本記事のポイント
■ 2026年9月14日にメルカリ広告の自動入札「フェーズに応じた最適化」がアップデートされました。
■ 広告の成長段階（学習・最適化・再学習待ち）を自動判定し、最適な入札方針へ切り替えます。
■ 学習期間中（約2週間）は予算消化が早まるため、設定を急に変更しない点に注意が必要です。

メルカリ広告の自動入札において、2026年9月14日に最新のアップデートが実施されました。これまでの「予測コンバージョン率（pCVR）×目標CPA」のロジックに加えて、広告の成長段階ごとに自動で入札方針を切り替える「フェーズに応じた最適化」が導入されています。本記事では、3つのフェーズの詳細な仕組みや、運用時の重要な注意点について詳しく解説します。

※本記事は、公式が発信する情報をもとに作成しています。仕様や提供状況は変更される場合があるため、最新かつ正確な情報は必ず公式のお知らせ・ヘルプをご確認ください。

目次

アップデート情報の概要

変更点：フェーズに応じた入札方針の切り替え

これまでは学習中の広告も最適化が進んだ広告も同じ方針で入札していましたが、現在の成長段階（フェーズ）をシステムが自動判定し、フェーズごとに入札戦略を切り替える仕組みに変更されました（参照：公式コラム）。

変わらない点：pCVRベースの自動調整ロジック

新たなフェーズ判定が加わりましたが、pCVR（予測コンバージョン率）に基づいて入札額を自動調整するという基本ロジック自体はそのまま維持されています。コンバージョン見込みの高いユーザーには高く入札する仕組みは引き続き機能します。

アップデート情報の詳細

詳細な仕様①：3つのフェーズによる最適化

システムは配信状況をもとに、「Learning（学習）」「Optimization（最適化）」「Remnant（再学習待ち）」の3つのフェーズに自動分類して入札を調整します。

1. 学習（Learning）：データの蓄積を優先し、インプレッションやクリックを増やす方針です。
2. 最適化（Optimization）：目標CPAに収束するように入札を精緻に調整し、成果を安定させます。
3. 再学習待ち（Remnant）：過去の実績が低い広告の配信を抑制し、リソースを有効活用します。

設定方法：システムによる完全自動判定

これらのフェーズ判定と入札戦略の調整はすべてシステム内部で行われるため、広告主側での特別な設定変更や操作は一切不要です。

メリット・デメリット

メリット：CV獲得数の改善

公式の検証結果によると、新ロジックの適用により検証対象の約9割のアカウントでCV（コンバージョン）獲得数が改善しており、学習完了後の成果安定化が早まることが期待できます。

デメリット：学習期間中のCPA変動

学習フェーズではデータ蓄積が優先されるため、一時的に予算消化が早まり、CPAが目標値から大きく変動しやすくなる点に注意が必要です。

適用後の注意点

（1）学習期間中（約2週間）は静観する

学習完了の目安である約2週間はパフォーマンスがブレやすいため、短期間の実績だけで判断せず、学習を邪魔しないように静観することが成果を最大化するコツです。

（2）日予算や目標CPAは段階的に調整する

設定を変更して学習を妨げないように、日予算は±50%以内、目標CPAは±20%以内の範囲で段階的に調整することが推奨されています。

よくある質問（FAQ）

Q. 新しい自動入札を利用するために設定変更は必要ですか？

いいえ、すべての広告アカウントにシステム側で自動適用されるため、特別な設定や操作は不要です。

Q. 学習期間中に予算消化が早い場合、どうすればよいですか？

データ蓄積を優先するための正常な動作ですが、抑制したい場合は日予算の変更を「±50%以内」にとどめ、段階的に調整してください。

まとめ

今回のアップデートにより、メルカリ広告の自動入札は広告の成長フェーズに合わせてより賢く最適化されるようになりました。

CV獲得数の改善が期待できる強力な機能ですが、学習期間中の約2週間は挙動の変動を許容し、むやみに設定を変更しないことが成功の鍵となります。

新しいロジックの特性を理解し、中長期的な視点でメルカリ広告のパフォーマンス最大化を目指しましょう。

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