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【2025年版】SNS広告最新トレンド：TikTokからLinkedInまで

高田晃太郎
【2025年版】SNS広告最新トレンド：TikTokからLinkedInまで

ATTのオプトイン率は概ね20〜30%、Chromeは世界のブラウザシェアで過半を占め、LinkedInは会員数が10億人を超えた¹²³。直近の公開データでは、TikTokの平均滞在時間が一部市場で月間35時間前後に達し、ソーシャルの広告在庫は増え続けている⁴。一方で、GoogleはChromeでの第三者Cookie全廃計画を撤回したものの⁵、プライバシー強化やiOSの計測制約により、配信アルゴリズムが頼ってきたシグナルは痩せている。主要プラットフォームの仕様と測定手法を横断的に比較すると、2025年は明確に**「計測の再発明」と「クリエイティブの自動化」**が両輪になる。

技術用語を日常語に置き換えるなら、これまでの「なんとなく当たる」配信は通用しづらくなる。代わりに、サイト側で丁寧に合図（コンバージョンやユーザー属性のヒント）を送り返す仕組みと、素材を絶えず変化させる仕掛けが重要になる。CTOやエンジニアリーダーにとっては、タグやイベントの粒度を見直し、サーバー側でコンバージョンを送信し（CAPI等）、因果効果で投資判断を固めることが、現場のマーケターにとっての最短距離になる。

信号ロス時代の中核：CAPIとプライバシー対応の実装

医学文献におけるエビデンスと同じく、広告計測でも一次情報の品質が結果を左右する。サーバー側のコンバージョン送信（CAPI＝Conversions API。ブラウザに依存せずサーバーから成果データを広告プラットフォームへ送る仕組み）を併用すると、最適化対象のデータ点が増え、アルゴリズムは正しいユーザー像を学習しやすくなる。2025年の前提条件として、Meta、TikTok、LinkedIn、Googleの各種APIを用いたサーバー送信の整備は、プラットフォーム選好に関わらず共通の土台だ。

CAPI実装の最短距離：イベント定義、ハッシュ、再送制御

実務では、ブラウザ発火のイベントIDをサーバー側に引き渡し、重複排除のキーとして統一するのが手堅い。識別子はメールや電話番号をSHA-256でハッシュし（前後空白除去・小文字化などの正規化を行い、ソルトは使わないのが一般的）、リトライは指数バックオフで最大数回に抑え、アトミックなログ保存で可観測性を確保する。以下はMeta Conversions APIの最小構成例だ。検証ではテストイベントコードを使い、レスポンスのfbtrace_idとともに監査ログへ書き込む。

curl -X POST "https://graph.facebook.com/v19.0/<PIXEL_ID>/events" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "data": [{
      "event_name": "Purchase",
      "event_time": 1735587600,
      "event_source_url": "https://example.com/thank-you",
      "action_source": "website",
      "event_id": "evt_12345",
      "user_data": {
        "em": ["<sha256_email>"],
        "client_user_agent": "<ua>",
        "fbc": "fb.1.1690000000.Abcd",
        "fbp": "fb.1.1680000000.1234567890"
      },
      "custom_data": {"currency": "JPY", "value": 12000}
    }]
  }'

TikTok Events APIでは、イベントスキーマが近似しているため、抽象化レイヤーを設けると保守性が高い。署名用のAccess-TokenはKMSなどで安全に管理し、ペイロードはプラットフォームごとに正規化してから送信する。

import hashlib, json, time, requests

def sha256(s):
    return hashlib.sha256(s.strip().lower().encode()).hexdigest()

payload = {
  "event": "CompletePayment",
  "event_id": "evt_12345",
  "timestamp": int(time.time()),
  "context": {
    "ad": {"callback": "cb_abc"},
    "user": {"email": sha256("user@example.com")}
  },
  "properties": {"value": 12000, "currency": "JPY"}
}

resp = requests.post(
  "https://business-api.tiktok.com/open_api/v1.3/event/track/",
  headers={"Access-Token": "<TOKEN>", "Content-Type": "application/json"},
  data=json.dumps(payload)
)
print(resp.status_code, resp.text)

B2B寄りの施策で存在感を増すLinkedInでも、オフラインコンバージョンのサーバー連携は有効だ。高単価のリードに対して、商談ステージや受注イベントを遅延コンバージョン（後日確定した成果を時差で送る）として送信し、最適化対象をLTV寄りに寄せる。

curl -X POST "https://api.linkedin.com/rest/conversionEvents" \
 -H "Authorization: Bearer <TOKEN>" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
  "eventType": "LEAD",
  "patch": {
    "orderValue": {"amount": 500000, "currencyCode": "JPY"},
    "externalId": "evt_12345",
    "userFields": {"emailHash": "<sha256_email>"}
  }
}'

ハッシュ処理はプラットフォーム間で共通化し、アプリもWebも同じデータ契約（イベント名・属性・識別子の定義）で収集するのが望ましい。Node.jsでの簡易実装は次の通りだ。

import crypto from 'crypto';
export const sha256 = (s) => crypto.createHash('sha256')
  .update(String(s).trim().toLowerCase())
  .digest('hex');

Privacy SandboxとiOS計測：因果に立ち返る

GoogleのPrivacy SandboxではTopics API（興味関心の推定）やProtected Audience（旧FLEDGE。リマーケティングの代替）が進展し、サードパーティCookie後の興味推定とリマーケティングの代替が整いつつある。とはいえ、ブラックボックス度は上がり、事後計測の粒度は荒くなる。iOSでは現行仕様であるSKAdNetwork 4系に沿い、ポストバックの時間分布と閾値による集計が前提になった。こうした制約環境で多用されるのが合成コンバージョン（モデルで未観測の成果を確率的に補完）と因果測定（地域分割やホールドアウト等で純増を推定）だ。

実運用では、広告費・インプレッション・コンバージョンを週次で集計し、季節性とメディア投入量の関係を線形や階層ベイズで推定するMMM（Marketing Mix Modeling）が再評価されている。最小構成の前処理はSQLで十分に書ける。

-- 週次の媒体別集計（例：BigQuery）
SELECT
  DATE_TRUNC(date, WEEK(MONDAY)) AS week,
  channel,
  SUM(spend) AS spend,
  SUM(conversions) AS conv,
  SUM(revenue) AS revenue
FROM marketing.daily
WHERE date BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 180 DAY) AND CURRENT_DATE()
GROUP BY week, channel
ORDER BY week;

合成コンバージョンを使うときは、計測の不確実性を誇張しないことが重要だ。モデルの校正にはホールドアウトや短期の地域実験を重ね、採用基準を開示する。CTOとしては、可視化だけでなく意思決定に耐える信頼区間（推定の不確実性の幅）を提供し、マーケティング側の運用判断と接続させる責務がある。

生成AIとクリエイティブ運用の新標準：バリエーション、文脈、スピード

2025年のパフォーマンス差は、配信面の最適化よりも、クリエイティブの探索速度で開く。短尺動画では最初の3秒のフック（視聴を止める仕掛け）設計や字幕の可読性が、視聴維持とコンバージョンに影響しやすい。生成AIは、この探索コストを劇的に下げる。公開調査では、2026年までに動画広告の約40%が生成AIを活用する見込みとされており⁶、見込み顧客ごとに言い回しを変え、同一コンセプトで複数の映像バリエーションを用意し、プラットフォームのニュアンスに合わせて自動でアスペクト比と字幕を最適化する。

実務での鍵は、クリエイティブをデータ化することだ。動画一本をフレーム、テキスト、CTA、BGMといった属性に分解し、配信結果と結びつけておくと、どの要素が効いたのかが統計的に検証できる。広告セットの勝ちパターンをそのまま横展開せず、属性レベルの因子として再合成することで、過学習を避けながらスケールできる。テキスト生成はオンデバイスでも安全に回せるため、社内ポリシー上の懸念も抑えやすい。たとえば、冒頭のフック文だけを自動生成し、人手でファクトチェックする運用は、品質とスピードの折衷案になる。

動画のフォーマット変換や字幕焼き込みの自動化は、CI/CD（継続的インテグレーション/デリバリー）の一工程として扱うとよい。ソース管理下でプロンプトと素材を管理し、生成物にメタデータを埋め込み、A/Bの対応関係が追跡できるようにする。MLOpsの文脈でいえば、特徴量ストアにクリエイティブ属性を蓄え、配信側が毎日消費できる契約にしておくと、データの鮮度と一貫性が保たれる。結果として、在庫変動の波に合わせて探索—搾取のバランスを取りやすくなる。

プラットフォーム別トレンド：TikTok、Meta、X、LinkedIn、YouTube

TikTokは発見型の面が強く、素材の新規性とUGC文脈への溶け込みが成果を左右する。リスクとしては短命なクリエイティブの焼き付きが挙げられるが、Spark Adsやショッピング機能を併用し、レビューや比較といった社会的証明を早期に含めると、学習初期の不安定さを緩和できる。加えて、TikTokは広告主向けのAIクリエイティブプラットフォーム提供をグローバルで拡大している⁸。計測はEvents APIとアプリ側のSDKをそろえ、イベントIDで重複排除する設計にすると、iOSでも損失を抑えられる。

MetaはCAPIの成熟度が高く、モデルの学習に使える合図を豊富に送れる。近年は品揃えが少ないアカウントでもAdvantage+の自動化機能で安定配信しやすくなり⁷、商材側の制約が軽いほど強い。反面、学習を阻害する過剰な細分化や過小な予算配分は避けるべきで、統合的なキャンペーン設計とオフラインコンバージョンの導入がリフトを生む。

Xは配信在庫とプロダクトの更新が続き、ダイレクトレスポンスでの手応えが増している市場もある。ブランドセーフティの要件は厳格に管理し、適切な除外とポジティブリストを用意するのが前提になる。最新のClick ID（遷移ごとの一意の識別子）連携とサーバー側計測をあわせると、遷移中の損失を最小化できる。

LinkedInはB2Bでの役割が拡大し、会員数の増加に伴いデマンド面の学習も進んだ³。日本でもテクノロジーや製造のセグメントでリード品質が一定に保たれやすく、CRMスコアを遅延コンバージョンとして返す設計が奏功する。実務では、フォーム経由の低質リードをブロックするためのスコア閾値を定義し、受注の事後ラベルを用いて最適化の目的変数を更新すると、無駄打ちを抑えられる。ターゲティングの軸は役職やスキルだけでなく、コンテンツの興味関心シグナルを併用すると伸びやすい。

YouTubeは長尺での説得が効く商材に強く、検索とのコンビネーションで検討初期を押さえられる。VTRや注意指標の改善がCVRに寄与する商材では、フルファネルでの帰属を設計しないと投資が過小評価されやすい。視聴ログとサイト行動を連携し、合成コンバージョンとMMMで上流の貢献を拾うと、最適な広告比率が見えやすくなる。

CTOが握るROI：データ契約、SLO、実装ロードマップ

テクノロジー側の勝ち筋は明確だ。第一に、イベントスキーマとデータ契約を決める。ビジネスに効くコンバージョンを絞り、必須属性と識別子の定義をドキュメント化する。第二に、サーバー側計測のSLO（Service Level Objective）を設定する。遅延、欠損率、リトライ上限、監査ログの保持期間を数値で合意し、監視アラートを運用に乗せる。第三に、因果測定を織り込んだ意思決定プロセスを作る。週次のMMMや隔週の地域実験をルーチン化し、ROASだけでなくMER（Marketing Efficiency Ratio）やLTV回収期間を併記するダッシュボードを提供する。これらは華美ではないが、配信の“地力”を底上げする。

導入効果は商材や母数に依存するものの、サーバー側計測の導入とイベント再設計、さらにクリエイティブの自動生成と属性最適化まで踏み込むことで、改善が積み上がりやすい。費用対効果を厳密に比較するには、ベースラインの定義を揃え、カレンダー要因を調整したうえで、増分収益と媒体費の差分を測る。CTOはこの収益関数をプロダクトのKPIに接続し、開発の優先順位を資本配分の言葉で説明できると強い。

最後に、組織のしなやかさが成果を左右する。マーケ、データ、開発が同じテーブルで議論し、仮説と検証が一週間で回る状態を目指す。クリエイティブの PDCA が日単位で回ると、アルゴリズムに与える学習素材の鮮度が上がり、機械が賢くなる速度も上がる。テクノロジーの投資は、最終的に組織の探索能力を増幅するためにある。

まとめ：2025年のSNS広告は「計測×創造」の持久戦

環境の制約は強まるが、やるべきことはシンプルだ。サイトとサーバーから確かな合図を返し、因果で成果を確かめ、生成AIで素材の探索速度を上げる。TikTokからLinkedInまで、面ごとのニュアンスは違っても、根っこにあるのは同じ技術原理だ。あなたの組織で、まずどの合図を強くしますか。今週はイベント定義の棚卸し、来週はCAPIの検証環境構築、その次の週にクリエイティブ属性の分解と最小の因果実験。この三歩で、投資の見え方は一段クリアになる。2025年の持久戦を、有利なポジションから始めよう。

参考文献

  1. Adjust. App Tracking Transparency opt-in rates. https://www.adjust.com/blog/app-tracking-transparency-opt-in-rates#:~:text=Turning%20to%20the%20country%20breakdown%2C,and%20Italy%20%2824
  2. TechRadar. Chrome stretches its lead over the floundering Edge… https://www.techradar.com/computing/edge/chrome-stretches-its-lead-over-the-floundering-edge-and-im-not-convinced-microsofts-big-copilot-ai-promises-will-save-the-browser#:~:text=In%20July%202025%2C%20Google%20Chrome,32
  3. LinkedIn Official. Together, we’ve reached one billion members. https://www.linkedin.com/posts/linkedin_together-weve-reached-one-billion-members-activity-7130192671003791360-bMd3#:~:text=Together%2C%20we%E2%80%99ve%20reached%20one%20billion,part%20of%20your%20professional%20network
  4. WARC. TikTok users average 35 hours per month. https://www.warc.com/content/feed/TikTok_users_average_35_hours_per_month/10376#:~:text=,hours%20per%20month%20on%20TikTok
  5. Reuters. Google scraps plan to remove cookies in Chrome. https://www.reuters.com/technology/google-scraps-plan-remove-cookies-chrome-2024-07-22/#:~:text=Google%20has%20reversed%20its%20decision,make%20informed%20choices%20about%20cookies
  6. eMarketer. Nearly 40% of video ads will use genAI by 2026, says IAB. https://www.emarketer.com/content/nearly-40—of-video-ads-will-use-genai-by-2026—says-iab#:~:text=,creative%20that%20meets%20performance%20goals
  7. Axios. Meta leans on AI to power its ad business (Advantage+). https://www.axios.com/2024/08/20/meta-ai-ad-business#:~:text=ad%20tools%20named%20Advantage%2B,various%20new%20ad%20content%20iterations
  8. Reuters. TikTok launches AI-powered video platform for advertisers globally. https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/tiktok-launches-ai-powered-video-platform-advertisers-globally-2024-11-14/#:~:text=TikTok%27s%20strategy%20to%20enhance%20its,features%20into%20its%20ad%20offerings