中規模モバイルゲームスタジオが ASAPilot で 7 日間に CPI を 32% 下げた事例

注： この事例研究は、複数の ASAPilot 顧客アカウントで観察された代表的なワークフローパターン を説明しています。スタジオのアイデンティティ、アプリ名、正確な数値は顧客の要求により匿名化されて います。

このスタジオ

北欧に拠点を置く中規模モバイルゲームスタジオ、合計 12 人 — 1 人の UA オペレーター、3 人のゲーム デザイナー、5 人のエンジニア、プロダクト / デザインサポート。スタジオは iOS と Android で 4 つの カジュアルゲームを稼働させ、合計 ASA 支出は iOS ポートフォリオ全体で 月 $85K 平均。

UA オペレーターは有料 ASA で単独でした。チームは以前、自律書き込みモード付きのキャンペーン管理 ツールを試したことがあり、痛い目に遭いました — 誤って設定されたルールが祝日イベント中に重要な広告 グループを一時停止。彼らは手動管理に戻り、ネイティブダッシュボードから ASA を実行していました。

問題

Q1 2026 のパフォーマンスレビューで iOS ポートフォリオ全体の CPI ドリフトが明らかに：

四半期	平均 CPI	総支出	インストール
Q4 2025	$3.45	$245K	71,014
Q1 2026（3 月まで）	$4.85	$222K	45,773

同じ総支出で Q1 のインストール数は 36% 少なく なりました。リードオペレーターは過去 6 週間 明確な根本原因なしで手動診断を試みていました — 各キャンペーンは単独では「正常」に見えましたが、 集計はドリフトしていました。

決定が押し付けられました：予算を 40% 削減（ユーザー獲得ランプを遅くすることを意味）、または手動 レビューが見逃しているものを見つけるツールを見つけるか。

実装

スタジオは 2026 年 3 月 28 日に ASAPilot Growth プラン（$99/月）を採用。7 日間の集中ロール アウト：

Day 1：接続 + 最初の監査

• ASA OAuth 経由ですべての 4 つのアプリを接続（4 × 約 2 分）。
• アプリファースト並列監査を実行。ポートフォリオ全体で合計時間：47 秒。

監査は月間影響額の見積もりで優先順位付けされた 7 つの発見を表面化：

#	発見	見積もり影響
1	38 個のゼロコンバージョンキーワードが蓄積、否定として追加されていない	$4,200/月
2	App A と App C の Brand キャンペーンで Search Match 有効	$2,800/月
3	Discovery 広告グループがデフォルト商品ページを指している	$1,900/月
4	同じキーワードが 2-3 個の広告グループに（内部競争）	$1,200/月
5	古いクリエイティブの Today Tab キャンペーン	$900/月
6	CPT >> 広告グループ平均かつ CR < 25% の 4 キーワード	$850/月
7	App B の Discovery を過度に制約するオーディエンス絞り込み	$600/月

総月間見積もり無駄：約 $12,450。

Day 2-3：否定キーワードクリーンアップ

オペレーターは 38 個のゼロコンバージョンキーワードすべてを関連する広告グループに否定として追加 （2 時間）。Apple Search Ads ダッシュボードインターフェース；ASAPilot が優先順位付けされたリストを 提供。

Day 4：Brand キャンペーン Search Match クリーンアップ

オペレーターは App A と App C の 2 つの Brand キャンペーンで Search Match を無効化（検証を含めて 45 分）。探索の役割を吸収する専用の Discovery 広告グループに置き換え。

Day 5：CPP 構築 + 割り当て

スタジオのデザインチームは 3 つのゲーム固有 Custom Product Pages を構築 — カジュアルサブ バーティカル（パズル、マッチ 3、放置）ごとに 1 つ。App Store レビューに提出。

Day 7 夜までに CPP がレビューを通過。オペレーターが関連する Discovery 広告グループに割り当て （60 分）。

Day 6：内部競争クリーンアップ

オペレーターは複数の広告グループに登場するキーワードを重複除去 — 各々で高 CR の場所を選択、もう 一方から削除。約 30 個のキーワードが影響（1 時間）。

Day 7：トップ CPT キーワード入札調整

CPT ≥ 広告グループ平均の 2 倍かつ CR < 25% の 4 キーワードの入札を 25% 引き下げ。1 つを一時停止 （関連性が弱すぎる）。

Day 7 夜：自動化を有効化

3 つの自動化が稼働：

1. 9 時の日次サマリー — 4 つすべてのアプリのペースとフラグ付き異常
2. CPI 異常アラート — アプリごとの sigma ベース、Slack 配信
3. 月曜の週次ゼロコンバージョンスイープ — 否定候補を表面化

成果（7 日間の測定）

Day 8 までに、ポートフォリオメトリクス：

指標	Day 1（ベースライン）	Day 8	変化
平均 CPI	$4.85	$3.30	-32%
日次支出（安定状態）	$2,800/日	$2,750/日	-2%
日次インストール	577	833	+44%
Search Match 支出シェア	38%	19%	-50% 相対的
Discovery CR	28%	41%	+46% 相対的

Discovery CR の引き上げが最大の単一の貢献者 — キーワードの意図に整合した CPP がタップから インストールへのコンバージョンを 28% から 41% に引き上げ、否定クリーンアップと複合して CPI 削減を 生成。

60 日間持続結果

スタジオは新しい自動化サイクルを 60 日間維持。持続的なメトリクス：

ウィンドウ	平均 CPI	注釈
ロールアウト後の最初の 7 日間	$3.30	初期影響
Day 8-30	$3.25	安定
Day 31-60	$3.20	わずかなさらなる改善

60 日間ウィンドウ中の 2 つの 異常検出：

• Day 22：App B の Discovery で CPI 異常アラートが発火（CPI が一夜にしてベースライン上 2.4σ ジャンプ）。原因：新しい競合が 3 つのコアキーワードのオークションに参入。オペレーターが 4 時間 以内に入札を 15% 引き下げ；36 時間以内に CPI 正常化。
• Day 47：ゼロコンバージョンスイープが Search Match ドリフトから 9 個の新しい否定候補を表面化。 オペレーターが追加；Search Match 支出シェアが 8 ポイント低下。

どちらの事件も手動レビューでは最初の 24 時間以内にキャッチされなかったでしょう。

何が機能したか

監査の優先順位付けが鍵となる解除剤。スタジオは正しい種類の分析を手動で行っていましたが、影響 で発見を順位付けする方法はありませんでした。監査の順位付けされたリストにより、オペレーターは限ら れた 4 時間の実行時間を最初に最も影響力のある問題に配分できました。

Custom Product Pages が最大の単一レバー。Discovery 広告グループでの 13 ポイントの CR 引き 上げが、否定クリーンアップ以上に CPI 改善に貢献。スタジオは「もうすぐ」CPP を構築する予定が 4 か月の間強制機能なしで続いていました。

自動化がルーチンを強制。手動の週次 Search Term Report レビューは滑落していました；週次 スイープ自動化により自動化。

何が難しかったか

• CPP デザインが予想より時間がかかった。3 つの新しい CPP の App Store レビューは各ページ あたり 48-72 時間かかりました。スタジオは Day 5 に提出し、割り当ては Day 7-8 に行われました。
• CPI アラートの最初の週はノイジー。Sigma しきい値はアプリごとに調整する必要 — デフォルトの 2σ は低ボリュームの App D には敏感すぎ。スタジオは月 $20K 未満のアプリに対して 2.5σ に標準化。
• オペレーターのトレーニングオーバーヘッド。AI チャットインターフェースの学習に約 3 日間 かかりました。その後、クエリ速度がダッシュボードナビゲーションを 2-3 倍超えました。

推奨先

このパターンは以下に最適：

• 月 ASA 支出 $30K-$200K のゲームスタジオ — 30% CPI シフトを意味のあるものにするのに十分高い ボリューム、単一のオペレーターによって管理可能なほど低い。
• 3-10 アプリを管理する ソロまたは 2 人 UA チーム。
• 手動最適化が頭打ち で外部の視点が必要なチーム。

月 $5K 未満の単一アプリスタジオ（Free 階層で十分）または代理店規模の 80+ アカウントポートフォリオ （Agency プラン + 異なるワークフロー）にはあまり適用できません。

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ここで使用された Growth プランについては 料金 を、Day 1 の監査発見の構造について は 監査ガイド を参照してください。