New-to-Brand（NTB）計測：Sponsored Brands / SBVの実装と意思決定ガイド

はじめに

「新規がどれだけ増えたのか、結局わからない」——多くのアカウントで起きている本質的な課題です。 **New-to-Brand（NTB）**は、過去一定期間そのブランドを初めて購入した顧客に紐づく注文や売上を示す指標で、Sponsored Brands（SB）/ Sponsored Brands Video（SBV）で取得可能（SDでも一部取得可）。 本記事では、NTBの定義と限界を明確化した上で、TACoS/利益目標と両立するための計測・ダッシュボード・運用テンプレを提示します。

前提：KPI定義・帰属窓は下記に統一してから実装

• /ja/blog/acos-roas-tacos-complete-guide
• /ja/blog/attribution-window-analysis
• /ja/blog/custom-dashboard-design-amazon-ads 補助：フォーマットの役割比較 /ja/blog/sponsored-products-vs-brands-vs-display

---

目次

1. NTBの定義と入手可能な指標
2. 帰属窓・ビュー寄与の扱い方（実務ルール）
3. データモデルとETL：NTBをTACoSに畳み込む
4. ダッシュボード設計：意思決定に直結させる
5. SB/SBVの運用テンプレ（動画スクリプト付）
6. 検証設計：A/B・ホールドアウト・季節性
7. ケーススタディ（2例）
8. FAQ
9. チェックリストと次アクション

---

NTBの定義と入手可能な指標

定義（実務表現）

• NTB注文／売上：過去一定期間（一般に12ヶ月が用いられることが多い）でブランド初回購入と判定された注文／売上。
• NTB率（%）：NTB注文 ÷ 総注文 または NTB売上 ÷ 総売上。
• NTBユニット：NTBとしてカウントされた数量。
• リピート指標（補助）：同一期間における既存顧客比率、リピート間隔など（外部BIで補完）。

注意：SPではNTBは基本取得不可。SB/SD中心の計測になるため、TACoSで全体最適を必ず確認（SPの効率だけで判断しない）。

どこで見えるか（概念）

• SB/SBV：キャンペーン／広告グループ／キーワード単位で**NTB注文・売上・%**を取得可能。
• SD：一部タクティクスでNTBが出る（オーディエンス系など）。
• Brand Store：Storeへ遷移させたSB/SBVの影響をセッションやCVRで補助評価。

---

帰属窓・ビュー寄与の扱い方（実務ルール）

NTBの議論は帰属窓と**ビュー寄与（view-through）**の扱いで炎上しがち。会議を終わらせるルールを先に決めておきます。

1. 帰属窓を固定：クリック・ビューともにアカウント標準を#41で明文化し、ダッシュボード上に常時表示（#42）。
2. ビュー寄与は
   • 独立表示＋TACoS吸収：SB/SDのビュー経由売上は独立KPIで見せた上で、TACoS観点で全体に畳み込む。
   • 二重計上回避：クリック寄与と重複しないデデュープルールを定義（後述SQL例）。
3. 決算は現金主義で：社内の損益判断は広告媒体の帰属に引きずられず、受注売上ベース（必要に応じて返品控除）で締める。

---

データモデルとETL：NTBをTACoSに畳み込む

推奨テーブル（概念）

• fact_ads_daily：日次の広告実績（SP/SB/SD共通）
• fact_ntb_daily：SB/SDのNTB指標（注文・売上・NTB%・クリック/ビュー別）
• dim_*：campaign/adgroup/keyword/asin/query
• mart_brand_kpi_daily：TACoS + NTB吸収の最終ビュー

集計ロジック（例：BigQuery）

-- 1) SB/SDのNTB実績を日次・キャンペーン単位に集計
create or replace table int_ntb_sb_sd as
select
  date,
  account_id, campaign_id, adgroup_id,
  sum(ntb_orders_click)   as ntb_orders_click,
  sum(ntb_sales_click)    as ntb_sales_click,
  sum(ntb_orders_view)    as ntb_orders_view,
  sum(ntb_sales_view)     as ntb_sales_view,
  sum(total_orders)       as orders,
  sum(total_sales)        as sales,
  sum(cost)               as cost
from stg_platform_sb_sd
group by 1,2,3,4;

-- 2) クリック/ビューの重複を最小化（期間固定・クリック優先）
create or replace view mart_ntb_dedup as
select
  *,
  greatest(0, ntb_orders_view - coalesce(overlap_orders,0)) as ntb_orders_view_dedup,
  greatest(0, ntb_sales_view  - coalesce(overlap_sales, 0)) as ntb_sales_view_dedup
from (
  select a.*,
         -- 簡易：同一日・同一ユーザー粒度が取れない前提で、クリック比率でビューを按分
         least(ntb_orders_view, ntb_orders_click * 0.1) as overlap_orders,
         least(ntb_sales_view,  ntb_sales_click  * 0.1) as overlap_sales
  from int_ntb_sb_sd a
);

-- 3) TACoSにNTB（クリック＋ビュー）を吸収した最終ビュー
create or replace view mart_brand_kpi_daily as
select
  date, account_id, campaign_id,
  sales + ntb_sales_view_dedup as total_sales_incl_view,
  cost,
  safe_divide(cost, nullif(sales + ntb_sales_view_dedup,0)) as tacos_incl_view,
  safe_divide(ntb_orders_click + ntb_orders_view_dedup, nullif(orders,0)) as ntb_rate_orders,
  safe_divide(ntb_sales_click  + ntb_sales_view_dedup, nullif(sales,0))  as ntb_rate_sales
from mart_ntb_dedup;

ポイント

• ユーザー粒度が取れない場合の現実解：クリック優先でビュー寄与を保守的に按分。
• TACoSに吸収して経営判断：NTBを増やしても利益を毀損していないかを一目で確認。

---

ダッシュボード設計：意思決定に直結させる

ページ構成（#42準拠）

1. 経営サマリー：TACoS（incl. view）/ 利益 / 成長率 / NTB% の週次トレンド
2. 運用コンソール：SB/SBVのNTB% × ACoS × 掲載面、動画視聴完了率
3. キャンペーン詳細：キーワード/動画別 NTB% × ROAS、Store遷移率/ページ深度
4. 施策履歴：動画差し替え、ヘッドライン変更、予算配分の記録と影響

可視化パターン

• 2軸散布図：横軸ACoS、縦軸NTB%、バブルサイズ売上 → 増額/減額/停止の意思決定を即断
• ファネル：表示 → クリック → 3秒視聴 → 50%視聴 → 完了 → Store遷移 → CV
• 寄与分解：クリック売上 と ビュー売上（デデュープ後） を別色で積み上げ

---

SB/SBVの運用テンプレ（動画スクリプト付）

役割整理（/ja/blog/sponsored-products-vs-brands-vs-display）

• SB（静止）：上位面の入口。指名/汎用を分離し、Storeへ誘導。
• SBV（動画）：中〜上位面で差別化。動画でベネフィット→証拠→CTAを一気通貫。

予算配分の基本線（NTB最大化モード）

戦略	SP	SB	SBV	SD
新規獲得重視	45–55%	15–20%	15–25%	10–15%

注意：**SPの土台（売上/効率）**を壊さない範囲でSB/SBVへ配分。月次でTACoS・利益をチェック。

SB見出しテンプレ（1行で効かせる）

• ベネフィット先出し：「毎日のムダ広告費をレビューで削減｜Arctavia」
• 権威・証拠：「導入社数1,000+｜平均ACoS-20%（社内データ）」
• 指名強化：「Arctavia公式｜Amazon広告を毎日最適化」

SBV 30秒スクリプト（NTB版）

• 0–3秒（フック）：課題直打ち「広告費が増えるのに、売上は伸びない？」
• 4–12秒（解決）：UIで入札レビュー/アラート/Store誘導を示す
• 13–22秒（証拠）：実績値/レビュー、Before→After
• 23–30秒（CTA）：「今すぐ詳細を見る」（Brand Storeの特集棚へ）

クリエイ一式は#35・#36の要件で制作。サムネは1秒で意味が伝わる構図に。

---

検証設計：A/B・ホールドアウト・季節性

1. A/B（常設）：ヘッドライン・サムネ・15 vs 30秒動画。KPIはNTB% / ACoS / CVR / 視聴完了率。
2. 地域別ホールドアウト：一部地域をSB/SBV無配信にし、ベース販売対比で増分を推定。
3. 季節性：イベント3–4週前からSBV増額、汎用面の入口を先に確保（#31）。
4. 価格/在庫同期：Store棚の在庫・価格を広告前提に合わせる（#32）。

---

ケーススタディ（2例）

ケース1：ヘルスケア小型家電（平均単価£45）

• 施策：汎用キーワードのSBV動画×2案、Storeの比較表を刷新。
• 結果（8週）：
  • NTB率 +9.8pp、TACoS -1.4pp
  • 50%視聴到達 +22%、Store遷移率 +18%
• 学び：SBVで入口を拡張→Storeで比較負担を下げるのが効いた。ビュー寄与はTACoSに吸収。

ケース2：食品ギフト（平均単価£22、季節性強）

• 施策：イベント前倒しでSB（汎用）増額、SBVは指名＋汎用の2層。
• 結果（6週）：
  • NTB率 +7.1pp、CTR +16%、CVR +9%
  • A/Bで30秒＞15秒。レビュー訴求を厚めにした案が勝利。
• 学び：季節は"上位面の先行確保"がNTBに直結。SPの効率はExactへ回収して維持。

---

FAQ

Q1. NTBが高ければ必ず増額すべき？ A. いいえ。TACoS/利益とセットで判断。NTB%高いがTACoS悪化なら、Store改善や動画差し替えを先に。

Q2. ビュー寄与は信用して良い？ A. 独立表示＋保守的按分が現実解。クリック優先でビューをデデュープし、TACoSで吸収評価。

Q3. SPでNTBを見られないのは不利？ A. SB/SDで新規入口を作り、SPで収益化。全体はTACoSでモニターすれば十分に最適化可能。

Q4. SBVは必須？ A. カテゴリによるが、汎用キーワードでの差別化とStore導線強化に極めて有効。15秒と30秒は両方テスト。

---

チェックリストと次アクション

発行前チェックリスト

• 帰属窓が固定・明示されている（#41）
• ビュー寄与のデデュープルールが定義され、TACoSに吸収される
• SB/SBVの指名/汎用が分離されている
• 動画スクリプトとサムネABが準備済み
• ダッシュボードにNTB% × ACoS × 売上の散布図がある（#42）

今すぐできるアクション

1. SBVを2案（15秒/30秒）で同時テスト。汎用KWに集中配分。
2. Store特集棚を動画訴求と一致させ、比較表を1画面で見せる。
3. NTB% × ACoSの2軸散布で増額/減額/停止を週次判断。
4. ビュー寄与はクリック優先でデデュープし、TACoSに吸収して経営判断。

---

関連リソース

• /ja/blog/sponsored-products-vs-brands-vs-display
• /ja/blog/acos-roas-tacos-complete-guide
• /ja/blog/attribution-window-analysis
• /ja/blog/custom-dashboard-design-amazon-ads
• /ja/blog/event-period-bid-tracking
• /ja/blog/price-stock-bid-sync
• /ja/blog/brand-registry-advertising-benefits
• /ja/blog/brand-registry-advertising-benefits

---

著者情報：Arctaviaプロダクトチーム

関連するArctaviaリソース

Amazon広告運用の比較、移行、実装判断に使える補助ページです。

• tools / amazon-listing-score
• tools / acos-calculator
• tools / amazon-ai-visibility-score
• pricing
• compare