AIとスワイプ型LPが変える広告運用:サイバーエース「極予測Swipe」が示すCVR最大化の未来

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開発の背景

近年、Google広告のP-MAXやMeta広告のASC配信に見られるように、インターネット広告媒体ではAIによる運用の自動化が急速に進展しています。このような環境下で広告成果を最大化するためには、媒体運用の最適化に加え、ユーザーを確実にコンバージョンへと導くランディングページ(LP)の最適化が重要な要素です。

しかし、従来のLP運用では「改善点が特定しづらい」「修正や検証に時間とコストを要する」といった課題が指摘されていました。株式会社サイバーエースはこれらの課題を解決し、スピーディーな検証サイクルを通じてクライアントの事業成長に貢献するため、「極予測Swipe」の開発に至りました。

「極予測Swipe」の特長

本サービスは、以下の3つの強みを掛け合わせることで、LP運用の課題を解決し、広告効果の最大化を実現します。

特長❶ スワイプ型LPフォーマット

ユーザーがSNSを閲覧するような感覚で、カード形式の画面をスワイプして直感的に読み進められるLP形式です。「1カード1メッセージ」で構成されるため、情報の読み飛ばしを防ぎ、訴求内容を確実にユーザーに届けることが可能です。また、離脱率が高いカードを定量的に特定できるため、明確な根拠に基づいた改善が可能になります。

スワイプ型LPフォーマットの比較

特長❷ AIによる事前予測

本プロダクトは、国内最大級の広告取扱高を誇るサイバーエージェントグループの膨大な配信データを基に、サイバーエージェントが開発した「極予測LP」と連携しています。「極予測LP」は、現在配信中の最も効果が出ている既存LPに対し、クリエイターが制作した多数のLPのCVR効果予測値を競わせ、既存LPよりも予測値が上回った新LPのみを配信する仕組みです。これにより、効果の低いLPへの配信による予算ロスを防ぎ、精度の高い検証のみを効率的に実施することが可能になります。

特長❸ 広告バナー感覚での「高速検証」

カード単位で画角が固定されているため、広告バナー制作と同様の感覚で、短期間での制作と高頻度での改善が可能になります。LPの差し替えや更新時にクライアント側で発生するコーディング確認やサーバーアップ作業などの負担をゼロにし、同社サーバー上で週次または隔週というスピーディーな効果検証サイクルを実現します。

AIによる事前予測と高速検証

導入実績とキャンペーン

先行導入したクライアント企業では、CVRが最大255%改善するなど、業種を問わず高い成果を上げています。具体的には、BtoBで255%改善、教育(飲食・開業)で136%改善、学習塾で107%改善、ライフスタイルで150%改善といった実績が確認されています。先行導入企業8社中7社で効果改善が確認されています。

スワイプ型LP改善実績

サービスリリースを記念し、期間限定で「既存LPからスワイプ型LPへの制作初期費用200,000円(税抜)」が無料となるキャンペーンを実施中です。

株式会社サイバーエースは今後も、サイバーエージェントグループが持つ技術力を活かした商品開発を通じて、クライアントの広告効果最大化に尽力していく方針です。

会社概要

  • 会社名: 株式会社CyberACE(サイバーエース)

  • 所在地: 〒150-6121 東京都渋谷区渋谷2丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア20階

  • 電話番号: 03-5656-2214

  • 設立日: 2018年5月1日

  • 代表者: 代表取締役社長 西島 大

  • 事業内容: インターネット広告事業

  • URL: https://cyberace.co.jp/

広告運用に関するお問い合わせは、こちらから可能です。


AI Workstyle Lab編集部コメント

今回の「極予測Swipe」の登場は、特に広告運用に課題を抱える企業にとって大きなビジネスチャンスをもたらすでしょう。スマートフォンに最適化されたスワイプ型LPとAIによる高速検証は、ユーザー体験の向上と広告効果の最大化を両立させます。これにより、これまで改善が難しかったLPのコンバージョン率を飛躍的に高め、広告費用の最適化や売上向上に直結する可能性を秘めています。特に、短期間でPDCAサイクルを回したいD2C事業者や、多様な商材を持つECサイトでの活用が期待されます。AIの進化が、マーケティングの現場に新たな効率と成果をもたらす好例と言えるでしょう。

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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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