1. 1+1 が 3 になる「管理画面の怪」
2026年のマーケターを悩ませる最大の謎。それは「Meta広告のコンバージョン数とGoogle広告のコンバージョン数を足すと、実際の売上件数より遥かに多くなる」という現象です。
なぜこれが起きるのでしょうか？ 答えはシンプルです。各プラットフォームが「自社に都合の良い帰属（アトリビューション）」を行っているからです。 これは単なる計算ミスではなく、プラットフォームのビジネスモデルに組み込まれた「仕様」なのです。
2. 重複帰属：あなたの予算を奪う「透明な敵」
例えば、あるユーザーの3日間の動きを追ってみましょう。
- 1日目: TikTok広告で商品を知る（クリック）。
- 2日目: Meta（Instagram）のリマケ広告で再確認する（クリック）。
- 3日目: 最終的にGoogle検索でブランド名を検索して購入。
この時、各社の管理画面には以下のように表示されます。
- TikTok: 「きっかけを作ったから1CV」
- Meta: 「再訪させたから1CV」
- Google: 「最後に背中を押したから1CV」
現実の売上は1件ですが、報告書には3件の成果が並びます。 これを放置すると、本来利益が出ていない広告に対して「成果が出ている」と誤認し、予算を増額し続けるという負のスパイラルに陥ります。
3. なぜ今、サードパーティ計測（Mirai）が必要なのか
プラットフォーム間の壁は、プライバシー保護の観点から年々高まっています。GoogleはMetaのデータを見ることができず、その逆も然りです。この「データの分断」が、重複の温床となっています。
Mirai Track は、特定のプラットフォームの立場に立ちません。すべての接点を横断的に（Cross-Channel）監視し、独自のID連携技術で「誰が」「どこを」通ったのかを一本の線に繋げます。
重複を排除するための「3つの去重（デデュプリケーション）ロジック」
- ラストタッチ・シングル・クレジット: 最終接触媒体にのみ100%の貢献度を割り振る。
- U字型モデル: 最初と最後の接触に40%ずつ、中間に20%を割り振り、多角的に評価。
- データドリブン・アトリビューション: MiraiのAIが、各チャネルの「寄与度」を科学的に算出し、重複を0にします。
4. 利益を最大化する「インクリメンタリティ」という考え方
2026年の最先端運用では、単なるROASではなく**「インクリメンタリティ（増分）」**が重視されます。「もし広告を出していなかったら、この売上は発生したか？」という問いに答える指標です。
重複を排除したMiraiのデータを使えば、「実は検索広告経由の購入者の8割は、事前にSNS広告で教育されていた」といった真実が見えてきます。これにより、検索広告の予算をSNSに一部回すことで、全体の獲得単価を下げつつ、分母（売上）を増やすという高度な予算最適化が可能になります。
5. 結論：プラットフォームの「主観」から、Miraiの「客観」へ
広告プラットフォームは、より多くの予算を使ってもらうために、自社の貢献度を高く見積もるアルゴリズムを持っています。2026年の複雑なデジタル環境で生き残るには、彼らの「主観的な報告」を鵜呑みにせず、第三者による「客観的な審判」が必要です。
Mirai Track を導入することは、あなたの広告運用に「嘘発見器」を導入することと同じです。今すぐ管理画面の霧を晴らし、真実の数字に基づいた経営判断を始めましょう。