【2026年版】Google Ads Data Manager 完全ガイド｜1st party data連携・同意設定・顧客データ運用を一元化する実務
Google Ads Data Manager（広告データマネージャー）は、Googleが1st party dataの管理をUIで一元化するために提供している機能です。Customer Match、拡張コンバージョン、オフラインコンバージョンインポート、同意モードといった個別ツールをバラバラに設定していた運用を、Data Manager上で集約管理できるようになります。2023年以降段階的に機能が拡充されており、2026年時点では1st party dataを広告運用に組み込むための事実上の標準ハブとして位置づけられています。
本記事は、Data Managerの機能概要だけで終わらず、Customer Match・拡張コンバージョン・オフラインCVインポートとの役割分担、同意モードv2との連携、運用設計と失敗パターンまでを1本にまとめた完全ガイドです。先行実装した企業が得ている優位性と、これから着手する企業がつまずきやすいポイントを、広告運用支援の現場視点で解説します。
Data Managerは「新機能」ではなく「既存機能を束ねるハブ」です。この認識を持って設計するかどうかで、1st party dataの運用効率が大きく変わります。個別ツールを点在させる設計ではなく、Data Managerを中心に据えた設計に切り替えることで、計測・配信・分析のサイクル全体が一段上に引き上がります。
目次
Google Ads Data Managerとは何かを1st party data視点で整理する
Google Ads Data Managerは、Google広告の管理画面内に設けられた1st party dataの統合管理ツールです。Customer Matchで使う顧客リストのアップロード、拡張コンバージョンの設定、オフラインコンバージョンの連携、これらに付随する同意管理を、従来はそれぞれ別画面で運用していたのを、Data Managerのひとつのダッシュボードで見通せる構造に再編したものです。
重要なのは、Data Managerが「計測を新しく作り直す」機能ではなく、「既存の1st party data連携を束ねて見通しよくする」機能である点です。各機能の設定項目や仕様は従来と同じですが、接続状況・更新頻度・エラー検知を1画面で確認できるため、運用品質が大きく上がります。点在していた管理を集約するだけで、抜け漏れが大幅に減ります。
Data Managerが解決する4つの運用課題
Data Manager導入前の運用では、1st party dataにまつわる4つの課題が頻発していました。1つ目は、Customer Matchのリスト更新が数ヶ月放置されて鮮度が落ちる問題です。2つ目は、拡張コンバージョンの送信状態が管理画面のどこで確認できるか分からない問題です。3つ目は、オフラインコンバージョンのインポート成功率が下がってもアラートに気づけない問題です。4つ目は、同意モードv2とCustomer Matchの整合性が取れず、意図せず配信除外されてしまう問題です。
Data Managerはこれら4つの課題に対して、接続状況の可視化、更新頻度のアラート、エラーログの一元表示、同意状態との連携という形で答えを用意しています。運用担当者が「いま何がどう動いているのか」を把握する時間を大きく削減できるため、問題の早期発見と改善速度が上がります。これまで個別のレポートやCSVダウンロードで点検していた作業が、Data Managerのダッシュボードを開くだけで完結するようになり、運用の標準化と属人化の排除が同時に進みます。
1st party dataを広告に活かす前提の変化
サードパーティCookieの段階的廃止、iOSのATT、欧州のGDPR、日本の改正個人情報保護法など、広告の計測とターゲティングを取り巻く規制は年々強化されています。この環境下で広告運用の競争力を保つには、自社が取得した同意付きの1st party dataを、広告媒体に安全に連携する仕組みが不可欠です。Data Managerはその仕組みを管理画面レベルで整備したツールと言えます。
1st party dataを活かせている企業と活かせていない企業の広告ROIの差は、2026年時点で20〜40%程度まで広がっています。Data Managerを活用できるかどうかは、単なる設定の話ではなく、広告運用の競争力に直結する経営課題になりつつあります。特に、Cookie依存のターゲティングが縮小する中で、自社の顧客データを広告アルゴリズムに連携できるかどうかは、入札効率と獲得精度の双方を左右します。既存顧客の除外、LTV上位顧客の類似セグメント拡張、受注ベースでの自動入札といった高度な運用は、1st party dataの整備が前提になります。言い換えれば、Data Managerを活用していない企業は、今後の広告運用で継続的にROIを落としていく構造にはまります。
Data Manager導入で期待できる運用成果
- Customer Match・拡張CV・オフラインCVの接続状況を1画面で確認できる
- リスト更新・インポート失敗・同意状態の異常を早期検知できる
- 1st party data運用の属人化を解消し、担当変更時の引き継ぎが短期化
- 同意モードv2との整合性チェックがシステム化され、配信事故のリスクが下がる
Customer Match・拡張コンバージョン・オフラインCVインポートとの役割分担
Data Managerを理解する最短ルートは、既存の1st party data機能との関係を整理することです。Data Manager自体は新しい計測機能を追加するものではなく、Customer Match・拡張コンバージョン・オフラインコンバージョンインポート・同意管理という既存機能を束ねるハブです。既存機能それぞれの守備範囲を押さえたうえで、Data Managerでどう束ねるかを設計します。
役割分担を明確にすると、Customer Matchは「顧客リストをターゲティングに使う」機能、拡張コンバージョンは「Web上のフォーム送信の計測精度を上げる」機能、オフラインコンバージョンインポートは「CRMの受注データを広告最適化に返却する」機能、そしてData Managerは「これら3つの接続状況を監視・改善するハブ」という整理になります。どの機能がどの場面で働くかを間違えると、過剰設定や重複設定の事故が起きやすくなります。たとえば拡張コンバージョンとオフラインCVインポートで同じCVを二重計上してしまう、Customer Matchの除外リストとオフラインCV返却の受注データがズレて「新規なのか既存なのか判別できない」状態が生まれるといった混乱は、現場でしばしば起きる典型的な事故です。
| 機能 | 主な用途 | データ方向 | Data Managerでの扱い |
|---|---|---|---|
| Customer Match | 顧客リストのターゲティング | CRM → Google | リスト更新頻度・件数を監視 |
| 拡張コンバージョン | Webフォーム計測の精度向上 | Web → Google | ハッシュ化送信の成功率を確認 |
| オフラインCVインポート | CRM受注の広告最適化 | CRM → Google | インポート成功率・失敗理由を表示 |
| 同意モードv2 | 同意状態の伝達 | Web → Google | 同意取得率の推移を確認 |
Customer Match連携をData Managerで運用する
Customer Matchは、メールアドレス・電話番号・住所といった顧客情報をハッシュ化してGoogleにアップロードし、そのリストを広告のターゲティングに使う機能です。既存顧客の除外、類似セグメントの拡張、LTV上位顧客への配信強化といった運用に使われます。Data Managerを使うと、アップロードしたリストの件数・更新日・マッチ率が一覧で確認でき、リストが古くなっている場合は警告が出ます。
運用の鉄則は、Customer Matchのリストを週次以上の頻度で自動更新することです。CRMから自動でリストを書き出し、Google Ads APIまたはData Manager経由で差分更新するパイプラインを組みます。手動アップロードに頼ると、どうしても更新が止まりがちで、数ヶ月単位で古いリストで配信を続けてしまう事故が起きます。古いリストで既存顧客セグメントを除外すると、実際には新規獲得にならない層へ広告費を使うことになり、結果として広告費用対効果が目に見えて下がります。
拡張コンバージョン連携の見える化
拡張コンバージョンは、Webフォーム送信時に取得した個人情報をハッシュ化してGoogleに送ることで、Cookie制限下でも計測精度を維持する仕組みです。Data Managerでは、拡張コンバージョンの送信成功率、送信されたデータフィールドの網羅率、マッチ率が表示されます。これにより「設定したつもりで動いていない」という事故を防げます。
送信されるデータは、email、phone_number、first_name、last_name、street、city、region、postal_code、countryの9項目で、このうちemailは必須に近い重要度があります。Data Manager上でemailの送信率が80%未満の場合は、フォーム設計または実装の問題を疑うべきです。送信率が高いほど、ラストクリックアトリビューションの精度が上がります。逆に、emailが任意項目になっているフォームや、電話番号のみを取得するフォーム運用では、拡張コンバージョンの効力が半減しやすくなります。成果改善を狙うなら、フォーム設計の時点でemail必須化を前提に据えておくのが堅実です。
オフラインCVインポートの品質管理
オフラインコンバージョンインポート（OCI）は、CRMに蓄積された商談化・受注データをGoogle広告に返却し、自動入札をCV数ではなく商談・受注ベースで最適化させる機能です。Data Managerでは、OCIのインポート成功率、失敗したレコードの件数と理由、GCLIDマッチ率が表示されます。これが運用品質のバロメーターになります。
インポート成功率が95%を下回る場合、原因は大きく3つです。GCLIDがCRMに正しく保存されていない、返却タイミングが広告クリックから90日を超えている、インポートファイルのフォーマットが規定外のいずれかです。Data Manager上で失敗理由をクリックすると、どのレコードでどの理由が発生したかが確認できるため、原因の切り分けが大幅に楽になります。以前のように失敗したCSVを再ダウンロードして原因を目視で追う必要がなくなり、修正サイクルが数日単位から数時間単位に短縮されます。
同意モードv2との連携設計
同意モードv2は、ユーザーのCookie同意状態をGoogleに伝え、同意の有無に応じて計測と広告配信の挙動を切り替える仕組みです。EU域外でも実装している企業が増えており、日本でも改正個人情報保護法への対応として実装が進んでいます。Data Managerでは、同意モードv2の実装状態、同意取得率、同意なしユーザーに対するモデリングコンバージョンの挙動が一元的に確認できます。
同意モードv2が正しく動いていない場合、Customer Matchやオフラインコンバージョンインポートの返却データが無効化されることがあります。Data ManagerとCMP（Consent Management Platform）の状態が一致していることを定期的に確認する運用が、2026年以降の広告計測の前提になります。同意なしユーザーのシグナルが正しく送られていれば、Googleはモデリングコンバージョンで補完してくれるため、計測の断絶は最小限に抑えられます。
同意取得率が広告成果に与える影響
同意取得率は、サイト訪問者のうちCookie同意を受け入れた割合を示す指標です。Data Manager上で同意取得率が50%を下回る場合、広告の計測精度とCustomer Matchの活用範囲が大きく制限されます。同意取得率を上げるには、CMPのUI設計、同意バナーのタイミング、選択肢の表現方法の3点を見直します。
同意取得率が低いサイトでは、Googleのモデリングコンバージョンが補完的に動きますが、これは統計推定であって実測ではありません。実測データと推定データの比率はData Manager上で確認できるため、推定比率が40%を超えたら計測基盤の見直しを検討してください。推定に頼りすぎると、広告最適化の根拠が揺らぎます。
CMPとData Managerの整合性チェック
CMPの設定ミスは、同意モードv2のシグナルが届かない・届いても正しく解釈されないといった形で現れます。Data Manager上の同意取得率が0%に近い、あるいは100%に近すぎる場合、CMPの実装ミスを疑うべきです。理想的には、業界やサイトの性質によりますが、30〜80%の範囲に収まっているのが自然な数字です。
整合性チェックは、Data Manager → 同意モード v2 → CMP → サイト実装の順で、上流から下流に向けて確認します。CMPベンダーのダッシュボードとData Managerの数字に乖離がある場合は、実装ミスのサインとして扱ってください。両者の数字が一致することが、正しく動いている証拠になります。
同意モードv2運用で押さえる4つの目安
- 同意取得率は30〜80%の範囲が自然（0%・100%は実装ミスのサイン）
- 推定コンバージョン比率が40%を超えたら計測基盤を見直す
- CMPベンダーのダッシュボードとData Managerの数字の整合性を週次で確認
- 同意状態が変わったユーザーの挙動は、Customer Matchに反映されているかを確認
Data Managerの導入ステップとチェックポイント
Data Managerは、既存の1st party data機能を統合するハブなので、導入ステップは「既存機能の棚卸し→Data Manager有効化→接続状況の可視化→運用フロー整備」の4段階です。新機能をゼロから構築するのではなく、今ある機能を正しく束ねる作業に近く、初期工数は比較的小さく抑えられます。ただし「束ねる作業」を軽視すると、Data Managerが単なるダッシュボードで終わってしまい、運用改善につながりません。棚卸しの段階でCRM側の更新フローや同意モードの実装まで見直す気持ちで取り組むと、導入と同時に運用の棚卸しも進んで一石二鳥になります。
全体の標準期間は、小規模事業で2週間、中規模で1ヶ月、大規模で2ヶ月が目安です。棚卸しフェーズに時間をかけると、その後の運用改善が圧倒的に楽になります。既存機能の状態を正確に把握しないまま有効化すると、警告の意味が読み取れず運用が混乱します。
ステップ1〜2：既存機能の棚卸しとData Manager有効化
ステップ1の棚卸しでは、現状のCustomer Matchのリスト、拡張コンバージョンの設定、オフラインコンバージョンインポートの設定、同意モードv2の実装状況を全部リストアップします。運用担当者・CRM担当者・開発担当者の3者でチームを組み、漏れなく把握してください。ここで把握した内容が、Data Manager上で表示される情報と一致しているかを後で検証します。
ステップ2では、Google広告の管理画面から「ツールと設定」→「データマネージャー」を開き、有効化します。有効化自体は数分で終わりますが、データの読み込みが完了するまで数時間〜24時間かかる場合があります。すぐに全データが表示されない状態でも焦らず、翌日に再確認するのが定石です。
ステップ3〜4：接続状況の可視化と運用フロー整備
ステップ3では、Data Manager上で表示される接続状況を確認し、ステップ1で把握した棚卸し結果と突き合わせます。乖離がある場合は、どこかに未把握の設定があるか、逆に把握していたつもりが実装されていなかったケースです。乖離を全て解消してから運用フェーズに進んでください。
ステップ4では、週次で確認する指標と月次で確認する指標を分け、運用フローに落とし込みます。週次はリスト更新・インポート成功率・同意取得率の3点、月次はマッチ率・推定CV比率・配信成果への影響の3点が基本的な組み合わせです。指標の正常値と異常値の基準を明文化しておくと、担当者が変わっても運用品質を維持できます。
運用改善の実践パターン
Data Managerが稼働したら、その後の運用改善が次のROIを決めます。稼働直後は「可視化ができた」だけの状態で、改善アクションにつながっていないケースが多く見られます。ここから踏み込んで、発見した問題を具体的な施策に落とし込むのが、投資を回収するフェーズです。可視化は手段であって目的ではないという基本を、組織として徹底する必要があります。週次レビューの場で、Data Manager上のアラートや数字の変化が必ず議題として扱われ、具体的な担当者と期限を割り当てて改善タスクに落とし込まれる流れを作ると、ダッシュボードが生きたオペレーションに変わります。
改善の典型的なパターンは「リスト鮮度の改善」「拡張CVの送信率向上」「OCIの成功率向上」「同意取得率の改善」の4つで、いずれもData Manager上で問題発見 → 原因分析 → 実装修正 → 再検証のサイクルで回します。サイクルを回せる体制があるかどうかが、Data Manager活用の本質です。
リスト鮮度を改善する自動化
Customer Matchのリストは、CRMの顧客データが更新されても自動で反映されないため、放置すれば数ヶ月で鮮度が落ちます。改善策は、CRMから週次または日次で差分を抽出し、Google Ads APIやZapierなどのiPaaSを使って自動でData Managerに反映するパイプラインを組むことです。人手に頼る運用は必ず形骸化します。
自動化が難しい場合でも、最低限「月次のリスト更新チェック会議」をカレンダーに入れ、担当者が責任を持ってDLリストを更新する運用を作ります。リスト鮮度は、LTV上位顧客の類似拡張の精度に直結するため、この1点を押さえるだけで配信のROIが大きく改善します。
拡張コンバージョンの送信率を底上げする
拡張コンバージョンの送信率は、フォームの入力完了率、ハッシュ化処理の実装、GTMの設定の3点で決まります。Data Manager上で送信率が低い場合、まずフォームのemail入力率を確認します。オプションになっているemailを必須に変える、またはチェックボックスで「連絡可」を取得する設計に切り替えることで、送信率が数十ptレベルで改善するケースがあります。
次にハッシュ化処理の実装を確認します。小文字化・空白削除・SHA-256の順で処理されているか、文字コードがUTF-8であるかを検証します。GTMのHTMLタグでハッシュ化している場合、実行順序が拡張CV送信より後になっていると送信が空で終わるため、タグの優先度設定も確認が必要です。
オフラインCVインポートの成功率を95%以上に保つ
OCIの成功率を95%以上に保つには、GCLIDの保存設計とインポートタイミングの2点が鍵です。GCLIDはフォーム送信時にCRMに必ず保存し、クリックから90日以内にインポートします。90日を超えるとGoogleはデータを受け付けないため、長期の商談化プロセスを持つ企業は、インポート頻度を週次から日次に上げる必要があります。
インポートファイルのフォーマットもよくあるつまずきポイントです。GCLID・CV名・CV日時・CV値・通貨コードの5項目を正確に記入し、文字コードUTF-8でCSVを書き出します。Data Manager上で失敗したレコードの理由を見れば、どの項目でエラーが起きたかがわかるので、そのフィードバックを書き出し処理に反映させてください。
失敗しやすい落とし穴と回避策
Data Managerを導入した企業が陥りやすい失敗を5つ整理します。多くは「ツールを有効化したことで満足して、運用改善サイクルが回らない」ことから発生します。ツールはあくまで可視化手段であり、問題を発見したあとのアクションまで設計されているかが成否を分けます。
回避策の共通ルールは、Data Manager上の数字と実際の運用改善アクションを連動させる仕組みを作ることです。週次レビューの議題にData Managerのアラート一覧を必ず含めることで、可視化が改善につながる流れが生まれます。数字を見ているだけでは、計測基盤の品質は上がりません。
有効化したまま放置されるケース
最も多い失敗は、Data Managerを有効化したが、誰もアラートを見ていない状態です。Customer Matchのリストが古くなっても、拡張CVの送信率が下がっても、OCIの失敗率が上がっても、気づかないまま数ヶ月が経過します。これでは可視化の意味がありません。運用担当者が多忙で優先順位が後ろに下がるほど、計測基盤は静かに劣化していきます。月次の広告レポートは出ているのに、内実はData Managerの異常で実態と乖離しているというケースも現場では珍しくありません。
回避策は、Data Managerのアラートを毎週特定の曜日にチェックする当番制を作ることです。月曜朝のルーティンとしてData Manager確認を入れるだけで、問題検知のスピードが大きく変わります。担当者が属人化しないよう、2名体制でクロスチェックできるのが理想です。
同意モードv2との整合性を確認しない
同意モードv2の実装が古いまま、Data Managerの数字だけを見てしまうケースも頻発します。CMPのバージョンアップや、同意取得ロジックの変更で、想定外の挙動になっていることがあります。数字上は問題なく見えても、同意なしユーザーへの配信が意図せず止まっていたり、同意ありユーザーのデータが送れていなかったりする事故が起きます。
回避策は、CMPベンダーのアップデートに連動して、Data Manager上の同意取得率を確認する運用を組むことです。CMPベンダーの更新履歴をウォッチして、重要アップデート後は必ず同意取得率の急変をチェックしてください。これを怠ると、気づかぬうちに広告配信の前提が崩れます。
Customer MatchとOCIを別々に運用する
Customer Match（顧客リストのターゲティング）とOCI（受注データの返却）を、別々のチームが別々のツールで運用している組織では、両者の整合性が取れず効果が半減します。たとえば、受注顧客をCustomer Matchの除外リストに入れないまま配信を続け、既存顧客に広告費を使ってしまうケースが見られます。広告チームは「CVが取れている」と喜んでいる一方、営業チームから見れば「既存の受注顧客」であり新規獲得ではない、という食い違いも起きます。この手の食い違いは、経営層に向けた報告で混乱を招き、広告投資の意思決定を歪ませます。
回避策は、Data Managerを「両機能を束ねる共通ハブ」として位置づけ、広告運用担当とCRM担当が同じダッシュボードを見て会議するフローを作ることです。週次レビューで「受注顧客は除外リストに入っているか」を必ず確認するだけで、広告費の数%〜十数%が無駄から救えます。
Data Manager導入で潰すべき5つの失敗パターン
- 有効化したが誰もアラートを見ていない運用になる
- CMPアップデート後の同意取得率を追わず、配信前提が崩れる
- Customer MatchとOCIを別チームで運用し、整合性が取れない
- 拡張コンバージョンの送信率が低いまま放置される
- リスト更新が手動のままで、鮮度が数ヶ月単位で落ちている
先行者利益を最大化するロードマップ
Data Managerはまだ国内での解説記事も少なく、本格活用している企業は一部に限られます。この時期に着手するほど、社内ノウハウの蓄積と広告運用の優位性で先行者利益を得られます。ロードマップは、導入月・運用改善月・拡張月の3段階で設計すると分かりやすくなります。
重要なのは、導入月で終わらせず、運用改善月で具体的な数字改善を積み上げ、拡張月で他の広告運用施策と統合することです。Data Managerを単独の計測ツールではなく、広告運用全体の改善エンジンとして位置づける視点が、先行者利益を広げる前提条件になります。
導入月（1ヶ月目）の目標
導入月の目標は、既存機能の棚卸し完了、Data Managerの有効化、接続状況の可視化、週次レビューフローの確立の4点です。ここで無理にKPIを動かそうとせず、まず土台を整えることに集中します。週次レビューを月内に最低4回開催し、レビュー形式を固めることが重要です。
この段階で発見した問題（リスト鮮度、送信率、成功率、同意取得率）は記録しておき、運用改善月の改善対象として優先順位をつけます。全て同時に手を付けず、影響度の高い1〜2項目から順に改善するのが実務的です。
運用改善月（2〜3ヶ月目）の目標
運用改善月では、導入月で発見した問題を具体的に改善します。Customer Matchのリスト自動更新の実装、拡張コンバージョンの送信率改善、OCIの成功率向上、同意取得率の引き上げ、これらを1つずつ順番に潰していきます。改善前後の数字をData Managerで比較し、効果が確認できたら次の項目に進みます。
この段階で、広告運用側のKPI（CPA・CVR・ROAS）にも変化が現れ始めます。1st party data基盤の改善が、広告成果にダイレクトに反映されるのを実感できるフェーズです。数字の変化は、経営層へのレポートにもインパクトを与えます。
拡張月（4〜6ヶ月目）の目標
拡張月では、Data Managerを軸にした1st party data運用を、他の広告媒体やCRMとの連携に展開します。Meta広告のCAPI、TikTok広告のEvents API、LinkedIn広告のコンバージョンAPIも同様の1st party data連携機能を持つため、Data Managerで整備した運用ノウハウを他媒体に横展開していきます。
この段階で社内の1st party data運用基盤が成熟し、新規広告媒体の導入スピードが大きく上がります。Data Managerで鍛えた運用リズムが、社内全体の広告運用の標準形になるという構図です。半年後には、Data Managerを起点に1st party data運用全体の設計図が描ける状態になります。
まとめ：Data Managerは1st party data運用の中心軸
Google Ads Data Managerは、単独の計測ツールではなく、Customer Match・拡張コンバージョン・オフラインコンバージョンインポート・同意モードv2という既存機能を束ねる中心軸です。点在していた管理を集約することで、問題検知と改善アクションのスピードが段違いに上がります。
重要なのは、Data Managerを有効化して終わりではなく、週次レビュー・改善サイクル・他媒体への横展開までを含めた運用ロードマップを描くことです。まだ本格活用している企業が少ない2026年のうちに着手することで、1st party data運用の先行者利益を獲得できます。現時点で先行投資する価値は大きく、半年〜1年の継続運用で社内のノウハウが育つと、広告運用の意思決定スピードが一段上がります。後発で追いかける企業は、この間に蓄積された運用データの差を埋めるのに数ヶ月単位の時間が必要になるため、早く始めるほど累積の優位が広がっていきます。
- 既存機能の棚卸しから始める。Customer Match・拡張CV・OCI・同意モードv2の現状を把握してからData Managerを有効化する。
- 週次レビューにアラート確認を組み込む。月曜朝のルーティンにし、属人化しない2名体制で運用する。
- 改善サイクルを3〜6ヶ月のロードマップで設計する。導入月・運用改善月・拡張月の3段階で、段階的に1st party data運用を成熟させる。
Data Managerを導入し、運用を成熟させるプロセスは、広告運用・CRM・エンジニアリングの3領域の協業を必要とします。社内リソースだけで完結させるのが難しい場合は、1st party data運用に強い広告運用代行パートナーと組むのが、最短で先行者利益を取るルートです。パートナーを選ぶ際は、Google Ads Data Managerの設定経験だけでなく、CMPやサーバーサイドGTMまでを含めた計測基盤の設計・改善の実績があるかを確認してください。設定の代行だけで終わらず、運用サイクルの立ち上げまでを一緒に走れる相手を選ぶことが、先行者利益を着実に回収するための条件になります。
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Google Ads Data Managerの活用度を、第三者の視点で診断するのは、1st party data運用の成熟度を把握する最短ルートです。ハーマンドットでは、Customer Match・拡張コンバージョン・オフラインCVインポート・同意モードv2の接続状況と改善余地を無料で診断する枠を用意しています。Data Managerを有効化しただけの状態から、実際にROIを押し上げる運用に引き上げる道筋をお渡しします。
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