Amazon DSPの運用において、Bid Adjustment（入札調整機能）は単に「成果の良い条件に入札を上げる」ためだけの仕組みではありません。代理店としては、この仕組みをテスト設計の一部として組み込み、データドリブンに最適化を進めることが重要です。
本記事では、代理店がクライアントに対して説得力ある提案を行えるよう、Bid Adjustmentを活用したA/Bテスト設計の実務的な流れを紹介します。
1. A/BテストでBid Adjustmentを検証する意義
DSP運用でよくある課題は「入札調整をしても本当に成果が出るのか？」というクライアントからの疑問です。この時に有効なのが、A/Bテスト形式でBid Adjustmentの効果を数値で示すことです。
- クライアントへの透明性：テスト結果を提示することで「なぜこの調整が必要なのか」を説得できる。
- 代理店の差別化：単なる運用代行ではなく、データドリブンな改善提案を行える。
- 長期改善の基盤：一度のテスト結果をもとに、今後の入札戦略に活かせる。
2. テスト設計の基本ステップ
Bid Adjustmentを活用したA/Bテストの設計は、以下の流れで行うのが基本です。
ステップ1：テスト対象を決める
Bid Modifiersが活用できる６つの次元（オーディエンス・デバイス・OS・地域・ドメイン・クリエイティブ）の中から、クライアントの課題に直結するものを選定します。
例：
- 新規 vs リピーター（オーディエンス）
- モバイル vs PC（デバイス）
- 関東 vs 関西（地域）
ステップ2：テスト条件を設定する
片方のグループは「通常入札」、もう片方は「Bid Modifiersで調整」という形で設定します。
例：
- グループA：PCユーザーに入札+0%（通常）
- グループB：PCユーザーに入札+20%
ステップ3：観測期間を決める
最低でも2週間〜4週間は継続することが推奨されます。短すぎるとデータが偏りやすいため注意。
ステップ4：評価指標を定義する
テストの目的に応じて、CPA、ROAS、CTR、CVRなどを選定します。
3. 実務で使えるA/Bテストのシナリオ
シナリオ1
オーディエンス効率比較
目的：リピーター層への投資拡大がROASを改善するか検証
設計：
A：リピーター入札調整なし
B：リピーターに+30%入札調整
結果例：ROASが25%改善、CPAが12%低下 → 本格導入を推奨
シナリオ2
デバイス最適化の効果測定
目的：PC強化がコンバージョン数増加につながるか
設計：
A：PC通常入札
B：PC+20%、モバイル-10%
結果例：CV件数が15%増加、同予算で売上20%増
シナリオ3
地域別需要の違いを活かす
目的：地域特化入札が売上最大化に貢献するか
設計：
A：全国均一配信
B：関東・関西で+20%、その他は通常
結果例：商戦期売上が前年比+30%
シナリオ4
クリエイティブごとの効果差検証
目的：動画広告に追加投資する価値があるか
設計：
A：動画・静止画同一入札
B：動画+25%、静止画通常
結果例：CPAが18%改善、CTRが22%上昇
4. 代理店としての価値提供ポイント
A/Bテストの設計・実行は代理店にとって単なる「運用作業」ではなく、戦略的コンサルティングの一部として捉えるべきです。
データで語れる提案：テスト結果をレポート化することで、クライアントに「根拠のある投資判断」を提供できる。
改善サイクルの確立：テスト→学習→適用を繰り返すことで、広告運用が常に進化し続ける仕組みを作れる。
信頼関係の強化：透明性のある検証を行うことで、クライアントとの信頼関係を構築できる。
まとめ
Bid Modifiersは「ただの調整機能」ではなく、代理店にとってA/Bテストを設計するための強力な実験レバーです。
- オーディエンス、デバイス、地域、クリエイティブなど多角的にテスト可能
- 成果を数値で示すことで、クライアントの納得感を得られる
- データを積み重ねることで、長期的な運用改善の基盤になる
代理店としては、Bid Modifiersを戦略的に活用し、「テストで証明された改善策」をクライアントに提示できる体制を構築することが差別化につながります。
