インドネシアで$14 CPA Goal未満のCPAで105件のカジノ登録を達成した方法

安価なカジノの新規登録は、レポート上では見栄えがよいものです――ただし、そのユーザーが一度も入金しない限りは。当社がどのようにCPAと実際のプレイヤー価値のバランスを取り、インドネシアで$13.55 CPAの条件で105件の新規登録を獲得しつつ、実際に拡大する価値のあるトラフィックを特定したかをご覧ください。

登録はプレイヤーではない。これは当たり前のことのように聞こえるが、カジノのトラフィックを最適化する際に最も簡単に忘れてしまうことの一つだ。あるユーザーは登録して消えてしまう。別のユーザーは登録して最初の入金を行い、プレイを続ける。紙の上では、両者は1つのコンバージョンとしてスタートする。しかし広告主にとってその価値は全く異なる。

これはカジノのキャンペーンにおいておなじみの問題を引き起こします。初回入金（FTD）のみに最適化すると、システムが迅速に学習するための十分なイベントを収集できない可能性があります。安価な登録のみに最適化すると、ファネルの上部では効率的であるように見えても、ファネルの下部ではほとんど価値をもたらさないトラフィックを拡大させる結果になりかねません。

このインドネシア向けキャンペーンでは、異なるジョブに対して両方の信号を活用しました。登録数はトラフィックの最適化にCPA Goal十分なコンバージョンデータを提供し、FTDと入金額はより価値の高いプレイヤーを引き寄せており、さらなる注意を必要とするゾーンを把握するのに役立ちました。

この広告主は、2026年3月からHilltopAdsを活用しています。本ケーススタディでは、8月1日から14日までの2週間を抽出し、この2層アプローチが実際にどのように機能したかを検証しました。

オファー カジノ
ゲオ： インドネシア（ID）
トラフィック メインストリーム / ノン・メインストリーム
広告フォーマット Popunderモバイル
キャンペーンの種類： CPA ゴール
デバイス： モバイル / タブレット
キャンペーン期間： 8月1日～14日
CPA Goal： 分析対象のキャンペーンにおける$14
印象だ： 2,074,303
コンバージョン： 登録者数105名
平均CPA： $13.55
使う： $1,423.18

カジノのキャンペーンには少し変わった最適化の問題があります。最も頻繁に発生するイベントが、必ずしもビジネスにとって最も重要なイベントであるとは限らないのです。

登録件数は比較的頻繁です。そのため、キャンペーンの学習に役立ちます。システムがより多くのコンバージョンフィードバックを受け取れるほど、一貫してアクションを起こすトラフィックゾーンと、単に予算を消費するトラフィックゾーンを区別するのが容易になります。

しかし、登録はカジノのコンバージョンファネルの初期段階に過ぎません。広告主が最終的に重視するのは、その後に何が起こるかです。ユーザーは初回入金を行うのか？その入金額はどれくらいか？ある集客チャネルは、他のチャネルよりも一貫して価値の高いユーザーをもたらしているのか？これは、何を拡大すべきかを判断し始める段階になると、特に重要になってきます。

登録をほぼ同じCPA割合で受け付ける2つのゾーンを想像してみよう。一方では非常に少量の入金が発生する一方、もう一方ではFTD値が継続的に高くなるので、それらのゾーンを同等に価値があるとみなすことは経済学の重要な部分を隠してしまうことになる。そのため、より高速な最適化のために1つのイベントを使用し、実際のトラフィックの価値を理解するために別のイベントを使用する方が理にかなっているのだ。

カジノのトラフィックに関して言えば、登録はより頻繁に行われるため、登録によりより強力なデータストリームが得られます。そのため最適化の観点から、実用的なイベントとなります。しかし、登録後の動きを把握しておくことは依然として重要です。なぜなら、そこから実際のプレイヤー価値が生まれるからです。

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登録は有用ですが、その情報は全体の状況を把握するのに十分ではありません。カジノのチャネルでは、ユーザーは「インプレッション」→「訪問」→「登録」→FTD →入金額→再アクティビティの順に移動します。各ステップはより多くのコンテキストをもたらします。登録では、トラフィックがチャネルにユーザーを流入していることが示されます。FTDでは、それらのユーザーが実際にどの程度価値のあるプレイヤーであるかを確認できます。

だからこそ 登録番号 CPA これだけでは誤解を招く恐れがあります。あるチャネルはファネルの上流では効率的に見えても、実際には価値の低いユーザーしか呼び込めない場合があります。このキャンペーンでは、CPA Goalが学習するのに十分なイベントを生成できたため、登録数を主要な最適化指標として使用しました。一方、FTD（初回取引日）と入金額は、どのゾーンを拡大する価値があるかを判断するための、より詳細な品質指標として使用されました。

このテストのために、インドネシアは幅広いソースを評価するのに必要な交通量を提供してくれました。

DataReportalの「Digital 2026 Indonesia」レポートによると、2025年末時点で同国には約2億3000万人のインターネットユーザーがおり、インターネット普及率は80.5％に達した%。また、インドネシアには3億3100万件のモバイルセルラー接続があり、その数は人口の116% 人に相当し、そのうち96.6% ％はブロードバンド対応として分類された。

モバイル接続の性能も向上しています。DataReportalによると、2025年末時点でのモバイルの平均ダウンロード速度は45.01 Mbpsで、前年比で50% %以上向上しています。

モバイルカジノのファネルにおいて、それらの条件は重要です。ユーザーは広告からランディングページへ移動し、登録を経て、不要な摩擦なしに最終的に入金フローへと進む必要があります。

オンラインギャンブル市場全体も同じ方向に向かっています。Mordor Intelligenceによると、2025年にはモバイルおよびタブレット端末によるオンラインギャンブルの収益は世界全体の57.14% %を占め、カジノは市場シェア50.12% %で最大のゲームカテゴリーでした。

HilltopAdsに関して言えば、インドネシアもまた私たちが十分な実績を持つ地域の一つです。 Popunderの在庫 非常に小さなサンプルから決定を下すのではなく、多くの異なるトラフィックソースをテストするため。

インドネシアは従来、当社にとって強力なトラフィックGEOです。カジノ案件に関しては、非常に多様な商材に関連するゾーンが通常存在するため、十分な数のソースをテストすることが重要です。それらを見つけ出すためには、十分なボリュームが必要です。

それもその理由の一つです Popunderモバイル + CPA Goal ここで筋が通っていた。

Popunderは、ソースの発見に必要な音量を提供します。 CPA ゴール さらにそのトラフィックに対してコンバージョンベースのルールを追加し、キャンペーンが新たな機会をテストし続ける一方で、効果の低いゾーンをフィルタリングできるようにします。

初日から完璧なゾーンを一つ見つけようとしていたわけではありません。どのソースを実際に残す価値があるかを見極めるのに十分なデータが欲しかったのです。

Adキャンペーンを開始 HilltopAds するには、まず広告主として登録する必要があります。アカウントが準備ができたら、同様のキャンペーンを作成する方法をご紹介します。

まず、「キャンペーンの管理」に移動し、「キャンペーンの追加」をクリックします。基本的なキャンペーン設定から始めましょう:

• 広告形式 – モPopunderバイル
• タイプ – CPA Goal
• カテゴリー – メインストリーム ＋ 非メインストリーム

このカジノキャンペーンでは、両方のトラフィックカテゴリが使用されたため、広告主はより幅広いソース群をテストし、登録費用だけでなく、ユーザーがより深い段階で生成した価値も比較できました。

ローンチ前に、Postback正しい設定を行うことも推奨します。 CPA Goal これは、どのトラフィックゾーンがターゲットアクションを生み出しているかを理解するために、コンバージョンデータに依存しています。

この設定では、登録を主な変換方法として使用しました。この方法では、システムが学習し、トラフィックをより効率的に最適化できるイベントが十分に提供されるからです。

次に、ターゲット設定を構成します。

このキャンペーンにおいて、広告主は以下に焦点を当てました：

• デバイスタイプ – モバイル / タブレット

最終的にはモバイルトラフィックの方がパフォーマンスが向上しましたが、最適化の過程でデバイス、ブラウザー、OSのバージョンなどのパフォーマンスについてもさらに確認しました。その後、トラフィックフィルターを設定します。

• Proxy 不許可
• ウェブビュー 許可する

Proxy トラフィックは無効になっていましたが、WebView トラフィックはキャンペーン設定の一部として引き続き利用可能でした。

次に、GEOとターゲットのコンバージョンコストがあります。このケースで分析したキャンペーンの場合：

• ゲオ – インドネシア (ID)
• CPA ゴール – $14

広告主はすべてのトラフィックセグメントで同じ CPA ターゲットを使いませんでした。より広範なキャンペーン設定では、各セグメントの経済性に応じて7$、1 $1、および1 $4秒 CPA Goalの異なるキャンペーンが別々に開始されました。

したがって、iPhoneユーザーとモバイル回線のような高単価なトラフィックは、すべてのユーザー層を一律の獲得単価目標に無理やり合わせるのではなく、AndroidやWi-Fiなどの他のトラフィックとは別に評価することができる。

すべてを1つのターゲットにまとめるのではなく、トラフィックを異なるCPAレベルに分割しました。トラフィックグループごとに獲得の経済性が異なるため、セグメントに応じて$7、$11、$14でキャンペーンを実施しました。

GEOと変換コストの設定後、CPA Goal 最適化ルールを設定します。このキャンペーンの場合:

• 最適化を開始します – 2件のコンバージョン

2件のコンバージョンが登録された後、キャンペーンの自動最適化が開始されました。

これはすべてのカジノ特典に共通するルールではなく、キャンペーン固有の設定でした。このケースでは、CPA Goalにより速いフィードバックループを提供するために十分なイベントが生成されたため、登録が使用されました。

HilltopAdsでは、広告主が以下の設定を行うことも可能です。

• 1日のインプレッション制限
• 月間インプレッション上限
• 総インプレッション制限
• 日別、月別、および総予算の制限

最後に、キャンペーンのスケジュールは日と時間によって調整できます。

最適化の際、現地時間午前2時から午前6時のトラフィックは無効になりました。この期間は継続的な支出を正当化するほど効率的ではなく、そのためトラフィックは無効にされました。

これにより、ユーザー活動が低い時間帯の不要なトラフィックを削減し、ユーザー活動が活発な時間帯により多くの予算を割り当てることができました。

アドバイス HilltopAds：カジノキャンペーンに関しては、全体的なオーディエンスに対して一つのユニバーサルな数値として扱う CPA Goal べきではありません。デバイスの種類、接続方式、OSのバージョン、トラフィックのカテゴリー、さらには時間帯もユーザーの経済状況を変化させる可能性があります。まずはデータ収集に十分なトラフィックを用意し、その後、異なる動作を示すセグメントを分離して最適化してください。

なぜFTDの方が価値があるのに登録の最適化を行うのか？それは最適化にデータが必要だからである。FTDはファテルのより深いところで発生するため、発生頻度が低い。もしキャンペーンが初回入金のみを待ってからトラフィックの判断を下す場合、フィードバックループははるかに遅くなり、個々のゾーンで十分な評価データが集まるまでに、より多くの費用の投入が必要になる可能性がある。

登録はより緻密な信号を提供しました。より多くのコンバージョンイベントが登録システムに戻ってきた Postback ため CPA Goal 、ゾーンのパフォーマンスを評価する際により多くの情報が利用できました。しかし、これは登録が究極のKPIになったという意味ではありません。むしろ、自動化による最適化のプロセスにおいて、登録が最も実用的で有効なイベントとなっただけなのです。

登録を選択したのは、統計データにイベントの数が多かったからです。それによりシステムには最適化できる情報が大幅に増えました。FTDはビジネスイベントとしてより価値がありますが、イベント自体は当然ながら数が少ないです。この違いは重要です。登録は学習のシグナルでした。FTDは品質の指標でした。この2つの指標は異なる質問に答えるものであったため、1つの指標を両方の役割を果たすように強制する必要はありませんでした。

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この時点でキャンペーンは基本的な CPA 最適化を超えた。しかし広告主はさらに一歩進んだ。入金額は FTD ラベルに組み込まれ、チームにはプレーヤーの価値に関するさらなる情報が与えられた。以下のキャンペーン統計でもこの点が確認できる。FTD は入金額ごとにグループ分けされている。

これにより、ある地域から少額の入金がほとんどもたらされているのか、それとも入金額の大きいユーザーがもたらされているのかが把握しやすくなった。

単にゾーンA → FTDを見るのではなく、チームはゾーンが主に小額の入金をもたらしているか、それとも入金額が高いユーザーが多いかを確認することもできた。

それは、ソースに対する視点を変化させる。あるゾーンでは登録料が安く設定されているが、そのほとんどは小額の入金につながる。別のゾーンでは登録料はやや高め CPA だが、入金額がかなり大きいユーザーを引き付ける。

最初のコンバージョンだけを見れば、安価なゾーンの方が強そうに見えます。さらに深くフネルを覗いてみると、2番目のゾーンがより大きな拡大の機会になるかもしれません。

FTDもラベルコンバージョンとして通過させ、イベント名に入金金額を含めました。これにより、ゾーンを評価するためのもう一つの方法が生まれます。初回入金が発生したことだけでなく、どの流入元が高額な入金をもたらしているかをも確認できるようになります。

例えば、より広範なキャンペーンミックスにおける一部のゾーンでは、わずか$5%ほどの低デポジットが発生しました。まさにそのため、原コンバージョン数の増加が唯一の拡大基準となるわけにはいかなかったのです。

実際、そのロジックは単純明快でした。登録情報を使ってコンバージョンにつながるトラフィックを見つけ、次にFTD（初回入金）と入金額を利用して、それらの流入元のうちどれが実際にスケールさせる価値があるかを判断するのです。

このキャンペーンから得られたもう一つの重要な教訓は、すべてのトラフィックセグメントを同じ「CPA」という目標に無理に当てはめるべきではない、ということでした。 広告主は、トラフィックセグメントごとに獲得コストの経済性が異なるため、CPA Goalレートが$7、$11、$14となる複数のキャンペーンセグメントを採用しました。

例えば、セルラー回線を使用する新しいiPhoneのようなプレミアムなモバイルセグメントは、一部のAndroidやWi-Fiのトラフィックに比べて獲得コストが高い場合があります。しかし、獲得コストが高いからといって、そのセグメントが自動的に劣るわけではありません。なぜなら、そのセグメントがもたらすユーザーの方が、より高いダウンストリーム価値を示す場合もあるからです。

CPAという単一のターゲットを設定すると、こうした違いが見えにくくなる可能性があります。ターゲットを低く設定しすぎると、コストはかかるものの価値のあるトラフィックが、その価値を証明する機会も得られないまま排除されてしまう恐れがあります。逆に、ターゲットを高く設定しすぎると、収益性の低いセグメントに、経済的な見地から見て妥当とは言えないほどの予算が割り当てられてしまう可能性があります。

すべてのトラフィックをひとつのターゲットにまとめるのではなく、CPAのレベルごとに分離しました。セグメントに応じて、$7、$11、$14を中心としたキャンペーンを実施しました。単価の高いモバイルトラフィックには、安価なAndroidやWi-Fiセグメントとは異なる経済モデルが必要です。

広告主のより広範なテストにおいても、最近のiOSのトラフィックが際立っていた。ロブによると、iOS 18、26、および27は最もパフォーマンスの高いバージョンのうちに挙げられた。これらの正確な CPA レベルやOSバージョンは、すべての広告主がコピーすべきではない。有用な点は、ターゲットが購入するトラフィックセグメントの経済状況と一致しているという原則である。

データを蓄積していく中で、Rob と広告主は実際に効果を発揮しているものに基づいてトラフィックの絞り込みを開始しました。ソースレベルでの結果が明確になるとともに、ブラックリストとホワイトリストも更新されました。パフォーマンスに基づいてブラウザーのセグメントをレビューし調整し、さらに多くのデータが集まるとともに、OSのバージョンも最適化されました。

チームはデイパートティングも導入しました。現地時間午前2時から午前6時の間はトラフィックが停止されました。この時間は継続的な支出を正当化するものではありませんでした。デバイスの動作も重要でした。キャンペーンミックスではモバイルの方がタブレットよりもパフォーマンスが良かった一方、Rob氏が広告主と実施したより広範なテストではモバイルの方がデスクトップのトラフィックを上回ったことが示されました。

最も重要なのは、メインストリームと非メインストリームのトラフィックがまったく同じ基準で評価されなかった点です。キャンペーンには安価な獲得とプレイヤーの質の双方が必要であり、2つのトラフィックカテゴリはそれらの目標に対して異なる貢献をしました。CPA Goalはソースフィルタリングの一部を自動的に処理し、一方ロブと広告主は、どの部分により多くの予算を割り当てるべきかを決定する前に、より深いシグナル、特にFTDコストと入金価値を注視し続けました。

この戦略の目的は、できるだけ多くのソースをまずテストすることです。 CPA Goal これは役に立ちます。なぜなら、自動化されたルールが利用できるので、高い値を設定CPMせずにソースのテストを行うことができます。データが揃ったら、次のステップは預金コストと預金価値を最適化することです。

広告主の成功事例を参考にすることをお勧めします：

最も有用な結果の一つは、主流と非主流のトラフィックの間には単純な勝者が存在しないということでした。彼らはそれぞれ異なる役割を果たしていました。非主流のトラフィックはより安価な登録を配信する傾向がありました。これにより、より幅広いソースをテストし、より低い獲得コストでコンバージョンデータを収集するのに役立ちました。一方、主流のトラフィックはより大きな入金額をもたらす傾向がありました。

登録段階では獲得コストがあまり魅力的に見えないかもしれませんが、ファネルのより深い段階では、そうしたユーザーの方が価値が高い可能性があります。キャンペーンを登録数CPAだけで判断すると、当然、コストの安いトラフィックの方が優れているように見えます。しかし、入金額を考慮に入れると、その比較はそれほど単純ではなくなります。

そのため、このキャンペーンでは「主流企業」と「非主流企業」という選択肢を減らすことはなかった。両方のセグメントは機能する可能性があったが、適切なターゲット層、適切なソースの選択、および取得コストに関する異なる期待が必要だった。

「ラベル変換」データは、特定のセグメントがどれほど低コストで登録者を獲得したかだけでなく、その後そのユーザーたちに何が起きたかを明らかにすることで、その違いを可視化する一助となりました。

本事例研究では、2026年8月1日から8月14日の間にこのキャンペーンを分析しました。その2週間で、以下の結果が得られました。

• 2,074,303インプレッション
• 登録者数105名
• $1,423.18 の支出
• $平均CPAの13.55

キャンペーンの主な CPA Goal 成果は1$4でした。これは最終的な平均スコ CPA アが目標を下回ったことを意味します。目標を下回る結果は良い結果でしたが、より重要な点は広告主がそのデータから得られるものだったのです。

このキャンペーンでは、Label Conversionsを通じてFTD信号も収集し、入金額を送信することでより詳細なソース分析を行いました。これにより、広告主は最初の CPA Goal 最適化後にどのゾーンに予算を多く投入すべきかを判断するための第二の情報を得ることができました。

言い換えれば、このキャンペーンでは13時55分に $105件の登録を達成しただけではなかった。このキャンペーンは、3種類の異なるトラフィックを分離するためのプロセスを生み出したのだ。

• 効率よくコンバージョンさせられなかったトラフィック
• 安い登録数はもたらしたものの、その後の価値が限定的だったトラフィック
• 登録がより強固な入金につながったため、さらなる規模拡大を正当化するトラフィックとなりました。

その区別こそが、データを2週間のテスト期間を超えて有用なものにした。

ここでの主な結果は、キャンペーンが目標値である1 $4 CPA 件に対し $13.55件で終了したというだけのものではありませんでした。

重要なのは、データの利用方法だった。登録はトラフィックを最適化するために CPA Goal 十分なシグナルを提供したが、FTDと預金額は広告主がどのゾーンを拡大すべきかを判断するのに役立った。また、一つのユニバーサルな目標に強制されるのではなく、異なるトラフィックセグメントに対して異なる CPA 期待を課した。

主流メディアとノンメインストリームメディアの報道は同じ点を強調した：最も安い登録料を払うプレイヤーと最も価値のあるプレイヤーは必ずしも同じ場所から生まれてくるわけではない。

カジノ広告主にとって、これは最適化に関するより有用な考え方を導きます。

頻繁なイベントを利用して学習し、より深いイベントを利用して価値を測定し、その両方を提供できるソースを拡大規模化する。

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