「推し」に届くから、最後まで見られる チケット購買×テレビ視聴データで実現した“推し活”動画プロモーション成功事例

「推し」に届くから、最後まで見られる

チケット購買×テレビ視聴データで実現した“推し活”動画プロモーション成功事例

近年、「推し活」という言葉が一般化し、広告コミュニケーションにおいても“誰を推しているか”という視点が重要になっています。 特にタレントを起用した動画プロモーションでは、ファン層に的確に届けられるかどうかが、視聴態度や成果を大きく左右します。

本記事では、チケット購買データとテレビ視聴データを活用したデータベースターゲティングをDSPで実施し、 タレントのファンを狙った動画広告で高い成果を得た事例をご紹介します。固有名詞は公開情報として扱わない前提で、再現性のあるポイントに絞って解説します。

推し活ターゲティングとは？ファンデータで動画広告を最適化する考え方

推し活ターゲティングとは、ファンの“感情”を推測するのではなく、行動データを根拠に「推し活層」を定義し、 広告配信に反映させるアプローチです。タレント起用の動画広告では、推し活層に届いた瞬間に広告は「邪魔な情報」ではなく 「見たいコンテンツ」に変わり、視聴完了や態度変容に繋がりやすくなります。

本事例で活用したデータ：チケット購買×テレビ視聴

本施策では、以下のような“推し活行動”を捉えるデータを掛け合わせ、DSP上でセグメントを設計しました。

• 過去の興行・イベント等のチケット購買履歴（ファン行動の顕在指標）
• 特定ジャンル・番組のテレビ視聴実績（興味関心の継続指標）

属性ターゲティングだけでは拾い切れない「推し活層」に対し、実行動に基づくデータで接点を作った点が本事例の核となります。

施策概要：DSPでファン層に動画広告を配信し、認知とサイト流入を最大化

施策は、複数の推し活セグメント（例：タレント関連の購買・視聴行動を示す層、関連ジャンル視聴層など）を用意し、 セグメント別に動画広告を配信。動画尺は複数パターンを用意し、視聴完了と態度変容の両面で効果検証を行いました。

定量成果：完全視聴率が想定値を大きく上回り、推し活セグメントが特に好調

配信実績では、表示ボリュームを確保しつつ、想定より良好なコスト・視聴指標で着地しました。

配信・視聴の主要指標

• 完全視聴率：約25%（想定8%を大幅に上回る）
• 完全視聴単価：1.81円

とりわけ「推し活（ファン）セグメント」では、完全視聴率が25%台〜27%台と高い傾向が見られました。 ファンにとって“推しが出ている動画”は広告でありながらコンテンツでもあるため、最後まで視聴されやすいことが示唆されます。

間接成果：クリックしなくても成果に繋がる「ビュースルー」

本施策では、クリックだけでは捉えにくい効果を評価するため、広告が表示されたもののクリックはされていない状態で、 その後の行動に繋がったケース（いわゆるビュースルー）も分析しました。

• 間接コンバージョン（ビュースルー）：31件

推し活層へ動画で認知・好意形成を促し、後日の検索や再訪などを含む行動に繋がった可能性が高い結果といえます。

なぜ成果が出たのか：推し活×動画広告の勝ち筋

1. 「推し活行動」起点のセグメント設計で、広告がコンテンツ化した

チケット購買やテレビ視聴といった実行動データは、ファンの熱量を反映しやすい指標です。 そのため、広告接触がストレスになりにくく、視聴完了率の改善に直結します。

2. セグメント別に配信して比較検証できた

複数のセグメントを並走し、配信量が大きい一般セグメントと、推し活セグメントの視聴指標を比較できたことで、 「ファン層に当てるほど視聴が伸びる」という再現性の高い学びを得られました。

3. 動画尺の役割を分け、態度変容と視聴効率を両立

短尺は視聴完了を取りやすく、長尺は興味関心を深めやすいという特性があります。 本事例では、長尺が間接成果に寄与するなど、目的別の設計が有効であることが示唆されました。

まとめ：タレント起用は「推し活データ」で成果を最大化できる

タレント起用の動画プロモーションは、話題化だけで終わらせず、推し活ターゲティングによって “見たい人に、見たい形で届ける”ことで成果が伸びます。

今後、エンタメはもちろん、観光・サービス・ブランド領域においても、推し活文脈を取り入れたデータドリブンな動画施策は、 認知拡大と態度変容の両面で有効な選択肢となるでしょう。