# CV計測乖離深堀り 2026-04-17

> 対象: Google広告画面の「CV」と ProLine 実友だち追加数の乖離
> 根拠メモリ: `memory/project_line_tap_cv_truth.md`

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## 🔴 確定事実

Google広告 管理画面に表示される「CV（コンバージョン）」は、**LINE_タップ（LINE友だち追加ボタンのクリック計測）** を指す。これは **真の友だち追加数ではない**。

### 過去事例の実データ
| 期間 | Google広告CV（LINE_タップ） | ProLine実数（友だち追加） | 乖離 |
|------|---------------------------|--------------------------|------|
| 2026-04-07 〜 04-11（5日間） | ８件 | ２件 | 4倍 |

出典: `memory/project_line_tap_cv_truth.md`

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## 🔵 乖離の構造的原因

LINE_タップCVは **「LINEアプリに遷移する」段階** で発火し、以下を全て含む：
1. LINEアプリを開いた（友だち追加前）
2. 友だち追加画面を見た（追加前）
3. 追加ボタンを押した
4. 追加完了（本来のCV）

ProLine実数は **「友だち追加が成立した後」** のみカウント。したがって：
- 4人中1人しか実際の追加に至らない場合、CV＝4 / ProLine＝1
- 過去事例では **4倍の乖離** が発生

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## 🟡 広告最適化への影響

Google広告の自動入札（目標CPA/tCPA・最大化入札）は **Google広告のCV信号** で学習する。LINE_タップ を最適化信号に使い続けると：
- 見かけ上のCV単価が 4倍低く見える
- 実際の友だち追加CPA は 4倍高い
- 広告機械学習が「LINE_タップしやすい層」を優先し、**本当に友だち追加する層** の配信が薄まる可能性

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## 🟢 推奨対応

### 即時（今週）
1. **ProLine実数をKPIの真値として使う**: 週次レポート・CPA計算は必ずProLine実数基準
2. **Google広告CVは「入札シグナル」扱い**: 自動入札は継続運用するが、成果判断の一次指標にしない
3. **降格済CVリストで整理**: C1タスク（CV ７個SECONDARY降格）で LINE_タップ系を副次化し、**真CV（体験申込）をプライマリ** 化

### 中期（Week 2+）
- ProLine webhook / Playwright 取得の友だち追加数を毎日 Google広告にアップロード（オフラインCV連携）→ 真の入札最適化シグナルに切替
- 参考: `feedback_verify_cv_tags_before_launch.md` の CV 疎通検証プロトコル

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## 🔴 類似の乖離リスク（要注意項目）

1. **予約完了CV vs 実決済CV**: Stripe決済完了まで計測しないと「予約したが決済しない」層をカウントしてしまう
2. **オンライン体験CV vs オンライン決済**: LINE登録だけで発火するCVは売上と連動しない
3. **Yahoo広告の同種計測**: Yahoo側でも同じ構造でLINE_タップ系CVが紛れ込む可能性（API承認後に確認）

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## so what（次アクション）

- CV降格（C1）で LINE_タップ系を副次化する作業を完了させる
- 週次レポートの「CV件数」表記を「Google計測LINE_タップ / ProLine実数」の2列併記に変更（B0' ダッシュボードに統合）
- オフラインCV連携の実装優先順位を次セッションで検討

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生成: Claude Opus 4.7 / 2026-04-17
裏取りメモリ: `C:\Users\milkt\.claude\projects\F--claude-work\memory\project_line_tap_cv_truth.md`
関連タスク: C1 (CV ７個SECONDARY降格) / B0' (A/B分岐 ３指標ダッシュボード)