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。

始める前に HilltopAdsでの広告キャンペーン、広告主として登録する必要があります。アカウントの準備ができたら、同様のキャンペーンを作成する方法は以下の通りです。

まず、 キャンペーンの管理 をクリックしてください。 キャンペーンの追加基本から始めましょう。 キャンペーン設定：

• 広告フォーマット - ポップアンダー モバイル
• 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

これに対して カジノキャンペーン広告主がより幅広いソースをテストし、後で登録コストだけでなくファネルのより深い段階でユーザーが生み出した価値も比較できるように、両方のトラフィックカテゴリが使用されました。

ローンチの前に、以下の設定も推奨します： Postback 正しく CPA Goal は、コンバージョンデータを利用して、どのトラフィックゾーンがターゲットアクションを生成しているかを把握します。

このセットアップでは、 登録が主要なコンバージョンとして使用されました システムがより効率的にトラフィックを学習して最適化するための十分なイベントを提供したため。

次に、 ターゲット設定.

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

モバイルトラフィックが最終的に優れた成果を上げ、一方、デバイス、ブラウザー、OSバージョンのパフォーマンスについては最適化の過程でさらに検証されました。その後、次のように設定します： トラフィックフィルター:

• Proxy 不許可
• ウェブビュー 許可する

Proxyトラフィック 無効にされていましたが、一方 WebViewトラフィック キャンペーン設定の一部として引き続き利用可能であった。

次に来るのは GEOと目標コンバージョン単価 この事例で分析されたキャンペーンでは：

• 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 ターゲットを使用しませんでした。より広範なキャンペーン設定では、別のキャンペーンも以下のように開始されました $7、$11、および$14個のCPA Goal各セグメントの期待される経済性に応じて、

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とコンバージョンコストを設定した後、 CPA Goal の最適化 このキャンペーンのルール：

• 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

ついに キャンペーンスケジュール 日単位および時間単位で調整可能です。

最適化の際、からのトラフィック 現地の午前2時から午前6時まで 継続的な出費を正当化できるほどこの期間のパフォーマンスが十分ではなかったため、無効化されました。

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。

HilltopAdsからのアドバイス： カジノキャンペーンでは、CPA Goalを全オーディエンス共通の普遍的な数値として扱わないでください。デバイスの種類、接続タイプ、OSのバージョン、トラフィックのカテゴリ、さらには時間帯によっても、ユーザーの経済的価値は変動します。まずはデータを収集できるだけの十分なトラフィックから始め、その後、異なる行動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。

登録データによってより密度の高いシグナルが得られました。Postbackを介して戻ってくるコンバージョンイベントが増えたことで、CPA Goalは評価時により多くの情報に基づき処理できるようになりました。 ゾーンパフォーマンスそれは登録が究極のKPIになったという意味ではありません。単に、最適化の自動化部分において最も実用的なイベントになったに過ぎません。

統計データ上のイベント数がより多いため、登録（レジストレーション）を選択しました。これにより、システムが最適化のために利用できる情報が大幅に増加します。FTD（初回入金）はビジネスイベントとしてより価値が高いですが、自然とその数は少なくなります。この違いは重要です。 位置合わせは学習信号であった。FTDは品質信号であった。 2つの指標は異なる問いに答えているため、1つの指標に両方の役割を無理に担わせる理由はなかった。

出会い系でコンバージョンを獲得するクリエイティブの作成方法に関する記事を読むことをお勧めします：

ここからキャンペーンがさらに展開していきました 基本の CPA 最適化しかし、広告主はさらに一歩踏み込みました。入金金額がFTDラベルに含まれ、チームにプレイヤーの価値に関する追加のコンテキストを提供しました。これは以下のキャンペーン統計で見ることができ、FTDが入金金額ごとにグループ化されています。

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。

単に見るのではなくゾーンA → FTDチームは、あるエリアが主に少額の入金をもたらしているのか、それともより高額の入金をするユーザーをもたらしているのかを確認することができた。

それはソースの見方を変える。ある地域では安価に登録を獲得できても、その大部分が少額の入金につながるかもしれない。別の地域では、もう少しコストがかかるかもしれない 登録番号 CPA しかし、はるかに多くの額を入金するユーザーを獲得する。

最初の転換だけを見ると、より安いゾーンの方が強く見える。ファネルのさらに奥まで見ると、2番目のゾーンの方が優れているかもしれない 規模拡大の機会.

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。

広域的なキャンペーンミックスの中のいくつかのゾーンでは、例えば、約 $5だからこそ、単純なコンバージョン数だけを唯一の規模拡大の基準にすることはできなかったのである。

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。

最近のiOSのトラフィックは、広告主のより幅広いテストでも際立っていた。Robによれば、 iOS 18、26、および27 これらは、特に成果の良かったバージョンの一部でした。ただし、これらの具体的なCPAレベルやOSバージョンを、すべての広告主がそのまま真似すべきというわけではありません。重要なのはその原則です。つまり、ターゲットは、購入するトラフィックセグメントの経済性と一致している必要があるということです。

データが蓄積されるにつれて、ロブと広告主は、実際に効果のあった要素に基づいてトラフィックを絞り込み始めました。 ブラックリストとホワイトリスト ソースレベルの結果がより明確になるにつれて、更新が行われました。ブラウザのセグメントはパフォーマンスに基づいて見直され、調整され、OSのバージョンについてはデータが蓄積されるにつれて最適化されました。

また、チームはデイパートニングも導入した。トラフィックは 現地の午前2時から午前6時まで そのウィンドウは継続的な出稿を正当化しなかったため無効化されました。デバイスの挙動も重要でした。キャンペーンの組み合わせにおいてはモバイルがタブレットよりも優れた成果を上げ、一方でロブが広告主と行ったより広範なテストでも、モバイルがデスクトップのトラフィックを上回るパフォーマンスを示しました。

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。

この戦略は、まずできるだけ多くのソースをテストすることにあります。CPA Goalが役立つのは、自動化されたルールが利用でき、プッシュせずにソースのテストを開始できるからです。 CPM 高すぎる。データが揃ったら、次のステップは預入コストと預入価値を軸に最適化を行うことだ。

広告主の成功事例を参考にすることをお勧めします：

最も有用な知見の一つは、主流のトラフィックと非主流のトラフィックのどちらが優れているかという単純な結論は出なかったという点だった。両者はそれぞれ異なる役割を果たしていた。 主流ではないトラフィックは、登録コストが安くなる傾向がありました。 これにより、より幅広いソースのテストに役立ちました コンバージョンデータの収集 より低い取得コストで。一方、主流のトラフィックは、より多額の預金をもたらす傾向にあった。

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。

だからこそ、このキャンペーンでは、その判断を「主流派対非主流派」という二分法に単純化することはなかった。どちらのセグメントも有効だった――しかし、そのためには適切なターゲットと、適切な 供給元の選定、および取得コストに関する期待値の違い。

「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。

このケーススタディでは、以下のキャンペーンを分析しました。 2026年8月1日から8月14日まで. その2週間の間に、以下の成果を生み出しました：

• 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

表示されているキャンペーンの主なCPA Goalは $14、つまり、最終的なCPAの平均値は目標値をわずかに下回って終了した。目標値を下回って終了したのは堅実な結果だったが、より有益だったのは、広告主がその背後にあるデータをどのように活用できたかという点だった。

また、このキャンペーンでは、ラベル変換を通じてFTDシグナルを収集し、預金額のデータを より詳細なソース分析. これにより、広告主は、最初のCPA Goal最適化の後、どのゾーンに予算を重点的に配分すべきかを判断するための、さらなる判断材料を得ることができました。

つまり、このキャンペーンは単に成果をもたらしただけではなく、 $13.55で105件の登録それは、3種類のトラフィックを分離するプロセスを作り出しました。

• 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。