類似オーディエンスとは？Meta・Googleの作り方と1%〜10%の設計【2026年最新】
広告の成果を伸ばしたいのに、今の顧客リストへの配信だけでは頭打ちになる。そんなときに使うのが類似オーディエンスです。既存顧客に似た新しい層を、AIが自動で見つけて配信対象にします。ただしMetaとGoogleで仕組みが大きく違い、Googleは2023年に旧機能を廃止しました。この記事では、2026年時点の正しい作り方と設計を媒体別に整理します。
この記事でわかること
- この手法の仕組みと、なぜ成果につながるのか
- Metaの作り方と、類似度の使い分け
- Googleの「類似」の現在地（廃止と、今の後継機能）
- ソースの選び方と、精度を上げる運用のコツ
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類似オーディエンスとは？既存顧客に「似た人」へ配信する仕組み
類似オーディエンスとは、既存顧客のデータをもとに、属性や行動パターンが似た未認知の層を広告の配信対象にする手法です。英語では Lookalike（ルックアライク）と呼びます。
元になるのは、購入者やサイト訪問者などをまとめた「カスタムオーディエンス」です。この人たちと似た特徴を持つユーザーを、媒体の機械学習が探し出します。だから、興味関心だけで指定するターゲティングより、成約に近い層へ届きやすくなります。
すでに接点のある人へ配信し直すのがリターゲティング広告だとすると、こちらは「まだ出会っていないが、似ている人」へ広げる機能です。この2つは役割が逆で、両方を組み合わせると配信の網が広がります。
ソースになる「カスタムオーディエンス」とは
似た層を見つける精度は、元にするデータ、つまりソースの質でほぼ決まります。ソースに使える主なデータは次の通りです。
- 商品を購入した顧客のリスト
- Webサイトやアプリを訪問したユーザー
- 動画を一定以上再生した視聴者
- メールアドレスや電話番号の顧客データ
「とりあえず全員」を入れるより、成果につながった人だけを絞ったソースの方が、似た層を正確に見つけられます。高単価で継続してくれる顧客をソースにすると、精度の高い配信につながります。
Metaの類似オーディエンスの作り方【1%〜10%の設計】
Meta広告（Facebook・Instagram）では、この機能が現役として使えます。作成の流れはシンプルです。
- 広告マネージャの「オーディエンス」を開く
- 「オーディエンスを作成」から類似の項目を選ぶ
- ソース（カスタムオーディエンス）を指定する
- 配信する国・地域を選ぶ
- 類似度（1%〜10%）を決めて作成する
Advantage+ のような自動配信が広がった今でも、どのソースを選ぶかで成果は変わります。土台の設計は押さえておく価値があります。
ソースは最小100人、目安は1,000件以上
Metaでは、ソースに最低100人が必要です。ただし下限ちょうどでは精度が安定しにくく、実務では1,000件以上を目安にすると扱いやすくなります（アナグラム／primenumbers）。
人数だけでなく、質も大切です。CVした人や高LTVの顧客に絞ると、似た層の解像度が上がります。
比率1%〜10%の使い分け
類似度は、配信する国の総人口に対する割合で指定します。1%が最も似ていて対象が狭く、10%に近づくほど範囲は広がります。似ている順に上位から切り出すイメージです。
| 比率 | 特徴 | 向いている目的 |
|---|---|---|
| 1〜3% | ソースに最も近い・対象は狭い | コンバージョン重視 |
| 4〜6% | 精度とボリュームのバランス | 認知と獲得の両立 |
| 7〜10% | 対象は広い・似ている度は下がる | 認知拡大・母数確保 |
出典: primenumbers。まずは狭い設定から始め、成果を見ながら広げるのが安全です。広げるほどリーチは増えますが、ソースとの近さは薄まります。
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Googleの「類似」は今どうなっている？【2023年に廃止】
Google広告を使っている人が戸惑いやすいのがここです。かつての「類似セグメント（類似ユーザー）」は、すでに廃止されています。
Google広告では2023年5月から、ターゲティング設定やレポートで類似セグメントが生成されなくなりました（Google公式ヘルプ）。同年8月には、すべてのキャンペーンと広告グループから完全に削除されています（アナグラム／援軍）。プライバシーへの配慮と、自動化への移行が理由とされています。
後継は「最適化されたターゲティング」と「オーディエンス拡張」
削除された機能の役割は、自動化の仕組みに引き継がれました。面によって呼び名が異なります。
- ディスプレイ・動画・デマンドジェネレーション：最適化されたターゲティング
- 検索・ショッピング：オーディエンス拡張
- 全般の下支え：スマート自動入札
いずれも、指定したデータをきっかけに、コンバージョンしそうな新しいユーザーへ機械学習が自動で広げていく仕組みです（Google公式ヘルプ）。
デマンドジェネレーションの「類似セグメント」（提案モードへ移行中）
一方で、デマンドジェネレーションキャンペーンには、名称そのままの「類似セグメント」が再導入されています。過去のコンバージョンや購入意向の強いユーザーのリストなどをシードにして、似た層へ配信できます。
現在の仕様は次の通りです（Google公式ヘルプ）。
- 従来必要だった、シードリストの人数下限は撤廃された
- リーチは「類似性の高いユーザーに限定」「バランス重視」「幅広いユーザーにリーチ」の3段から選ぶ
さらにGoogleは、2026年を通して段階的に、この設定を「提案モード」へ移行するとしています。移行後は上記のスライダーがターゲティングの制約として機能しなくなります。つまりGoogleは、運用者が似た層を細かく指定する形から、AIに任せる形へと寄せています。この流れはフリークエンシーの管理が自動化されてきたのと同じ方向です。
成果を出す運用のコツと注意点
媒体を問わず、成果を出すための勘所は共通しています。
- ソースの質を優先する：全顧客より、CVした人や高LTVの顧客に絞る
- 既存顧客は除外する：すでに買った人への重複配信は費用の無駄になりやすい
- 定期的に更新する：ソースが古いと似せる基準もずれる。月に一度を目安に見直す
- いきなり広げない：まず狭い設定で当たりを見てから範囲を広げる
- 層に合わせて訴求を変える：配信先を広げたら、クリエイティブも合わせて変える
最後のポイントは見落とされがちです。類似配信は「誰に」を広げる機能であって、「何を伝えるか」は別に用意する必要があります。広げた層に既存客向けのバナーをそのまま当てても、反応は鈍くなります。
Taskyは、この「誰に」と「何を」を設計座標として結び付けます。セグメントと検討段階ごとに訴求を設計し、その訴求でバナーを量産できます。配信後は、実績がその設計座標に紐づいて返るので、どの層にどの訴求が効いたのかが読めます。
よくある質問
Q. 類似オーディエンスとカスタムオーディエンスの違いは何ですか？
カスタムオーディエンスは、既存の顧客リストやサイト訪問者そのものです。一方の類似は、それに似た新規のユーザー層を指します。カスタムがソース、類似がそこから広げた対象、という関係です。
Q. Metaの類似オーディエンスは何%で作るのがよいですか？
まずは最も狭い設定から始めるのがおすすめです。コンバージョンを重視するなら狭く、認知を広げたいなら数字を上げます。成果を見ながら段階的に広げると、精度とボリュームのバランスを取りやすくなります。
Q. Google広告で類似オーディエンスはまだ使えますか？
旧来の類似セグメントは廃止されました。現在は、デマンドジェネレーションの類似セグメントに加え、最適化されたターゲティングやオーディエンス拡張といった自動化機能が役割を引き継いでいます。
Q. ソースオーディエンスは何人くらい必要ですか？
Metaは最小100人からで、精度を考えると1,000件以上が目安です。GoogleのデマンドジェネレーションではシードリストのMinimum要件が撤廃され、少ないデータでも作成できるようになっています。
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まとめ
- 既存顧客に似た新規層へ配信する手法で、ソースの質が精度を決める
- Metaは現役。ソースの人数と質を確保し、類似度は狭い設定から始めて広げる
- Googleの旧機能は廃止。今はデマンドジェネレーションの類似セグメントと自動化機能が後継で、提案モードへ移行中
- 配信先を広げたら、その層に合わせて訴求とクリエイティブも変えることが成果の分かれ目
配信対象を設計したら、次は各層に刺さるクリエイティブです。あわせてリターゲティング広告やフリークエンシーの記事もご覧ください。
