OpenAI、ChatGPTに画像生成中のビジュアル広告 計測連携も拡大

発表された内容

OpenAIは2026年10月5日、ChatGPTにおける新しいビジュアル広告フォーマットの導入と、広告効果測定のツール・パートナー連携の拡大、ブランド適合性に関する取り組みを発表しました。同社によれば、ChatGPTは毎週12億人が利用しており、世界最大のAIネイティブなコンシューマープラットフォームだとしています。広告は、AIの利点をより多くの人に届けるための手段であり、サブスクリプションだけでは届かない広い市場にサービスを提供できると説明しています。

広告主にとっては、ユーザーがアイデアを探し、意思決定を行い、目的に合った製品やサービスを見つける場面に到達する新しい手段になると位置づけています。今回の発表は、そうした場面に向けた広告フォーマットと計測手段をまとめて拡充する内容です。

画像生成中のビジュアル広告

新しいビジュアル広告フォーマットは、画像によって製品のインスピレーションや使用シーン、その製品が可能にする体験を伝えるものです。ユーザーは新しいブランドを知り、その提供物の特徴を理解し、購入を判断できると説明されています。広告主にとっては、画像を通じて自社のストーリーを伝える新たな機会になるとしています。

まずはChatGPTの画像生成中にこのフォーマットを試験します。広告は明確にラベル付けされ、生成される画像とは分離される仕様です。他の広告フォーマットと同様に、広告がChatGPTの回答に影響を与えることはないとされています。試験は今月中に米国で、初期の広告主グループを対象に始まります。

計測ツールとパートナー拡大

OpenAIは、広告主が自社で行う計測と、パートナーを通じた計測の両方を支援する方針を示しています。Hightouch、Tealium、LiveRampとの統合により、広告主は既存システムからコンバージョンデータをChatGPT広告へ送りやすくなります。Conversions API、レポート、クリックアトリビューションについては、AppsFlyer、Triple Whale、Adjust、DV Rockerbox、Northbeam、Branch、Singular、Kochava、Airbridge、Tenjinといった企業との連携が挙げられています。

フルファネルや高度な計測のパートナーとしては、Fospha、Measured、INCRMNTALが挙げられています。増分効果（インクリメンタリティ）の測定はまだ初期段階だとしつつ、Haus、Measured、WorkMagicと協力し、地理ベースの実験を通じてChatGPT広告の因果的な効果を調べる取り組みを進めるとしています。

ブランド適合性とプライバシー

広告の信頼性は、広告が表示される環境の理解にもかかるとOpenAIは説明します。配置のガードレールは、会話が広告に適しているかを評価し、感情的に不安定な状況や機微な文脈、その他ふさわしくない場面に広告が出ないようにする仕組みです。自動レビューと人による監督、継続的な監視を通じてポリシー違反を特定し、保護策を改善していくとしています。広告主自身のポリシーに基づく細かい配置要件には、条件を満たす広告主向けに「Negative Phrases」が利用できるようになりました。

ブランド適合性の評価では、DoubleVerify（DV）とIntegral Ad Science（IAS）とのパイロットを進めています。独立したパートナーが、ユーザーの非公開の会話にアクセスすることなく、管理されたテスト環境でブランドセーフティ基準がどう適用されるかを評価する仕組みです。記事にはパートナー企業とみられるコメントが掲載されていますが、発言者名の記載はありません。

現時点で分かっていないこと

今回の発表では、広告の価格や入札方式、米国以外への展開時期は示されていません。まずは米国での初期試験で、新しいビジュアルフォーマットが広告主にとって実用的な成果を出せるかが焦点になるとみられます。広告の申し込み自体はads.openai.comで受け付けているとされています。

記事に挙げられている成果数値は、いずれも測定パートナーによる報告です。DV Rockerboxによれば、WeightWatchersのChatGPT広告におけるアトリビューション済みの顧客獲得単価（CPA）は、有料検索のブレンドベンチマークより15.3%低かったとされています。WorkMagicは、ウェルネスブランドDoseで統計的に有意なリフトがあり、増分購入の67%が新規顧客によるものだったと報告しています。Triple Whaleによれば、Portland LeatherのChatGPT広告経由の訪問者の93%が新規でした。これらは個別の事例であり、OpenAI自身が検証した数値ではない点には注意が必要です。