デリバリー×広告最適化で売上150%成長：ゴーストキッチンの広告運用事例
飲食・フードスタートアップ広告運用2ヶ月
サマリー
Google Adsとデリバリープラットフォームの広告を組み合わせた統合的な広告運用により、ゴーストキッチンの売上を2.5倍に成長させた。ChatGPTでメニュー説明文を最適化し、注文転換率も大幅に改善。
成果
売上
月80万円月200万円
+150%
ROAS
220%450%
+105%
この事例が参考になる条件
対象業種
飲食・フードゴーストキッチンデリバリーテイクアウト
企業規模スタートアップ〜中小企業（従業員1〜30名）
こんな課題に
- デリバリープラットフォーム内での競合が激しく、注文が取れない
- 広告費の最適な配分がわからない
- メニュー説明文の最適化ができていない
前提条件
- • Uber Eats等のデリバリープラットフォームに出店中
- • 月間注文数が100件以上ある
- • Google Adsアカウントの開設（または広告運用パートナーとの連携体制）
投資規模Google Ads月額 15万円〜 + Uber Eats広告月額 10万円〜 + 運用工数 月15時間
必要チームオーナー1名（または広告運用担当1名）
手法・アプローチ
Google Adsで「○○エリア デリバリー」「宅配 ランチ」等の地域×デリバリーキーワードのリスティング広告を配信しつつ、Uber Eats Manager内の広告プロモーション機能も併用。ChatGPTでメニュー名・説明文のA/Bテストを行い、注文意欲を高めるコピーを各メニュー5パターン生成。時間帯別（ランチ・ディナー）の入札調整と曜日別のプロモーション設定で、費用対効果を最大化した。
課題・注意点
- -Google AdsとUber Eats広告の重複投資を避けるためのアトリビューション分析が困難で、エリア別の出し分けテストを実施した
- -デリバリー注文の利益率が低いため、広告費のROI閾値の設定が難しく、メニュー単価の見直しも並行して行った
- -天候・イベントによる需要変動が大きく、固定的な広告運用では効率が悪いため、曜日×時間帯×天候の入札調整ルールを策定した
実施ステップ
- 1過去の注文データを分析し、高利益メニューと時間帯別の注文傾向を把握
- 2ChatGPTでメニュー名・説明文のバリエーションを生成し、Uber Eats上でA/Bテスト
- 3Google Adsで地域×デリバリーキーワードのリスティング広告を開始
- 4時間帯別・曜日別の入札調整とプロモーション設定の最適化
- 52ヶ月間のROASデータに基づく予算配分の最適化とメニュー戦略の見直し
使用ツール
Google AdsUber Eats Manager