# ROAS キャンペーンのベストプラクティス

> Unity Ads ユーザー獲得を使用した ROAS キャンペーンの推奨ベストプラクティスを確認します。

広告費回収率 (ROAS) キャンペーンを作成する前に、以下の推奨ベストプラクティスを確認してください。

## 最適化固有のベストプラクティス##optimization-specific-best-practices

以下のベストプラクティスは、特定の ROAS [最適化タイプ](/grow/acquire/campaigns/roas/intro-to-roas-campaigns.md#optimization-types)向けです。

### アプリ内課金##in-app-purchase

以下のアプリ内課金(IAP)キャンペーンのベストプラクティスを参照してください。

#### 適切な予算の設定##set-adequate-budgets

新しい IAP ROAS キャンペーンを開始するときは、最初の週に 1 日あたり少なくとも 10 人の購入者 Acquire を獲得できるだけの予算を設定します。これにより、キャンペーンは迅速にデータを収集し、学習フェーズをより早く終了できます。

適切な予算を決定するには、以前のキャンペーンの平均 CPI をリファレンスにします。これに 1 日あたり 10 人のユーザーを掛けて、最低日バジェットを計算します。

適切な予算により、キャンペーンの競争力を高め、学習フェーズ データのしきい値をより迅速に満たすことができます。

#### 推奨される ROAS 目標を使用するか、履歴データに基づいて目標を設定する##use-recommended-roas-goals-or-set-goals-based-on-historical-data

以前に、成熟したインストールコホートを使用して D7 IAP ROAS キャンペーンを実行したことがある場合は、ダッシュボードボードで地域ごとに D7 ROAS 目標を推奨します。Unityは、D7 IAP ROASキャンペーンで観測されたROASに基づいてこの推奨事項を計算します。地域ごとにカスタムROAS目標を設定するには、過去のD7購入データを参照してください。

## 学習フェーズのベストプラクティス##learning-phase-best-practices

以下のベストプラクティスは、ROAS キャンペーンの[学習フェーズ](/grow/acquire/campaigns/roas/intro-to-roas-campaigns.md#learning-phase)に固有のものです。

### Unity SDK からアトリビュートされていないポストバックを収集する##collect-unattributed-postbacks-from-the-unity-sdk

キャンペーンの学習フェーズを短縮するには、Unity SDK を使用して追加の SDK データを収集し、新しい ROAS キャンペーンを作成する前に少なくとも 2 週間は、対応するインストール後イベントの[非アトリビュート](/grow/acquire/partner-integration/attribution/introduction.md#attribution-types) ポストバックを Unity に送信するようにしてください。このデータは学習しきい値の一部としてカウントされませんが、最適化を可能にする機械学習モデルのトレーニングに役立ちます。キャンペーンの開始前に、アトリビュートされていないポストバックとSDKデータを提供すると、初期最適化予測を改善し、ラーニング フェーズの短縮のヘルプになります。

### 学習フェーズ中の設定変更を避ける##avoid-setup-changes-during-the-learning-phase

キャンペーンが学習フェーズである間は、予算やターゲティングパラメーターなどのキャンペーン設定を変更しないでください。このフェーズでは、パフォーマンスの変動は法線です。学習フェーズ中に変更を加えると、機械学習プロセスが中断し、学習フェーズが延長される可能性があります。キャンペーンが**稼働**状態になったら、パフォーマンスを向上させるために設定を最適化できます。

### インストール音量が小さすぎる場合は ROAS 目標を調整##adjust-roas-goal-if-install-volume-is-too-low

通常、学習フェーズ中の設定変更は避ける必要がありますが、キャンペーンが[必要なインストールしきい値](/grow/acquire/campaigns/roas/intro-to-roas-campaigns.md#learning-phase-thresholds)に達しない場合は、ROAS 目標の調整が必要になる場合があります。キャンペーンの学習フェーズがインストール要件を満たさずに長期にわたる場合は、ROAS 目標を下げます。これにより、システムはより高いCPIの入札を行い、より多くのユーザーAcquireを獲得できるようになるため、キャンペーンの学習フェーズが終了するのに役立ちます。

### 学習フェーズでは、米国とTier 1の国に重点を置く##focus-on-united-states-and-tier-1-countries-during-the-learning-phase

学習フェーズで推奨されるベストプラクティスは、米国、またはパフォーマンスが上位のティア 1 またはティア 2 の国を複数導入することです。Tier 3 の国は一般的にユーザー密度と Monetization 率が低く、学習フェーズで十分なデータを収集することが難しくなります。これは特に、課金ユーザー データを必要とするIAPキャンペーンとハイブリッド キャンペーンにtrueです。

## MMPインテグレーションのベストプラクティス##mmp-integration-best-practices

以下のベストプラクティスは、推奨モバイル計測パートナー(MMP)[インテグレーション](/grow/acquire/partner-integration.md)設定に固有のものです。

### すべてのソースからのインストールデータを送信する##send-install-data-from-all-sources

Unity とインストールデータを共有する際は、アトリビュート、非アトリビュート、オーガニックインストールを含むユーザーベース全体からのデータを必ず加えてください。各アトリビューショの種類の定義については、[アトリビューションの概要](/grow/acquire/partner-integration/attribution/introduction.md#attribution-types) を参照してください。

### 購入イベントと広告収益イベントでは、値と収益の両方を共有##share-both-values-and-revenue-for-purchase-and-ad-revenue-events

購入または広告収益イベントデータを Unity と共有する際は、イベントごとに値と収益の両方を共有してください。この完全なデータを共有することで、Unity のユーザー獲得モデルが改善され、キャンペーンのパフォーマンス向上につながります。

### 必要に応じてポストバックWindowsを生存期間に設定##set-postback-windows-to-lifetime-if-applicable

MMP で生存期間ポストバックウィンドウがサポートされている場合は、必ずウィンドウを生存期間に設定してください。それ以外の場合は、ポストバックウィンドウを最大の長さに設定します。ポストバックウィンドウを生存期間に設定することで、キャンペーンはアプリのインストール履歴全体から学習でき、パフォーマンス向上につながります。