「インプレッションとリーチ、似ているけど何が違うの?」
「SNSの分析で見るけど、どっちを重視すべき?」
このような疑問をお持ちではありませんか。
本記事では、そんな疑問の解決に役立つ内容を解説します。
- インプレッションとリーチの明確な違い
- SNSや広告運用での使い分け
- 分析への具体的な活かし方
これらを順に説明します。
SNS担当者の方に役立つ記事ですので、ぜひ最後までご覧ください。
インプレッションとリーチの違いとは?

SNSやWeb広告の分析では、必ず目にする2つの指標があります。
これらは似ているようで、実は全く異なる意味を持ちます。
インプレッション数とは
インプレッション数は、「広告や投稿が表示された合計回数」を指します。
この指標の最大の特長は、同一人物による表示も区別なく数える点です。
たとえば、1人のユーザーが同じ投稿を5回見たとします。
その場合、インプレッション数は「5」とカウントされます。
つまり、インプレッションは「どれだけ多く表示されたか」を示します。
つまり、コンテンツがユーザーの目に触れた総量を測るための数値です。
リーチ数とは
リーチ数は、「広告や投稿を最低1回は見た人の数」を指します。
そのコンテンツが「何人の固有のユーザーに届いたか」を示します。
リーチ数の特長は、同一人物が何度見ても「1」としか数えない点です。
先ほどの例で、1人のユーザーが同じ広告を5回見たとします。
この場合、リーチ数は「1」としてカウントされます。
つまり、リーチ数は「何人の人に見られたか」を測ります。
重複を除いた、純粋な閲覧者数を把握するための指標です。
【早見表】ひと目でわかるインプレッションとリーチの違い
2つの指標の違いを、ひと目でわかる表にまとめました。
「回数」と「人数」の違いを再確認しましょう。
| 項目 | インプレッション数 | リーチ数 |
|---|---|---|
| 指標の意味 | 表示された「合計回数」 | 見た「合計人数」 |
| カウント方法 | 重複を含む(延べ回数) | 重複を含まない(実人数) |
| 例(1人が5回見た) | 5 | 1 |
| 重視される目的 | 接触頻度の高さ | 認知の広さ |
具体例で理解するカウント方法の違い
ある投稿が3人に見られたと仮定します。
| Aさん:3回表示されました Bさん:1回表示されました Cさん:5回表示されました |
この状況で、リーチ数は「3人」です。
投稿を見たのがAさん、Bさん、Cさんの3人だからです。
一方、インプレッション数は 3 + 1 + 5 =「9回」です。
表示された合計回数をすべて足し合わせます。
なぜこの2つの指標を混同しやすいのか?
インプレッションとリーチが混同されやすい最も大きな理由は、どちらも「見られた量」を示す指標だからです。
「どれだけ見られたか」という点で共通しているため、違いが曖昧になります。
しかし、実務でこの2つを混同するのは危険です。
レポートでリーチ数を見るべき場面で、インプレッション数を見てしまうと分析を誤ります。
「多くの人に届いている」と勘違いすることもあるでしょう。
実際は「特定の人に何度も表示されている」だけという可能性もあります。
【シーン別】SNS・広告運用におけるインプレッションとリーチ

インプレッションとリーチは、プラットフォームによっても少し意味合いが異なります。
ここでは、主要なSNSやWeb広告での使われ方を見ていきましょう。
Instagram(インスタ)におけるインプレッションとリーチの違い
Instagramのインサイトでは、両方の指標が重要になります。
フィード投稿やリールでは、「リーチしたアカウント数」がリーチ数です。
これは投稿が届いたユニークなアカウントの数を指します。
対してインプレッションは、投稿が表示された総回数を示します。
「発見タブから」などの流入元もインプレッションの内訳としてわかります。
ストーリーズにおけるインプレッションは、そのストーリーが表示された総回数を指します。
スタンプに関しては「スタンプタップ(スタンプがタップされた回数)」など、別の指標として計測されます。
Web広告運用における違い
Web広告の世界でも、この2つの指標は明確に区別されます。
インプレッションは、広告がユーザーの画面に表示された合計回数です。
リーチは、その広告が表示されたユニークユーザーの数(人数)を指します。
広告運用では、目的によってどちらを重視するかが変わります。
新商品の認知拡大なら「リーチ数」をKPIにします。
既存顧客への刷り込みなら「インプレッション数」を重視するでしょう。
X(旧Twitter)やFacebookでの使われ方
FacebookはInstagramと同じMeta社が運営しています。
そのため、インプレッションとリーチの考え方はほぼ共通しています。
X(旧Twitter)では、「インプレッション」が注目されがちです。
これはXの持つ拡散力と関係があり、露出の総量として重視されています。
プラットフォームごとの計測基準に関する注意点
最後に、計測基準の違いに注意が必要です。
「インプレッション」と一口に言っても、媒体ごとに定義が異なります。
たとえば、Meta社は「1ピクセルでも表示された瞬間」に「1」と数えます。
一方、Google広告などでは「画面の50%以上が1秒以上表示」が基準の場合もあります。
インプレッションやリーチと類似する用語との関連性

SNSやWeb分析では、ほかにも多くの指標が登場します。
ここでは、インプレッションやリーチと関連が深い用語を整理します。
インプレッションとエンゲージメントの関係性
エンゲージメントは、投稿に対するユーザーの反応を示す指標です。
具体的には「いいね」「コメント」「保存」などの行動を指します。
インプレッションやリーチは、投稿の「量」を測る指標です。
対してエンゲージメントは、投稿の「質」を測る指標と言えます。
「見られた結果、どれだけ反応があったか」を示します。
エンゲージメント率は「エンゲージメント ÷ インプレッション」や「エンゲージメント ÷ リーチ」「エンゲージメント ÷ フォロワー数」など、いくつかの計算方法があります。
本記事で取り上げているのは、「インプレッションを分母にしたエンゲージメント率」です。
閲覧数(PV数)とインプレッションの違い
閲覧数(PV数)は、主にWebサイトの分析で使われる用語です。
PVは「ページビュー」の略で、ページが読み込まれた回数を指します。
インプレッションは、広告やSNS投稿が「表示された回数」であり、使われる文脈が異なります。
たとえば、1つのページに広告が3つある場合を考えます。
ユーザーがそのページを1回見ると、PVは「1」です。
しかし、広告のインプレッションは「3」となります。
閲覧数(PV数)とリーチの違い
Webサイト分析におけるPVとUUの関係は、広告の指標と非常に似ています。
UUは「ユニークユーザー」の略で、サイトを訪れた「実人数」を示します。
「PV ≒ インプレッション(回数)」
「UU ≒ リーチ(人数)」
このように置き換えると、関係性を理解しやすいでしょう。
クリック数(CTR)やその他の指標との流れ
インプレッションは、マーケティング活動の出発点に位置します。
まず「インプレッション(表示)」があります。
次に「クリック(興味)」が起こります。
最終的に「コンバージョン(成果)」に至ります。
インプレッションは、この全ての行動の起点となる重要な指標になります。
【実践編】インプレッションやリーチなどの指標と分析への活かし方

指標の定義を理解したら、次は実践的な分析での活かし方を解説します。
目的に応じて、どの数値をどう改善すべきかを解説します。
認知拡大フェーズで最重要視すべき「リーチ数」
リーチ数は「何人の人に届いたか」を示す実人数です。
そのため、新商品や新サービスの認知拡大フェーズでは最も重要な指標となります。
この時期の目的は「より多くの人に知ってもらう」ことです。
したがって、KPI(重要業績評価指標)は「リーチ数」に設定します。
既存顧客への刷り込みで見るべき「インプレッション数」
インプレッション数は「何回表示されたか」を示す合計回数です。
この指標は、既存顧客などへの「刷り込み」で役立ちます。
リターゲティング広告などで「思い出してもらう」ことが目的の場合です。
この場合は、リーチ数よりもインプレッション数を重視します。
分析で必須の「フリークエンシー」
フリークエンシーは、「1人あたりの平均表示回数」を指します。
「インプレッション数 ÷ リーチ数」で計算します。
この数値が低すぎると記憶に残りません。
逆に高すぎると、飽きられてしまい広告効果が下がる可能性があります。
最適なバランスを見つけることが重要になります。
【ケーススタディ①】インプレッションは多いがリーチが少ない場合
これは「狭い範囲の同じ人にばかり表示されている」状態を示します。
原因は、ターゲティング設定が狭すぎることなどが考えられます。
対策として、配信対象を広げたり、広告デザインを変更したりします。
【ケーススタディ②】リーチは多いがインプレッションが少ない場合
これは「多くの人に浅くしか届いていない」状態を示します。
原因は、予算不足などが考えられます。
対策として、配信期間を絞って予算を集中投下するなどの調整を行います。
まとめ
この記事では、インプレッションとリーチの違いについて解説しました。
インプレッションは「表示された合計回数」、リーチは「見た人の合計人数」という違いを理解し、目的に応じて分析に活用しましょう。
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