【最新動向】 ついに2026年6月17日より、日本国内でもCriteo経由でのChatGPT広告の配信が開始されました。
📢 本記事の狙い
対象： Criteo広告を運用中のマーケティング担当者様、 およびCookie規制への対応やサーバーサイド計測を検討されているご担当者様
目的： chatGPT広告面を含む新たな広告配信面の拡大を見据え、 Criteo CAPI（サーバーサイド計測）を活用した計測基盤整備の考え方と、 広告最適化につながる技術的価値・実装アプローチを解説します。
ChatGPTなど、新たな広告配信面への注目が高まる中、 広告配信においても従来以上に「高精度な計測」と 「学習可能なデータ基盤」の重要性が高まっています。
一方で、Cookie規制やブラウザ制限の影響により、 従来のブラウザ計測のみではコンバージョンデータの欠損が発生し、 広告最適化に必要な学習データが十分に取得できないケースも増えています。
本記事では、将来的なChatGPT広告面を含む新たな広告在庫も見据えながら、Criteo コンバージョンAPI（Conversion API／CAPI） を活用した サーバーサイド計測基盤の考え方と、 DataDigが提供する実装アプローチをご紹介します。
目次
- 第1章：なぜ今、CAPIが重要なのか
- 第2章：広告配信モデルの最適化を支える計測データ
- 第3章：Cookieレス環境での計測精度向上
- 第4章：DataDig推奨アーキテクチャ
- 第5章：選べる提供プラン
- 第6章：まとめ
第1章：なぜ今、CAPIが重要なのか
chatGPT等の対話型AIを活用した広告面では、 ユーザーの閲覧文脈や利用状況に応じた広告配信が期待されています。 こうした配信環境では、 限られた広告機会に対して適切な入札・配信判断を行うため、 高品質なコンバージョンデータの蓄積と 学習基盤の整備が重要になります。
ポイント
重要なのは、会話内容そのものではなく、コンバージョンデータや広告成果シグナルを欠損なく取得し、配信アルゴリズムが活用可能な形で連携できる計測基盤を整えることです。
重要なのは、会話内容そのものではなく、コンバージョンデータや広告成果シグナルを欠損なく取得し、配信アルゴリズムが活用可能な形で連携できる計測基盤を整えることです。
第2章：広告配信モデルの最適化を支える計測データ
広告配信アルゴリズムでは、計測されたコンバージョンシグナルを活用して配信最適化が行われます。 そのため、 欠損の少ない計測環境を構築することが、 長期的な広告最適化につながります。
📌 学習データの補完
サーバーサイド経由でCVシグナルを送信することで、広告配信モデルが利用できるデータ品質向上を支援します。
📌 配信最適化への寄与
計測欠損の抑制によって、入札判断や広告配信精度の継続改善が期待できます。
第3章：Cookieレス環境での計測精度向上
アプリ環境やブラウザ制限の強い環境では、 従来のクライアントサイド計測のみでは コンバージョンデータが欠損する場合があります。
CAPI（サーバーサイド計測）では、 同意管理やプライバシー要件を踏まえた上で、 ハッシュ化された識別情報やイベントデータを活用し、 計測データの補完と精度向上を支援します。
✔ Cookie制限環境への対応
✔ 計測欠損の補完
✔ 学習データ品質向上
✔ 計測欠損の補完
✔ 学習データ品質向上
第4章：DataDig推奨の高精度CAPI構築アーキテクチャ
DataDigでは、 既存のウェブサイトやクラウド構成を活かしながら、 広告計測とデータ連携の精度向上を支援しています。 サイト改修の影響を最小限に抑えつつ、 サーバーサイド計測を導入できる構成をご提案可能です。
第5章：選べる提供プラン
導入環境や運用体制に応じて、 2つの提供形態をご用意しています。
パターンA
既存Google Cloud活用プラン
クライアント様環境を活用し、初期構築・設定支援を実施します。
🔹 スポット導入支援
🔹 既存環境活用
🔹 運用内製化向け
パターンB
マネージド運用プラン
CARTA提供環境にて、導入から運用・監視・保守まで対応します。
🔹 サーバー運用込み
🔹 継続改善支援
🔹 導入負荷軽減
第6章：まとめ
広告配信環境が変化する中、 成果を支える基盤として、 「計測品質」と「学習可能なデータ整備」の重要性は高まっています。
Criteo CAPIを活用したサーバーサイド計測は、 Cookie制約下でも継続的な広告最適化を支える選択肢の一つです。
DataDigでは、 導入から運用改善まで、 お客様環境に応じた支援をご提供しています。