CTV広告 計測 モデルの前提（定義・動向・測る目的）

CTV広告の基本と用語（初心者向け注釈つき）

CTV広告は、テレビ受像機に内蔵されたOSや外部デバイスを介して配信される動画広告です。視聴は“世帯で同じ画面を見る”ことが多く、個人ベースのスマホ視聴とは性質が異なります。

本文では、OM SDK（※IAB Tech Labが推進する第三者計測の共通基盤）、ビューアビリティ（※視認可能な表示の定義）、SSAI（※Server-Side Ad Insertion＝広告を動画にサーバー側で合成して配信する方式）など、CTV特有の概念を明確に区分して使います。定義を最初に共有すると、KPIの読み違いを大きく減らせます。

日本の視聴動向と「なぜ今、CTV広告 計測 モデルが必要か」

国内でもCTV視聴は拡大しており、調査各社のレポートでも普及と利用時間の伸びが示されています。とくに夜間帯のCTV視聴比率が高い傾向が報告され、広告の投下時間帯や在庫設計に直結します。

さらに、ビデオリサーチや共同研究レポートでは、デバイス別利用や共視聴（2人以上で視聴）の傾向など、テレビ特有の行動様式が可視化されています。視聴の重心がテレビ画面に戻る領域では、Webの「個人×デバイス」前提の指標だけでは足りず、世帯・番組文脈を踏まえた“モデル”が必要です。 

計測で守るべき前提（プライバシー・同意・ガバナンス）

CTV広告の計測では、Cookieや端末識別子、ログインIDなどの扱いが論点になります。個人情報保護委員会（PPC）は、Cookie等の端末識別子が「個人関連情報」に該当しうること、他情報との照合次第で個人情報にもなりうることを示しています。各社は取得目的・第三者提供・匿名加工の手順をガイドラインに沿って明示し、同意範囲内でデータを利用する必要があります。CTVは“世帯視聴”の側面もあるため、同意の設計はWeb以上に丁寧に設定します。 PPC+1

出典：IAB Tech Lab「Open Measurement（OM）SDK」
出典：IAB Tech Lab「Why OM SDK for CTV」
出典：ビデオリサーチ「VOD利用実態レポート2024（リリース）」
出典：クロス・マーケティング×REVISIO「コネクテッドTV白書2024（共同研究）」
出典：個人情報保護委員会FAQ「Cookie等の端末識別子は個人関連情報か」
出典：個人情報保護委員会「ガイドライン（通則編）」

CTV広告 計測 モデル｜KPIと指標の設計

配信・視認・完了の基礎（インプレッション／ビューアビリティ／完視聴）

最初に、広告が“配信された事実”と“見える状態だったか”を分けます。MRCのデジタル動画測定ガイドラインは、ビューアビリティ（画面上で一定割合・一定時間表示）という基準を定め、動画特有の完視聴（コンプリート）も評価します。

CTVはOSやプレイヤーが多様で、クライアント信号が取得しづらい環境もあります。そこで、OM SDK for CTVのような共通計測基盤を導入し、アプリやプレイヤー間で計測の一貫性を担保すると、ベンダー間の解釈差が減り、社内外で数字の議論がしやすくなります。

到達と頻度（世帯ベースの重複排除とクロスメディア連携）

CTV広告は“同じ世帯で複数人が視聴する”ことが多く、到達（リーチ）と頻度は世帯ベースの整理が基本です。クロスメディアでの重複排除は難題ですが、WFAのNorth Star/Haloフレームワークは、パネル×ログ（センサス）を統合してプライバシーに配慮した“推計リーチ&頻度”を作る考え方を示しています。

実装では、セキュア計算（MPC）を用いるローカル市場ごとの運用体制が前提となり、テレビとデジタルの“同じ指標での”比較が現実解に近づきます。 

態度変容と行動（ブランド指標と行動指標の置き場所）

CTV広告のKPIは、短期の配信・視認・完了だけでは不十分です。指名検索やサイト来訪、アプリ起動、EC購入、来店などの“行動”と、想起・好意度・推奨意向といった“ブランド指標”を、到達の後段に配置します。ブランド指標は調査とプラットフォームのリフト計測を併用し、行動はピクセルやログ連携、レシートやPOSとの突合で補完します。

計測の順序を“配信→視認→到達→行動→売上”と段階化すると、会議での責任の所在と改善ポイントが整理されます。（一般論につき出典は割愛）

出典：MRC「OTT/CTV and SSAI Digital Video Measurement Guidelines（2021）」
出典：IAB Tech Lab「OM SDK for CTV 拡張（リリース）」
出典：WFA「Halo Cross-Media Measurement Initiative」
出典：WFA/GitHub「Cross-Media Measurement 技術ブループリント」

CTV広告 計測 モデル｜アトリビューションと増分検証

最後の接点に偏らない設計（ラストタッチの限界）

CTV広告は、検索やアフィリエイトのように「最後のクリックで購買」が起きにくいチャネルです。最後の接点に全成果を寄せる設計では、CTVの価値が過小評価になりやすく、配分が痩せます。

CTVの評価は、到達の質（新規・軽接触層への浸透）と、他メディアとの相乗効果（相乗の出やすい順序・頻度）を踏まえ、コンバージョンまでの複数接点を見渡す必要があります。実務では“CTV単独の短期KPI＋全体の行動/売上KPI”の二段で意思決定を行います。（一般論につき出典は割愛）

因果を示す増分検証（テスト・コントロール／ジオ実験）

成果の“因果”を示すには、テスト・コントロール（暴露群／非暴露群）の比較が近道です。CTVでは地理単位（商圏や都道府県）での切り分けや、在庫の一部を保持して比較群を作る方法が現実的です。

対象と期間、母数、交絡要因（季節・価格改定・競合出稿）を事前に整理し、検定手法と誤差幅をあわせて報告します。MRC/IABの測定文書は、重複除去やビューアビリティなどの前提整理に役立ち、合意形成の“共通言語”として便利です。 

MMM（※マーケティングミックスモデリング）の役割

MMMは、数か月〜年次の売上や来店を説明する“俯瞰モデル”です。CTVのように個人IDで追い切れない接点も含め、価格・販促・競合・季節要因を同時に扱える強みがあります。プライバシー規制の強化が進むほど、MMMの重要度は上がります。

運用では、CTVの投入量（GRP相当／インプレッション）と家電商戦や大型キャンペーンなどの季節変動をモデルに入れ、短期のリフト実験と結果を突き合わせて妥当性を検証します。WFA/Haloは、到達・頻度の共通化を前提に、成果（アウトカム）拡張のロードマップを示しています。 

出典：MRC「Standards & Guidelines（動画・クロスメディア測定の基礎文書）」
出典：WFA「Halo Framework（到達・頻度のプライバシー配慮型設計）」

CTV広告 計測 モデル｜技術基盤（ACR・SSAI・クリーンルーム）

ACR（※自動コンテンツ認識）の使い方と注意点

ACRは、テレビ画面に映った映像や音声の“指紋”を照合して、何を見たかを特定する技術です。ACRは、リニアと配信を横断した視聴ログの取得や、CTV広告の接触推定、重複排除に役立ちます

一方で、メーカー・OS・採取方式によってカバレッジや精度が異なります。導入時は、対象台数、抽出率、遅延、フィンガープリント更新頻度、同意取得の方法を確認します。代表的なACR提供元の公開情報や業界連携の動向も把握して、推定に使う前提をレポートに明記します。

SSAI時代の計測（サーバー差し込みとクライアント信号）

SSAIでは、広告が動画ストリームにサーバー側で合成されるため、端末側のビーコンが発火しない、あるいはプレイヤーの種類によって計測できる指標が変わることがあります。

MRCはSSAI/OTTの追加ガイダンスを公表し、広告リクエストのソース識別やログの統合方法、測定事業者間の整合など、注意点を示しています。CTV広告のレポートで「配信数は多いのに視認が極端に低い」といったズレが出る場合は、SSAIの前提と信号経路をまず点検します。 

クリーンルーム／共通枠組み（WFA Halo・MPC）の活用

CTVは“IDの連携”に制約が多く、直接の行動データと結びつけづらい場面があります。そこで、広告主・媒体・測定事業者がプライバシーを保ったまま計算する“クリーンルーム”や、WFA HaloのようなMPC（セキュア多者計算）前提の共通枠組みを使い、到達・頻度、ひいては成果推定の精度を上げます。

社内では、データ提供範囲、匿名化方法、目的外利用の禁止、監査手順を運用ルールに落とし込み、レビューのたびに前提を共有します。

出典：Samba TV「ACRの仕組み（メソドロジー）」
出典：Nielsen「Inscape ACRを活用したTV測定の強化」
出典：MRC「SSAI and OTT Guidance（CTV追加ガイダンス）」
出典：WFA「Halo Cross-Media Measurement Initiative」

CTV広告 計測 モデル｜ダッシュボードと運用

粒度と比較軸（世帯・デバイス・メディアの整え方）

ダッシュボードを設計するときは、世帯（HH）と個人、デバイス（CTV/モバイル/PC）、媒体（配信先）を“別タブで”整理します。CTVは世帯到達が主軸になるため、重複排除のロジックを明記し、Web/アプリ側は個人ベースとの付き合わせをします。

さらに、前期・前年・非配信地域などの比較軸を並走させると、増分や季節性の読み違いを避けやすくなります。更新頻度は週次と月次で役割を分け、意思決定の場に合わせて粒度を切り替えます。（一般論につき出典は割愛）

品質と透明性（第三者基準と検証の組み込み）

品質と透明性は“あと付け”にせず、運用手順に組み込みます。日本ではJICDAQがデジタル広告の掲載品質プロセスを認証しており、取引先の選定や審査フローのひな形として活用できます。

ビューアビリティや不正トラフィック、ブランドセーフティの考え方は、MRC/IAB系の定義で統一すると、ベンダー横断で整合が取りやすくなります。監査や説明責任を見据え、メニュー仕様書と計測前提書を常に最新版に保ちます。

よくある失敗とチェックリスト（実務の落とし穴）

現場で多い失敗は三つです。第一に、SSAIの仕様差を無視して、ベンダーごとの“配信・視認の段差”を放置すること。第二に、ACRのカバレッジや同意の範囲を確認せずに、リーチを過大評価してしまうこと。第三に、KPIを配信指標に寄せすぎ、実店舗・ECの成果や指名検索の変化を見落とすことです。

対策は、仕様の整合書を初回に作ること、ACRの採取条件をレビューして推定範囲を明記すること、短期KPIと中期アウトカムを二段で持つことです。（一般論につき出典は割愛）

出典：JICDAQ「認証制度の概要」
出典：MRC「Standards & Guidelines（ビューアビリティ等の基準）」

まとめ（CTV広告 計測 モデルの要点）

CTV広告は、世帯視聴・多様なプレイヤー・SSAIなど“計測の難所”が多い領域です。

成功の近道は、①配信・視認・到達・行動・売上の段階設計、②ラストタッチに依存しない増分検証とMMMの併用、③ACR・OM SDK・クリーンルームを前提にしたデータ基盤、④第三者基準に沿った品質と透明性の運用を、最初から“仕組み”として入れることです。

定義と前提を共有し、数字の整合を保ちながら、効果の“因果”を証明する。この手順が、CTVへの投資を自信を持って拡大できる計測モデルになります。