TVer広告のユーザー属性とは？性別・年齢・視聴傾向から見るターゲット戦略
TVer広告はユーザー属性データの活用で成果が変わる
TVer広告を効果的に運用するためには、プラットフォームが持つ視聴者の属性データ（性別・年齢・視聴傾向）をどのように活用するかが非常に重要です。単に「広くリーチさせる」だけでなく、「誰に見せるか」を明確にすることで、広告のパフォーマンスは大きく変わります。
結論として、TVerでは放送局連携による1st Party Dataを活用した属性ターゲティングが可能であり、他メディアと比較しても高い信頼性のもとに配信戦略が組み立てられます。
なぜTVerのユーザーデータが信頼されているのか？
TVerはテレビ局公式の見逃し配信サービスであり、以下のようなメディアとしての信頼性と独自のデータ蓄積構造を持っています。
- 放送局アカウントとの連携やログイン情報をベースにした視聴者推定
- 「性別」「年齢層」「デバイス（CTV/スマホ/PC）」「視聴ジャンル」など多角的に収集
- 行動ログベースのセグメント分類（興味関心、視聴傾向）
これらのデータをもとにしたターゲティングは、第三者Cookieに依存せず高精度であり、広告主にとっては非常に有効な武器になります。
実際のユーザー属性と視聴傾向
年代別ボリューム（再生数割合）
| 年代 | ボリュームゾーン |
| 20代 | 非常に多い（特に女性中心） |
| 30代 | 男女ともにボリューム大 |
| 40〜50代 | 安定した視聴あり |
| 60代以上 | PCやCTVからの視聴が中心 |
性別別傾向
- 女性の方が全体視聴ボリュームがやや高い傾向
- ドラマ・バラエティなどで特に女性視聴者が多く、広告効果も良好
- 男性はニュース・スポーツジャンルの視聴傾向が強め
デバイス別視聴傾向
- スマホ中心の若年層
- PC・CTV利用が多い中高年層
時間帯によりデバイス利用が変動するため、配信時間の工夫も重要
属性データを活かしたターゲティング設計例（仮想）
以下は仮想の活用シーンであり、具体的な運用例ではありません。
| 想定ターゲット | 属性指定設定 | 想定商品・サービス |
| 20代女性×美容関心層 | 性別：女性 / 年代：20代 / 興味：美容 | スキンケア、脱毛、コスメ |
| 30代男性×スポーツ好き | 男性 / 年代：30代 / 興味：スポーツ | プロテイン、スポーツ観戦券 |
| 40〜50代女性×教育・子育て層 | 女性 / 年代：40代・50代 / 興味：育児、教育 | 教育系アプリ、住宅購入相談 |
| 60代男性×金融関心層 | 男性 / 年代：60代以上 / 興味：投資、金融 | 保険、資産運用セミナー |
こうした属性指定をベースにした配信により、自社の商品を“本当に必要としている人”にだけ届ける広告設計が可能になります。
運用ポイント：属性ターゲティングの精度を高めるために
| 項目 | 推奨アクション |
| 配信ターゲットの仮説設計 | ペルソナを明確化し、性別・年齢・興味関心をあらかじめ定義しておく |
| 属性ごとの広告グループ化 | 性別・年代ごとに広告素材を変えて配信し、ABテストを実施 |
| レポート活用 | 配信後のCTRや完視聴率を元に、属性ごとの広告適合性を判断して最適化 |
また、リーチが狭まりすぎないように、最初は少し広めに設計し、データがたまってから絞るというアプローチも有効です。
TVer広告は“ユーザーを理解した企業”が勝つ時代へ
テレビ広告において「誰に届けるか」をここまで細かく指定できるのは、TVerならではの強みです。
単なる属性指定にとどまらず、視聴行動や文脈に基づいた広告配信が可能なこの媒体では、「視聴者理解」が何よりの武器になります。
今後のTVer広告配信においては、以下のようなアプローチを取り入れることが効果的です：
- ユーザー属性ごとのペルソナ設計
- 興味関心・視聴デバイス・視聴時間帯などの複合的活用
- レポートデータによる改善サイクルの確立
テレビ広告×データマーケティングという新しい形で、御社の商品・サービスをより適切に届ける仕組みとして、TVer広告の属性データ活用は今後ますます重要性を増していくでしょう。
