学習期間とは、広告セットが作成されてから、最も適したオーディエンスに到達するまでシステムが継続的分析を行う期間です。この期間においては、CPAが変動する可能性がありますが、データ収集が進むにつれ、単価は安定していきます。最適化インプレッション課金型（oCPM）入札の広告セットは、通常コンバージョン数が50件に達すると、CPAの安定が見込めます。この時点で、広告セットの情報収集期間が終了したと見なすことができます。

学習期間は実験的なプロセスであることを認識することが重要です。

学習期間では、CPAが変動する可能性がありますが、学習されたデータが蓄積されるにつれて安定します。過去の分析によると、通常、oCPM広告セットは、50コンバージョンを達成した後、安定したCPAを期待いただけます。50コンバージョンを達成すると、広告セットが学習期間を通過します。

そのため、学習期間で得られる結果は、TikTok広告マネージャーでキャンペーン最適化された後に得られる結果よりも不安定になる可能性があります。そのため、広告のパフォーマンスが当初の期待どおりに機能しなくても、慌てる必要はありません。学習期間で、期待通りの広告パフォーマンスが達成されないことはよくあることで、心配する必要はありません。TikTok広告マネージャーがキャンペーンに関する十分なデータを収集すると、より安定した広告配信を開始します。

ただし、安定しているからといって、各コンバージョンの費用が変動することはありません。次のグラフが示すように、学習期間通過後のCPAの変動は小さいと予想されますが、オークション広告の競争力により、高コストでのコンバージョン（赤い点など）の結果が得られる場合があります。

コンバージョンの少ない日にCPAに変動がある場合、通常よりも高いCPAが観察される可能性があります。これが起こっても慌てないでください。より低いコストで、新しくコンバージョンが得られると、CPAは最適化目標に向かって調整されます。

広告セットの1日あたりのコンバージョン数が10未満の場合は、より長い期間を使用してCPAを追跡することをお勧めします。 （過去のデータでは、10回を超えるコンバージョンの平均CPAを計算すると、通常、異常な変動が相殺されます。）

広告セットが生成するコンバージョン数に基づいて、CPAの追跡に必要な期間は次のとおりです。

これは学習期間がどのように機能するかを示す一例です。

クリスさんは、Eコマースアプリのインストール数を増やすためにキャンペーンを作成したいと思っています。1インストールあたりの入札単価を10米ドルに設定して、広告掲載を開始しました。広告が配信され始めると、すぐに学習期間に入りました。TikTok広告マネージャーは、クリスさんのターゲットオーディエンスの中から広告をクリックしてアプリをインストールする可能性が最も高いユーザーを見つけだします。

学習期間の間は、1インストールあたりのコストは5〜30米ドルの範囲で変動する可能性があります。学習期間は、アプリインストール数が50になると同時に終了し、1インストールあたりのコストをより低く、安定させます。現在、キャンペーンは安定して配信されており、クリスさんはさらにアプリのユーザーベースを拡大しようと考えています。

広告セットが学習期間を終了したかどうかを見極めるには？

• ​コンバージョン数が50件に達したかどうかが、最も重要な目安といえます。

• ​配信開始後10日間で20件以上のコンバージョンに達することが難しい場合、その広告セットは学習期間を終了できない可能性が高いと見なされます。

• ​広告主様はクリエイティブの最適化やターゲット層の拡大、予算増額や入札価格の増加を行い、再度広告を配信されることを推奨します。

学習期間における広告セットの調整

• ​広告主様は、学習期間（コンバージョン数50件に達するまでの期間）に、システムのデータ蓄積に悪影響を与えるような調整（入札価格の減少や予算減額、クリエイティブの削除、ターゲット層の縮小など）をされないことをお勧めします。

• ​学習期間において広告配信の実績が予想を大幅に下回る場合、広告主様は入札価格の増加やクリエイティブの最適化、ターゲット層の拡大を試みることができます。

• ​学習期間においてCPAの実績が予想を大幅に下回る場合、広告主様はコンバージョン数が少なくとも20件に達するまで待ってから調整を行うことを推奨しています。しかし、この期間に不適切な調整をすると、システムの情報収集や分析に悪影響を及ぼし、システムの判断やCPAの変動をもたらす恐れがあります。

• ​通常、学習期間を終了できなかった広告セットについては、調整せずに今後新たに再配信を行っても、この期間を越えられない可能性が高いとされています。学習期間を越えられる可能性を高めるには、広告主様は再度配信する前に広告セットを最適化されることを推奨しています。