10 秒見られても​売れない​広告、​1.5 秒で​記憶される​広告 —— 「アテンション」の​科学

US 版 Think with Google が 2026 年 3 月に​公開した​記事を​基に​日本語に​翻訳し、​編集しました。

カレン・ネルソン・フィールド氏は、​メディア サイエンス分野で​世界的に​高く​評価されている​専門家であり、​アテンション計測を​専門と​する​企業 Amplified の​創業者です。​オーディエンス測定の​博士号を​持つ同氏は、​学術界から​キャリアを​スタートし、​リーチにとどまらず​人間が​実際に​どれほど​エンゲージメントしたかを​測る、​アテンション測定の​先駆者と​なりました。

私は​これまで、​人間の​アテンションの​研究に​キャリアを​捧げてきました。​アテンションを​どう​獲得し、​どう​測定するのか、​そして​その​未来は​どうなるのかと​いう​問いを​探求し続けています。

その​未来とは、​ダッシュボードを​増や​したりトラッキングを​複雑に​したりする​ことでは​ありません。​人間の​実際の​行動を AI システムに​深く​組み込み、​アテンション獲得と​いう​大変な​作業を、​自動的に AI に​任せられるように​する​ことです。

私の​探求が​始まったのは、​10 年以上​前の​ことです。​イタリアを​訪れていた​際、​私は​「すべての​リーチが​同じ​価値を​持つわけではない」と​いう​概念を​初めて​提唱しました。​この​概念が​生まれた​きっかけは、​世界的な​大手消費財メーカーからの​課題提起でした。​その​メーカーは、​当時の​業界標準だった​「画面の 50% の​ピクセルが 2 秒間​表示される」と​いう​視認性に​関する​指標に​強い​不満を​抱いていました。

多くの​人が​直感的に​理解しているように、​その​メーカーも​また、​広告が​技術的に​画面に​表示されているからと​いって、​実際に​人が​それを​見ているとは​限らない​ことに​気づいていたのです。

Amplified での​長年の​研究​（英語）を​通して、​広告が​「配信される​こと」と​実際に​「見られる​こと」の​間には​大きな​乖離が​ある​ことを​証明しました。​広告​その​ものではなく、​生身の​人間に​目を​向けるべきだと​確信した​瞬間でした。

親指の​物理学：プラットフォームの​特性を​理解する

「Z 世代は​アテンションの​持続時間が​短い」と​いうように、​アテンションは​ユーザー属性の​問題と​して​語られが​ちです。​しかし、​データは​そうではない​ことを​示しています。​アテンションを​左右するのは、​プラットフォームの​ユーザー体験​（UX）なのです。

私であれ、​10 代の​息子であれ、​フィードを​スクロールする​ときの​行動は​驚く​ほど​似ています。​なぜなら、​どちらも​同じ​「親指の​物理学」に​支配されているからです。​ユーザーは、​スクロール速度や​スキップ機能、​インターフェースの​限界と​いった​物理的な​制約から​逃れる​ことは​できません。​こうした​制約に​よって​アテンションが​伸び縮みする​状態を、​私は​「アテンションの​弾力性」と​呼んでいます。

この​弾力性の​観点から、​プラットフォームは​大きく 2 つに​分類できます。

• 非弾力的な​プラットフォーム：アテンションの​伸びに​限界が​ある​プラットフォームです。​UX が​高速スクロール向けに​設計されている​場合、​カンヌライオンズ 国際クリエイティビティ・フェスティバルで​賞を​獲得するような​優れた​広告であっても、​数秒以上​見られる​ことは​ありません。​長時間の​パフォーマンスを​披露するには、​単純に​舞台が​狭すぎるのです。
• 弾力的な​プラットフォーム：YouTube のような​プラットフォームには、​より​アテンションの​伸びしろが​あります。​基準と​なる​時間は​存在する​ものの、​高品質な​クリエイティブで​あれば​視聴時間を​大幅に​延ばすことができます。

私は​オーディエンスが​離脱する​プロセスを​「アテンションの​減衰」と​呼んでいますが、​すべての​プラットフォームに​おいて​同じ​ペースで​減衰するわけでは​ありません。​高速な SNS の​フィードでは、​減衰の​カーブは​急激に​落ち込みます。​一方、​YouTube のような​プラットフォームでは​カーブが​緩やかであり、​情報を​深く​処理する​ために​必要な、​持続的な​アテンションを​得やすくなります。

ブランドの​記憶を​構築する 1.5 秒の​ハック術

優れた​クリエイティブであっても、​高速スクロールされる​フィードの​物理的制約​その​ものを​変える​ことは​できません。​しかし、​それを​ハックする​ことは​可能です。​以前は、​記憶と​して​定着させる​ための​基準値を 2.5 秒と​していましたが、​最新の​研究​（英語）では、​わずか 1.5 秒で​ブランドの​記憶を​定着させられる​ことが​判明しました。​ただし、​それには​「アセットの​認知​容易性」が​不可欠です。

アセットの​認知​容易性とは、​人々が​ブランドを​認識する​スピードの​ことです。​特定の​色、​形、​音（英語）と​いった​固有の​ブランドアセットを​通じて、​ロゴや​名前を​見なくても​脳が​瞬時に​ブランドを​識別できるように​する、​いわば​アテンション獲得の​裏技のような​役割を​果たします。

認知されやすい​アセットを​持たない​ブランドは、​代償と​して​「自ら課した​関税」を​払うことになります。​瞬時に​ブランドを​認識して​もらえないため、​その​認識の​ために​デジタルフィードでは​めったに​得られない​長い​アテンション時間を​要します。​つまり、​独自性の​ない​一般的な​見せ方を​しているが​ゆえに、​余計な​税金を​払っているような​ものなのです。

また、​クリエイティビティ​（特に​感情に​訴えかける​ストーリーテリング）​単体で、​こうした​物理的制約を​回避できると​考えるのも​誤りです。​もちろん、​記憶の​構造を​築く​上で​感情が​いかに​強力であるかは​承知しています。​感情こそが、​プラスアルファの​アテンションを​獲得する​要素だからです。

しかし、​ここに​落とし穴が​あります。​仮に 10 秒の​アテンションを​獲得できたとしても、​ブランディングが​弱かったり提示の​タイミングが​遅かったりすれば、​実際の​売上を​逃してしまう​可能性が​あるのです。

無限スクロールの​世界に​おいて、​感情に​訴える​表現は​ユーザーが​スクロールを​止める​「一瞬の​アテンション」を​獲得し、​ブランディングは​それを​「成果」へと​変換します。​アセットの​認知​容易性が​なければ、​ユーザーを​数秒間楽しませるだけで​終わり、​せっかく​獲得した​アテンションも、​より​有名な​競合他社の​ものだと​勘違いされてしまうでしょう。

不適切な​データからは、​AI も​不適切な​結果しか​生み出せない

Google 広告に​組み込まれた Gemini のような AI を​活用すれば​（英語）、​アテンションを​獲得する​キャンペーン構築の​煩雑な​作業を AI に​任せる​ことができます。

現在、​多くの​企業が​日常業務に AI を​導入していますが、​AI が​発揮する​パフォーマンスは​学習データ次第です​（英語）。​真の​アテンションではなく、​インプレッションのような​間接的な​指標で​機械学習モデルを​トレーニングしてしまうと、​AI に​歪んだ​現実を​教え込むことになります。

ユーザーが​素早く​スクロールし、​アテンションが 2 秒未満で​途切れてしまう​プラットフォームでの 100 万インプレッションと、​持続的な​アテンションを​集めやすい​プラットフォームでの 100 万インプレッションとでは、​まったく​意味が​異なります。​しかし、​単純な​インプレッションの​データだけで​トレーニングされた AI には、​両者が​同じ​ものに​見えてしまうのです。

解決策は、​AI に​対してより​質の​高い​データを​与える​ことです。

カメラに​よる​視線の​計測や、​身体的な​反応の​データを​使って​測定される​人間の​「真の​アテンション」こそが、​AI の​処理能力を​現実の​人間の​行動と​結び​つける​ために​不可欠な、​信頼できる​シグナルと​なります。

ユーザーが​コンテンツを​見ている​様子を​研究した​結果、​人の​アテンションは​非常に​予測しやすい​ものである​ことが​わかりました。​YouTube で​動画を​視聴する​ときと、​SNS の​フィードを​スクロールする​ときとでは、​ユーザーの​行動は​まったく​異なります。​しかし、​それぞれの​プラットフォームごとの​視聴パターンには​明確な​規則性が​あるのです。

スクロールの​速度、​スキップの​仕組み、​ユーザーの​操作性と​いった​プラットフォームの​設計自体が、​クリエイティブが​効果を​発揮する​上で​逃れられない​物理的な​制約を​作り出しています。

こうした​アテンションの​物理学は、​予測可能な​ルールの​集合体です。​こうした​ルールは​コード化して、​機械学習モデルに​組み込むことができます。​アテンションデータは、​人間が​実際に​広告を​どう​見るのか、​あるいは​どう​無視するのかを AI に​学習させる​ための​制約条件と​して​機能します。

記憶は​瞬きする​間に​定着し始める

このような​未来は 10 年先の​話ではなく、​まさに​今起きようと​しています。​マーケティングの AI ファースト化が​加速する​中、​どのような​データを​入力するかが​これまで​以上に​重要に​なっています。​その​最初の​ステップは、​単なる​露出よりも​人間の​アテンションを​重視する​プロセスを​取り入れる​ことです。

その​ためには、​「キャンペーンで​どれだけの​インプレッションを​獲得したか」ではなく、​「質の​高い​アテンションを​実際に​何秒獲得できたか」へと​意識を​転換する​必要が​あります。​現代の​マーケターの​目標は、もは​や 100 万人に​広告を​配信する​ことでは​ありません。​広告が​「見られ、​理解され、​記憶される」ことなのです。

これからの​マーケターは、​自らが​アテンションの​専門家に​なる​必要は​ありません。​システムが​代わりに​その​役割を​担ってくれる​時代へ​向かっているからです。

人間の​実際の​行動に​基づいて AI を​トレーニングする​ことで、​広告の​効率を​高めるだけでなく、​ブランドと​ユーザーとの​つながりを​より​意味の​ある​ものに​すると​いう、​AI の​真の​可能性を​引き出すことができます。​なぜなら、​最終的に​ブランドの​成長を​促すのは​「記憶」であり、​その​記憶は​瞬きする​ほどの​短い間に​定着し始めるからです。