【デジマ女子監修】解説付き!レポートテンプレ(汎用)

更新日:2026.02.20

目次
近年のCookie規制やプライバシー保護強化を経て、リターゲティング広告は「使えなくなった手法」ではなく、
“前提を理解した上で使い分ける手法”へと位置づけが変わりました。
一時期は「もうリターゲティングは効かないのでは?」と感じた方も多かったかもしれません。
しかし2026年現在、リターゲティング広告は 1st Partyデータ活用や広告プラットフォーム側の最適化進化とともに再設計され、ROAS改善に直結する【後半戦の打ち手】として定着しています。
重要なのは、「昔と同じやり方を続けること」ではなく、今の環境に合った設計で使えているかどうかです。
本記事では、リターゲティング広告の基本を押さえつつ、2026年時点で成果につながる考え方・運用ポイント・最新の活用トレンドを整理して解説します。

執筆:檜田詩菜(過去のインタビューはこちら)
コクーのマーケティング担当。鹿児島県出身。数年前まで美容コスメ・雑誌・不動産・IT業界の顧客マーケティングを担当。サスペンスLOVE。
【デジマ女子監修】解説付き!レポートテンプレ(汎用)
リターゲティング広告とは、一度接点を持ったユーザーの行動や関心シグナルをもとに、
検討フェーズに応じた広告を再接触させる手法です。
従来はCookieによる訪問履歴が主軸でしたが、2026年現在は以下を組み合わせた設計が主流となっています。
これにより「ただ再表示する広告」ではなく検討状況に合わせて次の行動を後押しする広告として活用されます。
| 活用タイプ | 概要 |
|---|---|
| 再訪問促進型 | サイト閲覧・資料閲覧後のユーザーに再接触 |
| 商品・サービス想起型 | 閲覧・関心を示した内容を軸に訴求(EC・BtoB両方) |
| 検討深化型 | 比較・検討段階のユーザーに強めの情報提供 |
| 既存顧客活用型 | CRM・購買データと連携した最適化配信 |
「リターゲティング広告はもう使えない」と言われた時期もありました。
しかし2026年現在、リターゲティング広告は衰退した手法ではなく、前提が整理されたうえで『再設計された広告手法』として定着しています。重要なのは、昔と同じやり方を続けることではなく、今のデータ環境に合った設計で使えているかどうかです。
ここでは、リターゲティング広告が現在どのような前提で成立しているのかを、ポイントを絞って解説します。
かつてのリターゲティング広告は、Cookieによる訪問履歴をもとに「この人はこのサイトを見た」という単一の行動データに依存していました。
しかしプライバシー保護強化を経た現在は、Cookieだけに頼らない広告設計が標準となっています。
具体的には、以下のような1st Partyデータや行動シグナルを組み合わせた活用です。
サイトの会員登録データ
メールアドレスや購買履歴
LINE公式アカウントの友だち情報
これらを統合することで、「誰かを追いかける広告」ではなく、関心度の高い層を見極めて再接触する広告へと進化しています。
2026年現在、リターゲティング広告において「誰に・いつ出すか」を細かくコントロールする時代は終わっています。広告配信の最適化は、すでにAIが前提となった運用フェーズに入っています。
たとえば、
✔ Google広告の『Performance Max(P-MAX)』
✔ Meta(Facebook・Instagram)の『Advantage+』
といった仕組みでは、ユーザーの行動データや反応をもとに、配信対象・タイミング・面をAIが自動で学習・最適化します。その結果、担当者が行うべき役割も変わりました。
AI最適化が進んだ現在、広告担当者が注力すべきなのは細かなターゲット設定ではありません。
重要なのは、
という広告の設計とメッセージ設計です。
AIが配信を最適化するからこそ、クリエイティブ(広告の内容)と設計の質が成果を左右します。
リターゲティング広告は、もはやWebサイト内だけで完結する施策ではありません。
2026年現在は、ユーザーの行動や生活導線に合わせて、複数チャネルを横断して接触を続ける設計が主流です。
重要なのは、「どこに出すか」ではなく各チャネルをどう役割分担させるかです。
主な接触チャネル(2026年時点)
SNS広告(Instagram・X・TikTok など)これらは単体で使うものではなく、ユーザーの検討フェーズに応じて組み合わせて設計されます。
といったように、接触する“場所”ではなく、“文脈”をつなぐ設計が成果を左右します。
かつてのリターゲティング広告は、同じ広告を何度も表示することで「追いかけられている」と感じさせてしまうケースもありました。
しかし2026年現在は、表示回数・タイミング・内容を制御した広告設計が前提となっています。
AIとデータ活用の進化により、ユーザーの“状態”に合わせて接触を調整する広告へと変化しています。
現在のリターゲティングでは、
といった制御が可能です。
そのため、必要なときに、必要な情報だけが届く広告体験を設計できます。
例)
カートに入れたままの商品を『お得情報つき』で再提案
過去に資料を見たユーザーに『最新アップデート』をお知らせ
といったように、『思い出してもらうきっかけ』をつくる広告へと進化しています。
かつてのリターゲティング広告は、「ユーザーを追いかける広告」というイメージを持たれがちでした。
しかし現在、リターゲティング広告はユーザーの検討行動を前提に、必要なタイミングで再接触する“合理的な広告手法”として定着しています。
| 観点 | 従来 | 現在 |
|---|---|---|
| データ | Cookie中心 | 1st Party+行動シグナル |
| 最適化 | 手動設定 | AI前提 |
| 配信面 | Web中心 | SNS・動画・CTV・CRM連動 |
| 役割 | 追いかける | 検討を前に進める |
重要なのは、技術が進化したことそのものではなく、広告の役割が変わったことです。
これからのリターゲティングは、無理に行動を促すための施策ではありません。
その結果として、ユーザーにも企業にも無理のない成果が生まれます。
リターゲティング広告は、使い方次第でとても強力な手法になります。
ただし、正しく理解して設計しないと『逆効果』になることも。
ここでは、メリットとデメリットをバランスよく整理してみましょう。
リターゲティングは、一度サイトに訪れた『興味を持っている人』に再び広告を届けます。
そのため、まったく知らない人に出す広告よりも、購入や問い合わせにつながる確率が高くなります。
新規ユーザーへの広告は、興味があるかどうかも分からないため、クリック単価(CPC)が高くつくことがあります。リターゲティングなら、すでに関心のある層に絞って配信できるため、費用対効果(ROAS)が良くなりやすいのが特徴です。
人は、1回見ただけの商品やサービスをすぐに決めることはあまりありません。
そこで再び広告が表示されることで、『あ、そういえばこのサービス気になってた』と、思い出してもらえるきっかけになります。
既存ユーザーに対してもリターゲティングを活用すれば、再購入やアップセル・クロスセルの促進が可能です。
一度の購入で終わらせず、『長く使ってもらう』ためのフォロー広告としても有効です。
同じ広告が何度も表示されると、ユーザーは『またこれか』と不快に感じることがあります。
これを防ぐためには、広告の配信回数を制御する設定(フリークエンシーキャップ)が大切です。
サードパーティCookieの廃止により、一部のユーザーを正確に識別できなくなっています。
その結果、配信範囲が狭まったり、過去ほどの精度が出にくくなるケースもあります。
かつてはタグを入れるだけで簡単に始められましたが、今はAI・データ連携・除外リストなどの設定が複雑化しています。
リターゲティングは『最後のひと押し』になることが多いため、実際の効果を正しく測定しないと『この広告だけで売れた』と錯覚しやすいです。
リターゲティング広告は、『興味を持っている人に、もう一度チャンスを与える広告』です。
うまく使えば、少ない予算でも大きな成果を出せます。
ただし、やりすぎると逆にブランドイメージを損なう恐れもあるため、
「どれくらい、誰に、どんな内容で」配信するかが成功のカギになります。

リターゲティング広告は、設定次第で効果が大きく変わります。
ここでは、ムダを減らし、成果を最大化するための4つのポイントを紹介します。
Cookieが使えなくなりつつある今、重要なのは『自社で持っているデータ』をどう活用するかです。
これを「ファーストパーティデータ」と呼びます。
サイトの会員情報や購買履歴
メルマガやLINE登録者リスト
過去のキャンペーン参加履歴
こうした自社データを広告プラットフォームと連携させれば、『Cookieなしでも、質の高いターゲティング』が可能になります。
リターゲティングで失敗しやすいのは、「全員に出してしまう」ことです。
たとえば、すでに購入済みの人に広告を出し続けると、『もう買ったのに、また出てきた…』と不快感を与えてしまいます。そのために大切なのが『除外設定』です。
購入完了ページを見た人は除外
資料請求済みの人は除外
直近7日以内に広告をクリックした人は除外
このように、出さない対象をきちんと設定することで、広告費のムダを減らし、好印象を保つことができます。
同じ広告を何度も見せすぎると、ユーザーは疲れてしまいます。
1日に何回、1週間で何回見せるか――この設定を『フリークエンシーキャップ』と呼びます。
一般的な目安は以下の通りです。

また、同じ人に同じクリエイティブを出し続けるのではなく、訴求内容を変えたバリエーションを複数用意すると効果的です。
今のリターゲティング広告では、AIが自動で内容を変える『動的広告(DPA)』が主流です。たとえば、ユーザーが見た商品や価格、閲覧したカテゴリをもとに、自動で画像やテキストを差し替える仕組みです。
これにより、1人ひとりに最適な広告を配信でき、クリック率(CTR)やコンバージョン率(CVR)の向上が期待できます。
2025年の広告では、1つの媒体だけで完結するケースは少なくなりました。ユーザーはスマホ、SNS、動画、メール、テレビアプリなどを行き来しています。
そのため、複数チャネルを連携させた『再接触設計』が重要です。
Google広告 × YouTube広告で再アプローチ
Instagram × LINE公式で検討層にリマインド
メール × ディスプレイ広告で購入促進
このように、ユーザーがよく使う場所を組み合わせて、『どこで見ても、ブランドを思い出せる』仕組みを作りましょう。
リターゲティング広告は、『回して終わり』ではなく『改善して育てる』広告です。
配信後は、次の3つの指標を必ずチェックして、運用を調整しましょう。

リターゲティング広告はツールや機能そのものよりもどのような設計で使うかによって成果が大きく変わります。
現在のリターゲティングは、AI最適化やマルチチャネル配信が前提です。
そのため、細かな操作よりも全体設計の良し悪しが結果を左右します。
ファーストパーティデータを活かす
出さない相手を決める(除外設計)
配信頻度をコントロールする
AIとマルチチャネルで最適化する
この4つを意識すれば、限られた広告予算でも『無駄なく・嫌われず・効果的に届ける』運用ができます。
リターゲティング広告は、上手に使えば少ない予算でも大きな成果を出せる手法です。
ここでは、実際の運用イメージがつかみやすいように、業界別の成功パターンを3つ紹介します。
ここでは、カート放棄ユーザーへの具体的な施策と成果を見てみましょう。
多くのECサイトで、ユーザーが商品をカートに入れたまま購入せず離脱してしまうことがあります。
カートに商品を入れたままのユーザーに対して、『在庫が少なくなっています』『今だけ送料無料』などの広告を再配信。
動的リターゲティング(DPA)を使って、閲覧した商品画像をそのまま表示。
クリック率(CTR)が1.8倍にアップ
コンバージョン率(CVR)が1.4倍に改善
ECサイトでは、ユーザーが商品をカートに入れてから購入に至らず離脱してしまうケースが多く見られます。
そんな『あと一歩で購入』という層にもう一度アプローチできるのが、リターゲティング広告の強みです。
リターゲティング広告をうまく使えば、『興味を持っているけれど迷っている層』を自然にフォローすることができます。
BtoBサービスでは、資料請求してから商談につながるまでに時間がかかることが多く、
その間にユーザーの関心が薄れてしまうことが課題でした。
『資料請求済み』のユーザーに向けて、事例紹介・サービス活用ガイドなどの広告をリターゲティングで配信。
広告内容を「検討中のあなたへ」「導入企業の声」などに変えて、再興味を喚起。
商談化率が30%アップ
CPA(1件あたりの獲得単価)が40%改善
BtoBの商材では、資料請求後すぐに商談や契約に進むことは少なく、検討期間が長くなりがちです。
サブスク型サービスでは、途中まで登録したものの完了しないユーザーが一定数発生。
この“登録離脱”をどう減らすかが課題でした。
登録フォームを途中で離脱したユーザーに対して、『わずか30秒で登録完了!』『今なら初月無料』といった再訴求広告を配信。
スマホアプリでは、同一ユーザーにプッシュ通知+広告を組み合わせて出稿。
登録完了率が28%改善
離脱後3日以内の広告接触で復帰率が倍増
リターゲティング広告は、これまでのように『追いかける広告』ではなく、『ユーザーに寄り添い、思い出してもらう広告』へと進化しています。Cookie規制やAIの普及といった変化を受けて、広告のあり方そのものが大きく変わろうとしています。
ここでは、これからの時代にリターゲティングを成功させるために大切な3つの考え方を紹介します。
これからのマーケティングでは、Cookieのように『外部のデータ』に頼ることができなくなります。
だからこそ、自社で集めたファーストパーティデータが価値を持ちます。
たとえば…
会員登録やメールアドレス、購入履歴などの情報をしっかり蓄積する
CRMやMAツールを活用して、ユーザーの行動履歴を分析する
こうした『自分たちのデータ資産』を活かせる企業ほど、リターゲティングの精度も成果も高くなります。
データを集め、整理し、活用できる仕組みづくりがこれからの鍵です。
プライバシー保護の意識が高まる今、ユーザーに「どうデータを使うのか」を正しく伝えることが求められています。つまり、『ユーザーの同意(Consent)を得たうえで広告を配信する』という姿勢が重要です。
たとえば…
Cookie同意バナーを設置し、利用目的をわかりやすく提示
広告の配信理由やデータの使い方を、サイト内で明示
これにより、ユーザーからの信頼を得ながら広告を出すことができます。
見えないところで追いかける広告から、透明で安心できる広告へ。
それが、現在のスタンダードです。
AIは広告担当者の代わりではなく、“パートナー”です。
Googleの『P-MAX』やMetaの『Advantage+』のように、AIが自動で学習・最適化を行う今こそ、人がすべきは『戦略設計とメッセージ作り』です。
AIが得意なのは、膨大なデータの処理と、ユーザー行動のパターン分析。
人間が得意なのは、ユーザーの気持ちを読み取り、心に響く訴求を考えること。
この2つを組み合わせることで、リターゲティング広告の効果は一段と高まります。
リターゲティング広告は、決して過去の手法ではありません。
むしろ今、「もう一度つながる」ための最も人間的な広告へと進化しています。
『どんな人に、どんなタイミングで、どんな言葉を届けるか』
── その答えを見つけることが、これからのマーケターに求められる力です。

リターゲティング広告は、これまでのように“追いかける”手法ではなく、ユーザーに寄り添い、思い出してもらう広告へと変化しています。
広告運用で成果を出すには、データ・AI・クリエイティブを掛け合わせた人にやさしいマーケティング設計が欠かせません。
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