ダッシュボード株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：古明地直樹）は、成果をもたらした広告バナーの“勝ち要素”を抽出する新手法「バナータグ分析」を開発しました。

【背景】クリエイティブ多様化の裏で顕在化する“分析困難”という課題

SNS広告における機械学習の最適化を最大限活かすためには、訴求やデザイン、カラーを変えた多様なクリエイティブの投入が求められています。

しかし、多様化が進むほどに「どの要素がパフォーマンスに寄与したのか」の把握は困難に。

成果の高い“勝ちクリエイティブ”を模倣・展開する従来の方法では再現性が低く、改善性が限定的であることが課題でした。

さらに、Meta社が開催したReels Growth Summitで紹介されたデータ（出典：「Five Keys to Advertising」by Nielsen Catalina Solutions）によると、オークション結果の50％以上はクリエイティブが貢献したものと考えられ、成果を左右する要因としての「クリエイティブ」の重要性はますます高まっています。

【詳細】「勝ち要素」を分解・抽出するバナータグ分析

ダッシュボード株式会社はこの課題に対処するため、広告バナーを構成する要素（デザインスタイル・色調・訴求テキスト）を細分化しタグ付けする「バナータグ分析」を開発。

当初は人間の手でタグを考え、ひとつひとつ付与する作業であったため、分析に2時間以上を要し、属人的になりやすいという課題がありました。

また、こうした分析によってパフォーマンスが改善されるケースもありましたが、タグ付けの基準に一貫性がなく、再現性が低いことがボトルネックとなっていました。

そこで、ダッシュボード株式会社は生成AIを活用した自動タグ付けツールを独自開発。

これにより、バナーの要素を精度高く、統一基準でタグ付けできるようになり、作業時間も15〜20分に大幅短縮。

属人化を防ぎつつ、高い再現性と分析効率の両立を実現しました。

【活用方法】スプレッドシートを活用した実践的な分析フロー

バナータグ分析は、以下のような手順で活用します。

1．分析対象のバナーを登録

2．分類／訴求／デザインスタイル／色調の４軸でタグを付与

※タグは例となります。

3．タグ情報を表に整理しExcelに出力

4．要素分析による勝ち要素の検証

※タグや数値は例となります。

5．クロス分析による勝ち要素およびその組み合わせ検証

※タグや数値は例となります。

6．コンバージョンを基点にしたクロス分析による検証

※タグや数値は例となります。

バナーごとにレポート形式で成果を可視化できるため、PDCAの精度向上にも貢献します。

※活用範囲はご要望に応じて柔軟に制限できます。また、弊社では生成AIに対しデータ共有をしない設定で運用しております。

【今後の展望】AI×勝てる広告クリエイティブで、PDCAの高度化へ

ダッシュボード株式会社では今後も、生成AIによる分析精度の向上と、マーケティング施策全体への応用拡大を進めていく予定です。

現在はバナータグ分析の対象を静止画だけでなく動画広告にも拡張すべく、分析対象領域の拡大を強化中です。

さらに、先月リリースした「MAGI Insight」（AIが3つの知性で導く“売れるマーケティングインサイト”を抽出する自社開発ツール）との連携により、より高精度かつ効率的なクリエイティブPDCAサイクルの構築を目指しています。

ダッシュボード株式会社は、テクノロジーとクリエイティブをかけ合わせた運用設計により、お客様のパフォーマンス向上とビジネスゴールの達成に向けて貢献してまいります。