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ゲーム内広告の種類5選と選び方|費用・効果・好感度を比較【2026年】

「ゲーム中に出てくる広告」と一口に言っても、実は大きく2つに分かれます。

プレイを強制中断させて表示されるゲーム外広告と、ゲームの世界観に溶け込んで自然に見せるゲーム内広告です。この違いがユーザー反応に決定的な差を生みます。

この記事では、

  • ゲーム広告5種類の仕組み・費用・メリット・デメリット
  • 嫌われる広告と好まれる広告の根本的な違い
  • 目的別の広告形式の選び方

を体系的に解説します。

ゲーム内広告の基礎知識についてはゲーム内広告とは?仕組み・種類・費用を徹底解説もあわせてご覧ください。

ゲーム広告の全体像|ゲーム内 vs ゲーム外

ゲームに関わる広告は、大きく「ゲーム外広告」と「ゲーム内広告」に分類されます。

分類

種類

特徴

ユーザー反応

ゲーム外広告

バナー広告、インタースティシャル広告、リワード広告

プレイを中断・割り込む形で表示

否定的・スキップ傾向

ゲーム内広告

サイネージ広告(没入型)、コラボ型広告

ゲームの世界観に自然に組み込まれる

約8割が好意的

ゲーム外広告はクリック・インストール獲得など短期CVに強い一方、ユーザーのストレスになりやすい側面があります。ゲーム内広告はブランド認知・好感度向上(ブランドリフト)を狙う中長期型の手法です。

ゲーム外広告(プレイを中断する3種類)

嫌われやすいゲーム外広告の種類

バナー広告

画面の上部・下部に常時表示される細長い広告枠です。ゲームに限らずWebサイトやアプリ全般で最も広く使われている形式です。

仕組み:ゲームのUI上に広告枠を固定配置し、DSP経由で広告を配信します。

メリット:

  • 設置が簡単で低コストから始められる
  • 常時表示のため接触頻度が高い

デメリット:

  • 「バナーブラインドネス」によりユーザーに無視されやすい
  • 誤タップによるユーザーストレスが発生しやすい
  • ゲームのUIデザインを損なう可能性がある

費用目安:CPM(1,000表示あたり)200〜800円

向いているケース:アプリのDAU確保・認知維持など低単価で接触数を稼ぎたい場合

インタースティシャル広告

ステージクリア時や画面遷移の合間に全画面で表示される広告です。強制視聴のため視認性は高い反面、ユーザーの不満を生みやすい形式でもあります。

仕組み:ゲームプレイの区切り(ステージ間など)に全画面広告を挿入します。数秒後に「×」ボタンが表示されるまでスキップ不可の場合が多いです。

メリット:

  • 視認率・インパクトが高い
  • 動画・静止画どちらでも対応可能

デメリット:

  • プレイを強制中断するため不快感を与えやすい
  • 表示タイミングが悪いとゲーム離脱に繋がるリスク

費用目安:CPM 300〜1,000円 / CPI(アプリインストール1件)100〜400円

向いているケース:アプリインストール促進など明確なCVアクションを狙う場合

リワード広告

動画を最後まで視聴するとゲーム内アイテムや特典がもらえるオプトイン型の広告です。ユーザーが自発的に視聴を選ぶため、3形式の中では最もストレスが少ない部類に入ります。

仕組み:「動画を見て〇〇をもらう」という報酬設計により、ユーザーが自主的に広告視聴を選択します。

メリット:

  • ユーザーの意思に基づく視聴のため反発が少ない
  • 視聴完了率が高く、ブランド認知に効果的

デメリット:

  • 報酬目的のみで「ながら視聴」されるケースが多く、実際の広告注目度は低くなりがち
  • 報酬設計のバランス調整が必要

費用目安:CPV(1再生)5〜20円 / CPI 100〜300円

向いているケース:ブランド動画のリーチ拡大、アプリインストール促進

ゲーム内広告(世界観に溶け込む2種類)

好まれるゲーム内広告の種類

ゲーム内広告の最大の特徴は、広告であることを意識させずにユーザーに届けられる点です。現実世界の看板やブランドコラボと同じ感覚で、ゲームの一部として自然に認識されます。

サイネージ広告(没入型広告)

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の看板、スポーツゲームのスタジアム広告など、現実の屋外広告をゲームの世界観の中に再現する広告形式です。

仕組み:ゲームの3D空間内にある看板・ビルボード・デジタルサイネージの広告枠にリアルタイムで広告を配信します。ユーザーがゲームをプレイしながら自然に広告を視認します。

メリット:

  • ゲームの没入感を一切損なわない
  • 広告への反発がなく約8割のユーザーが好意的に受け入れる
  • 繰り返しプレイの中でブランドが自然に記憶される
  • CPM約400円と低コストで高い広告想起率を実現

デメリット:

  • クリックやインストールなど直接的なCVには繋がりにくい
  • 効果はブランドリフト・認知指標で測定する必要がある

費用目安:CPM 約400円

向いているケース:ブランド認知拡大、若年層(Z世代・α世代)へのリーチ、テレビCMの補完施策

コラボ型広告

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、ゲーム内の空間・アイテムをブランド仕様にカスタマイズしたりする広告形式です。プロダクトプレイスメント(PPL)とも呼ばれます。

仕組み:ゲームパブリッシャーと広告主がコラボ契約を結び、ゲームのコンテンツ自体にブランドを組み込みます。

メリット:

  • ブランドがゲーム体験とともに記憶に残る(エンゲージメントが高い)
  • プレスリリースや話題化による二次拡散効果
  • ゲームのリアリティ向上にも貢献

デメリット:

  • 露出のしかたが不自然だとかえってマイナス印象になる
  • ゲームの内容によってはブランドイメージへの影響リスクがある
  • コラボ設計・制作に時間と費用がかかる

費用目安:コラボ規模による(数十万〜数百万円)

向いているケース:ブランドの世界観を深く訴求したい場合、話題性を狙ったキャンペーン

5種類の広告形式 比較表

ゲーム広告5種類の比較表

広告形式

ユーザー反応

主なKPI

費用目安(CPM)

ブランドリフト

バナー広告

△ 無視されやすい

インプレッション・CTR

200〜800円

インタースティシャル広告

✕ 不快感あり

視認率・CPI

300〜1,000円

リワード広告

〇 自発的視聴

視聴完了率・CPI

CPV 5〜20円

サイネージ広告

◎ 約8割が好意的

広告想起率・ブランドリフト

約400円

コラボ型広告

◎ 自然な受容

エンゲージメント・話題化

規模による

非常に高い

目的別の選び方

ゲーム広告の形式選びは、マーケティング目標によって変わります。

目的

推奨形式

理由

アプリのインストール促進

インタースティシャル / リワード

CPI課金で直接CVを計測できる

ブランド認知・想起率向上

サイネージ広告

繰り返し接触でブランドが自然に記憶される

若年層(Z世代)へのリーチ

サイネージ広告 / コラボ型

ゲームユーザーの中心層が10〜30代

テレビCMの補完・代替

サイネージ広告

テレビ離れした層に同等の認知効果を発揮

話題化・PR効果

コラボ型広告

ゲームメディア・SNSでの二次拡散が期待できる

Ad-Virtuaのゲーム内広告

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  • ユーザーの約8割が好意的に受け入れるゲーム内広告
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  • CPM約400円という低コストで高いブランドリフト効果

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よくある質問

Q. ゲーム内広告とゲーム外広告はどう違いますか?

A. ゲーム外広告(バナー・インタースティシャル・リワード)はゲームプレイを中断・割り込む形で表示されます。一方、ゲーム内広告(サイネージ・コラボ型)はゲームの世界観に溶け込んで表示されるため、ユーザーに違和感やストレスを与えません。同じ「ゲームに表示される広告」でも、ユーザー体験への影響が根本的に異なります。

Q. 費用対効果が最も高い広告形式はどれですか?

A. 目的によります。短期的なアプリインストール(CV)を狙うならリワード広告やインタースティシャル広告が効率的です。一方、ブランド認知・好感度向上(ブランドリフト)を狙うなら、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世代へのリーチにはどの広告が向いていますか?

A. ゲームアプリを利用するZ世代の約80%がゲームをプレイしており、平均プレイ時間は1日約100分に上ります。テレビCMやWeb広告でリーチしにくいZ世代に対しては、ゲームの世界観に自然に溶け込むサイネージ広告が特に効果的です。

Q. サイネージ広告の効果はどう測定しますか?

A. 主なKPIは「広告想起率」「ブランド認知率」「好感度変化」などのブランドリフト指標です。従来のクリック率・CVRではなく、ブランドリフト調査(広告接触者と非接触者の認知差を測定)を活用するのが一般的です。Ad-Virtuaでは効果測定レポートを提供しています。

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。