【最新】Amazon Marketing Cloud(AMC)とは？仕組みなどを徹底的に解説！

弊社はAmazonをはじめとするECモールを中心として、売上向上に向けたサービスを展開しています。

今回は日々の業務で培ったノウハウから、本記事ではAmazon Marketing Cloud（AMC）の仕組み・活用法・導入手順について徹底的に解説をしていきます。

Amazon広告を運用している企業様の中で「DSPとスポンサー広告、どちらに予算を寄せるべきか分からない」「広告費を投下しているが、本当に売上に貢献しているのか見えない」といった悩みを抱えている方も少なくないのではないでしょうか？

Cookie規制が進む現在、従来の広告レポートでは「どの広告が購買に貢献したのか」が見えにくくなっています。そこで注目されているのが、Amazonが提供するデータクリーンルーム型分析基盤「Amazon Marketing Cloud（AMC）」です。

本記事では、AMCの基本概要から具体的な活用方法、導入手順、メリット・デメリット、そして実際の活用事例まで詳しく解説していきますので、ぜひ最後までご覧ください！

Amazon Marketing Cloud（AMC）とは？

まずは、Amazon Marketing Cloud（AMC）の基本的な概要について解説していきます。

Amazonが提供するデータクリーンルーム型分析基盤

Amazon Marketing Cloud（AMC）とは、Amazonが提供するデータクリーンルーム型の広告分析プラットフォームです。セキュリティが確保された安全な環境で、Amazon広告データと購買データを統合的に分析できる仕組みとなっています。

AMCの最大の特徴は、ユーザー個人を特定することなく、広告接触から購買に至るまでのデータを横断的に分析できる点にあります。従来のAmazon広告管理画面では把握できなかった詳細なユーザー行動を、プライバシーを保護しながら可視化することが可能です。

具体的には、以下のようなデータにアクセスして分析を行えます。

• Amazon DSPの配信データ（インプレッション・クリック・コンバージョン）
• スポンサー広告（スポンサープロダクト・スポンサーブランド・スポンサーディスプレイ）のデータ
• Amazon内での購買・コンバージョンデータ
• 自社が保有するファーストパーティデータ（顧客リスト等）との統合

AMCを活用することで、企業はデータに基づいた広告投資の最適化や、より精緻なオーディエンス戦略の構築が可能となります。

従来の広告レポートとAMCの違い

Amazon広告の管理画面でも基本的な広告パフォーマンス（インプレッション数、クリック数、ROAS等）は確認できます。しかし、AMCを使うことで従来のレポートでは見えなかった深いインサイトを得られるようになります。

従来の広告レポートとAMCの主な違いは以下の通りです。

比較項目	従来の広告レポート	AMC（Amazon Marketing Cloud）
分析の粒度	キャンペーン・広告グループ単位	ユーザー行動単位（匿名化）
アトリビューション	ラストクリック評価が中心	マルチタッチアトリビューション対応
クロスチャネル分析	DSPとスポンサー広告は別々	DSP×スポンサー広告の統合分析可能
カスタマージャーニー	把握困難	広告接触→購買の経路を可視化
外部データ連携	不可	ファーストパーティデータとの統合可能
分析の柔軟性	定型レポートのみ	SQLでカスタム分析可能

特に重要なのがマルチタッチアトリビューションへの対応です。従来のレポートでは「最後にクリックされた広告」だけが評価されがちでしたが、AMCを使えば購買に至るまでの複数の広告接触を可視化し、各広告の貢献度を正確に把握できます。

※関連記事：【2023年最新版】Amazon広告の必要性と具体的な施策をすべて解説！

データクリーンルームとは？AMCが注目される背景

AMCの仕組みを理解するために、まずは「データクリーンルーム」という概念と、なぜ今AMCが注目されているのかという背景について解説していきます。

Cookie規制とプライバシー保護の強化

デジタル広告業界では、近年サードパーティCookieの利用制限が急速に進んでいます。AppleのITP（Intelligent Tracking Prevention）やGoogleのChromeにおけるサードパーティCookie廃止の動きにより、従来のCookieに依存した広告計測やターゲティングが困難になりつつあります。

また、GDPRやCCPAといったプライバシー保護規制の強化により、企業には個人データの慎重な管理が求められるようになりました。このような環境変化の中で、「どの広告が購買に貢献したのか」を正確に把握することが年々難しくなっています。

データクリーンルームの仕組みと特徴

データクリーンルームとは、プライバシーを保護しながら複数のデータソースを安全に統合・分析できる環境のことです。Amazonのほか、GoogleやMeta（旧Facebook）などの大手プラットフォーマーも同様の仕組みを提供しています。

データクリーンルームの主な特徴は以下の通りです。

• 個人を特定しない：ユーザー個人を特定できる情報は共有されず、統計的・集計的な形式でのみ分析結果を確認できる
• 安全なデータ統合：企業が保有するファーストパーティデータとプラットフォームのデータを、セキュリティが確保された環境で突合できる
• プライバシーコンプライアンス：GDPRやCCPAなどの規制に準拠した形でデータ活用が可能

AMCはこのデータクリーンルームの仕組みを採用しており、広告主はプライバシーを侵害することなく、深い顧客インサイトを得ることができます。

なぜ今AMCが重要なのか

Cookie規制が進む中で、Amazonが保有するファーストパーティデータの価値はますます高まっています。Amazonは膨大なユーザーの購買行動データを保有しており、このデータを活用した広告分析は非常に精度が高いものとなります。

AMCを活用することで、以下のような「従来は見えなかった」分析が可能になります。

• 広告接触後の購買率や滞在時間の把握
• 広告配信チャネルごとの成果比較
• 購買に至るまでの広告接触経路（カスタマージャーニー）の可視化
• 自社顧客データとの照合による高精度なセグメント分析

つまり、AMCはCookieレス時代における広告効果測定の新たなスタンダードとして、今後ますます重要性が高まっていくと考えられます。

AMCで分析できるデータの種類

ここでは、AMCで実際にどのようなデータにアクセスし、分析できるのかを詳しく解説していきます。

Amazon広告データ（DSP・Sponsored Ads）

AMCでは、Amazon DSPおよびスポンサー広告（Sponsored Ads）の配信データにアクセスできます。具体的には、インプレッション数、クリック数、コンバージョン数などの基本指標に加え、広告接触のタイミングや頻度といった詳細なデータも分析対象となります。

分析できる広告データの例としては、キャンペーン・広告グループ・クリエイティブ別のパフォーマンス、広告フォーマット別の効果比較（動画広告・ディスプレイ広告・スポンサープロダクト等）、時間帯・曜日別の配信パフォーマンス、デバイス別のコンバージョン率などが挙げられます。

※関連記事：Amazonスポンサーディスプレイ広告とは？基本から特徴やメリデメを解説！

購買・コンバージョンデータ

AMCの強みの一つが、Amazonでの購買・コンバージョンデータを広告データと紐づけて分析できる点です。これにより、広告接触がどの程度購買に貢献したのかを正確に把握することが可能となります。

分析できる購買データには、商品カテゴリ別の購買率、初回購入者とリピート購入者の比率、購買までの検討期間（広告接触から購買までの日数）、購買金額やLTV（顧客生涯価値）の分析などがあります。

有料機能の「Paid Features」を利用すれば、オーガニック売上や定期便経由のコンバージョンデータを含む、より詳細な購買分析も可能になります。

ファーストパーティデータ（自社顧客データ）との統合

AMCでは、自社が保有するファーストパーティデータをアップロードし、Amazonのデータと統合して分析することができます。これにより、Amazon内の行動だけでなく、自社顧客の全体像を把握したマーケティング施策が可能となります。

統合可能なデータとしては、CRMシステムの顧客リスト、POSデータ（販売時点情報）、自社ECサイトの購買履歴、メールマーケティングの配信・開封データなどが挙げられます。

なお、AMCにアップロードするデータはハッシュ化（SHA-256等）して匿名化する必要があります。これにより、個人を特定せずにデータの突合・分析が行われます。

AMCでできること6選

AMCを活用することで、具体的にどのような分析や施策が可能になるのでしょうか？ここでは、AMCの代表的な活用方法を6つご紹介します。

1. 広告パフォーマンスの統合分析

AMCでは、Amazon DSPとスポンサー広告のパフォーマンスを統合的に分析できます。従来は別々のレポートで確認していたデータを一元化し、広告チャネル全体のROASやCVRを把握することが可能です。

これにより、どの広告チャネルに予算を寄せるべきか、どのクリエイティブが最も効果的かといった意思決定を、データに基づいて行えるようになります。

2. カスタマージャーニー（購買経路）の可視化

AMCを使えば、ユーザーが購買に至るまでの広告接触経路（Path to Purchase）を可視化できます。例えば「DSP広告を見た後にスポンサープロダクト広告をクリックして購入した」といった複数タッチポイントを経た購買行動を把握できます。

この分析により、各広告の「認知獲得」「検討促進」「購買喚起」といった役割分担を明確にし、フルファネルでの広告戦略を最適化できます。

3. オーディエンスセグメントの作成

AMCの「AMC Audiences」機能を使うと、購買履歴や広告接触データをもとに独自のオーディエンスセグメントを作成できます。作成したセグメントはAmazon DSPに連携し、ターゲティング配信に活用することが可能です。

例えば、過去に自社商品を購入したユーザー、カート追加したが未購入のユーザー、高LTV顧客と類似した属性を持つユーザーなど、目的に応じた精緻なセグメントを設計できます。

4. クロスチャネル分析（DSP×スポンサー広告）

AMCでは、DSP広告とスポンサー広告を横断した分析が可能です。これにより、両チャネルの相乗効果を定量的に把握できます。

例えば「DSP広告に接触したユーザーは、接触していないユーザーと比べてスポンサー広告経由の購買率が2倍高い」といった分析が可能です。この結果をもとに、DSPを「認知獲得」、スポンサー広告を「刈り取り」という役割分担で運用するなど、チャネル間の連携を最適化できます。

5. インクリメンタリティ（増分効果）の測定

インクリメンタリティとは、広告によって「本来発生しなかったであろう購買」がどれだけ生まれたかを測定する指標です。AMCを使えば、広告に接触したユーザーと接触していないユーザーの購買行動を比較し、広告の「真の貢献度」を把握できます。

これにより、「放っておいても買ったであろうユーザー」への広告配信を減らし、「広告がなければ買わなかったユーザー」への配信を強化するといった、より効率的な予算配分が可能になります。

6. DSP連携による配信最適化

AMCで作成したオーディエンスセグメントは、Amazon DSPに連携して広告配信に活用できます。分析結果をそのまま配信戦略に反映できるため、「分析」と「実行」のサイクルを高速で回すことが可能です。

具体的な活用例としては、新規ユーザー向けと既存顧客向けで広告クリエイティブを出し分ける、高LTV顧客と類似したユーザーにリーチを拡大する、購買意欲の高いセグメントに対してリマーケティングを強化するといった施策が挙げられます。

※関連記事：【2024最新】Amazon スポンサーブランド動画広告とは？メリットや活用方法を徹底解説！

AMCの利用条件と導入手順

AMCを利用するにはいくつかの条件があり、導入にあたっては事前の準備が必要です。ここでは、利用条件と具体的な導入手順について解説します。

AMCを利用するための条件

AMCを利用するには、以下の条件を満たす必要があります。

• Amazon広告アカウントを保有していること：Amazon DSPまたはスポンサー広告のアカウントが必要です
• 一定の広告運用実績があること：広告費の規模やアカウントの健全性が審査に影響する場合があります
• AMCの利用規約への同意：データ取り扱いやプライバシー保護に関するポリシーへの準拠が必須です

なお、スポンサー広告のみを利用している広告主はセルフサービスでAMCにアクセスできますが、Amazon DSPを利用している場合はAmazonの担当者（アカウントエグゼクティブ）経由での申請が必要となります。

導入の具体的なステップ

AMCの導入は、一般的に以下のステップで進めます。

ステップ1：利用申請
Amazon広告アカウントの管理画面から申請を行うか、Amazon DSPを利用している場合は担当のアカウントエグゼクティブに連絡してアクセスをリクエストします。

ステップ2：AMCインスタンスの作成
利用が承認されると、自社専用のAMCインスタンス（分析環境）が作成されます。

ステップ3：権限設定
AMCを利用する担当者に適切な権限を付与します。データへのアクセスや設定変更を行うための権限が必要です。

ステップ4：ファーストパーティデータの準備（必要に応じて）
自社データをAMCに連携する場合は、データをCSVやJSON形式で整備し、SHA-256でハッシュ化します。

ステップ5：クエリ設計・分析開始
AMCのインターフェース（UIまたはAPI）を使って、SQLクエリで分析を実行します。Amazonが提供するサンプルクエリを参考にすることも可能です。

導入時の注意点

AMCを導入・運用する際には、以下の点に注意が必要です。

SQLスキルが必要：AMCでの分析はSQLクエリを使って行うため、データ分析の専門知識が求められます。社内に専門人材がいない場合は、外部パートナーの支援を検討しましょう。

データプライバシーへの配慮：AMCはプライバシー保護を前提とした設計ですが、自社データを取り扱う際は最新の規制やセキュリティ対策を遵守する必要があります。

継続的な学習が必要：AMCは機能やUIが継続的にアップデートされるため、最新情報を常にキャッチアップする姿勢が大切です。

AMCの料金体系｜無料機能と有料機能（Paid Features）

AMCの導入を検討する上で、料金体系は重要な判断材料です。ここでは、無料でできることと有料機能の内容について解説します。

基本利用は無料

AMCの基本機能は無料で利用できます。対象のAmazon広告主であれば、追加費用なしでAMCにアクセスし、広告データや購買データの分析を行えます。

無料で利用できる主な機能は以下の通りです。

• Amazon DSP・スポンサー広告の配信データ分析
• 広告経由のコンバージョンデータ分析
• カスタマージャーニー（購買経路）の可視化
• 基本的なオーディエンスセグメント作成
• Amazonが提供するサンプルクエリの利用

まずは無料機能でAMCの操作に慣れ、自社に必要な分析範囲を見極めることをおすすめします。

Paid Features（有料拡張機能）の内容

より高度な分析を行いたい場合は、有料の拡張機能「Paid Features」を活用できます。主な有料機能は以下の通りです。

機能名	内容
Flexible Shopping Insights	オーガニック購買行動やユーザーの興味関心をより詳細に分析
Audience Segment Insights	オーディエンスセグメントの属性や行動特性を深掘り分析
Extended Lookback Window	より長期間のデータを参照して購買行動を継続的に分析
conversions_allテーブル	オーガニック売上や定期便経由のコンバージョンデータを含む詳細分析

料金に関する注意点

AMCのPaid Featuresの料金体系はAmazonから公開されていません。利用規模や対象データセットに応じて、Amazonから個別に案内される形式となっています。

詳細な料金については、Amazon広告の担当者または認定パートナーに直接お問い合わせください。

AMC活用のメリット・デメリット

AMCを導入するにあたっては、メリットとデメリットを十分に理解しておくことが重要です。ここでは、それぞれを詳しく解説します。

AMC活用の5つのメリット

①プライバシーを保護しながら詳細な分析が可能
AMCはデータクリーンルームの仕組みを採用しているため、個人を特定することなく深い顧客インサイトを得られます。Cookie規制が進む中でも、安心してデータ活用ができます。

②広告の「真の貢献度」を把握できる
マルチタッチアトリビューションにより、ラストクリックだけでなく、購買に至るまでの各広告の貢献度を正確に測定できます。

③DSP×スポンサー広告のクロスチャネル分析が可能
従来は別々に管理していた広告チャネルを統合的に分析し、チャネル間の相乗効果を定量化できます。

④オーディエンス戦略の高度化
分析結果をもとにカスタムオーディエンスを作成し、DSPに連携することで、より精緻なターゲティング配信が可能になります。

⑤データに基づく意思決定の迅速化
感覚的な判断からデータドリブンな意思決定へと移行することで、広告投資の精度とスピードが向上します。

AMC活用の3つのデメリット・課題

①SQLスキル・専門知識が必要
AMCでの分析はSQLクエリを使って行うため、データ分析の専門知識が求められます。社内に人材がいない場合は、外部パートナーの支援や学習コストを考慮する必要があります。

②データ連携の準備に手間がかかる
ファーストパーティデータを連携する場合、データの整備・ハッシュ化・アップロードといった事前準備が必要です。

③Amazon以外のプラットフォームとの連携は限定的
AMCはAmazonエコシステム内でのデータ分析に特化しています。Google広告やMeta広告など、他プラットフォームのデータとの直接的な統合は限定的です。

AMCの活用事例

ここでは、AMCを活用して成果を上げた企業の事例をご紹介します。

事例①：ブランド認知施策での寄付増加（ユニセフ）

非営利団体のユニセフは、新規寄付者への働きかけと既存寄付者との再交流を目的にAmazon DSPを活用していました。ウクライナ危機を受けた緊急支援キャンペーンでは、AMCを使って寄付者情報を分析し、年齢や地域、興味関心などに基づいたセグメントを設計。その結果、当初の募金目標を上回る寄付金を集めることに成功しました。

事例②：メディアミックス最適化で新規顧客16倍（Poppi）

米国の飲料ブランドPoppiは、マーケティング代理店Tinuitiと協力してAMCを活用。ストリーミングTV広告、動画広告、ディスプレイ広告、スポンサープロダクト広告の組み合わせを分析した結果、この4つを組み合わせることで商品詳細ページの閲覧率が最も高くなることを発見しました。メディアミックスを最適化した結果、6か月でブランド新規顧客が16倍に増加しています。

事例③：DSP戦略強化でROAS向上（Essentia Water）

Eコマース代理店のOneStoneは、Essentia WaterのAmazon DSP戦略を強化するためにAMCを活用。高度な分析をもとに広告費の多くをDSPにシフトした結果、ROASが向上し、広告費全体が42%増加しながらも効率的な運用を実現しました。

AMCを活用するためのポイント

AMCを効果的に活用するためには、いくつかのポイントを押さえておく必要があります。

分析目的を明確にする

AMCを導入する前に、「何を知りたいのか」「どのような意思決定に活用したいのか」を明確にすることが重要です。目的が曖昧なまま分析を始めると、クエリ設計が複雑化し、得られるインサイトも散漫になりがちです。

例えば「DSPとスポンサー広告の予算配分を最適化したい」「新規顧客獲得に効果的な広告クリエイティブを特定したい」など、具体的なゴールを設定しましょう。

SQLスキルまたは外部パートナーの活用

AMCでの分析にはSQLスキルが必要です。社内にデータサイエンティストやデータアナリストがいる場合は内製化も可能ですが、専門人材がいない場合は外部パートナー（Amazon Adsパートナーや代理店）の支援を検討しましょう。

また、Amazonが提供する100以上のサンプルクエリやAMC学習コンテンツを活用することで、学習コストを抑えながらスキルを習得することも可能です。

ファーストパーティデータの整備

AMCの価値を最大限に引き出すためには、自社が保有するファーストパーティデータの整備が重要です。CRMデータ、POSデータ、自社ECの購買履歴など、連携可能なデータを事前に整理し、分析しやすい形式で準備しておきましょう。

データの品質が高いほど、AMCでの分析精度も向上します。

まとめ

本記事では、Amazon Marketing Cloud（AMC）について、基本概要から活用方法、導入手順、メリット・デメリットまで詳しく解説してきました。

AMCのポイントをまとめると以下の通りです。

• AMCはAmazonが提供するデータクリーンルーム型の分析プラットフォームで、プライバシーを保護しながら広告効果を詳細に分析できる
• Cookie規制が進む中、Amazonのファーストパーティデータを活用した分析は今後ますます重要になる
• DSP×スポンサー広告のクロスチャネル分析、カスタマージャーニーの可視化、オーディエンスセグメント作成など多様な活用が可能
• 基本機能は無料で利用でき、より高度な分析にはPaid Featuresを活用できる
• SQLスキルが必要なため、内製化または外部パートナーの支援を検討する

Amazon広告を本格的に運用している企業様にとって、AMCは「広告投資の最適化」「データドリブンな意思決定」を実現するための強力なツールです。ぜひ本記事を参考に、AMCの活用を検討してみてください。

弊社でも、AMCを活用した広告効果分析から運用改善までを一気通貫でご支援しています。コスメ系企業様の支援では、AMC分析によってDSP広告のアシスト効果を定量化し、予算配分を最適化した結果、広告費を20%削減しつつROASが1.8倍に改善した実績がございます（※社名非公開）。

AMCの導入・活用についてお悩みの方は、ぜひお気軽にご相談ください！

関連記事

※関連記事：【2023年最新版】Amazon広告の必要性と具体的な施策をすべて解説！

※関連記事：Amazon ACoSの考え方とは？費用対効果の最大化について徹底解説！

※関連記事：Amazonスポンサーディスプレイ広告とは？基本から特徴やメリデメを解説！

※関連記事：【2024最新】Amazon スポンサーブランド動画広告とは？メリットや活用方法を徹底解説！

※関連記事：【比較表DL可】Amazon広告運用代行会社おすすめ14選！選び方のポイントも解説