配信を実施

🚀 ファーストパーティデータを活用し、視聴履歴に基づいたターゲティングを強化

🚀 AIが動画クリエイティブを自動で最適化し、効果的な広告を配信

サードパーティCookieの制限が進む中、広告の精度を維持するには、自社で蓄積したファーストパーティデータの活用が不可欠 です。

自社で蓄積したファーストパーティデータの活用提案事例

✅ Google広告の「カスタマーマッチ」を活用

• 既存顧客のメールアドレスをGoogle広告にアップロードし、類似オーディエンスをターゲティング

• 例：ECサイトのリピーターをもとに、類似顧客へ広告配信
  

✅ LINE公式アカウントとの連携

• LINEのメッセージ配信機能 を活用し、顧客と直接コミュニケーションを取りながら広告へ誘導

• 例：クーポン付き広告を配信し、来店促進
  

✅ CRM（顧客管理）データと広告の連携

• 実店舗の購買データを活用し、WEB広告に活かす

• 例：店舗での購入履歴をもとに、リピーター向け特典広告を配信

コンテキストターゲティングは、閲覧しているページの内容に基づいて広告を配信する手法で、プライバシーに配慮したターゲティングが可能 です。

コンテキストターゲティングの提案事例

✅ 業界特化型の広告配信

• 例：住宅リフォーム業者が「DIY」「リノベーション」に関する記事ページに広告を掲載
  

✅ 競合ブランドの記事に広告を表示

• 例：「A社の製品レビュー記事」を読んでいるユーザーに対して、B社の広告を配信

✅ ローカルビジネス向けのコンテキスト広告

• 例：地域のニュースサイトに、自社のサービス広告を掲載し、認知度向上を図る

AIを活用して、ユーザーごとに最適な広告クリエイティブを動的に生成 する手法も有効です。

. 動的コンテンツを活用した提案事例

✅ ECサイトの「動的リターゲティング広告」

• 例：楽天市場が、ユーザーが過去に閲覧した商品をバナー広告で表示
  

✅ AIを活用したバナー広告の最適化

• 例：広告配信時に、ユーザーの興味に応じたコピーや画像を自動で変更
  

✅ パーソナライズ動画広告

• 例：ユーザーの関心に合わせたカスタマイズ動画をAIで生成し、広告に活用

広告だけでなく、オーガニックな投稿やインフルエンサーを活用し、広告効果を最大化 する方法もあります。

SNS広告とオーガニック施策の提案事例

✅ リード獲得広告の活用（Facebook・Instagram）

• 例：無料セミナーの広告を配信し、見込み顧客を獲得
  

✅ UGC（ユーザー生成コンテンツ）を活用

• 例：実際の顧客のレビュー動画を広告に活用し、信頼性を向上
  

✅ TikTokの「ハッシュタグ広告」を活用

• 例：企業キャンペーンのハッシュタグを作成し、ユーザー投稿を促進

広告だけでなく、メールマーケティングと組み合わせることで、顧客のエンゲージメントを高める ことが可能です。

 広告とメールマーケティングの提案事例

✅ リターゲティング広告＋メール配信

• 例：一度サイトを訪れたが購入に至らなかったユーザーに、フォローメール＋広告配信を実施
  

✅ ステップメールと連動した広告配信

• 例：商品購入前のユーザーに、ステップメール＋広告で教育コンテンツを提供
  

✅ イベント招待型の広告戦略

• 例：ウェビナーやセミナーの招待メールと、ターゲティング広告を組み合わせて参加率を向上

AI技術の進化により、広告運用の自動化がさらに進み、企業のマーケティング戦略が効率化される と予測されます。

主なトレンド

✅ 機械学習によるターゲティングの高度化

• 広告プラットフォームのAIが、ユーザーの行動や嗜好を分析し、最適なターゲットに広告を配信

✅ 自動クリエイティブ生成の普及

• 広告のコピーやビジュアルを、AIがリアルタイムで最適化
• 例：GoogleのP-MAX、MetaのAdvantage+広告の進化

✅ リアルタイム最適化による広告効果の向上

• AIが入札価格や広告配信先を自動で調整し、広告費の無駄を削減

WEB広告は、新たなデジタル空間やメディアを活用した広告フォーマットが拡大 すると予想されます。

① メタバース広告

✅ バーチャル空間内での広告体験

• 例：メタバース内の看板広告、ブランド体験イベントの開催
• 例：Nike、Gucciなどの企業がメタバースで独自のショップを展開

✅ VR/ARを活用したインタラクティブ広告

• 例：ARアプリで、ユーザーが商品をバーチャル試着できる広告

② デジタルオーディオ広告の拡大

✅ ポッドキャスト広告の成長

• 例：Spotify、Voicyなどのプラットフォームで、番組ホストがブランドを紹介する広告が増加

✅ 音声検索と連携した広告配信

• 例：Amazon AlexaやGoogle Assistant経由で、音声広告を配信

✅ ながら視聴に適した広告フォーマット

• ラジオ感覚で聴ける広告が増え、ユーザーの広告接触時間が長くなる

プライバシー規制がさらに強化される中で、企業はユーザーのデータ保護とターゲティング精度の維持を両立する必要があります。

① プライバシーファーストの広告戦略

✅ 透明性のあるデータ取得

• 明確なプライバシーポリシーの提示と、ユーザーからの同意取得（オプトイン方式）

✅ データ匿名化技術の活用

• 例：Googleの「Privacy Sandbox」を活用し、プライバシーを保護しながら広告配信を実施

② オンデバイス処理の強化

✅ データをクラウドに送信せず、デバイス内で処理する技術が拡大

• Appleの「オンデバイス機械学習」や、Googleの「Federated Learning of Cohorts（FLoC）」の進化

✅ AIによる広告ターゲティングの進化

• ユーザーのデータを外部に送信せず、ローカル環境でAIがターゲティングを最適化

WEB広告だけでなく、企業のオウンドメディア（ブログ、メールマーケティング、SNS運用）との連携が強化 される流れが加速します。

① コンテンツマーケティングの強化

✅ 広告とSEO施策の組み合わせ

• 例：ブログ記事や動画コンテンツを活用し、広告のCVR（コンバージョン率）を向上

✅ ユーザーの「検索行動」に合わせた広告戦略

• 例：「○○の選び方」と検索したユーザーに、その商品やサービスの広告を表示

② 企業のブランドエンゲージメントの向上

✅ 広告とSNSの連携強化

• 例：Instagram広告 → 企業の公式アカウントへ誘導し、フォロワーを獲得

✅ コミュニティマーケティングの重要性

• 例：ブランドのファンが集まるオンラインコミュニティを形成し、広告と連携

最後に、2025年以降のWEB広告で成功するために、企業が押さえておくべきポイントをまとめます。

① AI・機械学習を活用する

✅ Google P-MAX、Meta Advantage+、TikTok AI広告を活用し、広告運用を最適化

✅ 機械学習を活用し、ターゲティングとクリエイティブ最適化を自動化

② ファーストパーティデータを収集・活用

✅ 顧客データの蓄積と活用（メール、LINE、CRMデータ）

✅ コンテキストターゲティングを活用し、クッキー不要の広告配信を実施

③ プライバシーを意識した広告運用を行う

✅ プライバシー規制に対応し、ユーザーからの信頼を獲得

✅ オンデバイス処理や匿名化技術を活用し、個人情報を保護

④ 広告とオウンドメディアを統合

✅ SEOやコンテンツマーケティングと広告運用を組み合わせ、効果を最大化

✅ コミュニティマーケティングを活用し、ブランドのファンを増やす

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