Indeed広告運用 成功への道筋
～2つの事例から学ぶパフォーマンス最大化の秘訣～ 

はじめに 

現代の採用市場において、Indeedは企業と求職者をつなぐ重要なプラットフォームです。しかし、多くの企業がそのポテンシャルを最大限に引き出せていません。Indeed広告は、一度設定すれば終わりではなく、市況やプラットフォームの進化に対応し、戦略的に「運用」し続けることで真価を発揮します。 

本記事では、2つの企業の成功事例を基に、応募単価を抑制しながら応募数を最大化するための具体的な運用手法と、その改善の軌跡を詳しく解説します。 

第1章：運用初期の壁と、最適化への第一歩 

多くの企業がIndeed広告の運用初期に直面するのが、「応募単価の高さ」と「成果の不安定さ」です。A社、B社も同様で、当初は応募単価が数万円台まで高騰していました。クリックはされるものの応募に繋がらず、予算だけが消化されていく状況は、採用担当者にとって大きなプレッシャーとなります。 

この状況を打破したのが、入札戦略の「応募数の最大化」への変更です。 

これは、単にクリックを集めるのではなく、「応募という成果（コンバージョン）に至る可能性が高いユーザー」をIndeedのAIが判断し、広告表示を最適化するよう指示するものです。B社の事例では、この変更により、学習が進むにつれて無駄なクリックが減り、応募意欲の高い層へ的確に広告が届くようになりました。結果として、応募数は前月の2倍以上に急増し、高騰していた応募単価も大幅に改善。採用効率が一気に向上しました。一部の人気案件に偏るリスクはありますが、「応募数の最大化」は総応募数をKPIにした場合、成果を出すための最も再現性が高く重要な第一歩と言えるでしょう。 

第2章：キャンペーン構成の最適化 ― 失敗から学ぶ「分割」と「統合」 

次なる一手は「キャンペーン構成の見直し」です。戦略的な予算配分で、注力案件の応募を効率的に集めることが目的です。 

A社では、採用を急ぐ職種を「注力キャンペーン」として独立させ、予算を集中投下しました。これにより、該当職種への広告表示が強化され、求める人材からの応募を効率的に獲得。結果、対象職種の応募数が飛躍的に伸び、月間応募数は初期の2倍以上に成長しました。これは、企業の採用戦略と広告運用がうまく連動した好例です。 

しかし、キャンペーンの細分化には注意が必要です。B社はキャンペーンを職種ごとに細かく分割した結果、逆に応募単価が急騰しました。これは、各キャンペーンに蓄積されるデータが分散し、AIの機械学習に必要なデータ量が不足したためです。学習が進まないことで配信の精度が落ち、非効率な広告表示が増えてしまったのです。 

この失敗から、後にキャンペーンを再統合すると、データが集約されて機械学習が再び効率的に機能し始め、応募単価は安定。やみくもな分割は避け、まずは大きな括りでキャンペーンを統合し、機械学習を促進させることが重要です。 

第3章：Indeed PLUSの登場と広告運用の新時代 

自社の運用改善と並行して、Indeedのプラットフォームも進化しており、その代表例が提携サイトへ配信が拡大される「Indeed PLUS」です。これは、Indeedだけでなく、複数の有力な求人メディアに一括で広告が掲載される仕組みで、リーチできる求職者の層を飛躍的に広げます。 

A社では、この機能を活用したことで表示回数とクリック数が爆発的に増加。これまでリーチできなかった潜在層にも広告が届くようになり、結果として月間応募数は過去最高を記録し、運用初期の3倍超に達しました。 

特筆すべきは、その効率性です。多様な媒体から膨大なクリックデータが集まることで、AIの機械学習の精度が格段に向上。どのようなユーザーが応募に至りやすいかのパターン分析がより正確になり、応募単価は初期の半分以下という最も効率的な水準まで抑制されました。この事例は、自社の工夫だけでなく、プラットフォームの進化に迅速に対応することの重要性を示しています。本は大きな括りで運用し、安定化を図りましょう。 

プラットフォームの進化（Indeed PLUSなど）の波に乗る。 
新しい機能は表示機会を最大化し、運用効率を劇的に改善させる可能性があります。 

Indeed広告は、市況やプラットフォームの変化に合わせて改善を続けることが成功の鍵です。本記事の視点が、貴社の採用活動成功の一助となれば幸いです。 

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