クリック単価(CPC)とは?計算方法と押さえておきたい考え方!!

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今回は広告配信や広告の収益化でよくでてくるワードの「クリック率」すなわち「CPC」とは何なのか?とその計算方法と必ず知っておきたい重要な考え方についてを紹介します。

ブログ運営で広告収益化をしているユーザーや、自社サービスの広告を配信している企業の広告運用担当者には必須な知識かと思います。クリック率についての知識を持つ事で、CTRやPV、CVなどのデータと掛け合わせて、今後の広告の運用のフィードバックが見えてきて最適な改善案を導き出す事が可能になります。

クリック単価(CPC)とは?

CPCとは「Cost Per Click」の略語で、いわゆるクリック単価のことを指す事が殆どです。広告配信で有名なGoogle AdSenseで参照できる「CPC」も「クリック単価」と意味は同じです。

ではクリック単価とは何でしょうか?

クリック単価とは、広告1クリックごとに発生する単価(広告掲載料金or報酬額)を指します。

クリック単価(CPC)の計算方法

クリック単価(CPC)の計算方法は下記の様です。

広告費÷クリック数

例えば、100万円の広告費を支払い合計クリック数が10万回だった場合のCPCは10円です。
反対に、100万円の広告費を支払ってCPCが100円だった場合のクリック数は1万回です。

CPCは2つの意味がある?

先述でCPC=クリック単価と述べましたが、CPCには2つの概念があります。それはなぜかと言うと、広告配信者と広告掲載者での考え方が真逆だからです。

広告配信者から見たCPC

広告配信者から見たCPCはコストパフォーマンスを重視した本来の「Cost Per Click」の概念です。

例えば、10万円で広告を出稿して1万回クリックされた時の1クリックの単価は100円です。(CPC100円)
CPCが100円だと非常にコスパの悪い広告配信です。そのため、広告出稿者は何とかCPCを下げるためにクリック回数を上げなくてはいけないです。など…

この様に広告配信者から見たCPCの考え方は「なるべく安くしたい」といった思考になります。

広告掲載者から見たCPC

反対に、広告掲載者から見たCPCは先述の様に「クリック単価」と言った意味合いが強いです。

広告掲載者は、調べない限りは広告主の広告出稿費はわかりません。広告掲載者が見れる金銭的なデータはCPCのみの場合が多いです。(アフィリエイト広告の様な純広告は除く)

広告掲載者から見たCPCは報酬額に直結する数値なので「高い方が好ましい」と考えます。

例えば100人のユーザーがサイトに訪れて場合、

  • 10人が広告Aをクリックした時の合計収益が300円だった場合のCPCは30円です。
  • 5人のユーザーが広告Aをクリック、5人のユーザーが広告Bをクリックした場合の合計収益が500円だった場合のCPCは50円です。
  • 5人のユーザーが広告Bをクリックした時の合計収益が350円だった場合のCPCは70円です。

この様に、CPCを上げるにはなるべく高値の付いた広告のみの配信をクリックしてもらう必要があります。そのため一概にクリック回数が高いだけではダメで、クリック回数が低くても価値の高い広告のみをクリックしてもらいたいと考えます。

また似た様な意味合いで「CPM」とありますが、こちらはインプレッションが関わる指標ですので少し異なります。

CPMとは?

CPM(Cost per Mille)とは「インプレッション単価」と訳され、広告表示にかかる費用を表します。
「Mille」は「1000」を意味する言葉で、CPMを算出する際には1000インプレッションあたりのクリック数を使います。

計算式は「広告費÷インプレッション数×1000」です。

例えば、CPC 10円の広告配信で1万imp時に100回クリックされた場合の広告費は1000円です。これをCPMの計算式に当て込むと

1000円÷10000imp×1000=100となりCPMは100円になります。

CPCを100円まで上げれると。CPMは1000円になります。

インプレッションに関しては下記の記事でより詳しく紹介しています。

まとめ

  • 広告配信者はCPCの費用を抑え、広告効果を上げる事が最大重要目標となります。
  • 広告掲載者はCPCを上げる事が収益化向上となる鍵なので、価値の高い広告が選ばれる施策が重要となる。
  • CPC自体の意味は「Cost Per Click」とクリック単価と言った意味合いだが、立場で考え方が変わる指標でもある。

以上が「クリック単価(CPC)とは?計算方法と押さえておきたい考え方!!」でした。

広告配信、掲載どちらも改善案で使う指標なので、しっかりと基礎知識として置いておきましょう。

この記事を書いた人
KEITO

AI × IT × WEB3|関東在住。本職はディレクター 。AIを活用してビジネス開拓。仕事の依頼はTwitterからお願いします。YouTube、Twitter、Instagramもお願い致します。

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