「バズれば売れる」は半分嘘　〜再生数と売上の相関を実データで検証〜

TikTok Shopの運用をしていると、「100万回再生されたのに、ほとんど売れなかった」という声をよく耳にします。反対に、数万回しか再生されていない動画から注文が積み上がっていくこともあります。

本記事では、弊社、株式会社ripplesが実際に2026年８〜９月にTikTok Shopで動画を運用した22ブランド・31,960本を対象に、再生数と売上（GMV）の関係を検証した内容をまとめました。ブランド全体の集計と、個別データを取得できた動画の分析を使い分けているため、分析ごとに対象ブランド数・動画数が異なります。

結論から言うと、「再生がなければ売れない」は正しく、「再生が増えた分だけ売れる」は正しくなく、売上効率の差を考えるうえで重要だったのは、商品が表示された後にクリックしてもらえるか（CTR）と、クリック後に注文につながるか（CVR）です。

この再生数と売上の相関性について詳しく解説します。

この記事のポイント
・再生数とGMVの順位相関は0.41。再生数が多いほどGMVも高い傾向はあるが、順位は必ずしも一致しない
・30万回以上再生された５本は、再生全体の38%を占めたが、GMVは６%にとどまった
・ブランド間の「1,000再生あたり売上」には最大19.5倍の差があり、そのばらつき（対数の分散）へのCVRの寄与は約65%だった
・再生が多く売上がゼロの動画も無駄ではない。商品の認知や他の動画への接触につながる可能性を踏まえ、売上型の動画と役割を分けて評価する

「再生数は伸びたのに売れない」はなぜ起きるのか

TikTokの動画は、フォロワーだけでなく、おすすめフィードを通じて商品を探していない人にも届きます。だからこそ「バズ」が起きやすく、再生数は運用の成果として最も目に入りやすい数字になっています。

一方で、売上を担う立場から見ると、再生数だけで動画を評価してよいのかという疑問が残ります。再生数が10倍になれば売上も10倍になるのか。よく再生される動画と、よく売れる動画は同じなのか。この２点を、実際の運用データで確かめました。

本記事で使う指標は次のとおりです。

指標	計算式	意味
GMV	―	動画経由の売上
GPM	GMV ÷ 再生数 × 1,000	1,000再生あたりの売上
CTR	商品クリック ÷ 商品インプレッション	商品表示回数に対する商品クリック回数の割合
CVR	注文数 ÷ 商品クリック	商品クリック回数に対する注文数の割合
客単価	GMV ÷ 注文数	1注文あたりの金額

データで見る再生数と売上の関係

まずは全体像です。全動画を取得できた10ブランド・3,657本を、再生数の帯ごとに分けて集計しました。

再生がなければ売れない

期間中に１件以上の注文がついた動画は、3,657本中357本（9.8%）でした。1,000再生未満の2,865本では97%が売上ゼロです。一方、１万〜５万再生の帯では約７割（67.7%）の動画で注文が発生しています。ある程度の再生がなければ、そもそも売上は立たないということがわかります。

ただし、再生が増えた分だけ売れるわけではない

順位相関は、ここでは動画を再生数順に並べた順位と、GMV順に並べた順位が、どの程度同じ傾向にあるかを表す指標です。値は−１から１の範囲を取り、１に近いほど「再生数の多い動画ほどGMVも高い」という傾向が強く、−１に近いほど逆の傾向が強くなります。０に近い場合は、こうした順位の関係が弱いことを示します。

今回の順位相関は0.41でした（ブランド別では0.26〜0.57）。再生数が多い動画ほどGMVも高い傾向はあるものの、順位は完全には一致しておらず、再生数だけで売上の大きさを判断することはできません。なお、順位相関は再生数と売上が比例することや、再生数の増加が売上を増やす因果関係を示すものではありません。

■ 【図１】再生数帯別の再生シェア・GMVシェア・GPM（10ブランド・3,657本、2026/８/１〜９/30）

再生数帯	本数	再生シェア	GMVシェア	GPM	売上発生率
1千未満	2,865本	5.3%	7.2%	¥949	2.8%
1千〜1万	669本	16.1%	28.7%	¥1,252	29.6%
1万〜5万	93本	16.1%	37.8%	¥1,645	67.7%
5万〜10万	12本	7.5%	7.0%	¥656	58.3%
10万〜30万	13本	17.1%	13.0%	¥533	53.8%
30万以上	5本	38.0%	6.3%	¥115	60.0%

1,000再生あたりの売上（GPM）は１万〜５万再生の帯で最も高く、５万再生を超えると下がり始め、30万再生以上では¥115まで落ちました。30万回以上再生された５本は再生全体の38%を占めましたが、GMVでは６%にとどまっています。

この傾向は、売上が発生した動画だけに絞っても変わりませんでした。

• 回帰分析では、再生数が10倍の動画に対応するGMVは約3.3倍（全動画を取得した10ブランド）〜約4.0倍（売上上位の動画を取得した大型12ブランド）。同じ動画の再生数を増やした場合の売上増加を測ったものではない
• 大型12ブランドの売上発生動画1,764本でも、GPMは１千〜１万再生の¥3,504から、30万再生以上の¥507へ下がる
• 全動画を取得した10ブランドで、ブランドごとに「再生上位10%」と「GMV上位10%」の動画を照合すると、重なったのは367本中183本（50%）だけ

さらに、売れた動画を全件把握できた16ブランドでは、総再生3,053万回のうち23.6%（721万回）が売上ゼロの動画から生まれていました。ブランド別の中央値は38.5%で、多いブランドでは、再生の75.5%を売上ゼロの動画が占めていました。

違いの分析：「再生型」と「売上型」は何が違うのか

再生数と売上の違いを詳しく見るため、22ブランドの取得済み動画6,057本から、性質の異なる２つのグループを取り出して比べています。

• 再生型：再生５万回以上で、GPM¥300未満（再生は多いが、売上効率が低い）
• 売上型：再生１千〜５万回で、GPM¥2,000以上かつ注文５件以上（再生は少ないが、売上効率が高い）

指標	再生型	売上型
本数（ブランド数）	88本（16）	400本（17）
再生数	176,750	8,386
いいね率	0.69%	0.35%
CTR	0.80%	2.90%
1万再生あたり注文	0.51件	13.09件
客単価	¥2,427	¥2,965
GPM	¥145	¥3,943
キャプションに価格・割引の語	13%	32%
キャプションに在庫・期限の語	1%（1本）	15%（60本）
セール系タグ（「トクトクSALE」など）	8%	39%

表の再生数・いいね率・CTR・１万再生あたり注文・客単価・GPMは各グループの中央値、キャプションとタグの割合は各グループの動画本数に対する割合です。割合は丸めて表示しています。客単価の中央値の差は約1.2倍ですが、CTRは約3.6倍、１万再生あたりの注文数は約26倍の差がありました。視聴者層・商品の見せ方・価格とオファー・購入導線の４つの観点から、この差を読み解きます。

視聴者層：「商品購入をまだ検討していない人」と「商品購入を検討している人」

再生型はいいね率が売上型の約２倍ある一方で、CTRは約3.6分の１でした。このことから、再生型には商品購入をまだ検討していない視聴者が多く含まれている可能性があります。ただし、これらの指標だけでは、商品購入を検討している視聴者に届いているかどうかは判定できません。

なお、管理画面からは視聴者の属性データを取得できないため、ここではいいね率とCTRを、視聴者の反応の違いを考えるための参考指標として扱っています。

商品の見せ方：商品が「話の脇役」か「主役」か

再生上位の動画には、夫婦のストーリー、キャラクターの寸劇、家族の日常、見た目の可愛さなど、商品が話の脇役になる構成が多く見られました。一方、GMV上位の動画では、色の選び方、味の比較、発送元や付属品など、購入前の迷いを解く情報がキャプションの冒頭に置かれていました。

価格・オファー：価格の伝え方にも着目する

客単価の中央値は再生型¥2,427、売上型¥2,965で、差は約1.2倍でした。売上効率を考える際は、価格帯に加えて、価格や販売条件の伝え方にも着目できます。売上型のキャプションに価格・割引の語が入る割合は再生型の約2.5倍、在庫・期限の語は約13倍（再生型88本中１本、売上型400本中60本から算出）、セール系タグは約５倍でした。

ただし、セール系タグの差には、投稿時期（プラットフォーム側のセール期間）の影響も含まれます。オファーは「選ぶための情報」とセットで機能すると考えたほうがよさそうです。

購入導線：商品表示から注文までを確認する

再生型と売上型とでは、CTRの中央値に約3.6倍、１万再生あたり注文数の中央値に約26倍の差があります。ただし、26倍を3.6倍で割ってCVRの差を求めることはできません。再生あたりの注文数には商品表示率も関わり、指標ごとの中央値同士の比は、個々の動画で計算したCVRの比とも一致しないためです。今回の動画別データではCVRの差を確定できないため、クリック後の購入状況は、アカウント・ブランド単位のCVRで確認します。

動画で興味を持った人が商品ページでその商品を買うかどうかは、動画と商品ページの訴求がそろっているかに左右されます。「色白さんにはベージュ」と動画で伝えたなら、商品ページでもその色がすぐ選べること。「お試しセットがある」と伝えたなら、商品ページの最初の表示でそれがわかること。動画で伝えた条件を商品ページでも確認し、購入できる状態にすることが、改善のポイントになります。

※キャプションの語の判定は、キャプション先頭90文字を対象にしたキーワード一致で行っています。動画内のテロップやナレーションは含みません。

見るべき指標：再生数を「分母」として扱う

では、運用の現場では何を見ればよいのでしょうか。私たちは、GPM（1,000再生あたり売上）を次の４つの指標に分けて見ることをおすすめしています。

GPM ＝ 1,000 × 表示率 × CTR × CVR × 客単価

表示率は「再生１回あたりの商品インプレッション」です。22ブランド合計のファネルは次のとおりでした。

■ 【図２】22ブランド合計のファネル（2026/８/１〜９/30）

再生 1億6,933万回	▶	商品表示 1億7,126万回	▶	商品クリック 196万回	▶	注文 42,550件	▶	GMV ¥1億1,908万

指標	全体	中央値	範囲（ブランド別）	最大 ÷ 最小	GPM差への寄与
表示率	1.01	1.10	0.71〜1.33	1.9倍	5%
CTR	1.14%	1.41%	0.38%〜2.72%	7.1倍	12%
CVR	2.17%	1.78%	0.22%〜3.86%	17.4倍	65%
客単価	¥2,799	¥3,006	¥1,383〜¥14,421	10.4倍	18%

※寄与は、22ブランドのGPMのばらつき（対数の分散）を各指標に分けたときの割合です。表示値は丸めているため、表に記載した最大値と最小値を割った結果が倍率と一致しない場合があります。

ブランド間のGPMは¥150〜¥2,930と最大19.5倍の開きがありました。GPMのばらつき（対数の分散）を分解した結果、CVRの寄与は約65%で、４指標の中で最も大きくなっています。これは、CVRを改善すれば売上が65%増えるという意味ではありません。今回のブランド比較では、クリック後に注文につながるかどうかが、売上効率を考えるうえで重要な指標でした。

同じ健康食品カテゴリの2ブランドを比べると、この構造がよくわかります。

	再生	GMV	CTR	CVR	客単価
サプリD	388万回	約¥70万	0.89%	0.22%	¥7,638
サプリB	226万回	¥662万	2.14%	2.45%	¥5,445

再生はサプリDのほうが1.7倍多いのに、GMVはサプリBが9.5倍です。客単価はむしろサプリDのほうが高く、差はCTRとCVRで生じています。

確認の順番

• 動画とアカウントをGPMで並べる。再生数は「分母」として扱う
• CTRがブランド中央値（1.41%）を下回る場合は、動画の冒頭の訴求と商品の見せ方を見直す
• CVRが中央値（1.78%）を下回る場合は、商品ページ・価格・在庫・レビューを確認する
• 客単価は、セットやまとめ買いの設計で動かす

なお、今回の動画別データではCVRを算出できないため、CVRはアカウント・ブランド単位で確認します。ここで示した中央値は調査対象22ブランドの参考値であり、すべての商材に共通する合格基準ではありません。

再生型の動画は不要なのか：ファネルで役割を分ける

ここまで「再生は多いのに売れない動画」を課題として見てきましたが、こうした動画が悪いわけではありません。動画1本ごとのGMVだけで評価すると、再生型の動画が果たしている役割を見落とすことになります。

動画ごとのGMVには、他の動画や検索からの購入が含まれない

管理画面で動画ごとに見えるGMVは、その動画の商品リンクから購入された分です。再生型の動画で商品を知った人が、後日、別の動画や検索から購入した場合、その売上は再生型の動画には計上されません。動画単体では売上ゼロでも、商品の売上に貢献していないとは限りません。

１本のバズから、他の動画への接触につながる可能性

TikTokのおすすめは、視聴や「いいね」などのユーザーの反応、コンテンツ情報などをもとに表示されます。１本の動画をきっかけに商品への関心が高まれば、同じ商品の別の動画を見たり、検索したりする人が増える可能性があります。ただし、１本のバズが他の動画の表示や再生を増やしたかどうかは、今回のデータでは検証していません。

再生型の動画が商品を知ってもらう入口になり、売上型の動画が購入を受け止める。ファネルで見ると、2つはそれぞれ上部と下部を受け持っています。

役割ごとに見る指標を分ける

ファネル上部（認知を広げる）：再生型の動画。 ストーリー、寸劇、家族の日常、見た目の可愛さなど。見る指標は、再生数、いいね率、同じ商品の他の動画の再生数とGMVの変化です。

ファネル下部（購入を取る）：売上型の動画。 色や味の選び方、在庫や価格の訴求など。見る指標は、CTR、GPM、注文数です。

再生型の動画は、動画単体のGPMではなく、商品単位で評価します。再生型の動画が伸びた前後で、同じ商品の他の動画の再生数とGMV、商品ページへの流入がどう動いたかを見ると、波及効果を検討する手がかりになります。ただし、前後の変化にはセールや広告などの影響も含まれるため、再生型の動画だけの効果とは断定できません。前の章で紹介したGPMによる評価は、主に売上型の動画に当てはめます。

※今回のデータは動画単位で集計しているため、こうした波及効果は数値に含まれていません。

まとめ：売上につなげるために、動画と商品ページをどう改善するか

再生は売上の前提条件です。ただし、売上効率を考えるには、再生数に加えて、CTR（商品表示回数に対するクリック回数の割合）とCVR（クリック回数に対する注文数の割合）を確認する必要があります。「再生がなければ売れないが、再生が増えた分だけ売れるわけではない」。これが今回のデータから導いた結論です。

最後に、動画と商品ページそれぞれの改善ポイントを整理します。

動画側

• 冒頭で購入判断の材料を出す。 色・味・サイズの選び方、在庫や期限、価格など。売上型の動画はキャプションに価格・割引の語が32%、在庫・期限の語が15%入っていた（再生型は13%、１%）
• ストーリーや寸劇で再生を取る場合も、後半で商品の選び方と価格を示す。 その効果はCTRで確認する（再生型0.80%、売上型2.90%）
• 動画の評価を再生数だけで行わず、GPMとCTRを併記する。 「再生10万回以上」の動画でも、GPM（1,000再生あたりの売上）がブランド中央値を下回るものは売上型とは分けて扱う
• 過去に投稿した動画からも売上が発生していた。 GMVの48〜56%は、調査期間の８月より前に投稿された動画からだった。GPMの高い動画は、Spark Adsなどで再生を足す候補になる
• 再生型と売上型を役割で分けて組み合わせる。 再生型の動画は、売上がゼロでも商品の認知や他の動画への接触につながる入口になる可能性がある。再生型は商品単位のGMVで、売上型はGPMとCTRで評価する

商品ページ側

• CVRが調査対象22ブランドの中央値1.78%を下回る場合は、商品ページを重点的に点検する。今回の分析では、ブランド間のGPMのばらつき（対数の分散）へのCVRの寄与は約65%だった
• 動画で訴求した条件を、商品ページの最初の表示でもそろえる。 色、お試しセット、割引額、発送元など
• 客単価は、セットやまとめ買いの設計で動かす。GPM差への寄与は18%で、CVRに次いで大きい

「バズったのに売れない」動画は、失敗ではありません。商品を知ってもらう入口として役割を果たしている可能性があります。また、その動画で売上も取りたい場合は、届いた先と渡した情報のずれを見直すサインになります。再生数を追うだけでなく、再生の後ろにあるCTRとCVRまで分けて見ることで、次に直すべき場所が見えてきます。

調査概要

項目	内容
対象期間	2026年8月1日〜9月30日（61日間）
対象ブランド	期間中の動画再生が10万回以上の22ブランド
対象動画	期間中に再生があった商品紐づき動画31,960本（投稿日が期間前の動画を含む。商品が紐づかない動画は対象外）
総再生・GMV	総再生1億6,933万回、動画経由GMV：¥1億1,908万
取得指標	再生数、いいね、商品インプレッション、商品クリック、注文数、GMV
表記	ブランド名は「カテゴリ名＋記号」で表記

• 動画単位の分析は、全動画を取得できた10ブランド（3,657本）と、売上上位の動画のみ取得した12ブランドで使い分けています。売上上位のみのブランドは、再生が多く売上ゼロの動画を含まないため、再生と売上の関係は実際より強く出る側に偏ります
• 再生数は期間内の再生のみを集計しています。８月より前に投稿された動画も、期間中の再生・売上分で集計しています
• 順位相関はスピアマンの順位相関係数です。「再生10倍でGMV約３〜４倍」は、売上が発生した1,000再生以上の動画で log(GMV) を log(再生数) で回帰した傾き（0.52、0.60）から算出しています
• キャプションの語は次のキーワードで判定しています。価格・割引＝円、半額、%、OFF、割、クーポン、お得、安／在庫・期限＝在庫、売り切れ、完売、再入荷、今だけ、今が、期間限定、本日、ラスト、早め、急／セール系タグ＝トクトク、SALE、セール、大感謝祭、1周年

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はじめまして、Fireworkでグローバルのレベニューオペレーションを担当している瀧澤 優作です。2016年から米国に在住し、2017年からは