TOMOGO! 全媒体横断サマリー

SECTION 1エグゼクティブサマリー

データ期間：複数期間の比較分析（直近7日: 2026/05/07-05/13, 直近14日: 2026/04/30-05/13, 直近28日: 2026/04/16-05/13）
出典：Analysis Report (10).xlsx / 各媒体CSV

日平均予約数（直近7日）

1.4

5/7-5/13

件/日

目標5件/日達成率28%

日平均予約数（直近14日）

1.2

4/30-5/13

件/日

前期比 -47.8%

CPO（直近14日）

¥99,258

4/30-5/13

1予約あたり広告費

3月比 +206%

総広告費（5月・13日間）
¥1.69M
5/1-5/13
日平均 ¥129,799
前月比 -58%

期間別日平均比較

期間比較：3月/4月/直近28日/直近14日/直近7日 | 出典：Analysis Report (10).xlsx
期間	予約/日	CPO	Cost/日	ROAS	判定
3月	3.4	¥32,387	¥108,655	82.4%	Best Period
4月	1.7	¥78,072	¥135,325	31.3%	Declining
直近28日	1.8	¥73,000	¥131,000	28.0%	Below Target
直近14日	1.2	¥99,258	¥129,799	25.4%	Critical
直近7日	1.4	¥93,000	¥128,000	26.0%	Critical

SECTION 2媒体別パフォーマンス比較（5月 1日〜13日）

データ期間：2026/05/01〜2026/05/13（13日間）
出典：Meta CSV（2026/05/01〜2026/05/14）/ Google CSV（2026/05/01〜2026/05/14）/ ASA CSV（2026/04/14〜2026/05/13）

予算配分

Meta 63.5%

Google 27.6%

TikTok 4.7%

ASA 4.2%

Meta Ads ¥1,071,816

Google Ads ¥465,462

TikTok Ads ¥79,647

ASA ¥70,462

期間：2026/05/01〜2026/05/13（13日間）| 出典：各媒体CSV
媒体 ▲▼	予算比率 ▲▼	Cost ▲▼	IMP ▲▼	Click ▲▼	CTR ▲▼	CPC ▲▼	CPM ▲▼	Install ▲▼	CPI ▲▼	CV(Purchase) ▲▼	CPO ▲▼	判定
Meta	63.5%	¥1,071,816	653,356	24,439	3.74%	¥44	¥1,640	525	¥410	6	¥178,636	CTR/CPI優秀
Google	27.6%	¥465,462	68,644	857	1.25%	¥543	¥6,781	0	-	3	¥155,154	Brand以外CV=0
TikTok	4.7%	¥79,647	84,919	787	0.93%	¥101	¥938	0	-	0	-	CV=0 停止検討
ASA	4.2%	¥70,462	10,828	137	1.27%	¥514	¥6,507	39	¥1,807	0	-	Install効率良・CV計測不可
合計	100%	¥1,687,387	817,747	26,220	3.21%	¥64	¥2,063	564	-	9	¥187,487

SECTION 3媒体別ハイライト

データ期間：各媒体個別（Meta: 2026/05/01〜2026/05/14 / Google: 2026/05/01〜2026/05/14 / ASA: 2026/04/14〜2026/05/13）

Meta CPI ¥410 で Install 効率最優秀

CPI ¥410（Install CP） -- 全媒体中最安。4/29 Install CP 再開後に大量獲得（525件/13日間）
Female 25-44がCPO最安（¥21,601）-- このセグメントへの予算集中が有効
Purchase 6件（5月分）-- CPO ¥178,636 は高いが、Install CP由来の遅延CVに期待
カルーセル広告を初動投入 -- CTR改善の兆候あり
前月比: Cost -58.5%, Install +400%（CP再開効果）

Meta 詳細レポートを見る →

Google Brand検索のみ機能 -- General/TAXI CV=0 問題

CV 3件中3件がBrand検索 -- General/DGキャンペーンは CV=0 で予算浪費
CPA ¥155,154 -- 全媒体中ワースト
検索語句の51.8%が無関係（"taxi" "move" 等）-- ネガティブKW大量追加が急務
General_EN: CPC ¥813, CTR 4.39% -- 品質スコア改善余地あり

5/14停止済 DG_MK TAXI MOV / [DG] TOMOGO!premium -- DGキャンペーン全停止。CV実績なし、Brand検索への波及効果も未確認。

5/14変更 CVアクション設定変更 -- Google検索広告のメインCVをPurchase + ContentViewに変更。Installは検索広告では目標設定不可のため除外。General検索の間接貢献を可視化し、ContentView数でも評価する。

推奨: Brand検索のみ ¥5万/月で維持。General検索はCVアクション変更後の効果を評価

Google 詳細レポートを見る →

ASA AU最効率 CPI ¥1,807 -- カテゴリ最適化で伸びしろ

CPI ¥1,807（5月） -- 前月 ¥2,797 から改善
AU（オーストラリア）が最効率: CPI ¥1,410 -- US ¥2,500超と大差
無関係検索語句混入（"taxi" "maps" 等） -- ネガティブKW追加で効率改善可能
カテゴリ変更（Travel → Lifestyle）でCPT低下の可能性あり
Install 39件/13日 -- 低ボリュームだが効率は良好

ASA 詳細レポートを見る →

TikTok CV=0 が継続 -- 停止推奨

CV 0件が3ヶ月連続 -- ¥79,647/月の純浪費
CPM ¥938 は安いが、CTR 0.93% と低くトラフィック品質に問題
前月比: IMP -78.3%, Cost -80.2% -- 既に縮小傾向
推奨: 即時停止 → 予算をMeta Install CPに再配分

SECTION 4SNS x 予約相関サマリー

データ期間：Instagram CSV期間 2026/04/15〜2026/05/12（28日間）
出典：Analysis Report (10).xlsx ⑬ SNS・広告ラグ分析シート / Instagram Post CSV

SNS指標と日次予約数のラグ相関分析。「7日前のSNS活動が今日の予約に影響する」パターンを検出。
出典: Analysis Report ⑬ SNS・広告ラグ分析シート

ラグ相関テーブル（SNS指標 vs 予約数）

期間：2026/04/15〜2026/05/12 | 出典：Instagram Post CSV / Analysis Report
指標	Lag0	Lag1	Lag2	Lag3	Lag5	Lag7	Lag10	Lag14	最適ラグ
SNS Views	-0.051	0.017	0.014	-0.008	0.013	0.065	0.013	-0.043	7日
SNS Reach	-0.064	-0.028	-0.009	-0.039	0.016	0.038	-0.022	-0.011	5日
SNS Saves	-0.054	-0.019	-0.009	-0.045	0.026	0.050	-0.027	-0.034	5日
SNS Follows	0.019	0.148	0.023	0.083	0.049	0.093	0.025	-0.001	1日
SNS Comments	0.067	0.195	0.028	0.115	0.054	0.090	0.026	0.019	1日

ユーザー提供分析値（Instagram投稿データ独自分析）: Lag7でReach r=0.674, Saves r=0.672, Views r=0.665, Shares r=0.639, Follows r=0.615
推測: 上記はExcelラグ分析シートとは別の分析手法（投稿レベル相関）による値。Excelシートの全期間日次相関とは粒度が異なる。

バイラル投稿 TOP 3（Views/日）

#	投稿日	コンテンツ	Views/日	予約への影響
1	5/11	MIA MIA（インフルエンサー投稿）	36,989	5/12に4BK -- Lag1で即効果
2	4/20	Cheaper in Japan（公式）	11,900	4/27に6BK -- Lag7で効果発現
3	4/21	Live House Tour（公式）	5,163	4/27-28にかけて予約増

SECTION 5予約分析（直近28日）

データ期間：2026/04/16〜2026/05/13（28日間）
出典：Analysis Report (10).xlsx

日別予約推移

日付 ▲▼	予約 ▲▼	WEB ▲▼	APP ▲▼	Sessions ▲▼	ViewHome ▲▼	Ad Cost ▲▼	CPO ▲▼	CVR% ▲▼
4/16	5	0	5	12	139	¥155,684	¥31,137	3.3%
4/17	7	0	7	78	144	¥159,474	¥22,782	3.2%
4/18	2	0	2	162	142	¥164,270	¥82,135	0.7%
4/19	3	0	3	194	155	¥162,947	¥54,316	0.9%
4/20	1	0	1	272	167	¥159,435	¥159,435	0.2%
4/21	0	0	0	189	142	¥153,847	-	0.0%
4/22	1	0	1	220	134	¥147,579	¥147,579	0.3%
4/23	3	2	1	156	128	¥128,601	¥42,867	1.1%
4/24	0	0	0	172	153	¥110,600	-	0.0%
4/25	0	0	0	106	135	¥124,944	-	0.0%
4/26	0	0	0	92	134	¥156,306	-	0.0%
4/27	6	0	6	142	148	¥139,217	¥23,203	2.1%
4/28	2	0	2	123	156	¥130,457	¥65,228	0.7%
4/29	2	0	2	91	129	¥117,321	¥58,660	0.9%
4/30	0	0	0	134	158	¥127,714	-	0.0%
5/1	2	0	2	152	165	¥152,816	¥76,408	0.6%
5/2	2	0	2	118	196	¥130,272	¥65,136	0.6%
5/3	0	0	0	125	202	¥145,502	-	0.0%
5/4	1	1	0	153	179	¥130,136	¥130,136	0.3%
5/5	1	0	1	106	172	¥111,895	¥111,895	0.4%
5/6	1	0	1	140	177	¥131,976	¥131,976	0.3%
5/7	0	0	0	148	172	¥157,242	-	0.0%
5/8	1	0	1	171	168	¥123,319	¥123,319	0.3%
5/9	0	0	0	100	188	¥119,244	-	0.0%
5/10	2	0	2	133	188	¥126,446	¥63,223	0.6%
5/11	3	2	1	164	185	¥129,945	¥43,315	0.9%
5/12	4	0	4	137	174	¥110,176	¥27,544	1.3%
5/13	0	0	0	207	175	¥118,417	-	0.0%

0 Booking 日の分析

0BK日	Sessions	ViewHome	特記事項
4/21 (月)	189	142	SNS Views 101K -- 閲覧→予約の断絶
4/24 (木)	172	153	Sessions高いがCA低 (6件)
4/25 (金)	106	135	Sessions低下
4/26 (土)	92	134	週末 Sessions最低
4/30 (水)	134	158	Install CP再開初日 -- 新規Install 28件
5/3 (土)	125	202	ViewHome高いがCA→BK断絶
5/7 (水)	148	172	広告Cost最高日 ¥157K
5/9 (金)	100	188	Sessions最低レベル
5/13 (火)	207	175	Sessions最高なのにBK=0

曜日別パターン

曜日	予約/日	Sessions	Ad Cost
月曜日	2.0	235	¥114,375
日曜日	1.7	219	¥121,390
水曜日	1.6	195	¥108,742
木曜日	1.5	178	¥109,504
金曜日	1.5	235	¥111,511
土曜日	1.4	197	¥112,705
火曜日	1.2	207	¥110,933

5/13 の 0 Booking 要因分析

Sessions 207（直近28日で最高）にも関わらず予約0件。 Create Account(APP) = 5, Create Account(WEB) = 0。 ViewHome 175 → CA 5 (2.9%) → BK 0 (CA→BK 全離脱)。
推測: Install CP由来の新規ユーザーがアプリ内を回遊しているが、ツアー選択→予約完了のファネルで全離脱している可能性。 LE不足（特に東京以外）やツアー在庫不足がボトルネックの疑い。

SECTION 6LE（Local Expert）サマリー

データ期間：2026/04/16〜2026/05/13（28日間）
出典：Analysis Report (10).xlsx

LE稼働数（5月平均）

4.9

9月: 7.3 → -24%減

ツアー×LE相関

r=0.660

LE数が予約数を規定

京都効率
2.68
東京1.44の1.86倍

東京LE数

9.7

最多だが効率は低い

LE稼働数トレンド（月別）

7.3

9月

6.8

10月

7.1

11月

6.5

12月

6.0

1月

5.8

2月

5.5

3月

5.2

4月

4.9

5月

地域別効率

地域	LE数（平均）	予約効率	効率比（vs東京）	増員ポテンシャル
京都	3.6	2.68	1.86x	最優先 -- 少数LEで高効率。増員で予約数の大幅増が見込める
東京	9.7	1.44	1.00x	ツアーラインナップ拡充で効率改善余地
大阪	1.5	1.80	1.25x	増員候補 -- 京都に次ぐ効率

SECTION 7チューニング提案

上記全セクションのデータに基づく改善提案

最優先

1. Google General/DGキャンペーン停止（5/14実施済）

TAXI MOV + TOMOGO!premium（DG）を停止。CV=0 が継続中。Brand検索のみ ¥50,000/月で残し、残りの ¥415,000/月 を回収。

効果: 月 ¥415,000 の無駄削減 = 年間 ¥5M 節約

最優先

2. 京都LE 増員

効率2.68（東京の1.86倍）。LE 3.6 → 6.0 に増員で、京都予約が+67%増の見込み（r=0.660相関から試算）。

効果: 月+3〜5件予約増（広告費ゼロ）

高

3. Meta Install CP 増額

CPI ¥410 で効率最良。Google/TikTok停止分（¥495K）の一部をMeta Install CPに再配分。Female 25-44 ターゲティングを強化。

効果: 月+1,000 Install → 遅延CV経由で+2〜3 BK/月

高

4. ASA ネガティブKW + カテゴリ最適化

無関係検索語句除外でCPI改善。AU市場（CPI ¥1,410）への予算集中。カテゴリ変更でCPT低下を狙う。

効果: CPI 20%改善 → 同予算で Install +15件/月

5/14変更

5. Google検索 CVアクション変更

メインCV: Purchase + ContentView（2つ）。Installは検索広告では目標設定不可のため除外。General検索でPurchase CVが出ていないが、ユーザーインテントは合っている。ContentViewをメインに追加して間接貢献を可視化し、Purchase+ContentViewの2軸で最適化。

効果: General検索の評価をContentView数でも判断可能に

予算再配分シミュレーション

媒体	現状/月	提案/月	差分	理由
Meta（Install CP）	¥1,072K	¥1,400K	+¥328K	CPI最安。Install獲得を加速
Meta（Purchase CP）	含む	含む	-	現行維持
Google（Brand のみ）	¥465K	¥50K	-¥415K	General/TAXI停止
TikTok	¥80K	¥0	-¥80K	CV=0 即停止
ASA	¥70K	¥150K	+¥80K	AU市場拡大
合計	¥1,687K	¥1,600K	-¥87K	総額微減で効率改善

SECTION 8各媒体レポートへのリンク

各レポートの詳細データ期間は個別レポート内に記載

Install/Purchase CP詳細