Google広告の「暗闇」を照らせ ―― “Tracking in the Dark”　データ欠損時代の正解ルート：Stefanie Entrupが教える「トラッキング率」の数学的アプローチと、モデリング技術の全貌

2026年1月30日

序章：マーケターが直面する「不都合な真実」

2026年1月29日、BLOO:CON 2026（ドイツ・ケルン）。

満席の会場で、Bloofusionのウェブアナリティクス＆CROチームリード、Stefanie Entrup（ステファニー・エントゥルプ）氏は、会場のマーケターたちに静かに、しかし残酷な問いを投げかけました。

「皆さん、正直に手を挙げてください。Google広告の管理画面に表示されているコンバージョン数と、皆さんの会社の経理システム（ショップシステムやCRM）にある実際の売上データ。この2つが100%一致している人はいますか？」

数百人の聴衆の中で、手は一つも挙がりませんでした。

「そうでしょう。そして残念なお知らせですが、この乖離は今後、自然に埋まることはありません。むしろ広がっていきます。私たちは今、計器の一部が壊れた状態で、**『データの暗闇（Darkness）』**の中を飛行しているようなものです」

Stefanie氏のセッションは、この「暗闇」を嘆くものではありませんでした。暗闇の「深さ」を正確に測り、見えない部分を数学とAIで補完して、それでも目的地（ビジネスゴール）にたどり着くための具体的な方法論の提示でした。

本稿では、Stefanie氏が語った**「データギャップ（Data Gaps）」を埋めるための3つの技術的防壁と、「トラッキング率（Tracking Rate）」に基づいた正しい目標設定の数式**を、徹底的な解像度でレポートします。これは、2026年の広告運用における「新しい教科書」です。

解説資料：https://lifrell-tech.com/wp-content/uploads/2026/01/Tracking_Modeling_Strategy.pdf

第1章：なぜ、あなたのコンバージョンは「蒸発」するのか？ ―― 消失のメカニズム

Stefanie氏はまず、マーケターが直面している「データロスト（消失）」の構造を、技術的なレイヤーに分解して解説しました。Google広告のレポートに数字が上がってこない理由は、主に3つのフィルターによってデータが遮断されているからです。

1. 同意バナー（Consent Banner）の壁：最初の20%〜50%の損失

GDPR（欧州一般データ保護規則）や各国のプライバシー法により、Webサイトに訪問したユーザーが「Cookieの利用に同意（Accept All）」ボタンを押さなければ、Google広告やAnalyticsのタグは発火しません。

「多くのサイトでは、20%〜50%のユーザーがトラッキングを拒否しています。これは何を意味するでしょうか？彼らがサイトで商品を閲覧し、カートに入れ、決済を完了したとしても、Google広告のAIにとっては『何も起きなかった』ことになります。AIは、この『拒否したユーザー』の購買データを学習できません」

2. ブラウザの制限（ITP/ETP）：Safariという「ブラックホール」

次に立ちはだかるのが、ブラウザによるトラッキング防止機能です。特にAppleのSafari（Intelligent Tracking Prevention: ITP）やFirefox（Enhanced Tracking Protection: ETP）は、マーケターにとって頭痛の種です。

3rd Party Cookieの即時ブロック: リターゲティング広告の基盤となるCookieは、これらブラウザでは即座に遮断されます。
1st Party Cookieの短命化: 以前は「自社ドメインのCookieなら安全」とされていましたが、現在のITPはこれを最長7日、場合によっては24時間に制限しています。

「ユーザーが月曜日に広告をクリックし、検討期間を経て翌週の火曜日に購入したとします。Safariブラウザ上では、広告のCookieはすでに消滅しています。そのコンバージョンは広告と紐付かず、Google Analytics上では**『自然検索（Organic）』や『ダイレクト（Direct）』として誤認**されてしまうのです」

3. アドブロッカーと技術的制約

さらに、ユーザー側がインストールしている広告ブロック拡張機能や、ネットワークレベル（VPNや社内セキュリティ）での遮断により、タグの通信（HTTPリクエスト）そのものがサーバーに届かないケースも増えています。

「これらの要因が重なり合い、私たちの『マーケティングプラットフォーム（Google Ads）』と『真実のデータ（CRM）』の間には、巨大なデータギャップが生まれています。このギャップを無視して『CPAが悪化した』と嘆いたり、AIに入札を任せたりすることは、壊れたコンパスで航海するのと同じ自殺行為です」

第2章：真実を暴く「トラッキング率（Tracking Rate）」の定義と計算式

では、どうすればよいのでしょうか？ Stefanie氏は「見えないものを恐れるのではなく、計算しましょう」と提言します。そこで導入される概念が**「トラッキング率（Tracking Rate）」**です。

トラッキング率の計算式

Stefanie氏は非常にシンプルな、しかし多くの現場で実践されていない計算式を提示しました。これは毎月のルーチンとして行うべき「健康診断」です。

$$\text{トラッキング率} = \frac{\text{Google広告で計測されたコンバージョン数（または売上金額）}}{\text{バックエンド（CRM/Shop System）で確認できた実際の広告経由コンバージョン数}}$$

例えば、ある月のデータが以下の通りだったとします。

Google広告の管理画面: コンバージョン 80件
CRMの実績データ: 広告経由のコンバージョン 100件

この場合、トラッキング率は 80 ÷ 100 = 80% となります。

「残りの20%は暗闇の中にありますが、『20%が見えていない』という事実を数値化することが、戦略の第一歩です」

目標ROAS（KUR）の再設定 ―― 「見えない20%」を織り込む

ここからが戦略の核心です。多くのマーケターは、経営層から「ROAS 500%（広告費1に対して売上5）」を求められたとき、Google広告の管理画面の目標設定（tROAS）にそのまま「500%」と入力してしまいます。

Stefanie氏は**「それは数学的に間違いです」**と断言します。

「もしあなたのトラッキング率が80%なら、Google広告は全売上の80%しか認識していません。その状態で管理画面に『500%』と設定すると、AIは『見えている80%の売上』だけで500%を達成しようとします。つまり、実質的には625%という高すぎるハードルを課していることになります。結果、AIは入札を弱め、本来獲得できたはずのコンバージョンを逃してしまいます（機会損失）」

正しい目標設定の式（バックエンド・アライメント）：

$$\text{管理画面に入力すべき目標ROAS} = \frac{\text{本来のビジネス目標ROAS}}{\text{トラッキング率}}$$

ビジネス目標ROAS: 500%
トラッキング率: 80% (0.8)
管理画面設定値: 500% × 0.8 = 400% （※1）

(※1 補足：Stefanie氏の講演ロジックでは「見えているデータが少ない分、管理画面上の目標値は低く（緩く）設定しても、実際には裏側で達成できている」というアプローチをとります。つまり、管理画面でROAS 400%しか出ていなくても、見えていない20%を足せば実質500%になっている、という計算です)

「CPA（獲得単価）目標の場合も同様です。目標CPAが10,000円で、トラッキング率が80%なら、管理画面上では 10,000円 ÷ 0.8 = 12,500円 まで許容できます。見かけ上のCPAが高くても、裏側では安く獲れているからです」

この**「目標値のカリブレーション（補正）」**こそが、2026年の運用者が最初に行うべきチューニングです。これを怠ると、AIは過度に保守的な入札を行い、競合にシェアを奪われます。

第3章：データギャップを埋める「三種の神器」 ―― 技術的解決策の全貌

目標設定の補正は「対処療法」です。Stefanie氏は次に、データ欠損そのものを技術的に回復させる（ギャップを物理的に埋める）ための3つのテクノロジーを詳細に解説しました。

技術①：Google Consent Mode（同意モード）と「モデリング」の魔法

「同意バナーで『No』と言われたら終わりだと思っていませんか？ Consent Modeを使えば、そうではありません」

仕組み：

Consent Mode v2を導入すると、ユーザーが同意を拒否した場合でも、Cookieを使わない「ピング（Ping）」と呼ばれる匿名シグナル（タイムスタンプ、ブラウザの種類、コンバージョン発生の有無など）をGoogleに送信します。

ここからがGoogle AIの真骨頂です。

Googleは、同意したユーザー（観測可能なデータ）の行動パターンを教師データとして学習し、同意しなかったユーザー（観測不可能なデータ）がどれくらいコンバージョンしたかを**「推計（Modeling）」**します。

Stefanie氏は、具体的な数字を示しました。

「あるキャンペーンの例を見てみましょう。観測されたコンバージョン（Observed Conversions）はわずか9件でした。しかし、Consent Modeによるモデリングを適用した後、レポート上のコンバージョン数は59件になりました。50件ものコンバージョンが『暗闇』から救い出されたのです」

「私たちのクライアント全体のデータでは、Consent Modeを正しく実装することで、失われていたコンバージョンの20%〜50%程度を『モデル化されたコンバージョン』として取り戻すことができています。これは魔法のように聞こえますが、統計学に基づいた正当なデータ復旧です」

導入の条件：

Stefanie氏は注意点も付け加えました。

「モデル化には一定のデータ量（7日間で毎日700回の広告クリックなど）が必要です。データが少なすぎるとAIは学習できません。しかし、ある程度のボリュームがあるサイトなら、この機能は必須です」

技術②：Enhanced Conversions（拡張コンバージョン） ―― Cookieレス時代の命綱

次に紹介されたのは、Cookieに依存しないトラッキング手法である**「拡張コンバージョン」**です。

仕組み：

ユーザーがサイト上で商品購入や問い合わせをした際に入力した「メールアドレス」や「電話番号」を、ブラウザ上でハッシュ化（SHA-256暗号化）してGoogleに送信します。

Googleは、そのハッシュデータと、Googleアカウント（GmailやYouTubeログイン状態）のデータベースを照合します。

解決する課題：

クロスデバイス計測: 「朝、通勤電車でスマホで広告を見て、夜、自宅のPCで購入した」。従来のCookieでは別人扱いですが、拡張コンバージョンなら「同じGoogleアカウントを持つAさん」として紐付けられます。
ビュースルーコンバージョン: 「YouTube広告を見たがクリックせず、後日検索して購入した」。これもメールアドレスの一致で効果測定が可能になります。

Stefanie氏は強調します。

「特にクッキーの寿命が短いSafariユーザーの計測において、拡張コンバージョンは命綱となります。Cookieが死んでいても、ログインユーザーとしてのIDは生きているからです。導入効果として、**検索広告で5%、YouTube広告で10%以上のコンバージョン増加（可視化）**が見込めます」

技術③：Server-Side Tagging（サーバーサイド計測） ―― 究極の防衛ライン

最後に、最も強力かつ実装難易度の高いソリューションとして紹介されたのが**「サーバーサイド・タギング（GTM Server-Side）」**です。

仕組み：

従来（クライアントサイド）は、ユーザーのブラウザから直接GoogleやFacebookへデータを送っていました。しかし、これではブラウザの規制（ITPなど）やアドブロッカーの影響をモロに受けます。

サーバーサイド計測では、一度、企業が管理する**「自社サーバー（プロキシ）」**にデータを受け渡し、そこから各プラットフォームへデータを送信します。

メリット：

Cookieの長寿命化: サードパーティCookieではなく、完全なファーストパーティCookie（自社ドメイン発行）として認識されるため、Safariの「7日制限」や「24時間制限」を回避し、クッキーの寿命を数ヶ月単位に延ばすことができます。
データ制御（プライバシー）: ユーザーのIPアドレスやユーザーエージェント情報を、自社サーバーで加工・削除してからGoogleに送ることができます。これはGDPRなどの法的リスクを低減させます。

「サーバーサイド計測は、導入コスト（Google Cloud等のサーバー費用やエンジニアリソース）がかかります。しかし、データの欠損率を改善し、長期的なリターゲティングリストを維持するためには、2026年現在、避けては通れないインフラ投資です。これは『費用』ではなく『資産防衛』です」

第4章：2026年のブラウザ戦争 ―― ChromeとSafariの狭間で

Stefanie氏は、外部環境の変化、特にブラウザの動向についても最新のアップデートを共有しました。

Chromeの「サードパーティCookie廃止」のゆくえ

「ChromeにおけるサードパーティCookieの廃止は、何度も延期されましたが、方向性は変わりません。Googleは『Privacy Sandbox』への移行を進めています。しかし、私たちマーケターにとって、もっと深刻かつ現在進行系の脅威はSafari（Apple）です」

Safariの「完全遮断」への対抗

AppleのITPは年々凶暴化しており、URLパラメータ（gclidやfbclidなど、広告クリック時に付与される識別子）を自動削除する機能（Link Decoration Protection）も強化されています。

「これに対抗するためには、先ほど述べた『拡張コンバージョン（個人情報マッチング）』と『サーバーサイド計測（IPベースではない自社管理通信）』の組み合わせが必須です。ブラウザ側が正面玄関（Cookie）を閉めようとするなら、私たちは別の扉（サーバー間通信とIDマッチング）を開くしかありません」

第5章：日本企業への完全アクションプラン ―― 「暗闇」を抜けるためのロードマップ

Stefanie Entrup氏は、セッションの最後に、明日から取り組むべき具体的なステップを提示しました。これを日本企業の文脈に合わせて整理します。

STEP 1：現状把握（トラッキング率の計算）

まず、今月の「トラッキング率」を計算してください。

Google広告のCV数 ÷ CRMのCV数
この数字が90%なのか、70%なのか、50%なのか。現状を知ることから全てが始まります。もし50%なら、あなたは広告効果を半分しか評価できていません。

STEP 2：目標値の補正（カリブレーション）

トラッキング率に合わせて、Google広告の管理画面上の目標（tCPA / tROAS）を修正してください。

式：ビジネス目標 ÷ トラッキング率
見えていないデータがあるのに、厳しい目標をAIに課すのは、手足を縛って走らせるようなものです。AIに入札の余地（バッファ）を与えてください。

STEP 3：技術実装（防衛ラインの構築）

以下の優先順位で実装を進めてください。

拡張コンバージョン（Enhanced Conversions）:
- 難易度：低〜中。
- 効果：即効性あり。特にスマホ比率が高いサイトで有効。
同意モード v2（Consent Mode）:
- 難易度：中。CMP（同意管理ツール）との連携が必要。
- 効果：法的リスクを回避しつつ、失われた20〜50%のデータを「推計」で取り戻せる。
サーバーサイド計測（Server-Side GTM）:
- 難易度：高。エンジニアとの連携必須。
- 効果：長期的資産。Safariユーザーの計測漏れを恒久的に防ぐ。

結論：不完全なデータと共に生きる覚悟

「完璧なデータトラッキングの時代は終わりました。100%の精度は、二度と戻ってきません」

Stefanie氏は、潔くそう宣言してセッションを締めくくりました。

「しかし、それは悲観することではありません。私たちは『計測（Measurement）』から『推定（Estimation）』へとスキルセットを移行させるだけです。GoogleのAIは、欠けたデータを埋める力を持っています。私たち人間に必要なのは、AIに正しいデータ（Consent Modeや拡張コンバージョン）を与え、正しい目標（トラッキング率で補正されたROAS）をセットすることです」

「暗闇の中でも、正しい計器（トラッキング率）と地図（モデリング技術）があれば、目的地にはたどり着けます。恐れずに、データの不完全さを受け入れ、コントロールしていきましょう」

💡 LIF Tech 解析：Stefanie氏のセッションから学ぶ「データ戦略」の核心

「実測値信仰」を捨てろ日本の経営層は「1円単位の正確さ」を求めがちですが、Webマーケティングにおいてその前提は崩れています。数字は常に「欠けている」か「推計されている」ものです。「なぜ数字が合わないのか」を追求するコストを、「どの程度の乖離（トラッキング率）を前提に意思決定するか」という合意形成のコストに振り向けるべきです。
プライバシーとパフォーマンスの両立Consent Modeやサーバーサイド計測は、単なる「抜け道」ではありません。ユーザーのプライバシー（同意拒否）を尊重しつつ、マーケティングの成果（AIの学習データ）を維持するための、唯一の倫理的かつ技術的な解です。
CRMデータの価値最大化拡張コンバージョンの鍵となるのは、自社が保有する1st Party Data（メールアドレス等）です。会員登録やメルマガ購読など、ユーザーと直接つながる接点の価値が、広告運用の精度向上という文脈でも高まっています。「会員登録」をマイクロコンバージョンとして設定する戦略も有効でしょう。

BLOO:CON 2026からのレポートは以上です。

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