タラ・マイヤー
9月 10, 2026
AIにより、数年前にはほとんどのユーザー獲得チームが制作できたよりも多くの広告クリエイティブを制作することが可能になった。1つのコンセプトから、複数のフック、フォーマット、ナレーション、ローカライズ版、AI支援によるバリエーションを1日で生成できるようになり、全体的に、 クリエイティブテスト、広告、そして困難な判断の増加というトレンドが強まっている。.
しかし、広告の量が増えるにつれて、別の側面もある。クリエイティブをテストする方法もスケールしなければならない。特に意味のある結果を望むのであればなおさらだ。最近のTenjinのROI 101ポッドキャストのエピソードで、TenjinのRomanがBidmatrixのVP of GrowthであるMarkと、増加するボリュームとチームが解釈しなければならないデータ量に対処するための進化する戦略について語った。Markの推奨事項はシンプルだ：
「同じ広告は同じIDを持つべきである。」
彼は、安定したクリエイティブIDを使用することが、スケーラブルなクリエイティブテストプロセスの中核であると考えている。多数のクリエイティブの命名規則に関しては、それらが包括的であり、チーム、計測プラットフォーム、AIアシスタントにとって十分なコンテキストを共有し、何がテストされたか、どのようにパフォーマンスしたか、次に何が起こるべきかを全員が理解できるようにすることが重要である。名前には多くの要素が込められている。
一貫したクリエイティブデータへの移行
クリエイティブの命名規則は、聞こえる通りシンプルでわかりやすい。例えば、チームが少数の広告を運用している場合、puzzle_ad_v3_final.mp4のようなファイル名で、チームの誰かがそれが何であるかを認識できるかもしれない。しかし、ボリュームが大きくなると、この名前構造ではほとんど情報が伝わらない。
バージョン3では何が変わったのか？フックは違ったのか？広告の一部を作成するためにAIが使われたのか？冒頭は実際のゲームプレイを示していたのか？架空のコンセプトだったのか？フォーマットの何が違ったのか？新しいクリエイティブコンセプトが導入されたのか？これらは、チームがなぜある広告が別の広告と異なるパフォーマンスを示したのかを理解したいときに重要な質問である。Markが説明するように：
「Fatigueパターンを監視するために、同じ広告は同じIDを持つべきである。」
そして、クリエイティブのIDは元のクリエイティブファイルで終わるべきではない。Markは、同じクリエイティブがワークフロー全体を通じて認識可能であるべきだと主張する：
「同じ広告は、ファイル名、広告プラットフォーム、Tenjinまたは他の計測システム、そしてチームのレポートにおいて、同じIDを持つべきである。」
モバイルグロースチームにとって、これによりクリエイティブ制作とキャンペーン計測の間に共通の参照ポイントが生まれる。共有フォルダ内のvideo_final_4がキャンペーンレポート内のCR_238_US_Aと同じ広告かどうかを手動で確認する代わりに、チームはクリエイティブをプロセス全体を通じて追跡する1つの安定した識別子を持つことになる。
安定したクリエイティブIDとは何か？
安定したクリエイティブIDとは、作成、配信、計測、分析に使用されるすべてのツール間で、同じ広告をチームが認識できるようにする一貫した識別子である。理論的には、アプリのバンドルIDに似ている。しかし、安定したクリエイティブIDは、テストされている変数に関する構造化された情報を保持する。
Markは、クリエイティブID、AIツール、フックタイプ、プロミスマッチ、フォーマット、アスペクト比、バージョンといった構成要素を用いた例を提供しており、これにより以下のような構造が生成される：
CR48_AI_Midjourney_HK_FailFix_PROM_RealGameplay_UGC_9x16_V2
詳細に見えるのは、分析の後半で重要になる可能性のある情報を捕捉することを意図しているからだ。ただし、Markのアドバイスは、システムを不必要に複雑にしないことである：
「小規模チームであれば、それほど複雑にする必要すらない。最も重要な変数だけで、それらのパラメータから始めればよい。」
IDは、チームが答えたい質問を反映すべきである。主にフック、フォーマット、広告がプロダクトをどれだけ正確に反映しているかをテストしているのであれば、コアとなるクリエイティブIDに加えて追加する価値がある属性は、それらだけかもしれない。テストプロセスが成熟するにつれて、構造もそれに合わせて成長させることができる。
ク リエイティブのパフォーマンスを説明する方法
安定したIDの価値は、その長さよりも、含まれるプロパティに関係している。Markは彼の例でいくつかの属性を使用しているが、モバイルクリエイティブテストに特に関連するものが1つある：プロミスマッチである。
プロミスマッチとは、実際のゲームプレイ、メタゲームプレイ、架空の要素、または広告が約束するものとユーザーがインストール後に実際に体験するものとの間に大きなギャップがある可能性のあるアイデアなどのクリエイティブコンセプトを区別する方法である。
これは、全体像をほとんど語らないファネル上部のパフォーマンス分析のバランスを取るのに役立つ。広告は、単にフックが注意を引くという理由で強いCTRやIPMを生成する可能性があり、獲得したユーザーのリテンションが低かったり、価値の創出に失敗したりした場合、チームはその理由を調査するための十分なコンテキストを必要とする。プロミスマッチがそのコンテキストを追加する。それがなければ、データは次のように読める：
CR48 → strong CTR → weak retention
プロミスマッチがIDに組み込まれていれば、次のように読める：
CR48 → Fail/Fix Hook → Fictional Promise → strong CTR → weak retention
これは、約束がリテンションの結果を引き起こしたことを自動的に証明するわけではないが、次に何をテストするかを決定する際に、チームが扱うためのより構造化された情報を提供する。Markが説明するように：
「この約束をクリエイティブID内に配置し、その約束を区別すれば、AIエージェントがデータを読み取り、理解し、可能性のある勝者を強調表示し、理由を説明し、それらの理由を将来のクリエイティブ制作に適用することがはるかに容易になります。」
ポイントは、人とAIに、調査する価値のあるパターンを特定するための十分に一貫したデータを提供することである。
クリエイティブIDはもはや人間のためではない
従来、クリエイティブ名には2つの役割があった：人がアセットを認識するのを助けること、そしてレポートを整理された状態に保つことである。しかし、状況は変わり、今では3つ目の役割がある：マシンがパフォーマンスを分析する際に使用できる構造化されたコンテキストを提供することである。主に人間や手動での読み取りのためではなく、AIのために作られた構造化されたコンテキストを追加することは、チーム内で摩擦を生み出す可能性がある。Markはそれを直接認めている：
「最初から、UAにこれをチーム内で徹底させるのは困難でした...しかし、それはAIの仕事であり、AIはそれを非常に正確かつ非常に注意深く読み取ります。」
ベストプラクティスとして、チームは、AIが何百、何千ものイテレーションにわたってより多くの情報を保持し処理できる場合でも、意図的に理解と解釈が難しいクリエイティブIDの構造的階層を作成するべきである。
クリエイティブテストをパフォーマンスに結び付ける
クリエイティブの構造的階層と命名規則を設計することは、戦略の一部に過ぎない。次のフェーズは、クリエイティブのパフォーマンスをそのレイヤーごとに分析することである：
“CTR とIPMは、広告が注目とインストールを得たかどうかを教えてくれます。リテンションは、人々が実際にアプリに興味を持ったかどうかを教えてくれます。ROASとLTVは、キャンペーンがビジネス的に意味があったかどうかを教えてくれます。」
TenjinのようなMMPにとって、ここで クリエイティブ IDが特に有用になる。目標は、単にクリエイティブが インストールを生成したことを知ることではない。獲得と、それらのユーザーがその後何をしたか（リテンションしたか、主要なアプリ内イベントを完了したか、トライアルを開始したか、IAP、広告、サブスクリプション収益を生成したか、そして最終的に ROASを生み出したか）を結び付けることである。安定したクリエイティブIDは、広告で表示されたものとインストール後に起こったことを結び付けるための、もう1つの一貫した次元をチームに提供する。
クリエイティブ疲労、減少するCTRへの対処、減少するCTRへの対処 Decreasing CTR
同じアプローチは、クリエイティブが良好なパフォーマンスを示し始めた後に有用になる。なぜなら、初期のテストに合格したからといって、支出が増えても広告が同じ価値を提供し続けるとは限らないからだ。Markはライフスタイルアプリの例を挙げている：1日約1,000ドルの支出で、あるクリエイティブは約100のトライアルを生成した。チームが予算を1日約5,000ドルに増やしたところ、トライアルは増加したが比例はせず、500ではなく約200のトライアルを生成し、スペンドが増え続けるにつれて利益はさらに横ばいになった。
Markの指摘は、クリエイティブの疲労や飽和は、1つのファネル上部の指標に還元されるべきではないということである：
「人々はしばしば、CTRを見たときにクリック率の低下として疲労を説明しますが、それが疲労の唯一のバージョンではありません。」
クリエイティブは、効率が低下してもその訴求力を維持することができる。そのため、初期の勝者が見つかった後もクリエイティブテストを継続する必要がある。チームは、追加支出を増分トライアル、コンバージョン、収益、または他の関連する成果と比較し、より多くの予算が比例した価値を生み出さなくなるポイントを監視することができる。安定したIDはその継続性をプロセス全体にわたって保持するため、チームは常に、評価しているクリエイティブとバリエーションを正確に把握できる。
MCPの適合方法
クリエイティブデータが一貫して構造化され、パフォーマンスデータに接続されると、別の可能性が開ける：AIアシスタントにそれを直接クエリさせることである。ここで Model Context Protocol, or MCP）が会話に登場する。エピソードの中で、Romanは、どのクリエイティブセットが疲労の兆候を示しているかを尋ねることを含め、レポート作成やクリエイティブ分析タスクに TenjinのMCP を使用しているチームについて説明している。Markは、Bidmatrixがすでにこの種のワークフローを使用していると言う：
「私たちはMMPとよく連携しています。Tenjinとも連携しており、[MCP]がオペレーションチームの日常業務の多くを促進しているのを目の当たりにしています。」
彼はさらにこう続ける：
「私は、すべての現代的な計測ツールは、自社のデータと、広告主側でそれらのデータを処理する可能性のあるAIエージェントとの間に橋渡しを構築すべきだと考えています。」
重要な部分は、以下の3つの組み合わせである：
- 構造化されたクリエイティブデータ
- ダウンストリームの計測
- そのデータへのAIアクセス
クリーンで安定したクリエイティブIDがなければ、AIが扱うコンテキストは少なくなる。ダウンストリームの計測が不足している場合、ユーザー品質ではなく注目度を中心に最適化される可能性がある。計測プラットフォームにクエリする方法が欠けている場合、チームはダッシュボード、スプレッドシート、AIツール間でデータを移動することになる。
MCPはその最後のステップを接続するのに役立ち、チームは以下のような質問ができるようになる：
- どのクリエイティブバリエーションが疲労の兆候を示しているか？
- どのフックタイプが最も強いリテンションを持っているか？
- どの広告がIPMを改善したがROASで低調だったか？
- どのプロミスタイプがより高価値のユーザーと関連しているか？
- スペンドを増やす前にどのクリエイティブをレビューすべきか？
AIは答えを浮き彫りにするのに役立つが、判断を下すのは依然としてチームである。
クリエイティブテストを改善する方法
Markは、 クリエイティブテストプロセスでAIを使用するための実践的な4週間のフレームワークを紹介している。それは生成ではなく、計測から始まる。
第1週：計測をクリーンアップする
Markは、クリエイティブIDの安定化、アプリ内イベントのレビュー、レポートの簡素化から始めることを推奨している。これにより、パフォーマンス評価に使用される指標が信頼できるものになる。モバイルUAチームにとって、これはMMPがユーザー品質を判断するために必要なダウンストリームイベントを取得していることを確認することも意味する。
「第1週はクリーンな計測についてです。IDを安定化させ、アプリ内イベントをクリアにし、ビューとスタイルを簡素化し、指標が説明責任を果たせるようにしてください。」
より多くのクリエイティブを生成する前に、そのパフォーマンスを測定できることを確認せよ。
第2週：明確なクリエイティブ仮説をテストする
第2週はクリエイティブ制作に移行する。何百ものマイナーなバリエーションを作成するのではなく、より少ない数の意味のあるアイデアや仮説から始める。Markは、AIを使用してそれらのアイデアを探索し発展させることを推奨しているが、何をテストする価値があるかを選択するのは依然としてチームである。
第3週：評価する
第3週では、2つのチェックが導入される：広告は人を惹きつけるか、そして惹きつけた人々は関連性があり価値があるか？Markは説明する：
「広告は、多額の予算を受け取る前に、両方のゲートを通過すべきである。」
正確な指標はアプリによって異なる。あるチームにとっては、IPMと初日リテンションを意味するかもしれない。別のチームにとっては、CTRと新規トライアル開始、またはインストール数と初期のマネタイズイベントを意味するかもしれない。特定の計算式よりも原則の方が重要である：訴求力だけでスケーリングの判断を下してはならない。
第4週：疲労とフィードバックループをレビューする
最終週は反復についてである：どのクリエイティブが飽和しているか、どのアイデアを停止すべきか、どの有望なコンセプトが別のバージョンに値するかをレビューし、それらの発見を次のクリエイティブブリーフに活かす。安定したIDを使用することで、チームは各結果を実際にテストされた属性と結び付けることができるため、そのフィードバックループが容易になる。
クリエイティブテストの成功は構造から始まる
生成AIは、グロースチームにこれまで以上に多くのクリエイティブオプションを提供する。それはすべてのバリエーションをテストする必要があるという意味ではなく、チームが始める前に複雑なデータアーキテクチャが必要だという意味でもない。彼らが必要としているのは一貫性である：各クリエイティブに安定したIDを付与し、そのIDを広告プラットフォーム、MMP、内部レポートを通じて保持し、テスト戦略にとって重要な属性を追加し、それらすべてをダウンストリームの獲得データとマネタイズデータに結び付けることである。
Markが要約するように：
「クリーンなラベルと明確な品質チェックにより、チームはAIを使ってプロセス全体を改善できます。」
AIワークフローは、チームがより多くのデータを分析し 、パターンを特定し、疲労を監視し、機会をより迅速に浮き彫りにするのに役立つ。しかし、原則と基盤は常に最優先されるべきである。より良いAI支援型クリエイティブテスト戦略の構築は、適切な知識を収集することから始まる：何をテストしたか、誰を獲得したか、それらのユーザーが次に何をしたか、そして結果が次のラウンドのクリエイティブバリエーションにどのような影響を与えるか。
