ChatGPT広告で、Google検索広告より安く問い合わせを獲得できた。ところが、実際に顧客を獲得する費用はGoogleのほうが安かった——そんな運用事例が公開されています。
一方で、Googleより低い単価で有望なリードを獲得したという報告もあります。「AIが会話から顧客の希望を理解するなら、広告の成果も高いはず」と期待したくなりますが、実際の結果は一様ではありません。
自社でも今から試すべきなのか。それとも、もう少し待つべきなのか。
国内外の4つの運用事例をもとに、クリック単価だけでは見えない成果の違いと、自社で出稿を判断する際のポイントを整理します。
ChatGPT広告とは？AIとの会話に合わせて表示される広告
どこに、誰に表示される広告なのか
ChatGPT広告（ChatGPT Ads）は、OpenAIが提供する広告サービスです。ChatGPTとの会話に関連する広告が、通常の回答とは分かれたスポンサー枠に表示されます。
例えば、出張用のパソコンについて相談している場面で、関連するパソコンや販売店の広告が出るイメージです。AIが知識やWeb検索をもとに回答内で紹介する商品と、企業が広告費を払って掲載する商品は、仕組みが異なります。
OpenAIは、広告が通常の回答に影響しない方針を示しています。出稿すれば、通常の回答でも自社商品が優先的に薦められるというものではありません。[1]
| 確認したいこと | ChatGPT広告の基本 |
|---|---|
| 表示場所 | ChatGPTの回答の下。スポンサー表示を付け、通常の回答と区別する |
| 表示対象 | 広告提供地域のFree・Goプランの成人ユーザー。すべての会話に表示されるわけではない |
| 表示されない対象 | Plus・Pro・Business・Enterprise・Education、18歳未満と判定されたユーザー |
| 広告の構成 | 広告主名・ロゴ、見出し、説明文、画像、リンク先のページ |
出典：OpenAI公式資料[1][2]をもとに編集。
例えば法人向けサービスを扱う場合、「仕事でChatGPTを使う人がいる」だけで配信対象を判断せず、その人たちが広告の表示されるプランを使っているかも考える必要があります。
検索語の代わりに、商品が役立つ相談場面を伝える
広告主は「コンテキストヒント」という文章で、自社の商品やサービスに関係する話題・相談場面を伝えます。検索広告のキーワードのような完全一致の指定ではなく、広告との関連性を判断する手掛かりです。[2]
例えば、経費精算システムなら、次のように考えます。
コンテキストヒントの説明用例：従業員の立替経費をExcelで管理していて、月末の確認作業に時間がかかっている。入力や承認を効率化する方法を相談している。
この場面に向けて「経費精算システムを導入しませんか」と広告を出すのか、「Excelから移行すると、月末の確認作業がどう変わるか」を伝えるのか。自社が役立つ場面と、そこで届ける情報を組み合わせるところに、広告主の工夫が入ります。
広告主が決めることと、システムが判断すること
AIに任せるといっても、商品を登録すればすべて完了するわけではありません。広告主は、目標、予算、届けたい内容、成果の計測を準備します。
| 広告主が用意・設定するもの | システムが判断・処理すること |
|---|---|
| 広告文・画像・LP、関連する相談場面 | 会話との関連性を評価し、広告の候補を選ぶ |
| 配信目的・予算・入札条件 | 成果の見込みと入札を踏まえて配信を決める |
| 購入・問い合わせなどのCV計測 | 広告と成果をひも付け、配信の評価・最適化に使う |
出典：OpenAI公式資料[2]～[4]をもとに編集。
配信の目的は、表示、クリック、CVなどから選びます。ここで分かりにくいのが、「何を増やしたいか」と「何に対して料金を払うか」は別という点です。
CV目的を選んでも、購入や問い合わせが発生したときだけ支払う成果報酬型になるわけではありません。公式資料では、CV目的でもクリックまたは表示に基づく課金を案内しています。[3]
自社サイトのCVを返し、配信を改善する
ChatGPT広告では、会話の内容・意図、広告文、リンク先のページなどを使って広告の関連性を判断します。CVを目的とする配信では、購入や問い合わせなどの発生確率を予測し、入札に反映します。[2][3]
広告主は、自社サイトに計測用のPixelを設置するか、APIで成果を通知し、CV実績をOpenAIへ返します。配信して、成果を測り、次の配信を改善するという基本は、従来の運用型広告と共通です。[4]
例えば問い合わせなら、「広告をクリックする → 自社のLPへ移動する → フォームを送信する → 完了イベントをOpenAIへ通知する」という流れです。会話からの予測に、実際に問い合わせへ進んだ結果を返します。
管理画面では表示回数、クリック、広告費、CVなどを確認できます。[2] その先の商談・受注は自社でも追い、広告上の成果と事業上の成果をつなげて評価します。
会話の内容が詳しく分かることは強みですが、購入や問い合わせにつながるかは実際の配信で確かめる必要があります。次の4事例では、その結果が分かれています。
ChatGPT広告の成果は？国内外4つの運用事例
まず、各事例で「何を成果として測っているか」をそろえて見てみましょう。クリック単価を表すCPC、成果1件当たりの費用を表すCPA、リード1件当たりの費用を表すCPLは、評価している地点が異なります。
| 公開元・商材 | 検証期間・範囲 | 測定した成果 | 公開された主な結果 |
|---|---|---|---|
| ブルースクレイ・ジャパン／BtoB EC | 2026年9月公開。CV目的とクリック目的を比較。比較期間・件数の記載なし | CV | CV目的のCPAは9,200円、クリック目的は35,000円 |
| StubGroup／BtoBコンプライアンス関連サービス | 同一企業の同じ30日間で比較 | リード・顧客獲得 | ChatGPTのCPLは92.21ドル、Google検索は157.57ドル。ただし、顧客獲得単価はGoogleが優位 |
| InterTeam／BtoB SaaS | 約3か月の運用、3社の集計 | 有望リード | 150件超を獲得。Google比でCPL約60％減と報告 |
| Andy Brice／座席配置ソフトPerfectTablePlan | 2026年8月5～28日 | インストール | CPCは0.10ポンド、2,988クリックから14件のインストール。本人は採算に届かないと評価 |
出典：[5]～[8]。各社・運用者が公開した個別事例であり、業種・配信条件・成果の定義は異なります。
国内のBtoB EC｜CV目的の配信でCPAが改善
ブルースクレイ・ジャパンの検証では、クリック目的のCPAが35,000円だったのに対し、CV目的では9,200円となりました。[5]
これは「ChatGPT広告は安い」と示す比較ではなく、同じ媒体でも、何を目標に配信するかで結果が変わることを示す事例です。
新しい媒体の操作を覚えるための出稿であっても、最終的に購入や問い合わせを増やしたいなら、その成果を計測する必要があります。「まずクリックを集めること」と「成果につながる配信方法を学ぶこと」は、同じではありません。
BtoBサービス｜問い合わせは安くても、顧客獲得はGoogle検索が優位
StubGroupが公開した30日間の比較では、ChatGPT広告のCPCは0.76ドル、Google検索広告は10.46ドルでした。CVRはChatGPTが0.8％、Googleが6.64％と低かったものの、クリックが安いため、CPLはChatGPTのほうが低くなっています。[6]
ところが、獲得したリードが顧客になる割合はGoogleのほうが高く、顧客獲得単価もGoogleが優位でした。Google側には長年の改善実績があり、長い商談期間を経た最終的な受注結果はまだ確定していないとも説明されています。
この事例が教えてくれるのは、問い合わせまでの数字が良くても、その先まで良いとは限らないということです。出稿後の評価をフォーム送信で止めるか、受注まで追うかによって、予算を増やす判断が変わります。
BtoB SaaS｜有望リードをGoogleより低い単価で獲得
InterTeamは、BtoB SaaSの3社で150件を超える有望リードを獲得し、Googleと比べてCPLを約60％下げたと報告しています。[7]
同社は、情報収集段階の顧客には資料やウェビナー、具体的な比較をしている顧客には比較用のLP、商談に近い顧客にはデモ予約を案内するなど、相談内容に合わせて提供する情報を変えています。
ChatGPT広告を「まだ成果を出せない媒体」とまとめるのも適切ではありません。会話の内容と、その先で受け取れる情報やサービスが合えば、リード獲得につながる事例があります。
ただし、この数値は有望リードまでの成果です。受注や利益の成果とは分けて読む必要があります。
ソフトウェア販売｜クリック単価は安くても採算に届かず
PerfectTablePlanを販売するAndy Brice氏は、広告費289.52ポンドで2,988クリックを獲得しました。CPCは0.10ポンドですが、インストールは14件、インストールまでのCVRは0.46％でした。[8]
同じ期間のGoogle広告はCVR5.3％、通常のChatGPT回答からの自然流入は4.2％。同氏は、インストール後の購入率などを踏まえ、ChatGPT広告は採算に届かないと評価しています。
同じChatGPTからの訪問でも、通常の回答から来た人と広告から来た人の成果は違う。 AIとの会話を経た訪問者だからといって、一律に購入意欲が高いとは考えられません。
4つの事例から、ChatGPT広告をどう評価するか
クリック単価だけでは、自社にとって割がよいか分からない
新しい広告媒体では、競合が少ないうちに安く集客できるのでは、と期待したくなります。しかし、CPCが低いことだけでは採算を判断できません。
CPAは、おおよそ「CPC÷CVR」で決まります。安いクリックを多く集めても、ほとんど購入や問い合わせにつながらなければ、成果1件当たりの費用は高くなります。
見るべきなのは、安く人を連れてこられたかに加えて、その人たちが、自社の期待する行動へ進んだかです。クリック単価の安さは入口の魅力であり、出稿を拡大する結論ではありません。
問い合わせ件数だけでなく、商談・受注まで確かめる
BtoBでは、資料請求や問い合わせをCVに設定することが多いでしょう。ただ、その中には、導入予定のない情報収集や、自社の対象外となる相談も含まれます。
問い合わせ単価が安くても、対応に手間がかかり、商談や受注につながらないなら、営業を含めた獲得効率は良くありません。既存媒体と比較するときは、CVの定義に加え、商談化や受注を追う期間もそろえます。
まだ受注結果が出ていない段階では、対象となる企業か、具体的な課題があるか、商談へ進んだかを確認します。リードの先をどう分析するかは、リードの質が悪いと言われたときの受注・失注分析で詳しく整理しています。
対話の理解力が高くても、広告の成果が高いとは限らない
AIは、相談から希望条件や不安を把握できます。しかし、その条件に合う広告商品がなければ、良い提案はできません。価格や在庫などの情報が古ければ、興味を持ってクリックしても購入できない場合があります。
また、通常の回答で十分な候補が得られた人にとって、スポンサー枠を追加で見る理由があるかも重要です。「相談に合う提案」と受け取られるか、「広告主の商品を勧められた」と感じられるかによって、反応は変わるでしょう。
これらは、掲載事例の成否を特定する原因ではなく、運用時に考えるべき論点です。会話を理解する能力と、広告を選び、実際の成果につなげる能力は分けて評価する必要があります。
AIとの相談によって購入条件が整理されていく過程は、AI時代の購買行動モデル「4CA」で解説しています。条件が詳しく分かるほど、それに応える広告やLPの内容も問われます。
自社はChatGPT広告を今から試すべきか？
顧客がAIに相談する場面と、自社の商品がつながるか
まず考えたいのは、自社の商品を買う前に、顧客がAIへ何を相談しそうかです。
例えば、業務システムなら「毎月の集計が大変」「今のツールから乗り換えたい」「A社とB社はどう違う」といった相談が考えられます。それに対して、自社の広告とLPでどんな答えを用意できるでしょうか。
課題の解決方法を探している人に、いきなり契約を迫っても距離があります。一方、具体的な比較をしている人に一般的な解説だけを見せても、判断は進みません。
相談する場面と、広告をクリックした先で得られるものを具体的に結べるなら、検証する仮説があります。「AIが自動的に良い顧客を探してくれるはず」だけでは、配信結果を見ても改善しにくくなります。
既存広告と比較できるCV・受注の基準があるか
すでに検索広告やSNS広告を運用しているなら、その実績が判断の基準になります。同じ問い合わせを取る場合のCPA、商談化率、受注率などを比較できるようにします。
既存のLPでどの程度CVが出るかも分かっていれば、ChatGPT広告の結果を読みやすくなります。新しい媒体、新しい訴求、新しいLPを一度に試すと、結果が悪かった原因を絞りにくいためです。
既存広告の実績がない企業でも試せますが、その場合は先に、何をCVとし、1件にいくらまで使えるかを決めます。他社のCPCやCPAを、そのまま自社の合格点にはできません。
短期の成果が合わなくても、検証に予算と時間を使えるか
先に取り組む価値は、自社商材に合う訴求や運用方法を早く学べることです。競争が薄い領域で、有利な単価を得られる可能性もあります。
一方、すぐに売上を作る必要があり、検証に使える余力がないなら、実績のある施策を優先する判断も合理的です。新しい媒体を試すこと自体が、すべての企業にとって優先事項になるわけではありません。
広告費だけでなく、設定、制作、計測、分析に使う時間も含めて、今回の検証にどこまで投資するかを決めます。
試すなら、予算と期間を区切って成果と運用知見を確かめる
上限予算・検証期間・確かめたいことを先に決める
「使ってみる」だけでは、何をもって検証を終えるかが曖昧になります。自社商材で配信されるか、どの訴求が反応を得るか、有望な問い合わせにつながるかなど、今回確かめたいことを絞ります。
予算を細かく分けすぎると、各パターンの結果を判断する材料が足りなくなります。最初は対象商品や訴求を絞り、設定した期間の中で比較できるようにします。
少額の検証でCVが出なかった場合も、数十クリックで終わったのか、十分に訪問されたのに次の行動がなかったのかで意味は違います。上限予算は守りながら、何が分かり、何がまだ分からないかを区別します。
CVを計測し、訴求やLPの違いを検証する
経営上の目的が「運用知見の蓄積」であっても、広告運用では購入や問い合わせを狙い、その結果を測ります。 成果につながる運用を学びたいなら、CVを評価から外さないことが重要です。
広告文やLPを変えたときは、変更内容と結果を残します。クリック率が上がっただけなのか、問い合わせの質まで良くなったのかを追えば、次の改善につながります。
また、AI側が会話を理解していることと、広告主がその会話を確認できることは別です。利用者の会話がそのまま提供されるわけではありません。[1] 広告主が確認できる配信実績と、自社サイト・営業側で把握できる成果を組み合わせて検証します。
成果と改善の手掛かりから、拡大・継続・停止を決める
検証後の判断は、次のように整理できます。
| 検証で分かったこと | 次の判断 |
|---|---|
| CPAやリード品質が基準に合い、受注も期待できる | 予算を段階的に増やし、増額後も効率が維持されるか確認する |
| 成果は基準に届かないが、反応の良い訴求や具体的な改善点が見つかった | 追加予算と期間を決め、改善仮説を絞って継続する |
| 成果が出ず、改善の手掛かりも得られない | いったん停止し、商品・LP・媒体機能などの変化を待つ |
| 配信量や計測が不足し、成果を判断できない | 設定や計測を確認する。判断不能のまま追加出稿を続けない |
「ノウハウを得るためだから」と、成果のない出稿を続ける必要はありません。予算を使い切ることではなく、次の投資判断に使える材料を得ることが目的です。
ChatGPT広告についてよくある疑問
広告を出すと、通常の回答でも自社商品が推薦されやすくなる？
OpenAIは、広告と通常の回答を分離する方針を示しています。出稿によって通常の回答で優先的に推薦されることを期待して、広告費を使うべきではありません。[1]
Google広告やSNS広告の予算を移すべき？
最初から大きく移すより、検証枠を設け、自社の成果を比べる進め方が適しています。既存媒体が受注を生んでいるなら、その成果を減らしてまで試す価値があるかも含めて判断します。
少額のテストでCVが出なければ、向いていないと判断できる？
少額という理由だけでは判断できません。集まったクリック数、計測の状態、商談に必要な期間を確認します。判断材料が足りなければ「向いていない」ではなく「今回は判断できなかった」とし、追加検証の価値を考えます。
成果を確かめながら、今から経験を積むという考え方
公開事例を見ると、ChatGPT広告は、すでに有望なリードを獲得できる場面がある一方、安いクリックが売上につながらない場面もあります。
自社に合うかどうかは、他社の結果だけでは決まりません。ただ、検索やSNSに続いて、AIも顧客が商品を知り、比較する接点になりつつあります。そこで必要なのは、成果が見通せるまで待つことだけでしょうか。
「成果が出ると分かってから始める」から、「成果を確かめながら、今から経験を積む」へ。新しい広告媒体への向き合い方を変えてみてもよいのではないでしょうか。
そのために、上限予算と期間を決め、CVや受注を測りながら試す。成果が合えば拡大し、改善の手掛かりが得られなければ一度止める。目先の獲得効率と、自社に残る運用知見の両方で、投資する価値を判断していくことが大切です。
参考資料
- OpenAI：Testing ads in ChatGPT — 通常の回答と広告の分離、会話のプライバシー、提供開始情報。
- OpenAI：Ads in ChatGPT: The Basics — 広告形式、関連性・成果予測による選定、入札の仕組み。
- OpenAI：Conversion-optimized Campaigns — CV目的の配信と、予測CV確率を用いた入札。
- OpenAI：Conversion Measurement — Pixel・Conversions APIによる成果計測。
- ブルースクレイ・ジャパン：ChatGPT広告とは？仕組みから出稿方法まで実配信データで解説 — 2026年9月公開。BtoB ECのクリック目的・CV目的の配信比較。
- StubGroup：ChatGPT Ads Case Study (with CPC and CPL Data) — 2026年9月23日更新。BtoBサービスの30日間のCPC・CPL・CVR、顧客獲得状況。
- InterTeam：ChatGPT Ads Case Study — BtoB SaaSの3社における有望リードの獲得実績と運用方法。
- Andy Brice：ChatGPT ad targeting is garbage — 2026年9月2日公開。8月5～28日のPerfectTablePlan広告実績と他流入の比較。
資料確認日：2026年10月1日。
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