広告データを活用した広告効果測定の重要性と方法例、広告効果測定ツールを紹介

「広告を運用しているけど、本当に効果が出ているのかわからない」「媒体レポートを見ても、数字の読み方や改善の判断軸が掴めない」このような悩みを抱える広告担当者やマーケターは多いのではないでしょうか。

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社がWeb広告運用担当者501人を対象にした調査によれば、回答者の約8割が成果把握に課題を感じていると回答しています。

広告効果を正しく評価するには、感覚や経験頼みの判断から脱却し、データを根拠にした測定と分析の仕組みを作ることが必要です。しかし、広告データの活用方法を体系的に理解している担当者はまだ多くなく、「なんとなくレポートを見ているだけ」で終わっているケースも少なくありません。

本記事では、広告データの基本的な考え方から、効果測定が難しくなっている背景、測定すべき指標と効果の種類、媒体別の測定方法、実務で使えるツールまで体系的に解説します。広告投資の最適化を目指す方はぜひ参考にしてください。

広告データとは

広告データとは、広告の配信状況やユーザーの反応、成果の達成状況など広告に関するあらゆる数値情報のことです。

表示回数（インプレッション）やクリック数といった配信面のデータから、コンバージョン数、CPA、ROASなどの成果指標、さらには顧客の購買行動や属性情報まで、広告活動全体にわたるデータが含まれます。Google広告やMeta広告などのプラットフォームの管理画面を通じて収集され、日次の運用改善から月次・四半期の予算配分の意思決定まで、広告運用のあらゆる場面で活用されます。

広告データは大きく、オンライン行動データとオフライン行動データに分けることが可能です。クリックや閲覧、フォーム送信といったWeb上の行動がオンラインデータであり、来店・購買・電話問い合わせなど現実空間での行動がオフラインデータです。両者を組み合わせることで、広告が事業成果に与えた影響をより正確に評価できるようになります。

広告データを活用した広告効果測定は難しくなっているのか

広告効果の測定は年々難しくなっているといわれます。Web広告の普及で計測精度が上がった一方、プライバシー規制の強化と媒体ごとのロジックの複雑化という2つの要因が、効果測定の現場に大きな影響を与えているのです。

以下では、広告効果測定が難しくなっている理由を解説します。

①プライバシー対応で観測できないデータが増えたこと

2020年代以降、世界的にプライバシー保護への対応が強化されています。

Appleが2021年にiOS 14.5でATT（App Tracking Transparency）フレームワークを導入したことで、Facebookをはじめとするプラットフォームでの広告計測精度が大幅に低下しました。ユーザーがトラッキングへの同意を拒否した場合、広告経由のCVが正確に計測されず、実際の成果よりも数字が少なく表示されるケースが頻発しています。

さらに、Googleによるサードパーティクッキーの廃止に向けた取り組みが進んでいることも、複数サイトをまたいだユーザー行動の追跡を困難にしています。「広告を見てから購入するまでの行動ルート」が見えにくくなることで、どの広告施策がどの成果に貢献したかの評価が難しくなっているのです。

プライバシー規制に対応するため、各ベンダーはモデリング（推計）による補完を採用していますが、実測値と推計値が混在するレポートをどう解釈するかという新たな課題も生まれています。

②媒体ごとの計測ロジックが複雑化したこと

GoogleやMeta、LINE、TikTokなど、各広告媒体はそれぞれ独自のコンバージョン計測ロジックとアトリビューションモデルを持っています。アトリビューションとは、1件のCVにどの広告接触がどれだけ貢献したかを配分するルールのことです。

媒体ごとに「最後にクリックした広告を100％評価する」「すべての接触点に均等配分する」といった異なるモデルが採用されています。そのため、各媒体のCV数を単純に足し合わせると、実際の売上げを大幅に上回る数字になることがあります。

この重複計上の問題は、複数媒体を並行して運用している企業ほど深刻です。加えて、プライバシー対応の一環として媒体が独自のモデリングをレポートに反映するようになっています。そのため、媒体レポートの数字と実際の成果のズレが生じやすくなっています。

こうした背景から、複数媒体を横断して一元的に計測できる第三者ツールの活用、サーバーサイド計測の導入が重要性を増しているわけです。

広告効果測定においてなぜ広告データが重要なのか

広告費は多くの企業にとって無視できない投資です。その投資が正しく機能しているかを判断するには、印象や感覚ではなく、広告データを根拠とした評価が欠かせません。以下では、広告データが重要な3つの理由を解説します。

広告の成果を客観的に把握できるため

広告データがあることで、表示回数やクリック数、CV数、CPA、ROASといった各指標をもとに、施策の成果を感覚ではなく数字で判断できます。どの広告が成果につながったのかを明確にできるため、社内や取引先への説明においても客観的な根拠として機能します。

たとえば「先月のリスティング広告のCPAが前月比15％改善した」という具体的な数字を示せば、担当者間の認識のズレをなくし、同じ視点にもとづいて改善の議論を進められるでしょう。

感覚頼みの評価では、成果が出ていないにもかかわらず「手応えがある」と判断してしまったり、反対に成果が出ているにもかかわらず「効いていないかもしれない」と不安になったりするケースが起こりやすくなります。広告データがあることで、こうした主観的な判断を排除し、数字にもとづいた共通認識を持ちながら運用を進められるのです。

定量的な根拠は、担当者が社内で予算を守ったり、追加投資の承認を取ったりする際にも不可欠な要素です。

改善すべき課題を特定できるため

広告効果が思うように出ていない場合でも、広告データがあれば「表示はされているがクリックされない」「クリックはされるがCVしない」など、課題がどこにあるのかを切り分けられます。

CTRが低い場合は広告クリエイティブや訴求の改善が有効であり、CVRが低い場合はLPのコンテンツや導線に問題がある可能性が高いと判断することが可能です。データなしに改善しようとすると、本来の原因とは異なる箇所にリソースをかけてしまうリスクがあります。

「とりあえずクリエイティブを変えてみる」「ターゲティングを広げてみる」といった経験や勘にもとづく改善は、コストと時間の無駄遣いになりかねません。広告データは改善ポイントを的確に特定するための基準であり、施策の優先順位を決める判断軸でもあります。

予算配分や運用判断を最適化できるため

広告データを活用すると、成果の高い媒体や配信面、クリエイティブ、ターゲットに予算を集中させる判断ができます。

限られた広告予算の中で成果を最大化するには、データにもとづいた予算配分が欠かせません。ROASが高い広告にリソースを集中させる、CPA悪化が続く媒体を一時停止して他媒体に振り替えるといった判断は、広告データがあって初めて自信を持って実行できます。

ニールセンの調査でも、広告費が足りていないケースは多く、必要な水準まで投資できたブランドはROIを中央値で50.3％改善できると示されています。

予算配分の最適化は一度行えば終わりではなく、配信結果をもとに継続的に調整するプロセスです。広告データをリアルタイムで確認できる環境を整えることが、投資効率の底上げに直結します。

広告効果の種類

施策の目的に合わせて測定すべき効果を正しく選ぶことで、適切な評価につながります。効果を正しく分類せず、接触型広告を購買成果だけで評価するといったミスマッチが起きると、本来効果が出ているはずの施策が低評価になるリスクがあります。以下では5段階の広告効果を整理します。

接触効果

接触効果とは、広告がターゲットに実際に届いた効果のことです。広告効果の出発点であり、「まず見てもらえているか」を確認する段階です。表示回数（インプレッション数）やリーチ、視聴完了率、視聴率といった指標で把握します。

接触効果が低い状態では後続の効果も期待できないため、認知拡大を目的とする広告では特にこの段階の数値を重点的にモニタリングする必要があります。

ターゲット層への接触頻度（フリークエンシー）の管理も重要なポイントです。同じユーザーに過剰に広告が届く状態（フリークエンシー過多）が続くと、ブランドへの印象悪化やCTRの低下につながるため、適正範囲内でのコントロールが求められます。

認知・記憶効果

認知・記憶効果とは、製品サービス名や企業名を知ってもらい、覚えてもらう効果です。知らない状態から知っている、思い出せる状態に変える役割を担い、ブランド構築の基盤となります。測定にはブランドリフト調査が多く用いられます。

広告接触者と非接触者の認知率の差を比較することで、広告がどれだけ認知獲得に貢献したかの定量化が可能です。MetaやGoogleの広告プラットフォームでもブランドリフト調査のオプションが提供されており、特定のキャンペーン単位で認知率の変化を測定できます。

テレビCMや動画広告など、ブランド認知を主目的とする施策ではこの効果を中心指標に設定することが一般的です。

理解・興味喚起効果

理解・興味喚起効果とは、製品サービスの特長や利用メリットを理解してもらい、興味関心を高める効果です。「知っている」から「詳しく調べたい」という変化を目指し、比較検討の入口をつくる段階です。

この効果は直接的な数値として測定しにくい面がありますが、指名検索数の増加やサイト訪問数、ページ滞在時間、動画の視聴完了率などから間接的に把握できます。特に記事広告や動画広告など情報訴求型の施策で重視される効果です。

Wyzowlの調査によれば、回答者の96％が製品説明型の動画視聴経験があり、85％は動画視聴後に製品購入した経験があると回答しています。理解や興味喚起が不十分なまま購買を促しても成果につながりにくく、ファネルの前段階として丁寧に積み上げることが重要です。

態度変容・検討促進効果

態度変容・検討促進効果とは、ブランドへの印象を良くし、比較検討段階の候補に入れてもらう効果です。好意度やブランド好意度、比較検討意向の向上として現れます。

これは、ブランドリフト調査や購買意向の変化を追うパネル調査で測定します。「良さそうだとは思うが、まだ検討候補に入っていない」という層を動かすためには、繰り返しの接触やユーザーの疑問に答えるコンテンツの充実が有効です。

中長期的なブランド価値の構築を目的とする広告施策では、この指標を重点KPIに設定することが有効で、短期のCV数と組み合わせて評価することで、施策の全体像が見えやすくなります。

行動・成果効果

行動・成果効果とは、クリックや問い合わせ、来店、購入、申込など実際の行動や成果につながる効果です。CVRやCV数、CPA、ROASなど、事業インパクトを直接測定できる指標で評価します。Web広告では最も追跡しやすく、運用型広告の評価の中心になる指標です。

ただし、短期の行動指標だけを追いすぎると、過度な割引訴求や低品質なリードの獲得につながるリスクがあります。クリックやCVを増やすことと、ブランドの長期的な信頼を築くことはトレードオフになる場合もあるため、接触・認知・態度変容の各効果とあわせてバランスよく評価することが重要です。

事業全体の成長を支える広告運用には、行動成果だけでなく複数段階の効果を視野に入れた評価設計が求められます。

広告効果測定において知っておくべき主な指標

効果測定に使う指標を正しく理解することで、データを読み解く精度が大幅に上がります。指標の意味を誤って理解していると、改善策の方向性もズレてしまうでしょう。ここでは、広告効果測定において確実に押さえておくべき5つの指標を解説します。

クリック率（CTR）

CTR（Click Through Rate：クリック率）とは、広告の表示回数に対するクリック数の割合を示す指標です。計算式は「クリック数 ÷ インプレッション数 × 100（％）」で、広告クリエイティブや見出しの訴求力を測る基本的な指標です。CTRが高いほど、表示された広告がターゲットの興味を引いていることを意味します。

CTRの平均値は、業種や媒体、広告フォーマットによって異なるため、数値の良し悪しは自社の過去実績や競合・業界平均との比較で判断することが基本です。リスティング広告では一般的にCTR 2〜5％程度が目安とされますが、業種や検索意図によって大きく変わります。

CTRが低い場合の主な改善手段は、訴求文言の見直し、ターゲティングの絞り込み、広告表示オプションの追加、入札調整などです。CTRが高くてもCVRが低い場合は、広告の訴求とLPの内容にギャップがある可能性が高く、CTR単体ではなく下流の指標と合わせて評価することが重要です。

コンバージョン数（CV数）

CV数とは、広告経由でWebサイトや広告上で設定した目標アクション（問い合わせ・資料請求・購入・会員登録など）が達成された件数です。広告の最終的な目的を達成できているかを直接評価する、事業成果に最も直結する指標のひとつです。

CV数の増減を正しく解釈するには、インプレッション数やクリック数との関係も同時に確認する必要があります。クリック数は増えているのにCV数が横ばいであればCVRが下がっており、LPやフォームに問題がある可能性があります。

なお、計測タグの設置状況や媒体のアトリビューション設定によってCV数は変動するため、正確な計測のためにタグの設定を定期的に確認する運用が欠かせません。また、前述のとおり媒体ごとの重複計上にも注意が必要です。

コンバージョン単価（CPA）

CPA（Cost Per Acquisition / Cost Per Action）とは、1件のCVを獲得するためにかかった広告費を示す指標です。計算式は「広告費 ÷ CV数」となります。多くの運用型広告においては、CPAを目標値（目標CPA）以内に収めることが評価の基準となります。

CPAが悪化した場合の原因は大きく以下3つに分けられます。

• クリック単価（CPC）の上昇
• CVRの低下
• CVの質の変化

CPCが上がっているなら入札戦略や競合状況の見直し、CVRが落ちているならLPや訴求の見直し、CVの質が変わっているなら獲得顧客の属性分析が必要です。EC系では商品単価や粗利率からの逆算で許容CPAを設定することが一般的で、黒字になるCPAの上限ラインを明確にした上で運用することが基本です。

広告費用対効果（ROAS）

ROAS（Return On Ad Spend：広告費用対効果）とは、広告費に対して何倍の売上げを獲得できたかを示す指標です。計算式は「広告経由の売上げ ÷ 広告費 × 100（％）」で、たとえばROAS 300％は広告費の3倍の売上げが得られたことを意味します。EC・小売・通販など、売上げ金額を直接トラッキングできる業態での広告評価で広く使われます。

ROASはCPAと異なり売上げ額を考慮するため、商品単価や利益率が異なる複数の施策を横断的に比較する際に有効です。単価の低い商品のCPA最適化だけを追うと、高単価商品への予算配分が不十分になるケースがありますが、ROASで評価すれば売上げ規模を加味した公平な比較が可能になります。

ただし、ROASは売上げこそ見ていますが、粗利や利益率は考慮していないため、商材によっては目標ROAS達成でも赤字になるケースもあります。事業の収益構造に合わせた目標値の設定が必要です。

顧客生涯価値（LTV）

LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）とは、1人の顧客が取引開始から終了するまでにもたらす累計の収益を示す指標です。計算式の一例は「平均購入単価 × 購入頻度 × 継続期間」です。短期のCPAやROASだけでなく、LTVを加味することで、初回CPAは高いが継続率が高いため長期的には効率が良いという正確な評価が可能になります。

Harvard Business Reviewの調査では、新規顧客獲得コストは既存顧客維持コストの5〜25倍になるとされており、LTV視点での広告評価の重要性を示しています。サブスクリプションモデルや高リピート商材では、特に重要な指標です。初回購入のCPAが高くても解約率が低い顧客を獲得できる広告の方が、事業全体への貢献度が高いという逆転現象が起きることがあります。

LTVを広告評価に組み込むには、CRMや受注データと広告データの連携が必要です。

広告データを活用した広告効果測定はいつ行うべきか

効果測定は一度やれば終わりではありません。タイミングに応じて見るべき指標と目的が異なり、3つの局面でそれぞれ異なる視点の測定が必要です。ここでは、広告効果測定を行うべき3つのタイミングを紹介します。

広告配信中のタイミング

広告配信中は、インプレッション数やCTR、CV数、CPAなどを定期確認し、成果の良し悪しを早めに把握することが重要です。

配信中にデータを確認すれば、クリエイティブ、ターゲティング、入札設定の改善点を見つけやすくなり、無駄な広告費を抑えながら成果の最大化につなげられます。特に新規施策の立ち上げ初期は日次・週次の細かいモニタリングが欠かせません。

ただし、機械学習を活用した自動入札を設定している場合は、学習期間中のデータが安定しないため変更タイミングの見極めが重要です。Google広告では自動入札の学習期間として一般的に1〜2週間（コンバージョン数50回発生）が必要とされており、この期間内に頻繁に設定変更を行うと学習がリセットされてしまいます。

データを見て焦って変更することで却って精度が落ちるケースがあるため、配信中の測定は観察と小さな仮説検証を基本姿勢にすることが重要です。

施策が終了したタイミング

キャンペーン終了時や月次・四半期ごとの節目では、広告全体の成果を振り返ることが必要です。単日の数値だけでは見えにくいトレンドや季節性も、一定期間でまとめて見ることで把握しやすくなります。媒体別、施策別、ターゲット別に成果を比較しながら、次回施策の改善仮説を立て、予算配分の見直しに活かしましょう。

この振り返りを定例化することで、PDCAサイクルが機能し、施策を重ねるごとに広告の精度が高まっていきます。月次レポートを見て終わりではなく、レポートから仮説を立て、次のアクションに落とし込む体制を作ることが重要です。

振り返りには媒体レポートだけでなく、アクセス解析ツールのデータやCRMの商談データも組み合わせることで、数字の裏にある文脈を読み解きやすくなります。

事業成果につながっているかを確認するタイミング

広告効果は、クリックやCVだけでなく、その後の商談化、受注、売上げ、LTVまで追って初めて正しく評価できます。特にBtoB広告では、リード獲得から商談・受注まで数ヶ月かかることも多く、短期のCV数だけで評価すると判断を誤るリスクがあります。そのため、広告配信直後だけでなく、成果が蓄積したタイミングでも効果測定を行うことが必要です。

この測定を実現するにはCRMと広告データの連携が欠かせません。

広告チャネル別の商談化率、受注率、受注単価を追うCV後の効果測定ができるようになると、どの広告が質の高い顧客をもたらしているかを評価できます。CPAが低くても受注につながらないリードばかり獲得している施策と、CPAは高くても高単価案件につながる施策では、事業貢献度がまったく異なります。

短期的な数値と中長期的な事業成果の両方を見ることで、より精度の高い予算判断が可能になります。

広告データを活用した広告別効果測定の方法例

広告の種類によって、効果測定に使うデータと分析の視点は異なります。媒体やフォーマットの特性に合わせた測定方法を把握することで、実態に即した評価が可能になります。以下では、広告効果測定の方法例を紹介します。

リスティング広告の場合

リスティング広告の効果測定では、検索クエリやインプレッション数、クリック数、CVR、CPA、品質スコアなどを中心に分析します。検索クエリレポートを確認することで、どのキーワードで広告が表示され、どのキーワードがクリックされているかを把握し、無駄な費用を生んでいる不要なクエリに除外設定を行えるようになります。

リスティング広告の運用においては、CV数とCPAで成果に貢献しているキーワードを特定し、成果の高いキーワードに予算を集中させることが基本的な最適化の方向性です。クリック数は多いがCVしないキーワードは、マッチタイプやターゲティングの見直し対象となるでしょう。

また、広告文のA/Bテストによる見出しと説明文の改善で、CTRとCVRの両方を高めることも重要な取り組みです。品質スコアの改善（広告文・LP・キーワードの関連性向上）は、CPCを下げながらCPAを改善する効果があります。

SNS広告の場合

MetaやTiktokなどのSNS広告の効果測定では、リーチ数やフリークエンシー、動画再生率、エンゲージメント数、CVRを中心に評価します。SNS広告はビジュアルやクリエイティブの影響を強く受けるため、クリエイティブ別やオーディエンス別のA/Bテストが効果測定と改善のポイントです。

iOS制限によるCV計測の精度低下を補うために、コンバージョンAPIやサーバーサイド計測の導入が推奨されています。コンバージョンAPIを設定することで、ブラウザのピクセルでは計測できなかったCVを一部補完することが可能です。

また、短期のコンバージョンデータだけでなく、ブランドリフト調査でブランドへの態度変容効果を測ることも有効です。SNS広告は認知・理解・検討段階の効果を引き出しやすい特性があるため、行動成果だけで評価すると施策の価値を過小評価するリスクがあります。

CMの場合

テレビCMや動画広告の効果測定では、GRP（視聴率×放送回数）、リーチ、フリークエンシーといった接触効果のデータを基本とします。GRPはテレビ広告のリーチ量を測る業界標準の指標であり、出稿量の目安として使われますが、それだけでは広告効果の全体像は把握できません。

ブランド認知や好意度の変化を測るにはブランドリフト調査が有効で、放映前後で認知率や理解度、購買意向の変化を比較します。また、テレビCM放映後の指名検索数の変化を追う「TV×検索連動分析」も効果測定の手法として注目されています。

CM放映タイミングと検索ボリュームの増減を照合することで、テレビが検索行動に与えた影響を定量化できます。後述するノバセルアナリティクスのような専用ツールを使うと、この分析がより精度高く実現できます。

広告効果測定ツールの紹介

広告データの収集・分析・可視化を効率化するツールは複数あります。目的や規模、測定したい媒体に合わせて適切なツールを組み合わせることが、測定精度と運用効率の向上につながります。以下では、主な広告効果測定ツールを紹介します。

Google Analytics 4（GA4）

（引用：Google）

GA4（Google Analytics 4）はGoogleが提供する無料のウェブ解析ツールで、ウェブとアプリを横断した行動データの計測が可能です。広告経由のセッションやCVを計測する基本的な広告効果測定機能を備えており、Google広告との連携により、キャンペーン別のCV数、CVR、コストデータを一元管理できます。

イベントベースの計測モデルを採用しており、ページビューだけでなく動画再生やボタンクリック、スクロール深度など多様な行動をCVとして柔軟に設定できる点が特長です。広告運用におけるGA4の最大の強みは、どの流入経路から、どのセグメントのユーザーが成果につながったかを細かく分析できる点にあります。

ただし、Metaなど他媒体との統合レポーティングにはBIツールとの組み合わせが有効です。

Shirofune

Shirofuneは、Google・Yahoo!・Meta・LINE・TikTokなど複数の広告媒体を一元管理・最適化できる国産の広告自動化ツールです。媒体横断での予算・入札の自動最適化に加え、各媒体の広告データをダッシュボードで統合的に可視化できる機能を持ちます。

複数媒体のデータを個別の管理画面から集計・比較する作業は、運用担当者にとって大きな工数負担です。Shirofuneを導入することで、媒体をまたいだ広告パフォーマンスの一覧確認と予算配分の最適化が効率化されます。

予算配分の自動化とレポーティングの効率化により、担当者は分析・改善施策の実行により多くの時間を使えるようになります。数媒体を同時に管理する広告運用現場での利用に向いています。

アドエビス（AD EBiS）

（引用：アドエビス）

アドエビスは、株式会社ロックオンが提供する広告効果測定ツールです。複数の広告媒体からの流入を一元的に計測し、どの広告がCVに貢献したかをアトリビューション分析で把握できます。ラストクリックだけでなく、線形・時間減衰・位置ベースなど複数のアトリビューションモデルに対応しており、媒体間の貢献度を多角的に分析できる点が強みです。

媒体ごとのCV計測ロジックが異なる環境において、第三者ツールとして一元的に計測することで、媒体レポートの重複計上問題を回避しながら正確な広告効果を把握できます。また、電話CV計測や店舗来店計測などのオフラインCV計測にも対応しており、デジタルとリアルをまたいだ広告効果の統合評価を行えます。

デジタル広告を複数媒体で運用し、統一した基準での効果比較を行いたい企業に向いているでしょう。

ノバセルアナリティクス

（引用：ノバセル）

ノバセルアナリティクスは、株式会社ノバセルが提供するテレビCM効果測定ツールです。テレビCMの放映データとWebのアクセスデータをリアルタイムで連携させ、CM放映による検索数やサイト訪問数、CVの変化を可視化します。どの番組・時間帯・クリエイティブが成果に貢献したかを定量的に把握できるため、テレビ広告の効果を数値化しにくいという従来の課題を解消します。

テレビ広告への投資判断を感覚ではなくデータで行えるようになるため、出稿計画の精度が高まるでしょう。放映後の短時間でリアルタイムに効果を確認できることで、次の出稿タイミングや番組選定の改善に素早くフィードバックできます。テレビCMとデジタル広告を組み合わせた統合マーケティングの評価環境を整えたい企業に向いています。

まとめ

広告効果測定は、広告投資の成否を正しく評価し、次の施策につなげるために欠かせない工程です。

プライバシー規制の強化と媒体ごとの計測ロジックの複雑化により、測定の難易度は上がっています。だからこそ、広告データの基本的な考え方と測定の仕組みを体系的に理解しておくことが、これからの広告担当者に求められる重要なスキルになります。

測定のタイミングは、配信中・施策終了時・事業成果確認時の3局面それぞれで行うことが基本です。特に短期のCV成果だけでなく、商談化率や受注率まで追う「ポストCVの効果測定」ができる体制を整えることが、広告投資の本当の費用対効果を把握するために重要になります。媒体別の測定方法はリスティング・SNS・CMそれぞれで異なり、特性に合わせたアプローチが必要です。

まずは自社の広告データが正しく計測・収集できているかを確認することが、効果測定を改善サイクルにつなげるためのスタートになります。