Advantage+ ショッピングキャンペーン（ASC）とは？ Meta広告の最新“売上最大化手法”を解説【2025年版】

Meta広告の運用が難しくなった今、「ASC」という答えが注目されている。

Facebook／Instagram広告（以下、Meta広告）は、ECや小売、D2C事業において欠かせない集客チャネルとして利用されてきました。しかし近年、「以前と同じやり方では成果が安定しない」「予算を増やしてもROASが下がる」「広告セットを分けても正しく最適化できている実感がない」など、多くの広告主が同じ壁に直面しています。

背景にあるのは、ユーザーの購買行動の複雑化、iOS以降のトラッキング精度低下、プライバシーに配慮したデータ活用制限、そして広告枠の競争激化です。特に、従来のMeta広告運用で主流だった「ターゲティング×広告セット分割×クリエイティブ検証」という手法は、今の環境では運用者の工数だけが増え、成果は不安定になりやすい構造を抱えています。

そのなかで急速に評価を高めているのが Advantage+ ショッピングキャンペーン（ASC） です。これは、従来運用で必要だった細かな判断をAIが肩代わりし、“売上最大化に特化した自動運用”を実現するMeta広告の新モデル です。

この記事では、まずMeta広告の基礎から整理し、そのうえでASCが生まれた背景と価値を具体的に解説します。未活用の企業が「自社でも使えるかもしれない」と検討しやすい構成になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。

 

■1｜ Meta広告とは？

Meta広告は、FacebookやInstagramを中心とした“行動データに基づくSNS広告”です。
画像・動画・ストーリーズ・リール・カタログなど多彩なフォーマットを、ユーザーの日常に自然に溶け込む形で届けられる点が特徴です。

● 幅広い年齢層にアプローチできる

Meta広告は若年層だけでなく、30〜50代、さらにはシニア層まで幅広く利用されているため、EC・小売・D2Cなどの商品ジャンルと非常に相性が良い媒体です。
Instagramでは “ビジュアルで商品を探す行動” が多く、購買に繋がりやすい点も魅力です。

● オークション制 × AI最適化で配信される

Meta広告は広告オークションで表示可否が決まり、

• 入札額

• 広告の質（関連性）

• ユーザー体験の良し悪し

などを総合評価して配信されます。

とくに強力なのが 行動データを使ったAI最適化 です。
広告主が見えるデータより深いユーザーログ（投稿閲覧時間、動画視聴秒数、商品閲覧深度など）をもとに、「購入しそうなユーザー」 を見つけて配信する仕組みがあります。

● Google広告と役割が異なる

Google：検索意図を持つ“顕在層”
Meta：興味・関心・閲覧行動を持つ“潜在～準顕在層”

Meta広告は
ユーザーの“気づき前〜購入直前”までをつなぐ媒体
であり、ECやD2Cが新規顧客を獲得しやすい土台があります。

● 企業がMeta広告を活用する理由

• 幅広い層に自然に接触できる

• ビジュアル訴求が強く商品の魅力が伝わる

• 売上までの導線を一つの媒体で完結できる

• 低予算でも検証を繰り返せる

• EC／小売と相性が良い

こうした特徴があるため、Meta広告は今でも強力な販売チャネルとなっています。

そして、このMeta広告の“売上系”の最適化を進化させたのがASCです。

■ 2｜Meta広告のキャンペーン体系と“売上目的”の位置づけ

Meta広告には複数のキャンペーン目的が用意されており、目的に応じて最適化の方向性が変わります。

代表的なものは以下の通りです：

• 認知

• トラフィック

• エンゲージメント

• リード獲得

• アプリ

• 売上（Sales）

この中で、ECや小売企業にとってもっとも重要なのが 売上（Sales）目的 です。

Sales目的ではMetaのAIが
「購入につながる行動パターンを持ったユーザー」
を優先的に見つけ、商品を見せていきます。

従来は以下のような選択肢が存在していました：

• コンバージョンキャンペーン（購入最適化）

• カタログセールスキャンペーン（商品フィードベース）

しかしこれらには
広告セットが複数に分かれてしまう＝手動で最適化する必要がある
という大きな課題がありました。

そこで、この課題を根本的に解決するために登場したのがASCです。

  ■ 3｜Advantage+ ショッピングキャンペーン（ASC）とは？

ASCは、Meta広告の中でも“購入・売上最大化に特化した自動最適化キャンペーン”です。

従来のMeta広告運用では、

• 新規顧客向けセット

• リターゲティング（閲覧者）

• カート放棄者向け

• 既存顧客向け

といった複数の広告セットを作り、予算を分け、毎日改善する必要がありました。

ASCでは、これらすべてを 広告セット1つ に統合できます。

● Advantage+ ショッピングキャンペーン（ASC）の特徴

• ターゲティングは“広め設定”でOK

• 新規〜既存の分類はAIが自動判定

• 配信比率もAIが自動調整

• クリエイティブの勝敗判定もAIが担当

• 全体最適化により学習が早い

• データが1か所に集まるため成果が安定

つまりASCとは、

「細かい広告の配信設定作業をAIが肩代わりし、購入効率を最大化する仕組み」

だと言えます。

  ■ 4｜ASCが注目される理由

●（1）プライバシー規制で“手動ターゲティング”の力が弱くなった

iOSのトラッキング制限やCookie規制で、広告主側が使えるデータは減少しました。
その一方でMeta内部は大量の行動ログを持っており、AI最適化のほうが強くなりました。

▶ ASCは“行動データ最適化”に完全に振り切ったキャンペーン

だからこそ、従来より安定しやすい傾向があります。

●（2）広告セット分割が成果を下げる時代に

セットを細かく分けるとデータが分散し、学習が遅れやすくなります。
結果として、安定性が崩れるケースが増えていました。

ASCは、
広告セット1つに統合し、すべてAIに集約
する仕組みなので、データ集中による学習加速が起こります。

●（3）運用者の工数・判断コストの削減

従来は以下のような作業が必須でした：

• 新規 × 既存の比率調整

• 広告セットごとのA/Bテスト

• 手動のクリエイティブ停止

• 除外設定の管理

• 毎日の予算配分

ASCでは、これらの多くが不要になります。

●（4）EC・小売で成功事例が増えている

とくに以下のような業種では効果が出やすい傾向があります：

• アパレルEC

• 雑貨・日用品

• コスメD2C

• 食品EC

• 実店舗を持つ小売チェーン

ROASの安定・新規獲得増加・工数削減 が同時に起きるケースも多く、
企業からの評価が高まり続けています。 

■ 5｜ASCの仕組みとAI最適化

ASCの強みは、Metaが持つ行動データとAI最適化アルゴリズムをフル活用する点にあります。
内部で何が起きているのか、できる限り具体的に説明します。

●（1）ユーザーの「購入意欲スコア」を算出

AIはユーザー行動を継続的にスコアリングします。

• 過去30日の閲覧カテゴリ

• 動画視聴秒数

• どの商品をどれだけ見たか

• ストーリーズの反応

• カート投⼊履歴

• 類似商品の巡回

• 過去購入履歴

これらをもとに、

「見せたら買う可能性の高いユーザー」

から順に配信が行われます。

●（2）新規〜既存の層分けをAIが自動で実行

表面上は広告セット1つでも、内部ではAIが以下のように分類します。

• 完全新規

• 過去閲覧者

• カート放棄層

• 過去購入者

従来の“広告セット構造”をAIが裏側で再現しているイメージです。

●（3）最も成果の高い層へ予算を自動シフト

AIは毎日、以下のような変動を見ています：

• 層別CVR

• クリエイティブ別のROAS

• 時間帯別の購入率

• 新規／既存の効率比較

その結果、日ごとに予算配分が自動最適化 されます。

●（4）クリエイティブの自動最適化

素材を複数登録しておくと、AIが素材別に反応を分析します。

• 新規層：ベネフィット訴求がよく伸びる

• 既存層：商品詳細・価格訴求が効きやすい

• カート放棄層：購入後押し系が効く

反応が悪い素材は自動的に露出が下がり、勝ち素材は露出が増える仕組みです。

　6. 従来のMeta広告運用との違い

● 従来の構成

キャンペーン（購入）
 ├─ 新規獲得セット
 ├─ 興味関心セット
 ├─ 過去閲覧者セット
 ├─ カート放棄セット
 ├─ 既存除外セット

これに対して、日々行う作業は：

• 各セットの予算調整

• クリエイティブ評価

• 除外のメンテナンス

• 成果の比較

• A/Bテスト管理

運用の負担が大きい構造でした。

● ASCの構成

キャンペーン（ASC）
 └─ 広告セット（一つだけ）
        ※内部で新規〜既存をAIが分類

• ターゲティングの細分化不要

• 広告セット分割不要

• 除外設定もほぼ不要

• AIが更新し続けるため成果が安定

“人がやっていた調整業務”をAIが肩代わりする のがASCの本質です。

　7. ASCのメリット・デメリット

■ メリット｜ASCが選ばれる“本当の理由”を具体的に解説

● 1）広告セットの統合による「全体最適」が実現する

従来のMeta広告は、

・新規向け

・閲覧者向け

・カート放棄者向け

・既存顧客向け

と広告セットを分けるのが一般的でした。
しかしこの構造には “データの分散”という根本的な弱点 があります。

データが分散すると、AIの学習が遅れる・新規セットだけ極端に効率が悪くなる・既存向けだけが成果を吸い、全体の判断が歪むといった問題が起こります。

ASCは広告セットを1つに統合し、内部で新規～既存の層別最適化をAIが行うため、
データを一点集中で育てられるのが最大の強みです。

● 2）“AIが最適化すべき仕事”を任せられる

ASCは、運用者が行っていた以下の作業をAIが自動で行います。

・新規と既存の配信比率調整
・勝ち素材／負け素材の判断
・CPIやCPMの変動からの配信調整
・時間帯ごとの効率差分の調整
・クリエイティブ露出量の最適化

これらは
人の判断では限界のある細かい調整（しかも毎日変動する要素）です。

結果として、学習のブレが少ない、ROASが安定しやすい、施策の一貫性が保たれる
という状態が生まれます。

● 3）クリエイティブ最適化の精度が非常に高い

Meta広告は 素材の強さが成果の7〜8割を決める媒体 だと言われています。
ASCは複数素材を投入しておけば、自動で評価し、最適配信してくれます。

具体例：
・新規層 → ベネフィット訴求・世界観訴求
・既存層 → 商品詳細・価格・比較訴求
・カート放棄層 → 後押し・再認知訴求

層ごとにどの素材が刺さるかは人間では細かく判別しきれません。
ASCはここを得意とするため、素材さえ揃えれば勝手に最適化が進みます。

● 4）新規 × 既存が“どちらも伸びる”構造

従来のMeta広告運用では、以下のような現象がよく起きます。
・リターゲティング（既存）だけ極端に伸びる
・新規獲得はずっと高騰したまま
・予算比率の調整が難しい
・既存向けだけが吸い続ける “負けパターン”

ASCは内部で層別管理をしながら、
新規も既存も同じキャンペーンの中で最適化します。

これにより、新規獲得が止まる心配が少なく、
長期的に顧客基盤を育てやすい構造が作れます。

● 5）運用負荷の大幅削減

担当者が行う作業は本質的に以下だけになります。

・クリエイティブを作る
・カタログを更新する
・モニタリングする

従来のように
・広告セット分割
・細かい除外設定
・予算配分の再調整
・クリエイティブの逐次停止
・日次・週次の配信調整

といった作業が不要です。

限られたリソースで成果を出したい企業にとって、
ASCは“運用負荷を減らしながら成果を狙える” という非常に大きな強みになります。

■ デメリット｜ASCが“万能ではない”理由と注意点

● 1）特定の層を狙い撃ちしたい場合は不向き

ASCは“広めのターゲティング”を前提に学習します。

そのため、「35〜44歳女性だけ」「この商品の既存顧客だけに見せたい」「1回閲覧しただけのユーザーを除外したい」といった 細かいコントロールは得意ではありません。

AIに委ねる＝柔軟性が下がるという側面は必ず理解する必要があります。

● 2）初期学習（最初の7〜14日）が不安定になりやすい

AI学習は以下のように進むため、初期は変動が大きくなります。

１．行動データの収集
２．反応ユーザーの判定
３．配信先の絞り込み
４．層別の最適化開始
５．最適化精度の向上

この期間に
１．無理に予算調整をする
２．クリエイティブを頻繁に変える
３．除外設定を増やす

などを行うと、学習がリセットされ成果が悪化します。
ASCは少なくとも1週間は“触らない勇気”が必要です。

● 3）クリエイティブが弱いと効果が出ない

ASCは“クリエイティブ重視型”キャンペーンです。
AIがただ素材を最適化するだけなので、そもそも素材が弱いと伸びません。

よくある失敗例：
・2〜3本の素材しか登録しない
・価格訴求だけの単調なビジュアル
・世界観を感じる映像がない
・ユーザーレビューやUGC素材がない

AIはたくさんの素材を比較することで強いものを見つけます。
素材が少ないほど AIが選びようがなく、成果は停滞 します。

● 4）計測環境（CAPI・ピクセル）が正しくないと誤学習する

ASCは「購入データ」に依存して学習を進めます。
そのため、

・ピクセルが正しく発火していない
・CAPIが重複送信している
・購入イベントが正常に計測されていない
・値段が異常値で送られている

といった問題が起きると、誤ったユーザーに配信され、効果が落ち続けます。
ASC導入前に、計測の棚卸しは必須です。

　8. ASCが効果を発揮しやすいビジネスと導入ステップ

ASCが効果を発揮しやすいビジネス

ASCは、「購買行動が比較的シンプル」「商品点数がある」「日常的に比較される」商材と特に相性が良いです。
理由は、行動データの蓄積量が多く、AIが“購入意欲シグナル”を掴みやすいからです。

以下に業種別に理由を示します。

● 1）アパレル・ファッションEC

アパレルは「閲覧回数」「スクロール深度」「サイズ選択」「カラー比較」など、AIが学習しやすい行動データが大量に発生する商材です。

• 商品点数が多い

• カタログとの相性が良い

• “世界観訴求＋商品訴求”の組み合わせが効きやすい

ASCとの相性は非常に高い領域です。

● 2）コスメ・美容D2C

コスメも「レビュー閲覧」「使用感動画」「類似商品閲覧」など、行動シグナルが明確です。

特に、ベネフィット訴求で新規獲得、商品特徴（成分・効果）で既存に深掘りという構造がASCの強みと合致します。

● 3）雑貨・日用品EC（消耗品系）

日用品は 再購入・類似商品比較 が多く、AIが「買いそうな人」を見つけやすい領域です。
購買までの心理距離が短く、CVRが高まりやすい傾向があります。

● 4）食品EC（単品通販・定期・ギフト系）

食品は視覚訴求が強く、Instagramとの相性が抜群。
カタログ＋動画の組み合わせはASCが最も得意とする領域です。

• 新規ユーザー → 世界観・美味しさ訴求

• 過去閲覧者 → 商品詳細訴求

• カート放棄者 → 初回価格訴求

という最適化が自然と成立します。

● 5）実店舗を持つ小売チェーン（店舗受取・来店誘導）

店舗受取や来店導線のある小売は、リターゲティング層が強く、AI最適化がより効きます。

• EC購入

• 店舗受取

• チラシ閲覧からの比較

• 来店→アプリ閲覧

など複数行動データが連動するため、AIの学習速度が上がります。

● ASCが苦手な商材（逆に言うと“合わない”ケース）

より判断しやすいように、不向きな領域も明示します。

• 高額商材（例：50万円の家具、車、住宅関連）

• 熟考型商品のBtoB（比較資料が必要な商材）

• ローンや金融商品

• 1商品のみの単品EC（素材が作りにくく学習が進まない）

これらは、行動シグナルが少ない／検討期間が長いため、ASCより従来型キャンペーンのほうが向いていることがあります。

　9. まとめ

Advantage+ ショッピングキャンペーンは、
Meta広告における売上最大化の“新しいスタンダード” といえるキャンペーンです。

従来運用で当たり前だった
「広告セットを分ける」
「ターゲティングを細かく設計する」
「素材ごとに手動最適化する」
といった作業を大幅に削減しながら、MetaのAIが持つ行動データ分析力を最大限に活用できます。

その結果、新規顧客獲得の効率改善、既存向け配信の安定、運用工数の大幅削減、ROASの向上といった成果につながるケースが増えています。

ASCは万能ではありませんが、仕組みを理解し、自社のデータ環境とクリエイティブを適切に整えることで、
大きな成果を見込めるキャンペーンです。

ASCは自動最適化が強力である一方、
“自社に適しているかどうか”
“どのように設計すれば最大化できるか”　は業種・商品・顧客動線によって大きく変わります。

新規獲得を増やしたい、ROASが不安定で改善したい運用工数を削減したい、ASCを導入すべきか迷っているといった課題があれば、ぜひお気軽にご相談ください。経験に基づいた構成案や改善案をご提供いたします。