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ゲーム広告の種類7選と効果的な活用法|費用・選び方まで徹底解説

ゲーム広告と一口に言っても、バナーからプロダクトプレイスメントまで形式は7種類あり、向いている目的・業種が大きく異なります。

選択を間違えると「コストをかけたのに認知が上がらない」「インストールは増えたがブランド好感度が下がった」という結果になりかねません。

この記事では、

  • ゲーム広告7種類の仕組み・費用・メリット・デメリット
  • 目的別・業種別の選び方
  • サイネージ広告とPPLがなぜブランドリフトに最適なのか

を体系的に整理します。

ゲーム内広告の基礎(定義・市場規模・費用感)についてはゲーム内広告とは?仕組み・種類・費用を徹底解説をあわせてご覧ください。

ゲーム広告市場の現状

世界のゲーム広告市場は2025年時点で約130億ドル規模に達しており、2030年には250億ドルを超えると予測されています。スマートフォンの普及とゲームプレイ人口の増加を背景に、特にZ世代・α世代へのリーチ手段として広告主からの注目が高まっています。

日本においても、ゲームアプリを利用するZ世代の約80%が毎日プレイしており、平均プレイ時間は1日約100分。テレビCMやSNS広告でリーチしにくい若年層に効率よくアプローチできる媒体として、ゲーム広告の重要性は年々高まっています。

ゲーム広告7種類の全体マップ

ゲーム広告は大きく「プレイを中断する広告」と「ゲームに溶け込む広告」に分類されます。この違いがユーザー反応とブランドリフト効果に直結します。

分類

種類

ユーザー反応

主な目的

プレイを中断

バナー / インタースティシャル / リワード / オーバーレイ

△〜〇(形式次第)

CV・インストール獲得

ゲームに溶け込む

サイネージ / プロダクトプレイスメント / プレイアブル / アドバゲーミング

◎(約8割が好意的)

ブランド認知・好感度向上

7種類の詳細解説

① バナー広告

ゲーム画面の上部・下部に常時表示される最もスタンダードな形式です。

費用:CPM 200〜800円
メリット:低コスト・設置が簡単・接触頻度が高い
デメリット:バナーブラインドネスで無視されやすい。誤タップによるUX低下のリスク
向いている業種:リテール・通信・金融(認知維持)

② リワード広告(動画)

動画を最後まで視聴するとゲーム内アイテム・ポイントが得られるオプトイン型。ユーザーが自発的に視聴を選ぶため3形式中最もストレスが少ない。

費用:CPV 5〜20円 / CPI 100〜300円
メリット:視聴完了率が高い(80〜90%超)。能動的視聴によるブランド認知
デメリット:報酬目的の「ながら視聴」が多く実際の注目度は低くなりがち
向いている業種:ゲーム・EC・サブスクリプション(インストール・試用促進)

③ インタースティシャル広告(全画面)

ステージクリアや画面遷移のタイミングで全画面表示。強制視聴のため視認性は高いが、不快感を生みやすい。

費用:CPM 300〜1,000円 / CPI 100〜400円
メリット:視認率・インパクトが高い
デメリット:表示タイミングを誤るとゲーム離脱を引き起こす
向いている業種:ゲーム・アプリ(インストール数の短期最大化)

④ サイネージ広告(ゲーム内看板)

野球ゲームの外野フェンス、レーシングゲームのコース脇看板など、現実の屋外広告をゲーム空間内に再現する形式。ゲーム内広告の代表的手法です。

費用:CPM 約400円
メリット:ゲームの没入感を損なわない。約8割のユーザーが好意的。繰り返し接触でブランドが自然に記憶される。コストパフォーマンスが高い
デメリット:直接的なCVには繋がりにくい。効果はブランドリフト指標で測定する必要がある
向いている業種:自動車・飲料・スポーツ用品・アパレル・FMCG(ブランド認知・若年層リーチ)

⑤ プロダクトプレイスメント(PPL)

ゲームのキャラクターが実在ブランドの商品を使用したり、ゲーム空間をブランド仕様にカスタマイズしたりする手法。映画・ドラマのPPLとコンセプトは同じです。

費用:コラボ規模による(数十万〜数百万円)
メリット:ゲーム体験とともにブランドが記憶される。PR・SNS拡散による二次効果。世界観への高い親和性
デメリット:不自然な露出だとかえってマイナス印象になる。制作・調整に時間がかかる
向いている業種:エンタメ・ファッション・食品・自動車(ブランドイメージの深い訴求)

⑥ プレイアブル広告(インタラクティブ広告)

ゲームのミニ体験版をそのまま広告として配信する形式。ユーザーが実際に操作するため没入感が高く、インストール後の定着率が高い。

費用:CPM 2,000〜8,000円(制作費別)
メリット:体験を通じた深い記憶定着。インストール後の離脱率が低い
デメリット:クリエイティブ制作コストが高い
向いている業種:ゲーム・教育アプリ・フィンテック(体験後のコンバージョン重視)

⑦ アドバゲーミング(ブランドゲーム)

ブランド専用のオリジナルゲームを制作する手法。ユーザーがゲームを楽しみながら自然にブランドと接触します。

費用:制作費ベース(数百万〜数千万円)
メリット:ブランド世界観を深く体験できる。SNS拡散されやすい
デメリット:大規模予算が必要。ゲームとしての完成度が低いと逆効果
向いている業種:FMCG・エンタメ・食品(キャンペーン施策としての話題化)

7種類の比較表

広告種類

ユーザー反応

主なKPI

費用目安

ブランドリフト

向いている業種

バナー広告

インプレッション・CTR

CPM 200〜800円

リテール・通信・金融

リワード広告

視聴完了率・CPI

CPV 5〜20円

ゲーム・EC・サブスク

インタースティシャル

視認率・CPI

CPM 300〜1,000円

ゲーム・アプリ

サイネージ広告

広告想起率・ブランドリフト

CPM 約400円

自動車・飲料・スポーツ用品

PPL(コラボ)

エンゲージメント・話題化

数十万〜数百万円

非常に高い

エンタメ・ファッション・食品

プレイアブル広告

体験率・インストール後定着率

CPM 2,000〜8,000円

中〜高

ゲーム・教育・フィンテック

アドバゲーミング

エンゲージメント・SNS拡散

数百万〜数千万円

FMCG・エンタメ

目的・業種別の選び方

目的

推奨形式

アプリのインストール数を最大化したい

リワード広告 / インタースティシャル

Z世代・若年層にブランドを認知させたい

サイネージ広告

テレビCMを補完・代替したい

サイネージ広告

ブランドの世界観を深く体験させたい

PPL / アドバゲーミング

話題化・PR効果を狙いたい

PPL / アドバゲーミング

ゲームアプリのインストール後定着率を上げたい

プレイアブル広告

サイネージ広告・PPLがブランドリフトに最適な理由

ゲーム広告の中でサイネージ広告とPPLが特に注目される理由は、ユーザー体験を一切妨げずにブランドを届けられる点にあります。

  • 長時間視認される:看板・商品はプレイ中に繰り返し視界に入るため、広告効果が蓄積される
  • 記憶に残りやすい:テレビCMのように一瞬で終わらず、スキップもされない
  • ブランドイメージを損なわない:押しつけ感がないため好意度を下げるリスクが低い
  • ジャンルを問わない:レースゲーム・スポーツゲーム・オープンワールドなど多ジャンルで自然に成立する

特に、テレビCMや屋外広告(OOH)と組み合わせることで、若年層へのリーチを補完する施策として効果を発揮します。

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よくある質問

Q. ゲーム広告の中で費用対効果が最も高い形式はどれですか?

A. 目的によって異なります。短期CVを狙うならリワード広告・インタースティシャルが効率的です。ブランド認知・好感度向上(ブランドリフト)が目的なら、CPM約400円で高い広告想起率を実現できるサイネージ広告のコストパフォーマンスが優れています。

Q. Z世代へのリーチに最適なゲーム広告形式はどれですか?

A. Z世代の約80%がゲームをプレイし、平均プレイ時間は1日約100分です。テレビCMやWeb広告でリーチしにくいZ世代には、プレイ中自然に目に入るサイネージ広告が特に有効です。強制表示型よりもゲームの一部として溶け込む広告の方が、ブランドへの好感度も高く維持できます。

Q. 中小企業でもゲーム広告を活用できますか?

A. はい。バナー広告やリワード広告はCPM数百円〜から出稿可能で、小規模テストから始められます。サイネージ広告もプラットフォームによっては比較的リーズナブルな単価で利用できます。大規模なPPLやアドバゲーミングは予算が必要ですが、まずは小規模なゲーム内広告から実績を積む方法が現実的です。

Q. ゲーム広告の効果測定に必要な指標は何ですか?

A. 形式によって異なります。CV目的ならCTR・CPI・ROAS。ブランドリフト目的なら広告想起率・ブランド好感度変化・認知率の変化をブランドリフト調査で測定します。サイネージ広告の場合は特に「視認時間」と「広告想起率」の組み合わせで効果を評価することが推奨されます。

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。