# ROAS キャンペーンの概要 > Unityユーザー獲得における広告費回収率(ROAS)キャンペーン、最適化オプション、適格性について説明します。 広告費回収率 (ROAS) は、アプリケーション内課金、広告収益、またはその両方によって収益を生み出すと予測されるユーザーをターゲットにできるようにするキャンペーン目標です。ROAS は、以下の式に示すように、獲得コストに対する収益の割合を表します。 ROAS = ユーザーによって生み出される収益(ARPU) ÷ そのユーザーの Acquire コスト(CPI) ROAS キャンペーンは、高品質のユーザー Acquire を目指す広告主にとって理想的なキャンペーン目標です。ROAS キャンペーンの仕組み、さまざまな最適化オプション、および ROAS キャンペーンがインストール後のイベントデータを獲得する仕組みの詳細については、以下のセクションを参照してください。 ## ROAS 目標##roas-goals ROAS キャンペーンでは、ROAS 目標 (ターゲット ROAS または tROAS とも呼ばれます) を設定して、システムがユーザーに入札する方法を決定します。ROAS目標を設定すると、Unityは機械学習を使用して各ユーザーの収益の可能性を予測し、動的に入札します。Unity はキャンペーンで ROAS 目標を達成することを保証できませんが、ターゲットの優先順位付けを行い、動的入札で目標の達成を目指します。 ROAS 目標を低く設定すると、インストール単価 (CPI) の入札額が高くなります。これにより、インストール数が増加しますが、結果として価値の高いユーザーが少なくなる可能性があります。逆に、ROAS 目標を高く設定すると、CPI 入札が低くなります。これにより、インストール数が減る可能性がありますが、収益率が高くなることが目標になります。 ## 最適化タイプ##optimization-types ROAS キャンペーンを作成するときは、ユーザーがアプリケーションで収益を生み出す方法に基づいて最適化タイプを選択します。 以下の表は、各最適化タイプが優先するユーザーの種類を示しています。 | 最適化タイプ | 獲得ユーザー | | ------------ | ---------------------------------------------- | | アプリ内課金 (IAP) | アプリケーション内課金を行う可能性が高いユーザー | | 広告収益 | アプリケーション内広告に参加する可能性が高いユーザー | | ハイブリッド | アプリケーション内課金と広告エンゲージメントの両方を通じて収益を生み出す可能性が高いユーザー | ### 最適化Windows##optimization-windows > **Note:** > > ROAS (広告費回収率) キャンペーンの D28 最適化 Windows の現在のバージョンはベータリリースです。機能とドキュメントは、現在のリリースと次のリリースとで異なる場合があります。 最適化タイプを選択したら、キャンペーンの最適化ウィンドウを設定します。このウィンドウでは、ユーザーの収益予測の期間を決定します。例えば、広告収益キャンペーンで 7 日目 (D7) のウィンドウを選択すると、アプリケーションのインストール後 7 日間でユーザーが生み出す広告収益がシステムによって予測されます。 以下の表に、各最適化タイプで使用可能な最適化 Windows を示します。 | 最適化タイプ | 最適化Windows | | ------------ | --------------- | | アプリ内課金 (IAP) | * D7 * D28 | | 広告収益 | - D0 - D7 - D28 | | ハイブリッド | * D7 * D28 | 最適化Windows（D0、D7）が短いキャンペーンでは、コホートウィンドウの早期のユーザー動作に基づいて最適化が行われ、キャンペーンの調整を迅速に行うことができます。Windows 最適化期間 (D28) が長いキャンペーンでは、長期にわたる収益を考慮することで、生涯価値を高めるように最適化します。 最適化Windowsが異なるキャンペーンは、相互に補完し合うことができます。例えば、D7 IAPキャンペーンをD28 IAPキャンペーンと同時に実行すると、キャンペーンごとに異なるオーディエンス セグメントをターゲットにします。D7 はインストール後最初の週に購入する可能性が最も高いユーザーに焦点を当てていますが、D28 は数週間にわたって高い価値を提供するユーザーに焦点を当てています。両方のキャンペーンを同時に実行すると、短期的価値と長期的価値の両方を表す新しいユーザーセグメントに到達できます。 ## インストール後のイベントデータ##post-install-event-data ROASキャンペーンを実行するには、インストール後にユーザーがアプリケーションをどのように使用したかに関するデータが必要です。この[インストール後イベント データ](/user-acquisition/data-sharing/post-install-event-data-sharing.md)により、Unityの機械学習モデルはユーザー収益を予測し、選択した最適化タイプに基づいてキャンペーンを最適化できます。 このデータは、次の 2 つの方法で Unity と共有できます。 * [モバイル計測パートナー(MMP)インテグレーション](/user-acquisition/partner-integration.md):広告主のアプリケーション データを追跡および整理するサードパーティ製のプロバイダー * [カスタム サーバー間インテグレーション](/user-acquisition/data-sharing/custom-integration/custom-server-integration.md):アプリケーションとUnityのシステム間の直接インテグレーション 推奨されるベストプラクティスは、モバイル計測パートナー(MMP)とのデータ共有です。カスタム統合はエラーが発生しやすく、Unity は限られたサポートしか提供できません。 MMP を使用する場合は、[インテグレーションのベストプラクティス](/user-acquisition/partner-integration/integration-best-practices.md)に従って、パフォーマンスと最適化の問題を回避してください。詳しい手順については、[パートナーインテグレーション](/user-acquisition/partner-integration.md)ガイド を参照してください。 ### MMP インテグレーション検証##mmp-integration-validation 目的の MMP を統合すると、Unity Dashboard によってインテグレーションが検証され、最適化、アトリビューション、キャンペーンのパフォーマンスを損なう重大なエラーが防止されます。検証でエラーが検出されると、ダッシュボードに問題とその解決方法の詳細を示す警告メッセージが表示されます。一時停止または新しいキャンペーンは、必要なインテグレーションの問題が解決されるまで開始できません。 ### データコホートと成熟度##data-cohorts-and-maturity Unity のモデルが学習するユーザーのグループは、しばしばコホートと呼ばれます。Unity の ROAS 最適化オプションは、複数のコホート Windows (D0、D7、D28) 向けに最適化します。各最適化タイプの学習フェーズのしきい値には、異なる成熟コホートWindowsが必要です。 各コホート ウィンドウの最も早い満了日の例については、以下の表を参照してください。 | コホートウィンドウ | 渡されたデータの日付 | 早期のコホート成熟度 | | --------- | ---------- | -------------------- | | D0 | 1 月 1 日 | 1 月 3 日に満了する D0 コホート | | D7 | 1月1日 | D7コホートは1月10日に満了 | | D28 | 1月1日 | 1月31日に満了するD28コホート | ### 学習フェーズ##learning-phase 新しいROASキャンペーンを開始すると、Unityのモデルが最適化タイプに関連するインストール後イベント データを収集する学習フェーズに入ります。これにより、最初にインストールキャンペーンを実行してデータを収集しなくても、すぐに ROAS キャンペーンを開始できます。 学習フェーズでは、機械学習モデルのトレーニングに伴い、キャンペーンのパフォーマンスに変動が発生する場合があります。キャンペーンのパフォーマンスは通常、学習フェーズが完了し、キャンペーンが十分なデータを収集すると安定します。このフェーズでは、キャンペーンの ROAS 目標を達成できない可能性がありますが、通常はキャンペーンが稼働状態になるとパフォーマンスが向上します。 #### 学習フェーズのしきい値##learning-phase-thresholds 学習フェーズは、キャンペーンが最適化タイプに必要な学習しきい値に達するまで続きます。各最適化タイプに必要なデータしきい値については、以下の表を参照してください。 | 最適化タイプ | 最適化期間 | 学習フェーズの終了要件 | | ----------------- | ----- | --------------------------------------------------------------- | | IAP (アプリ内課金) /IAP | D7 | 一意のD7成熟購入者75名 | | IAP | D28 | 一意のD7成熟購入者75名 | | 広告収益 | D0 | * 1000 件のアトリビューションインストール * D0 以上の満了広告収益 | | 広告収益 | D7 | - 1000 件のアトリビューションインストール - D7 の満了広告収益が 0 ドルを超える | | 広告収益 | D28 | * 1000 件のアトリビューションインストール * D7 の満了広告収益が 0 ドルを超える | | ハイブリッド | D7 | - 1000 件のアトリビューションインストール - D7 の満了広告収益が 0 ドルを超える - 一意のD7成熟購入者35名 | | ハイブリッド | D28 | * 1000 件のアトリビューションインストール * D7 の満了広告収益が 0 ドルを超える * 一意のD7成熟購入者35名 | ターゲットとする国、アプリケーション タイプ、予算によって、これらのしきい値の達成にかかる時間が影響を受ける可能性があります。 #### 学習フェーズの監視##monitoring-the-learning-phase 学習しきい値に対するキャンペーンの進捗を監視するには、Performance (パフォーマンス) ダッシュボードを以下の設定で使用します。 * **Advertiser Game ID** フィルターの適用。 * レポート ウィンドウを **Last 90 days** に設定します。 * 最適化タイプに基づいて指標を選択します。詳細は以下の表を参照してください。 **広告収益**および**アプリ内課金**指標を選択するときは、キャンペーンに合った最適化ウィンドウを選択していることを確認してください。例えば、D7広告収益キャンペーンの場合、**広告収益($)**指標を選択し、ウィンドウとして**D7**を選択します。 | 最適化タイプ | 指標 | 学習完了 | | ---------- | ------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | | D7 IAP | * 一意の購入者 - D7 | - 一意の購入者が75人以上 | | D28 IAP | * 一意の購入者 – D7 | - 一意の購入者が75人以上 | | D0 広告収益 | * インストール * 広告収益($) – D0 | - 少なくとも 1,000 インストール - D0 広告収益が 0 ドルを超えている | | D7 広告収益 | * インストール * 広告収益($) – D7 | - 少なくとも 1,000 インストール - D7 広告収益が 0 ドルを超えている | | D28広告収益 | * インストール * 広告収益($) – D7 | - 少なくとも 1,000 インストール - D7 広告収益が 0 ドルを超えている | | D7 Hybrid | * インストール * 広告収益($) – D7 * 一意の購入者 – D7 | - 少なくとも 1,000 インストール - D7 広告収益が 0 ドルを超えている - 一意の購入者が35人以上 | | D28 Hybrid | * インストール * 広告収益($) – D7 * 一意の購入者 – D7 | - 少なくとも 1,000 インストール - D7 広告収益が 0 ドルを超えている - 一意の購入者が35人以上 | アプリケーションの**Campaigns**ページでキャンペーンの現在のフェーズをすばやく確認できます。アクティブなキャンペーンは、**Learning (学習**中) または **Live (ライブ**) 状態のいずれかにディスプレイ。