PLAID正式推出Signals Dashboard：整合數位廣告與第一方數據，可視化廣告對事業營收的貢獻
PLAID Inc.正式發布搭載AI分析功能的「Signals Dashboard」。該平台整合第一方數據與廣告數據，以LTV為基礎將廣告投資回報率可視化，助力企業實現本質性的廣告營運。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月24日 18:00
- 🔍 收集: 2026年4月24日 09:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月25日 04:06（收集後18小時34分鐘）
株式會社PLAID（東京都中央區：代表取締役CEO 倉橋健太）宣布，透過活用第一方數據（1st Party Data）來實現廣告成效改善的「KARTE Signals」儀表板功能「KARTE Signals DashBoard」（以下簡稱 Signals DashBoard），在擴充AI分析等功能後，正式推出正式版。
與AI共同可視化廣告投資回報率，在廣告營運中實現本質性事業活動的Signals Dashboard
多年來，網路廣告利用第三方Cookie（3rd Party Cookie），針對不特定多數群體追求曝光次數與點擊數等「量」的成長來擴大市場。然而，近年來隨著第三方Cookie使用限制的增加，數位廣告從派送到成效測量的精準度大幅下降。在這樣的背景下，企業透過活用自行收集的第一方數據來提升數據品質，不僅能測量短期視角的CPA（每次取得成本），還能測量中長期對事業營收貢獻的LTV（顧客終身價值），從而判斷廣告的投資回報率。為了積極引領這種市場變化，於2023年開始提供Beta版的Signals Dashboard，是由前一年成為PLAID集團企業的Agito株式會社所提供的行銷數據平台「Databeat」，與「KARTE Signals」產品整合而生。除了正確可視化包含實體店鋪等線下購買數據在內的廣告接觸影響外，還擴充了讓AI從高品質第一方數據中提出廣告改善建議等功能，從而實現有助於事業營收貢獻的本質性廣告營運，並促成了此次正式版的發布。
Signals Dashboard 正式版的主要特色
匯入店鋪等外部數據，分析經由數位廣告的LTV
整合線上、店鋪購買數據等第一方數據與廣告數據。能以LTV為軸心掌握廣告投資回報率。
自動與40種以上的廣告媒體整合
與包含程序化廣告、社群媒體、聯盟行銷廣告在內的主要廣告媒體整合，自動取得廣告媒體報表。
加速洞察的AI分析聊天功能
透過與AI的對話，探索潛藏在數據中的改善提示。讓為了提供顧客更好體驗的策略評估變得順暢，並提升決策的精準度。
此外，Signals DashBoard 可以在未導入KARTE的情況下單獨導入。我們也準備了專注於僅收集與可視化廣告媒體數據的方案。即使在尚未設置KARTE測量標籤的狀態下，也可以作為廣告報表的綜合管理工具來導入。
詳情請透過以下連結洽詢。
https://karte.io/enterprise/
使用Signals Dashboard正式版企業的評論
株式會社PAL 名嶋 恵佑先生
以前，各個媒體的數據分散，難以比較與判斷。GA4的新使用者比例也存在因抽樣導致的精準度問題，且電商與店鋪數據分開管理，需要花費時間才能掌握整體狀況。導入KARTE Signals Dashboard後，整合了第一方數據與店鋪購買數據，變得能夠一覽多個媒體的廣告成效。變得能夠針對公司自訂的新客取得CPA標準進行監控，以往難以評估的社群媒體廣告，現在也能以包含店鋪轉換（CV）在內的實際成效來判斷。目前體制已轉變為可以由本公司向代理商出示Dashboard的數據，主導媒體預算分配的討論。未來，我們期待建立一個能即時捕捉顧客行為，並立即反映到廣告、CRM、電商、店鋪各個接觸點的機制。
株式會社SBI證券 貝原 弘樹先生
在橫跨線上與線下的整合性數據活用變得不可或缺的同時，除了能安全且迅速地可視化NISA與開戶等核心數據外，不依賴最終點擊（last-click）的多元歸因分析，以及能對各合作夥伴企業進行細緻權限管理的儀表板吸引了我們，因此決定導入。
我們期待它超越單純分析工具的框架，透過融合自有數據與廣告數據，可視化廣告投資對事業利潤的貢獻度，並建構一個能進行更具本質性決策的體制。
關於隨選研討會
我們將舉辦一場以介紹Signals Dashboard為核心的線上研討會。
報名網站：https
關鍵字：
與AI共同可視化廣告投資回報率，在廣告營運中實現本質性事業活動的Signals Dashboard
多年來，網路廣告利用第三方Cookie（3rd Party Cookie），針對不特定多數群體追求曝光次數與點擊數等「量」的成長來擴大市場。然而，近年來隨著第三方Cookie使用限制的增加，數位廣告從派送到成效測量的精準度大幅下降。在這樣的背景下，企業透過活用自行收集的第一方數據來提升數據品質，不僅能測量短期視角的CPA（每次取得成本），還能測量中長期對事業營收貢獻的LTV（顧客終身價值），從而判斷廣告的投資回報率。為了積極引領這種市場變化，於2023年開始提供Beta版的Signals Dashboard，是由前一年成為PLAID集團企業的Agito株式會社所提供的行銷數據平台「Databeat」，與「KARTE Signals」產品整合而生。除了正確可視化包含實體店鋪等線下購買數據在內的廣告接觸影響外，還擴充了讓AI從高品質第一方數據中提出廣告改善建議等功能，從而實現有助於事業營收貢獻的本質性廣告營運，並促成了此次正式版的發布。
Signals Dashboard 正式版的主要特色
匯入店鋪等外部數據，分析經由數位廣告的LTV
整合線上、店鋪購買數據等第一方數據與廣告數據。能以LTV為軸心掌握廣告投資回報率。
自動與40種以上的廣告媒體整合
與包含程序化廣告、社群媒體、聯盟行銷廣告在內的主要廣告媒體整合，自動取得廣告媒體報表。
加速洞察的AI分析聊天功能
透過與AI的對話，探索潛藏在數據中的改善提示。讓為了提供顧客更好體驗的策略評估變得順暢，並提升決策的精準度。
此外，Signals DashBoard 可以在未導入KARTE的情況下單獨導入。我們也準備了專注於僅收集與可視化廣告媒體數據的方案。即使在尚未設置KARTE測量標籤的狀態下，也可以作為廣告報表的綜合管理工具來導入。
詳情請透過以下連結洽詢。
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使用Signals Dashboard正式版企業的評論
株式會社PAL 名嶋 恵佑先生
以前，各個媒體的數據分散，難以比較與判斷。GA4的新使用者比例也存在因抽樣導致的精準度問題，且電商與店鋪數據分開管理，需要花費時間才能掌握整體狀況。導入KARTE Signals Dashboard後，整合了第一方數據與店鋪購買數據，變得能夠一覽多個媒體的廣告成效。變得能夠針對公司自訂的新客取得CPA標準進行監控，以往難以評估的社群媒體廣告，現在也能以包含店鋪轉換（CV）在內的實際成效來判斷。目前體制已轉變為可以由本公司向代理商出示Dashboard的數據，主導媒體預算分配的討論。未來，我們期待建立一個能即時捕捉顧客行為，並立即反映到廣告、CRM、電商、店鋪各個接觸點的機制。
株式會社SBI證券 貝原 弘樹先生
在橫跨線上與線下的整合性數據活用變得不可或缺的同時，除了能安全且迅速地可視化NISA與開戶等核心數據外，不依賴最終點擊（last-click）的多元歸因分析，以及能對各合作夥伴企業進行細緻權限管理的儀表板吸引了我們，因此決定導入。
我們期待它超越單純分析工具的框架，透過融合自有數據與廣告數據，可視化廣告投資對事業利潤的貢獻度，並建構一個能進行更具本質性決策的體制。
關於隨選研討會
我們將舉辦一場以介紹Signals Dashboard為核心的線上研討會。
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