インターネット広告は、技術の進化とともに多くの企業で活用されてきたマーケティング手法です。リスティング広告やSNS広告などは広く知られていますが、近年注目を集めている「レコメンド広告」については、仕組みや特徴を正しく理解できていない方も多いのではないでしょうか。
インターネット上で記事を読んでいると、記事の下や横に「あなたへのおすすめ」「こちらの記事も人気です」といったコンテンツが表示されているのを見たことがあるはずです。これらは、ユーザーの興味関心に合わせて情報を自動表示する「レコメンド広告（レコメンドウィジェット広告）」と呼ばれる仕組みで、広告感が少なく自然に情報を届けられる点が特徴です。
本記事では、レコメンド広告とは何かという基本的な仕組みから、特徴やメリット、他の広告手法との違いまでを初心者の方にも分かりやすく解説します。最後まで読むことで、レコメンド広告がどのような場面に向いているのか、運用するうえで押さえておきたいポイントを理解できるようになるでしょう。
レコメンド広告とは
レコメンド広告とは、ニュースサイトやECサイト、ブログなどの記事下部やサイドバーに表示される、ユーザーに関連性の高いコンテンツを提案する広告形式です。
「おすすめ記事」「こちらもおすすめ」といった形で表示され、ユーザーの興味関心や閲覧履歴をもとに広告や記事が配信されます。
レコメンド広告はネイティブ広告の一種であり、媒体内のコンテンツと同じデザイン・形式で表示される点が特徴です。そのため広告色が強く出にくく、ユーザーが広告だと意識せずにクリックしやすい傾向があります。
レコメンド広告とターゲティング広告・リターゲティング広告の違い
「レコメンド広告は、ターゲティング広告やリターゲティング広告と何が違うのか？」と疑問に感じる方も多いでしょう。
それぞれの違いを整理すると、以下のようになります。
広告手法の違い（比較表）
| 広告手法 | 配信の基準 | 特徴 |
|---|---|---|
| レコメンド広告 | ユーザーの閲覧履歴・興味関心 | 今まさに関心の高い内容を自然に提案できる |
| ターゲティング広告 | 年齢・性別・地域・興味関心などの属性 | 狙ったユーザー層へ効率よく配信できる |
| リターゲティング広告 | 過去のサイト訪問・商品閲覧履歴 | 検討中ユーザーへ再アプローチできる |
レコメンド広告は、ユーザーが現在関心を持っているテーマに近いコンテンツを表示できる点が大きな特徴です。一方で、ターゲティング広告は属性ベース、リターゲティング広告は過去行動ベースで配信されるという違いがあります。
ネイティブ広告とレコメンドウィジェット広告の違い
ネイティブ広告とは、媒体のコンテンツに自然に溶け込む形式の広告全般を指す総称です。明確な定義があるわけではありませんが、「広告感を抑えた表現」が共通点となります。
その中の一つが、レコメンドウィジェット広告です。
| 種類 | 概要 |
|---|---|
| ネイティブ広告 | 媒体に自然に溶け込む広告全般の総称 |
| レコメンドウィジェット広告 | 記事下部やサイドバーの「おすすめ欄」に表示される広告 |
レコメンドウィジェット広告は、ネイティブ広告の中でも「おすすめ枠に表示される形式」に特化した広告と理解すると分かりやすいでしょう。
インフィード広告とレコメンドウィジェット広告の違い
インフィード広告も、レコメンドウィジェット広告と同様にネイティブ広告の一種ですが、掲載される場所が異なります。
| 広告形式 | 掲載場所 | 特徴 |
|---|---|---|
| レコメンドウィジェット広告 | 記事下部・サイドバーのおすすめ欄 | 関連記事として自然に表示される |
| インフィード広告 | 記事一覧・SNS投稿の間 | タイムラインに溶け込む形で表示 |
インフィード広告はSNSや記事一覧の流れの中に表示されるのに対し、レコメンドウィジェット広告は「読み終わった後の行動」を促す役割を持つ点が特徴です。
レコメンドウィジェット広告のメリット
レコメンドウィジェット広告には、主に以下の2つのメリットがあります。
- ユーザーの不快感を減らせる
- 短期間でも成果につながりやすい
それぞれ詳しく見ていきましょう。
ユーザーの不快感を減らせる
レコメンドウィジェット広告は、ネイティブ広告の一種であり、媒体内の通常コンテンツと同じ形式で表示される点が大きな特徴です。そのため、ユーザーに広告として強く認識されにくく、不快感を与えにくい傾向があります。
近年はインターネット広告が増加し、動画の強制視聴や画面を遮るポップアップなど、閲覧体験を妨げる広告に嫌悪感を抱くユーザーも少なくありません。
広告らしさを前面に押し出しすぎると、ユーザーの印象を損ねるだけでなく、ブランドイメージの低下につながる可能性もあります。その点、レコメンドウィジェット広告は自然な導線で情報を届けられるため、広告配信によるリスクを抑えたい企業にも適した手法といえるでしょう。
短い期間でも成果が出やすい
レコメンドウィジェット広告は、ユーザーがすでに興味を持って閲覧しているコンテンツと同じ文脈で表示されます。そのため、心理的ハードルが低く、クリックされやすいという特徴があります。
広告で興味関心を喚起し、遷移先のLPで適切な訴求ができれば、比較的短期間でも成果につながる可能性があります。
また、リスティング広告やインフィード広告と比べると、レコメンドウィジェット広告はまだ活用している企業が多くありません。競合が少ない分、配信初期でも一定の成果を出しやすい点も短期間で結果が出やすい理由の一つです。
レコメンドウィジェット広告のデメリット
一方で、レコメンドウィジェット広告には以下のようなデメリットも存在します。
- 運用に手間がかかりやすい
- ノウハウがまだ十分に蓄積されていない
メリットだけでなく、注意点も把握したうえで導入を検討しましょう。
運用するための手間が多い
レコメンドウィジェット広告で成果を出すためには、広告クリエイティブの質だけでなく、配信先の媒体選定が非常に重要になります。
どれほど魅力的な商品・サービスであっても、掲載される媒体のジャンルやコンテンツとの関連性が低い場合、ユーザーの興味を引くことは難しくなります。
また、文章中心のリスティング広告と異なり、画像の制作やキャッチコピーの設計、媒体ごとの最適化など、運用時に考慮すべき要素が多い点もデメリットといえるでしょう。
ノウハウがまだ少ない
レコメンドウィジェット広告は、比較的新しい広告手法であるため、成功事例や運用ノウハウが十分に蓄積されているとはいえません。
クリエイティブの作り方やターゲット設定、媒体ごとの最適な配信方法などは多様ですが、他の広告手法と比べると、試行錯誤しながら進める必要があります。
そのため、初めて取り組む場合は、テスト配信を重ねながらデータを蓄積し、自社に合った運用方法を見つけていく姿勢が重要です。
レコメンド広告の注意点
レコメンド広告は、ユーザーの興味関心に沿った訴求ができるため、コンバージョン率が高くなりやすいという強みがあります。一方で、運用面では注意すべきポイントも存在します。
ここでは、レコメンド広告を導入・運用する際に特に押さえておきたい注意点を解説します。
データ数が少ない場合は成果が出づらい
レコメンド広告は、ユーザーの行動データをもとに広告表示を最適化する仕組みのため、十分なデータ量がない場合は成果が出にくい傾向があります。
具体的には、サイトの閲覧履歴や購入履歴、クリックデータなどをもとに媒体側が学習を行い、ユーザーごとに最適な広告を表示します。そのため、データが蓄積されていない状態では、ユーザーの興味関心を正確に把握できず、関連性の低い広告が配信されてしまう可能性が高まります。
特に、立ち上げ直後のWebサイトや、小規模なECサイトの場合は、ユーザー数や商品数が限られているため、媒体側の学習が進みにくいケースも少なくありません。その結果、クリック率やコンバージョン率が伸び悩むことがあります。
十分なデータが蓄積されていない段階でレコメンド広告を本格運用すると、期待した成果が得られず、費用対効果が低下するリスクがある点には注意が必要です。
まずはデータを蓄積する期間を設ける、他の広告手法と併用するなど、段階的な導入を検討するとよいでしょう。
レコメンドウィジェット広告の媒体は何がある？
レコメンドウィジェット広告を配信できる代表的な媒体は、主に以下の3つです。
- Outbrain
- logly lift
- popIn
いずれも国内外で実績のある主要媒体のため、それぞれの特徴を把握しておきましょう。
Outbrain
参考：https://www.facebook.com/outbrainJP/
Outbrainは、世界最大規模のレコメンドウィジェット広告プラットフォームです。
国内外の大手ニュースメディアやWebメディアと多数連携しており、圧倒的な配信面の広さが特徴です。
コンテンツ単位での配信最適化に加え、
- 興味関心ターゲティング
- デバイス・地域別配信
- LP訪問ユーザーへのリターゲティング
といった高度なターゲティングが可能です。
そのため、新規ユーザーへの認知獲得だけでなく、顕在層への効率的な再アプローチにも向いています。
LOGLY lift
logly liftは、月間インプレッション数300億回規模を誇る、国内最大級のレコメンド広告媒体です。
最大の特徴は、文脈解析技術を活用したレコメンドアルゴリズムにあります。
記事内容やページの文脈を解析し、それに即した広告を配信できるため、ユーザー体験を損ないにくい配信が可能です。
また、
- ネイティブ動画広告
- 動画×レコメンドの組み合わせ
にも対応しているため、テキストだけでなく情報量の多い訴求を行いたい場合にも適しています。
popIn
popInは、2015年に中国最大級の検索エンジン「百度（Baidu）」グループの一員となったレコメンド広告媒体です。
中華圏を中心とした海外メディアとの提携が強みで、
日本国内だけでなく、海外向けプロモーションにも活用しやすい点が特徴です。
また、媒体デザインやユーザーインターフェースを尊重した広告枠設計を行っており、
広告感を極力抑えた自然な配信が可能です。
ブランドイメージを重視したい企業にも向いている媒体といえるでしょう。
レコメンドウィジェット広告の運用と改善ポイント
レコメンドウィジェット広告を成果につなげるためには、配信設定だけでなく「運用後の改善」を前提に設計することが重要です。
特に以下の3点は、成果を左右する重要なポイントといえるでしょう。
- タイトルで興味を惹く
- 媒体ごとのターゲティングについて理解を深める
- ニーズを満たせるLPを作成する
それぞれ詳しく解説します。
タイトルで興味を惹く
レコメンドウィジェット広告では、タイトルがクリック率を大きく左右します。
広告は記事下やサイドバーなどに並列で表示されるため、ユーザーは一瞬の印象でクリックするかを判断しています。
そのため、
- 数字を入れて具体性を出す
- 記号やカギ括弧で視線を集める
- 「知らないと損」「実は…」など感情を刺激する表現を使う
といった工夫が効果的です。
また、特に訴求したいワードはタイトルの左側に寄せることで、一覧表示時にも目に留まりやすくなります。
レコメンド広告は、言葉を一つ変えるだけでも反応が大きく変わるため、ABテストを繰り返しながら最適解を探っていく姿勢が重要です。
媒体ごとのターゲティングについて理解を深める
レコメンドウィジェット広告のターゲティング手法は、媒体ごとに特徴があります。
そのため「媒体の規模が大きいから」という理由だけで選定するのはおすすめできません。
例えば、
- AI自動最適化に強い媒体
- 文脈解析を重視する媒体
- 手動で細かく条件設定できる媒体
など、考え方や強みはさまざまです。
AIによるターゲティングは運用工数を削減できる一方で、
細かな調整がしづらく「意図しない層」に配信されるケースもあります。
自社が重視するのは「運用の自動化」なのか、「細かなコントロール」なのかを明確にしたうえで、媒体を選択することが成果への近道です。
ニーズを満たせるLPを作成する
レコメンドウィジェット広告は、
コンテンツと親和性の高い媒体に自然な形で表示されるため、クリック率は比較的高くなりやすい傾向があります。
しかし、クリック後のLPでユーザーの期待に応えられなければ、
コンバージョンにはつながりません。
特に注意したいのは、
- どこにでもある特徴しか書かれていない
- 競合との差別化が分かりにくい
- 誰向けのサービスなのかが曖昧
といったLPです。
LPでは、
「この広告をクリックしたユーザーは、今どんな悩みを持っているのか」
を明確に言語化し、それに対する自社ならではの解決策を提示することが重要です。
競合との違い・強みを具体的に示すことで、次のアクションにつながりやすくなります。
レコメンド広告ならArchRise
レコメンド広告は、ユーザーの興味関心に寄り添いながら自然な形で訴求できる一方で、
媒体選定・クリエイティブ設計・LP改善まで含めた一貫した運用力が成果を大きく左右します。
ArchRiseでは、
- Outbrain・logly lift・popInなど主要媒体の特性を踏まえた配信設計
- クリック率を高めるタイトル・画像の改善
- レコメンド流入に最適化したLP構成・導線設計
- 配信後の数値分析と改善提案
までワンストップで支援しています。
「とりあえず配信して終わり」ではなく、
成果につながるレコメンド広告運用をお求めの方は、ぜひArchRiseにご相談ください。
まとめ
レコメンド広告（レコメンドウィジェット広告）は、ユーザーの興味関心に合わせて自然に表示されるネイティブ広告の一種で、不快感を与えにくく高いクリック率が期待できる広告手法です。
一方で、媒体ごとの特性理解やクリエイティブ・LP改善など、運用面での工夫が欠かせません。
成果を最大化するためには、
「誰に・どの媒体で・どんな文脈で届けるか」を設計し、継続的に改善していくことが重要です。
自社だけでの運用が難しい場合は、専門的な知見を持つパートナーと進めることで、より高い効果が期待できるでしょう。