コラム&特集記事

アドバーチャが提供するサービス

作成日:
更新日:

第一想起を獲得する方法|施策比較・測定KPI・失敗パターンを実務向けに解説【2026年版】

  1. 第一想起・純粋想起・助成想起の違い
  2. 第一想起が購買行動に与える影響
  3. 第一想起を取れていないと何が起きるか
  4. 第一想起獲得の2つの戦略
    1. 全体制覇型:カテゴリ全体で1位を狙う
    2. 細分化型(局所最適):特定セグメント・シーンで1位を狙う
  5. 第一想起を獲得する主要施策と比較
    1. 施策比較表
    2. 各施策の特徴
  6. 業種別の施策選択の考え方
    1. 食品・飲料メーカー
    2. 日用品・消費財メーカー
    3. 外食・小売チェーン
    4. 交通・インフラ・ホテル
  7. 第一想起の測定方法とKPI設定
    1. 主要な測定方法
    2. ブランドリフト調査の活用
    3. KPI設計の考え方
  8. よくある失敗パターン
    1. 失敗①:短期指標だけを追う
    2. 失敗②:単発施策で終わらせる
    3. 失敗③:メッセージが施策ごとに変わる
    4. 失敗④:助成想起が高いのに手を止める
    5. 失敗⑤:既存顧客しか見ていない
    6. 失敗⑥:届きにくい層に届いていない施策を続ける
  9. こんな企業に向いている・向いていない施策
    1. 特に向いている企業・状況
    2. あまり向いていない施策・状況
  10. Ad-Virtuaが合う条件
  11. FAQ:第一想起に関するよくある疑問
    1. Q1. 第一想起の向上にはどれくらいの期間がかかりますか?
    2. Q2. 第一想起は大手ブランドしか取れないですか?
    3. Q3. 第一想起と売上の関係はどう測ればよいですか?
    4. Q4. デジタル広告だけで第一想起を獲得できますか?
    5. Q5. ゲーム内広告は第一想起に効果がありますか?
  12. まとめ

第一想起を獲得するには、ターゲットとするセグメントやシーンを絞り込む「細分化型」か、カテゴリ全体でリーチを最大化する「全体制覇型」のいずれかの戦略を軸に、テレビCM・デジタル広告・体験型施策などを継続的に組み合わせることが基本です。「ブランド名は知られているのに、なぜか競合を選ばれてしまう」という状況の根本にあるのが第一想起の欠如であり、購入率73.1%以上というデータが示すように、第一想起の有無が購買行動に大きな差をもたらします。

この記事では、第一想起の定義・重要性・獲得施策の比較・測定方法・よくある失敗まで、マーケティング担当者が意思決定に使える情報を体系的に整理しています。

この記事でわかること

  • 第一想起と純粋想起・助成想起の違い
  • 第一想起が購買行動に与える影響(データあり)
  • 全体制覇型と細分化型、2つの獲得戦略の選び方
  • マス広告・デジタル・体験型など施策ごとの特徴と比較表
  • 業種別の施策選択の考え方
  • 測定に使えるKPIとブランドリフト調査の活用法
  • よくある失敗パターンと回避策

こんな方に向いています: 若年層・潜在層へのブランド認知拡大を検討している食品・飲料・日用品・外食・小売・インフラ業界のマーケティング担当者・ブランド戦略責任者


第一想起・純粋想起・助成想起の違い

ブランド認知と第一想起の戦略的マーケティングイメージ

第一想起の獲得戦略を設計する前に、「想起」の3段階を整理しておく必要があります。

段階

説明

特徴

助成想起(Aided Recall)

選択肢リストやロゴを提示された状態で思い出す

認知の最低ライン。広告接触の有無で差が出やすい

純粋想起(Unaided Recall)

選択肢なしで自発的に複数ブランドを挙げられる

購買候補集合(想起集合)に入っている状態

第一想起(Top of Mind)

純粋想起の中で「最初に」出てくる1ブランド

購買行動の起点。競合優位に直結

英語では「Top of Mind Awareness(TOMA)」と呼ばれます。

注目すべき点は、助成想起(「ブランド名を聞いて知っている」)が60〜70%に達すると純粋想起が急上昇する「ティッピング構造」が存在することです(出典:第一想起白書2025、トライバルメディアハウス、2026年1月公開)。つまり、「知られている」状態になっただけでは第一想起には届かず、カテゴリと結びついた記憶として定着させることが必要です。


第一想起が購買行動に与える影響

消費者の購買行動・意思決定シーンのイメージ」 width=

「第一想起されているかどうか」は、売上に対して想像以上の差をもたらします。

第一想起白書2025(トライバルメディアハウス)の主要データ(調査対象:全国20〜69歳、延べ6,000人、2024年12月調査)

  • 第一想起ブランドの購入率:73.1%以上
  • 第1位と第3位ブランドのメイン利用率差:最大64.3ポイント
  • 消費者の想起集合(購買候補に入るブランド数)の平均:2個以下

(出典:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000206.000004355.html 確認日: 2026-04-07)

業界別の影響度(自動車保険カテゴリ)

  • 第1位ブランドと第2位ブランドの契約率差:2.5倍

(出典:トライバルメディアハウス「15業界の調査結果」https://www.tribalmedia.co.jp/note/research-220914/ 確認日: 2026-04-07)

ここから読み取れる構造は明確です。消費者が購買候補に入れるブランドは平均2個以下に絞られる。その2つに入れなければそもそも検討されない。さらに、その中で「最初に」思い出されるブランドが圧倒的に選ばれる。

日経クロストレンドが示すように、オンライン購買では「最初に思い出す=そのまま購入」につながる傾向がさらに強まっています。(出典:日経クロストレンド「一番売れているのは、最初に思い出される『第一想起』ブランド」https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00666/00004/ 確認日: 2026-04-07)

また、バイロン・シャープ氏が提唱する「メンタルアベイラビリティ」の観点では、第一想起の高いブランドは指名検索数の増加・広告依存度の低下・LTV向上という複利効果を生み出します。(出典:Commune「メンタルアベイラビリティとは?」https://commune.co.jp/magazine/mental-availability/ 確認日: 2026-04-07)


第一想起を取れていないと何が起きるか

競合に第一想起を持たれた市場で戦う場合、以下のコスト構造に陥りやすくなります。

  1. 広告効率の悪化: 想起されない状態では同じ広告出稿量でも認知が積み上がらない
  2. 指名検索の低迷: ブランド名で直接検索されず、カテゴリキーワードで競合と競争し続ける
  3. 価格競争への引き込み: 差別化記憶がないため「安い方」が選ばれやすくなる
  4. 潜在層の先取りを失う: 購買経験のない若年層が他ブランドで習慣形成され、後から上書きするコストが増大する

特に若年層・新しい顧客層の獲得機会は一度失うと取り戻すコストが大きくなります。初回接触のタイミングでカテゴリと結びつけてもらうことが、長期的なブランド価値の形成につながります。


第一想起獲得の2つの戦略

第一想起を目指すアプローチは大きく2つに分かれます。自社のブランドポジションと競合状況によって選択が変わります。

全体制覇型:カテゴリ全体で1位を狙う

助成想起が60〜70%を超えるまで認知を引き上げ、その後純粋想起→第一想起へとティッピングさせる戦略です。テレビCM・交通広告・大規模デジタル施策など、リーチ最大化に向けた継続投資が必要です。

向いているケース: 既存市場で後発参入している大手ブランド、または長期投資を確保できるナショナルクライアント

課題: 大規模な予算と時間が必要。第一想起ブランドがすでに確立している成熟カテゴリでは困難

細分化型(局所最適):特定セグメント・シーンで1位を狙う

「誰にとっての」「どんなシーンにおける」第一想起かを絞り込み、特定のセグメントで圧倒的な想起を獲得する戦略です。カテゴリ全体の第一想起ではなく、「子育て中の20代ファミリーが選ぶ○○」「外食後に飲む○○」など、購買シーンを特定してブランドを記憶に埋め込みます。

向いているケース: 大手が第一想起を握るカテゴリへの参入、新商品立ち上げ、特定の顧客層(若年層・女性・ファミリー等)への集中投資

課題: セグメントの規模が小さすぎると売上への貢献が限定的

現実的には、多くのブランドが「特定セグメントで第一想起を取り、そこから拡大する」細分化型からスタートすることが多くなっています。


第一想起を獲得する主要施策と比較

以下に、第一想起獲得に活用できる主要な施策カテゴリを整理します。

施策比較表

施策カテゴリ

リーチの広さ

記憶定着度

若年層リーチ

コスト感

第一想起への効果

テレビCM・マス広告

△(単発では薄い)

△(テレビ離れ)

継続で高い

SNS広告・デジタル広告

△(スキップ多い)

中〜高

CTR偏重だと限定的

体験型施策(イベント・展示会)

△(対面限定)

◎(直接体験)

中〜高

体験と連動で高い

ゲーム内広告(サイネージ型)

○(若年層中心)

○(プレイ体験と連動)

潜在層・ゲーマー層に有効

OOH・交通広告

中〜高

エリア集中で効果的

オウンドメディア・SEO

△(情報収集層)

低〜中

指名検索増加に寄与

口コミ・UGC施策

△(拡散次第)

信頼性は高いが制御困難

各施策の特徴

1. テレビCM・マス広告 不特定多数への認知拡大と接触頻度向上に強み。マクドナルドやユニクロのように一貫したブランドメッセージを長期継続することで「カテゴリ=ブランド」の連想が固まります。ただし、テレビ視聴率の低下で若年層・Z世代へのリーチが年々難しくなっています。

2. SNS・デジタル広告 ターゲティング精度が高く、特定セグメントへの反復露出が可能。ただし、クリック率(CTR)やコンバージョン率(CVR)の最適化に集中すると、「想起」という中間成果を見落とすリスクがあります。第一想起は長期の反復接触で形成されるため、短期指標だけでは測れません。

3. 体験型施策(イベント・展示会) 直接的な体験はブランド記憶の定着に最も効果的ですが、接触できる人数が限られます。ごっこランドの事例では、出展前後で第一想起率が平均49%アップという結果が報告されています(出典:キッズスター公式 https://www.kidsstar.co.jp/posts/20230410 ※自社調査 確認日: 2026-04-07)。

4. ゲーム内広告(サイネージ型) ゲーム空間内の看板・モニターへの広告配信は、プレイを中断せずにブランドメッセージを届ける手法です。体験の文脈でブランドが記憶に刷り込まれるため、自発的想起率が高まりやすい特徴があります。特にTVCMが届きにくいZ世代男性(スマートフォンゲームプレイ率約80%)への新しい接触手段として機能します(出典:Ad-Virtua公式コラム https://ad-virtua.com/column/why-in-game-ads-now/ 確認日: 2026-04-07)。

5. オウンドメディア・SEO 情報収集段階から企業の存在を認識させる効果があります。特定キーワードで「最初に出てくる」メディアになること自体が、デジタル上の第一想起につながります。指名検索数の増加は想起向上の可視化指標としても機能します。

6. 口コミ・UGC施策 インフルエンサーマーケティングやユーザー生成コンテンツの拡散促進です。低コストかつ信頼性の高い拡散が期待できますが、情報の内容やトーンのコントロールが難しいため、ブランドメッセージの一貫性維持が課題になります。


業種別の施策選択の考え方

「どの施策が有効か」は業種・商材・ターゲット層によって異なります。以下に業種別の考え方を整理します。

食品・飲料メーカー

スーパーやコンビニでの瞬間的な棚前行動が購買につながる商材です。キユーピー(マヨネーズ)やキッコーマン(しょうゆ)のように、カテゴリと完全に結びついた状態(「支配想起」)を目指すことが理想です。

  • 若年層・新世帯層への新規接触: SNS広告 + ゲーム内広告の組み合わせで接触機会を増やす
  • 既存顧客の維持: TVCMや交通広告で継続的な接触頻度を維持
  • 新商品立ち上げ: 体験型施策(試食・展示)+ SNS拡散で初期記憶形成

日用品・消費財メーカー

購買頻度が高く、習慣形成が第一想起に直結するカテゴリです。幼少期・若年期の初回体験がその後のブランド選択に長期影響を与えるため、若年層への早期接触が特に重要です。

  • 親子・ファミリー層への接触: 体験型施策(ファミリー向けイベント、子ども向けコンテンツ連動)が有効
  • テレビ離れした30代以下: デジタル広告 + ゲーム内広告で新しい接触チャネルを確保

外食・小売チェーン

「今どこに行くか」という瞬時の意思決定が購買につながるため、地域・時間帯に紐付いた想起形成が鍵です。

  • 来店圏内への露出: OOH・デジタルサイネージで地域密着のブランド存在感を高める
  • 若年層の習慣形成: SNS連動施策で「○○といえば△△」という連想を作る

交通・インフラ・ホテル

購買頻度は低いが、使用シーン(旅行・移動)が明確な商材です。シーン想起型の細分化戦略が有効です。

  • 特定シーンへの紐付け: 「旅行の宿といえば」「移動といえば」の文脈でブランドを埋め込む
  • 口コミ・レビューの活用: 利用体験の可視化で信頼性を高める

第一想起の測定方法とKPI設定

マーケティング測定・KPIデータ分析のイメージ

施策を打った後、「第一想起が上がったかどうか」をどう測るかが実務の課題です。

主要な測定方法

測定方法

特徴

活用タイミング

純粋想起調査(自由回答形式)

カテゴリ名のみ提示し自由回答。最も正確な測定

施策前後・四半期ごと

定期トラッキング調査

継続的に測定することで変化を可視化

四半期〜半年ごと

指名検索量分析

ブランド名の検索数変化から間接推定

随時(Google Search Console)

SNS言及モニタリング

自然な言及・UGCの発生状況を把握

随時

ブランドリフト調査

広告接触者と非接触者の広告想起率差を計測

主要デジタル施策の実施中〜後

電通マクロミルインサイトは「カテゴリ名のみを提示した純粋想起調査を四半期ごとに継続実施する」ことを推奨しています(出典:https://www.dm-insight.jp/column/toma/ 確認日: 2026-04-07)。

ブランドリフト調査の活用

Google・YouTube・Meta等の広告プラットフォームが提供するブランドリフト調査は、広告接触者と非接触者の広告想起率・認知率の差分を可視化します。デジタル施策の効果測定として実務で使いやすいツールです。

デジタル施策の場合はブランドリフト調査、全体的な想起度の変化は定期トラッキング調査と組み合わせることで、短期・長期の両面で測定できます。

KPI設計の考え方

第一想起の向上は長期施策の成果であるため、以下の中間指標を段階的に確認することが実務的です:

  1. 助成想起率(認知率)→ まず認知を60〜70%まで引き上げる
  2. 純粋想起率(想起集合への入り込み)→ 購買候補に入れてもらう
  3. 第一想起率(想起集合の中での順位1位)→ 最終目標
  4. 指名検索数(デジタル上の想起の可視化)→ 補完指標

よくある失敗パターン

多くのブランドが第一想起獲得で陥りがちな失敗を整理します。

失敗①:短期指標だけを追う

CTR・CVR・ROASなどの短期パフォーマンス指標だけを追うと、想起という中間成果を見落とします。パフォーマンス広告の最適化と、ブランド認知・想起のための施策は役割が異なります。「今月のCPAが改善した」と「半年後の第一想起率が上がった」は別のことです。

失敗②:単発施策で終わらせる

キャンペーン期間中は認知が上がっても、終了後にすぐ落ちるケースが多い。第一想起は「反復接触と一貫したブランドメッセージ」の継続で形成されます。バイロン・シャープ氏は、コロナ禍での広告停止がブランド記憶の減衰につながることを警告しています(出典:https://commune.co.jp/magazine/mental-availability/ 確認日: 2026-04-07)。

失敗③:メッセージが施策ごとに変わる

各施策でビジュアル・キャッチコピー・ブランドトーンが統一されていないと、消費者の記憶の中でブランドイメージが分散します。第一想起は「シンプルで一貫したメッセージの長期反復」で積み上がります。

失敗④:助成想起が高いのに手を止める

「70%が知っている」という数字に安心し、純粋想起・第一想起への投資を止めてしまうケースです。認知と想起の間にはギャップがあり、「知っている」だけでは購買起点になれません。

失敗⑤:既存顧客しか見ていない

既存顧客のリテンションに集中し、若年層・新規顧客への接触を後回しにすると、購買習慣が競合ブランドで形成されてしまいます。潜在層への早期接触は、将来の第一想起獲得への先行投資です。

失敗⑥:届きにくい層に届いていない施策を続ける

TVCMが有効でも、ゲームや動画配信に時間を使うZ世代・若年男性には届きにくいケースが増えています。ターゲットの実際のメディア接触状況に合わせて接触チャネルを見直すことが必要です。


こんな企業に向いている・向いていない施策

特に向いている企業・状況

  • TVCMが届きにくい若年層・Z世代を主要ターゲットとしている:スマートフォン利用時間が長く、テレビをほとんど見ない層へのリーチに新しいチャネルが必要
  • 潜在層(まだ購買経験のない層)への早期接触を重視している:習慣形成前の若年層に自社ブランドを先に記憶させたい
  • 体験を通じたブランド記憶の形成を重視している:イベントなどの体験型施策に関心があるが、スケールとコストに課題を感じている
  • 広告への嫌悪感が強い層へのアプローチを模索している:非侵略的な接触で好感度を維持しながらブランドを届けたい
  • 食品・飲料・日用品・外食など生活接点の広い商材を扱っている:購買候補に入る機会を日常的に増やしたい

あまり向いていない施策・状況

  • 購買頻度が極めて低い・高額商材(不動産・高級車等):購買意思決定のプロセスが長く、想起よりも情報収集・比較が主な行動
  • 第一想起よりも価格・利便性が支配的なカテゴリ:最安値・最近接な選択肢が自動的に選ばれる商材では想起の重要度が相対的に低い
  • すでに対象カテゴリで圧倒的な第一想起を持っている:維持施策で十分なフェーズ。新規獲得より既存顧客の維持・LTV向上に注力すべき

Ad-Virtuaが合う条件

ここまで第一想起獲得の施策全体を俯瞰してきました。その中で、「TVCMが届きにくい層への体験型接触」という切り口で、ゲーム内広告プラットフォームのAd-Virtuaが適合するケースがあります。

Ad-Virtuaの概要(出典:Ad-Virtua公式サイト https://ad-virtua.com 確認日: 2026-04-07)

  • ゲーム空間内の看板・モニターに動画広告を配信する国内最大級のゲーム内広告プラットフォーム
  • 対応タイトル:400タイトル以上(カジュアル/RPG/パズル/アクション等)
  • 自発的想起率:48%(他広告形式33%比)
  • 広告想起率:従来型Web広告比 約1.8倍
  • 広告好感度:約85%(プレイを中断しない体験型接触のため)
  • CPM:約300円〜

Ad-Virtuaが特に合う企業の条件

  • Z世代男性(スマートフォンゲームプレイ率約80%)への認知拡大を優先している
  • 既存のTVCM・SNS広告の補完チャネルとして、非侵略的な接触手段を探している
  • 動画素材(15〜30秒)がすでにあり、新しいメディアで活用したい
  • 週30万円〜の予算規模で認知施策を実施できる

詳しくは → ゲーム内広告の仕組み・種類・効果を詳しく解説


FAQ:第一想起に関するよくある疑問

Q1. 第一想起の向上にはどれくらいの期間がかかりますか?

一般的には6か月〜2年程度の継続施策が必要です。助成想起を60〜70%まで引き上げる段階と、その後純粋想起・第一想起へとティッピングする段階に分かれます。単発キャンペーンで短期的な数値が上がっても、施策終了後に元に戻りやすいため、継続性が重要です。

Q2. 第一想起は大手ブランドしか取れないですか?

カテゴリ全体での第一想起は難しくても、「特定のシーン」「特定の顧客セグメント」での第一想起は中小ブランドでも獲得できます。「30代ファミリー層が選ぶ○○」「健康意識の高い20代が選ぶ○○」など、ターゲットとシーンを絞り込む細分化戦略が現実的です。

Q3. 第一想起と売上の関係はどう測ればよいですか?

直接の連動は測りにくいですが、①指名検索数の変化、②自社ECの直接流入数、③純粋想起調査の数値変化を三角測量的に確認するのが実務的です。四半期ごとの純粋想起トラッキング調査を定期実施することを推奨します。

Q4. デジタル広告だけで第一想起を獲得できますか?

可能ですが、短期指標(CTR・CPA)の最適化だけに集中すると想起への投資が不足しがちです。デジタル施策の中でも「ブランド認知目的のメニュー(動画リーチ広告・ブランドリフト調査付き施策等)」と「コンバージョン目的のメニュー」を分けて設計することが重要です。

Q5. ゲーム内広告は第一想起に効果がありますか?

体験を通じたブランド記憶の形成に強みがあります。プレイ体験と連動してブランドが記憶されるため、自発的想起率が48%(他広告形式33%比)と高い数値が出ています(出典:Ad-Virtua公式サイト 確認日: 2026-04-07)。特に「TVCMが届きにくい若年男性」「潜在層への初期接触」が課題の企業に向いています。


まとめ

第一想起の獲得は、認知(助成想起)→ 純粋想起 → 第一想起という段階的なプロセスで積み上がります。

押さえておきたいポイント

  • 第一想起ブランドの購入率は73.1%以上。購買候補の平均は2個以下(第一想起白書2025)
  • 戦略の選択は「全体制覇型」と「細分化型(シーン・セグメント特化)」の2つ
  • 第一想起は短期指標ではなく、継続的な「反復接触×一貫したメッセージ」で形成される
  • 施策選択は業種・ターゲット層・メディア接触状況に合わせて判断する
  • 測定はブランドリフト調査 + 純粋想起トラッキング調査の組み合わせが実務的

特に若年層・潜在層への接触機会を広げたい企業にとっては、テレビCMやSNS広告だけでなく、プレイ体験と連動した新しい接触チャネルの検討が有効な選択肢になります。


関連記事

WRITTEN BY

水野 征太朗

アドバーチャ株式会社代表取締役CEO | 学生時代からインディーズゲーム開発者として、複数のゲームを開発・リリース。名古屋大学経済学部を卒業後、アビームコンサルティング株式会社にて、メタバース/XR/センサーなど先端技術を用いたソリューションの提案・開発に従事。その後、アマゾンジャパン合同会社にてデータ分析・ツール開発・プロセス改善等を経験。2022年にアドバーチャ株式会社を創業。