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宣伝失礼しました。本編に移ります。

デジタル広告の現場は、一見すると華やかな配信ボリュームやクリック数で満たされています。しかし、成果につながらないクリックや人の目に触れない無効なインプレッションに支出が吸い込まれる構造は今も続いています。本日お届けするのは、その構造を根元から覆すニュースです。ウェブサイト改善の「Dejam」を展開するLeanGoと、アドフラウド対策の「Spider AF」を提供するSpider Labsが業務提携を発表しました。入口で“無駄を切る”×中盤で“体験を磨く”を両輪化し、真に意味のあるデータだけで改善サイクルを回す──この提携がもたらすインパクトを、ニュースの全貌と実務に効く視点で解きほぐします。

何が起きたのか:両社の提携要点とニュースの核心

LeanGoとSpider Labsは、広告不正の排除とCVR改善の一体運用を掲げ、両社の主力ソリューション「Dejam」と「Spider AF」を横断活用する体制を公表しました。発表は10月3日、報道は10月7日に相次いで確認され、テーマは明確です。広告不正を源流で遮断し、クリーンなデータだけでLPO・UX最適化のPDCAを走らせる。いわば、計測と改善の“前提”を正す動きです。
配信前・配信中 流入後・サイト内 成果測定
Spider AFが広告不正・MFA・無効クリックを遮断 Dejamがヒートマップ・ABテスト・UI改修で体験を最適化 不正を除いた純度の高いデータでCVR・CPA・ROASを評価
効果:無駄コストの削減+施策検証の精度向上+改善サイクルの加速

なぜ今か:アドフラウドの現実と“データ純度”の危機

国内の推定アドフラウド被害額は拡大し、広告主は知らぬ間に成果に寄与しない出稿へ支払い続ける構造に直面しています。無効クリックが混じればCVRは過小化され、ABテストは誤結論に導かれます。改善の起点が汚染されている限り、最適化は回りません。今回の提携は“データ純度の担保”をマーケティングの大前提に据え直し、「正しい数字で正しく迷う」状態を組織に取り戻す狙いがあります。
汚染データ(不正流入混入) → 誤ったABテスト結論 → 無駄施策 クリーンデータ(不正除外後) → 正確なABテスト結論 → 有効施策 汚染環境での結論の確度 クリーン環境での結論の確度

Dejamの正体:現場が高速で回せる“改善の作法”を一つに

Dejamは、改善に必要な「発見→仮説→実装→検証」を一気通貫にまとめた実務向けプラットフォームです。クリック・熟読・離脱など多面的なヒートマップ、ノーコードのABテストとUI改修、離脱防止のウェブ接客、フォームやLP制作までを同一基盤で扱えます。分断されたツール群の乗り換えや整合の手間を減らし、現場が“今日思いついた仮説を今日試す”スピードで前に進めるのが持ち味です。
分析 実装 検証
クリック/熟読/離脱ヒートマップ ノーコード編集・ポップアップ・フォーム ABテスト・変化点レポート・比較
一連の作業を同一画面で完結→移行コスト・設定ミスを最小化

Spider AFの実力:入口で“ムダ”を止めるマーケティングセキュリティ

Spider AFは、ボットや悪質事業者による無効クリック、MFA(広告収益目的の低品質媒体)、偽装コンバージョンなどを検知・遮断し、広告費の浪費とブランド毀損を抑えます。主要プラットフォーム(検索・SNS・ディスプレイ)に広く対応し、プレースメントの除外支援や不正コンバージョンのブロックなど、広告主の“攻め”を守る機能がそろいます。
不正クリック検知 → その場でブロック 例:不正クリック削減 MFA検知 → プレースメント除外推薦 例:低品質媒体の抑制

融合のツボ:両輪化で“正しい検証”を当たり前にする設計

統合の本質はシンプルです。Spider AFが入口でトラフィックを浄化し、Dejamがサイト体験の改善を畳み掛ける。これにより、テストの母集団が“実ユーザーのみ”に近づき、統計的な判定力が上がります。ABテスト結果からノイズ要因を外せるため、勝ち施策の検出力が上がり、負け施策の撤退判断も速くなります。さらに、広告配信面での除外とLPの作り替えを連動させやすく、運用と制作の会話が噛み合います。
フェーズ 課題 統合後の解決
流入 不正混入・低品質媒体 Spider AFで遮断・除外推奨
サイト内 UXの摩擦・離脱 Dejamで仮説→実装→ABテスト
評価 ノイズで誤判定 クリーンデータで指標を精緻化

数で直感する効果:式で見る“クリーン化×最適化”の相乗

直感に訴える形で効果を分解してみます。観測CVRは「真のCVR×純流入率」で表現できます。不正混入率が5%で、純流入率が0.95の環境が、入口対策で0.99へ改善したとしましょう。さらにDejamの改善で真のCVRを10%底上げすると、観測CVRの伸びは「0.10×0.99 ÷(元の0.10×0.95)≒1.042」、すなわち約4.2%の底上げです。入口をクリーンにするほど、同じ改善でも見える成果が大きくなります。CPAやROASの見かけの改善も、クリーン化で初めて現実に追いつきます。
観測CVR = 真のCVR × 純流入率(1 − 不正混入率)
CPA = 広告費 ÷ コンバージョン数(不正除外後)

ユースケースで掴む:業種別の“勝ち筋”パターン

ECはカタログ型LPのABテスト回転とMFA除外の同時進行で平均客単価とCVRの同時改善が狙えます。人材・教育はフォーム離脱と不正応募の二重対策で歩留まりを安定化。金融・保険は高CPC領域ゆえに不正遮断の直接的な費用対効果が大きく、審査フローの前段で不正をはじくほど後工程のコストが軽くなります。SaaSはカスタマージャーニーが長いため、中間CVの質を担保したうえでマイクロコンバージョンを最適化する設計が要諦です。
業種 入口対策の肝 サイト内対策の肝
EC MFA・ボット除外 商品訴求AB・在庫連動訴求
人材・教育 無効応募の遮断 フォーム短縮・入力補助
金融・保険 高CPC領域の不正遮断 安心感UI・比較導線
SaaS 低品質配信面の除外 デモ申込・資料CVの磨き込み

実務の運用像:チーム横断で“同じ地図”を見るために

運用・制作・アナリティクスの三者で、除外面・セグメント・LP版の対応表を同期させると失敗が減ります。除外リストの更新とLP版の公開を週次で揃え、観測指標は「不正除外後の数値」で統一。レポートでは、Spider AFの遮断内訳とDejamのテスト結果を一枚のダッシュボードで並べると、意思決定の速度が一段上がります。現場の体感としては「広告の掃除」と「サイトの磨き」が一つの作業に近づいていく感覚です。
週次:除外面更新 ⇄ LP版入替 ⇄ 指標確認(不正除外後) ハンドオフのストレス 同期運用後の意思決定スピード

周辺動向:MFA対策やプレースメント運用の重要性が増大

MFAの台頭で、配信面の選別は重要度を増しています。自動入札・自動配信に任せるだけでは、成果の質が不安定になりがちです。プレースメントの推奨除外やカテゴリ別の抑制を使い、媒体の“土壌”を整える運用は、サイト改善の効果を素直に表面化させます。媒体とLPの両端から圧力をかける二点攻めが、収益性の波を抑える実務解です。
課題 対処 狙い
MFA混入 プレースメント除外推奨の活用 低品質配信の抑制
無効クリック 自動検知・ブロック 無駄コスト削減
測定の歪み 不正除外後の評価統一 AB判定の精度向上

競合比較の視点:単機能最適から“二刀流”最適へ

アドベリフィケーションやアトリビューションの計測基盤は重要ですが、入口対策とサイト改善が別島運用だと、意思決定が分断されがちです。今回の提携は、入口と中盤の責任範囲を統合的に設計するという意味で新しい。計測・遮断・制作・テストの分断を“実務動線”の設計で跨いだとき、現場の改善余地は一段広がります。単機能での優劣だけでなく、日々の運用に落ちる“つながり方”が勝敗を分けます。
単機能最適:各所で高速だが全体は渋滞 二刀流最適:入口と中盤が同期し全体が速い 単機能構成の全体速度 二刀流構成の全体速度

現場で起きる“認知の変化”:数字の見え方が変わる瞬間

不正遮断後のダッシュボードに初めて向き合うと、「クリックは減ったのにCVRが上がった」「テストの差がくっきり出る」という体験をします。数字の静けさは、施策の輪郭をはっきりさせます。やるべきことと、やらなくてよいことが分かれ、会議の時間が短くなります。意思決定の質は、数字の純度に依存します。今回の提携は、まさに意思決定の質を底上げするインフラのニュースです。
導入前のダッシュボード 導入後のダッシュボード
ノイズ多・差が判然としない ノイズ少・差が鮮明
議論が発散 結論が収束

法規・社会的文脈:透明性とブランドセーフティの両立

広告の透明性や適正配信は、社会的関心も高いテーマです。不適切な媒体への出稿は、単なる費用の問題だけでなく、企業の信頼やレピュテーションと直結します。今回のように不正を抑止し、媒体の質を選別する運用は、単体の広告施策を超えて、企業活動のリスク低減に資する取り組みです。透明な配信と磨かれた体験の両立こそ、これからの標準になります。
横軸:配信の透明性 縦軸:サイト体験品質 右上を目指す運用=Spider AF×Dejamの同時運用

編集後記:ニュースの本質は“健全化が生む成長”にある

ニュースの価値は、派手な機能の足し算ではありません。入口を掃除し、中盤を磨く。地味ですが、マーケティングの根本に効く構えです。成果を上げることと、健全であることを対立させない。今回の提携は、そのための実務設計を、現場がまるごと使える形に落とし込んだと言えます。広告の世界はこれからも自動化が進みます。そのとき最後に残る差は、データの純度と、体験の細部です。今回のタッグは、その二点を一挙に押し上げるための現実的な「道具」として、確かな意義を持ちます。
短期 中期 長期
ムダ削減・CVRの底上げ 検証速度の加速・学習の蓄積 再現性ある成長モデルの定着



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