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【2026年最新版】リターゲティング広告とは?仕組み・効果・費用対効果を高める最新戦略!

更新日:2026.02.20

【2026年最新版】リターゲティング広告とは?仕組み・効果・費用対効果を高める最新戦略!
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【2026年最新版】リターゲティング広告とは?仕組み・効果・費用対効果を高める最新戦略!

目次

はじめに|「リターゲティング広告はもう古い?」

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。

檜田詩菜

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。

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1|仕組みと基本概念(2026年版)

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。

  • Web・アプリ上の行動データ
  • 広告プラットフォーム内のエンゲージメント情報
  • 1st Partyデータ(CRM・購買・問い合わせ履歴 など)

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
ユーザーの「検討・離脱・再訪問」という購買行動を踏まえた再接触を実現できる点が他広告と異なる特徴です。

2|リターゲティング広告は「再設計の時代」へ

「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。

① Cookie前提から「データ統合型」へ

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。

例)
  • 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。

その結果、Cookieに強く依存しなくても、ユーザーの検討状況に合った広告配信が可能になっています。

② AI最適化前提の広告運用へ

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。

人が担うべき役割は「設計」と「中身」

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、

  • どのフェーズのユーザーに
  • 何を伝え
  • どんな行動を促したいのか

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。

🔍 ポイント
 これからは「誰に出すか」ではなく「どの意図に、何を届けるか」が成果を分けます。 

③ 配信チャネルは「分散」ではなく「連動」へ

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)
動画広告(YouTube・ABEMA など)
Connected TV(テレビ視聴環境でのインターネット広告)
メール・LINEなどのダイレクトコミュニケーション

 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。 

生活導線に沿った「再接触」の考え方

  • 日中にスマートフォンで商品・サービスを閲覧
  • SNSや動画広告で想起を促進
  • 落ち着いた時間帯にCTVやメールで情報理解を深める

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。

🔍 ポイント
マルチチャネル時代のリターゲティングは「露出を増やす施策」ではなく「検討を前に進める導線設計」です。

④ 「しつこさ」を避ける広告設計へ

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。

🔍 ポイント
これからのリターゲティングは、目立つ広告ではなく、検討を邪魔しない広告が成果につながります。

「気づかせる広告」が成立する理由

現在のリターゲティングでは、

  • すでに情報を理解している層には表示を抑える
  • 検討が止まっているタイミングでのみ再接触する
  • 内容も「売り込み」ではなく「補足情報」に切り替える

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。

リターゲティング広告は「合理的な再接触手法」へ

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。

つまり、これからのリターゲティングは『ユーザーを追う広告』ではなく、
『ユーザーに寄り添う広告』に変わりつつあるのです。
 
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。 

「追う広告」から「判断を助ける広告」へ

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。

  • すでに検討している人に
  • 過不足のない情報を
  • 適切なタイミングで届ける

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。

 つまり、リターゲティング広告が“古い”のではなく、古いやり方のまま使っていることが問題なのです。 

3|リターゲティング広告のメリットとデメリット

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。

① リターゲティング広告のメリット

1. コンバージョン率(CVR)が高い

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。

たとえば、ECサイトでは「カートに入れたままの人」に広告を出すだけで、CVRが1.5〜2倍に上がることも珍しくありません。

2. 広告費のムダが少ない

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。

つまり、リターゲティングは『限られた広告予算で成果を出す』のに向いています。

3. ユーザーに『思い出してもらう』効果

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。

この『再想起効果』は、ブランディングにもプラスに働きます。

4. LTV(顧客生涯価値)の向上にもつながる

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。

② リターゲティング広告のデメリット

1. 『しつこい』と感じられるリスク

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。

対策:
・1人あたりの表示回数を1日3〜5回程度に制限
・クリエイティブを定期的に入れ替える

2. Cookie制限による精度低下

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。

対策:
・ファーストパーティデータ(自社データ)を活用
・同意管理(Consent管理)を整備してプライバシー対応を強化

3. 初期設定や運用の難易度が上がっている

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。

対策:
・最初は広告代理店やマーケ支援サービスに相談する
・小規模からテスト配信を行い、データを蓄積して最適化

4. 成果の過大評価に注意

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。

対策:
・アトリビューション分析(接触経路の分析)で全体を評価する
・他チャネルとの組み合わせで真の効果を把握する

③ メリット・デメリットのまとめ

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。

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4|費用対効果を高めるリターゲティング設計のコツ

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。

① ファーストパーティデータを活かす

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。

② 『誰に出すか』より『誰に出さないか』を決める

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。

③ 配信頻度(フリークエンシー)をコントロールする

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。

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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。

例)
1回目:商品紹介
2回目:導入事例
3回目:キャンペーン情報
こうした流れを作ると、自然に興味を引き出せます。

④ クリエイティブを『動的』に最適化する

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。

🔍 ポイント:
・複数の画像・テキストを登録してAIに学習させる
・パターンをテストして反応の良い組み合わせを残す

⑤ チャネルを横断して設計する(クロスチャネル)

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。

⑥ 設計の成果を見直す仕組みを作る

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。

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まとめ:『設計力』がリターゲティングの成果を決める

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。

5|成功事例:リターゲティングで成果を出した企業

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。

① ECサイトの事例|『カート放棄ユーザー』への再アプローチ

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。

課題

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。

施策

  • 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。

結果

  • 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。

『買うか迷っている人の背中を押す広告』は、購買意欲が高い層に響きやすいです。
特に、商品写真や価格情報を見せるクリエイティブは効果的です。

② BtoB企業の事例|『資料請求後のリードナーチャリング』として活用

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。

課題

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。

施策

  • 『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。

 結果

  • 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。

『もう知っている人』に、別の角度から情報を届けると再検討のきっかけになります。
BtoBでは、単なる追いかけ広告ではなく、“フォローアップ広告”としてのリターゲティングが有効です。

③ サブスクの事例|『登録未完了ユーザー』の復帰促進

リターゲティング広告を使えば、『やめた理由』に寄り添った再アプローチが可能です。

課題

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。

施策

  • 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。

結果

  • 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


サブスク型サービスでは、登録途中で離脱するユーザーが一定数存在します。
ほんの数クリックで完了するのに、タイミングや気分で離脱してしまう人をどう戻すか。
『登録途中で止まってしまった人』は、ほんの少しのきっかけで戻ってきます。
ユーザーの“モチベーションが冷める前”にアプローチするタイミング設計が重要です。

 6|これからのリターゲティング広告に求められる考え方

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。

① 『データを持つこと』が強みになる

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。

💡ポイント:
『データを持っている企業』が、広告コストを抑えながら成果を出せる時代です。

② 『同意』を前提とした広告設計へ

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。

💡ポイント:
信頼される広告ほど、クリックも購買も増える。『誠実な設計』が成果につながります。

③ 『AIを味方にする運用』へシフトする

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。

💡ポイント:
AIに任せる部分と、人の感性で磨く部分。その“分業”が成功の鍵になります。

『ユーザーの心に寄り添う広告』が、これからのリターゲティング

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。

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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。

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