【事例】転職サービス業界｜Meta広告にてアカウント構造の見直しを行いCV数＋25％増加！

弊社、株式会社Lifunextでは、SEM広告運用を始めとした様々なマーケティング課題に対して、効果の改善と拡大のために様々な検証を行っております。

今回は転職サービス業界において、Meta広告のアカウント構造を見直し、CV数を大幅に改善した事例をご紹介いたします。

概要

• 業界：転職サービス業界
• 媒体：Meta（Facebook／Instagram）
• 施策：アカウント構造の統合・最適化
• 結果：CV数＋25％増加

背景

転職サービスにおいて、SNS広告は認知〜検討層へのリーチに有効な手段です。
しかし、本案件ではアカウント構造が複雑化しやすいという課題を抱えていました。

具体的には、キャンペーン・広告セットが細分化されすぎており、機械学習が十分に進まずCV数が伸び悩んでいる状態でした。
Meta広告では、最適化の学習を効率的に進めるために週50CV以上の獲得が推奨されていますが、この条件を満たせていない状況が続いていたのです。

機械学習のポテンシャルを最大限に活かすためには、アカウント構造の抜本的な見直しが必要でした。

施策内容

まず、アカウント全体の構造を見直し、細分化されていたキャンペーン・広告セットを大胆に統合しました。

配信ボリュームを集約することで、Metaの機械学習が最大限効果を発揮できるシンプルな構造へと最適化を図っています。
運用方針についても、学習フェーズを安定させることを最優先に設計し、週50CV以上の獲得を目安とする形に変更しました。

これにより、分散していたデータが一つの学習ソースに集約され、最適化の精度向上を狙える状態を構築しています。

結果

上記施策を実施した結果、以下のような改善が見られました。

• CV数：＋25％増加
• 学習効率の大幅な向上
• 配信開始から早期に成果が出る状態を実現

学習期間が短縮されたことで、広告配信のパフォーマンスが安定し、CPAの急激なブレも抑えられるようになりました。
結果として、中長期的に安定した広告運用基盤を構築することができています。

まとめ

Meta広告では、細かく分けすぎたアカウント構造が機械学習の妨げになるケースが少なくありません。

今回の事例では、「シンプルな構造 × 学習条件を満たす配信量」を重視したことで、CV数25％増加という明確な成果につながりました。
転職サービスをはじめ、CV最適化を目的とするSNS広告では、定期的なアカウント構造の見直しが重要となります。

弊社、株式会社Lifunextでは今後もSNS広告の最適化を継続し、さらなる成果拡大を目指してまいります。

転職サービス業界でのSNS広告運用やMeta広告に関するお悩み、上記事例に関するご質問やご不明点はお気軽にご連絡ください。

用語解説

• Meta広告：Facebook・Instagramを中心に配信できるSNS広告プラットフォーム
• CV（コンバージョン）：広告経由で獲得した成果（会員登録、応募など）
• 機械学習：Meta広告が配信データをもとに最適な配信先を自動で学習・最適化する仕組み
• 学習期間：広告配信開始後、最適化が安定するまでの期間