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App Talk by Remerge - Seoul 2026 Highlights

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App Talk by Remerge - Seoul 2026 Highlights

App Talk by Remerge - Seoul 2026

A Glimpse into Asia’s App Growth 

On April 15, 2026, Remerge hosted App Talkin Seoul 2026, an app marketing event centered on one big question: “What does it take to grow an app in Asia today?” The event explored AI‑driven campaigns, retargeting in the privacy‑first era, and effective growth strategies - offering app marketers a practical blueprint for success. 

Through sessions such as AI in Asia 2026, Retargeting Revival in the Age of Privacy, and 2026 Gaming Patch Notes, the program highlighted both challenges and opportunities, painting a clear picture of how apps can thrive in Asia’s quickly-evolving digital landscape. Below is a look at how the day unfolded and what marketers can take away.

Dive in below for video recaps, photos and summaries of the guest talks that took place.

Sensor Tower: AI Trends in Asia 2026

In 2025, AI moved beyond being just a technology trend and reshaped the global ecosystem. With 3.8 billion downloads, $5 billion in revenue, 480 hours of consumer time, and 1 trillion sessions, the sheer scale of these figures demonstrates the explosive growth of AI. What stands out most is the 240% year-over-year increase in sessions, a clear sign of surging user engagement.

Asia has emerged as the driving force behind this momentum, recording growth far above the global average. South Korea alone saw 54 million downloads—double the previous year—and revenue skyrocketed sixfold to $235 million. Japan, Vietnam, China, and other Asian countries also achieved more than double growth, confirming that the center of gravity in the AI ecosystem is shifting toward Asia.

Within this surge, the rapid expansion of AI assistants is particularly noteworthy. ChatGPT and Gemini have evolved far beyond simple assistant roles, continuously expanding their capabilities and securing cross-platform market share across Asia’s top five markets. While web-based access was dominant until 2024, by late 2025 the momentum had clearly shifted toward mobile apps, cementing the importance of mobile-first strategies. This pivot has fueled dramatic increases in both in-app engagement and overall audience size, prompting marketers to shift from traditional SEO-focused tactics to GEO strategies. In places such as South Korea and Vietnam, AI is now woven into everyday life, and advertising has diversified to reflect distinct cultural and national identities. 

The Asian AI market can be defined by three major trends. First, Asia has become the global center of AI growth. Second, AI is expanding beyond workplace assistance into everyday life, reshaping the ecosystem. Third, success now depends on quickly identifying trends and responding with tailored strategies. For companies and marketers, it is no longer enough to simply adopt AI; they must design diversified strategies that reflect Asia’s unique growth patterns and audience characteristics. 

« Asia has become the driving force of global AI growth, with the technology moving beyond workplace tools to become part of everyday life and reshaping the wider ecosystem. In this fast-changing environment, the ability to quickly identify trends and respond strategically is critical. For companies and marketers, simple adoption is no longer enough. They must craft diverse strategies that align with Asia’s unique growth patterns and audience dynamics. »
DJi-sung Yoon, Account Director, Sensor Tower

Stella Yun, Account Director - Sensor Tower

Remerge X AppsFlyer: iOS Retargeting Revival in the Privacy Era 

The mobile marketing industry is entering a new era shaped by privacy. In one session, Hide Cho, Senior Regional Director for Korea & Japan at Remerge spoke to AppsFlyer’s Dae-hoon Jung, Director of Customer Success for Korea & Japan about how these changes are fueling the resurgence of iOS retargeting. They covered macro trends such as antitrust regulations and the halting of Google’s Privacy Sandbox, as well as micro factors like ATT opt-in rates, probabilistic modeling, and probabilistic targeting on iOS. Together,they provided a comprehensive view of the challenges and opportunities that today’s app marketers face.

When Apple introduced ATT, many believed the data had disappeared. In fact, conversions remained, but visibility became blurred. While Android leads in user volume, iOS delivers far greater value per user. Retargeting conversion rates highlight this disparity: Android increased by 31%, while iOS surged by 381%. As a result, marketers are once again expanding iOS budgets, combining deterministic matching via user IDFAs and deep links with probabilistic matching powered by contextual signals to achieve more precise targeting. 

Probabilistic modeling has emerged not as a replacement but as a complement -bridging the gaps where deterministic signals are missing. Tests have demonstrated strong reliability, with 75% coverage and 98% accuracy. In live campaigns, this approach translated into a 110% lift in conversion rates and a 15% improvement in cost efficiency. 

The revival of iOS retargeting can be explained through three pillars: the gradual rise in ATT opt-in rates, the advancement of targeting technologies, and the complementary role of probabilistic modeling. AppsFlyer recovers lost signals, Remerge optimizes and scales them, and together these solutions form a new growth formula for iOS marketing. 

Dae-hoon Jung, Director of Customer Success for Korea & Japan - AppsFlyer
Hide Cho, Senior Regional Director, JP & KR - Remerge

AppsFlyer: From MMP to AI Marketing Cloud - the New Vision 

AppsFlyer is evolving beyond its role as a Mobile Measurement Partner (MMP) to become a comprehensive AI Marketing Cloud. Building on its strengths in data accuracy and mobile optimization, the company is now extending these capabilities to the web, enabling major platforms to directly optimize for web conversions. With a unified dashboard across apps, web, and consoles, AppsFlyer delivers three core values:

1. Real-time postbacks
2. Media optimization
3. Campaign performance improvement

All of this helps to create an environment in which marketers can more effectively drive results. 

What stands out most are the AI-powered updates. On the audience side, AI learns and optimizes to build more precise targeting segments. On the creative side, the Creative Analytics solution automatically organizes and analyzes vast volumes of ad assets, predicting performance outcomes. High-performing creatives can be instantly synced with Meta accounts, enabling AI to manage large-scale analysis and optimization tasks that would be impossible for humans to handle manually. 

Privacy remains central to this transformation. Through its Privacy Cloud and Signal Hub, AppsFlyer enables secure collaboration without compromising personal data. Partnerships with global players like Mastercard are already underway. LLM-powered conversational dashboards, a suite of agents currently in beta, and interfaces directly connected to the agent builder tool further enhance this ecosystem, allowing marketers to focus on creativity and strategy rather than routine tasks. AppsFlyer is redefining itself as a modern marketing cloud, embedding AI across platforms, audiences, creatives, and signals to drive transformation at speed.

« AppsFlyer is no longer just an MMP but a modern marketing cloud. With cross platform expansion, AI audiences, Signal Hub, AI Chat, and Agent Hub, we are driving transformation faster than ever. This year, we are preparing product updates at an even greater pace than last year, and we invite you to look forward to the changes AppsFlyer will bring as a true marketing cloud. »
Dae-hoon Kang, Senior Account Manager, AppsFlyer

Gojek: Smarter Campaigns with Machine Learning 

Shindu Ramandita, Senior Performance Marketing Manager at Gojek, shared how the company is using machine learning to enhance performance across the entire marketing funnel. As Southeast Asia’s largest on‑demand platform, Gojek operates in Indonesia and Singapore with more than 3.1 million driver partners. Like many in the industry, the team has faced rising media costs, restrictions on data usage, and challenges in measurement. To address these, they defined clear problems and goals at each stage - awareness, consideration, acquisition, and retargeting -while focusing on both efficiency and impact.

At the awareness stage, Gojek adopted a hybrid strategy that combined reservation and auction models to maintain efficient CPMs while expanding reach. For acquisition, the team collaborated on a four‑month project using Firebase’s tROAS functionality, which drove large‑scale new user growth and delivered up to a 40% increase in MAU. In retargeting, experiments with Demand Gen and GDA strengthened conversion‑focused strategies, shifting the emphasis from traffic volume to securing high‑quality users who contribute to real business growth. Shindu emphasized that balancing marketing goals with cost efficiency was the central challenge and shared the diverse approaches tested at each stage. 

The standout innovation was the use of predictive models powered by machine learning. Since 2024, Gojek has been using XGBoost to handle non-linear relationships between variables. This enabled the company to predict performance with up to 90% accuracy at D+1, without waiting for the 7-day attribution window. As a result, budgets could be optimized from day one based on CPB, with flexible investment strategies across channels depending on peak and off‑peak seasons. When prediction accuracy declined, the team intensified monitoring, interpreting larger errors as signals of performance deterioration and scaling back budgets accordingly. 

Collaboration was another key driver of success. By partnering with companies like Remerge, Gojek shared machine learning predictions and target values to improve visibility and ensure alignment. This approach showed how combining predictive modeling with strategic partnerships can amplify marketing results and lay the foundation for sustainable growth.

Shindu Ramandita, Senior Performance Marketing Manager - Gojek

trifa: Japan vs. Taiwan and Growth Marketing Insights

In the following session, Yusuke Oe, Head of Global Business at trifa Inc. - a company providing eSIM services in over 200 countries -shared how user‑experience‑driven strategies and localized marketing approaches helped deliver strong results. He compared growth marketing in Japan and Taiwan, highlighting both the similarities and the unique differences between the two markets. 

In Japan, success was built on several key pillars: search optimization through “Katakana branding,” an app-first strategy that improved UX and boosted LTV in a virtuous cycle, and sophisticated performance management combining cohort analysis with seasonal strategies. Particularly impressive was the use of CPA-based outdoor advertising and influencer measurement, paired with in-app surveys and coupon codes, to create an effective low-tech strategy that delivered measurable impact.

Building on this, trifa expanded to Taiwan, where a similar media ecosystem and high traveler base made it attractive. By engaging micro‑influencers and forming a local team, the company surpassed 30,000 downloads in 18 months.

Across both markets, the winning formula was clear: localized strategies plus data‑driven decision‑making, enabling sustainable app‑centered growth tailored to each market’s unique traits.

Yusuke Oe, Head of Global Business - trifa Inc

Nexon Korea & Devsisters: Game Growth Strategies for 2026


For the final panel on 2026 game marketing strategies, Nexon Korea’s Yeoncheol Kim and Devsisters’ Hongin Kim shared how they are adapting to industry shifts. Nexon emphasized incremental measurement and user value, focusing on acquiring players who stay longer and contribute more. Devsisters highlighted strengthening the Cookie Run IP fandom and embedding AI across the organization to improve analytics, with retention and re‑engagement as key goals.

The past year brought major changes: platform AI automation made creative assets the main differentiator in UA, rising acquisition costs boosted the ROI of retention marketing, and short‑form content trends reshaped the market toward casual gaming. Yeoncheol Kim noted that AI has become a basic tool for everything from creative production to media operations, while rapid game influx from global publishers has intensified competition and made marketers care about performance-driven UA.

Looking ahead, Devsisters plans to expand its IP through cultural collaborations and global growth centered on the U.S., working with local creative studios. Nexon is focusing on funnel management and keeping ad creatives fresh, operating media and creatives with segmented strategies tailored to user characteristics. Both panelists agreed that in the next 12–18 months, the defining skills for top game marketers will be data‑driven decision‑making and effective AI utilization.

App Talk by Remerge in Seoul 2026 went beyond sharing industry updates, establishing itself as a platform to shape the future of app marketing in Asia. By bringing together diverse companies and experts, it sparked new possibilities and practical growth strategies in a fast-changing environment. This collective knowledge will help shape a more resilient and dynamic future for Asia’s app industry.

Hongin Kim, UA Marketing Manager - Devsisters
Yeonchul Kim, Team Lead - Nexon Korea
Jisung Yoon, Account Manager - Remerge

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Retargeting lexicon
Programmatic Advertising

The automated process of buying and selling advertising space through digital platforms.

View-Through Attribution
view-through-attribution

Refer to: Attribution Methodology

Uplift Test | アップリフトテスト
uplift-test

Remergeが実施するランダム化比較試験で、1つまたは複数の広告の増分効果を測定するためのテスト。

参照:ランダム化比較試験 (RCT)

Uplift Report | アップリフトレポート
uplift-report

アップリフトテストの結果をまとめたRemergeのレポート。オーガニックやその他のマーケティングドリブンなコンバージョンに加え、発生した増収益を提示。また、広告費、グループサイズ、コンバージョン量、コンバーター、グループごとの収益などの観測値や、その他の指標も含まれている

SKAdNetwork (SKAN)
skadnetwork

Store Kit Advertising Networkの略。Appleが提供するモバイルアトリビューションをトラッキングするための計測フレームワーク。2018年に導入され、2020年のiOS 14.5アップデートで広く実装された。

Segment | セグメント
segment

位置情報、人口統計、アクティビティレベル、購入・課金額、最後に特定のアプリを開いたのはいつかなど、共通の属性に基づくユーザーのグループ。

Retention Rate | リテンションレート
retention-rate

インストールやリエンゲージメントなどのイベント後、一定期間内にアプリ内でアクティブになったユーザーの割合のこと。定着率、継続率、顧客維持率ということもある。

Retargeting | リターゲティング
retargeting

広告主が、既存のユーザーに対して、同じデバイス内の他のアプリを通じてエンゲージするために使用するマーケティングチャネルの一つ。通常、ユーザーに特定のApp内イベント(購入、ゲーム内通貨の購入、初回注文など)を完了させるよう促すことなどが目的とされる。従来のリターゲティングの方法は、AAIDやIDFAなどのユーザーIDに依存している。

Reshuffle | リシャッフル
reshuffle

リシャッフルとは、テストグループやコントロールグループに属していたユーザーをランダム化し、マークすることを指す。

インクリメンタリティ測定では、特定のアプリケーションでグループをリシャッフルすることで、あるグループには広告が表示されないのに、他のグループには常に広告が表示されるという、時間の経過によるバイアスを集計することが可能になる。

リシャッフルは、測定が長期間にわたって実施されている場合や、広告配信の設定、セグメンテーション、クリエイティブ戦略などに大幅な変更があった場合に有効な手段。

Real-Time Bidding | RTB (リアルタイム入札)
real-time-bidding-rtb

広告枠を瞬時にプログラマティックオークションで売買するプロセス。RTBでは、広告バイヤーが広告枠に入札し、落札されると即座にバイヤーの広告が表示される。広告主やDSPなどのデマンド側は、複数の配信元から広告枠を最適に購入することができる。

Randomised Controlled Trial | ランダム化比較試験 (RCT)
randomised-controlled-trial-rct

特定の集団を無作為に、できるだけ類似した2つのグループ、すなわちテストグループとコントロールグループに分ける方法。

その他の記事
Queries Per Second | QPS (1 秒あたりのクエリ数)
queries-per-second-qps

DSPが入札を決定(広告配信)するために1秒間に処理できる件数。QPSが高いほど、リーチできるオーディエンスが増えるとされる。

Publisher | パブリッシャー
publisher

アプリマーケティングにおいて、パブリッシャーとはアプリデベロッパーのことであり、アプリ内に広告を掲載することで費用を得ることができる。例えば、広告主はアプリYを通してユーザーにリーチしたいので、アプリYに広告を表示するための費用を(パブリッシャーに)支払う。

その他の記事
Public Service Announcement Ads | PSA広告 (公共広告)
public-service-announcement-ad-psa-ads

寄付や交通安全の呼びかけなどのPSA広告をコントロールグループのデバイスに表示するインクリメンタリティ測定手法。実際の広告を配信することで、コントロールグループ内で広告が表示されたはずのデバイスの情報を得ることができる。表示されていないデバイスは、ノイズを減らすために測定から除外される。

Probabilistic Attribution | 確率的アトリビューション
probabilistic-attribution
Organic Behaviour | オーガニックビヘイビア
organic-behavior

特定のマーケティング活動に直接起因しないユーザーの行動。

Multi-Touch Attribution | マルチタッチアトリビューション
multi-touch-attribution
Mobile Measurement Partner | MMP (モバイル計測パートナー)
mobile-measurement-partner-mmp

アプリマーケティングにおいて、MMPとは、アプリ内やアプリに到達するまでの行動を計測することに特化したサービスプロバイダーのことを指す。アプリデベロッパーは、アプリにMMPを組み込むことで、特定の画面での滞在時間、流入元、アプリの起動頻度などのユーザー行動やApp内イベントをトラッキングできる。

Lifetime Value | LTV (ライフタイムバリュー)
lifetime-value-ltv

アプリのインストールを起点とし、ユーザーとブランド間の取引開始から終了までの期間全体において、ユーザーがアプリデベロッパーにもたらした収益の総額を算出したもの。ユーザーのロイヤルティーが高いほど、LTVが高いとされる。「顧客生涯価値」と訳される。

Last-Click Attribution | ラストクリックアトリビューション
last-click-attribution
Key Performance Indicator (KPI)
key-performance-indicator-kpi

ある施策の目標達成の効果を評価するために用いられる主要な指標。プログラマティック広告では、各広告配信の目標や性質によって、一般的な成果指標の種類が異なる。ROAS、CPA、リテンションレートなどがある。

Intent-to-Treat (ITT)
intent-to-treat-itt

インクリメンタリティ測定手法の一つで、コントロールグループ・テストグループの全ユーザーの行動を比較する。追加コストがかからず実施しやすいが、ノイズが比較的多く、RTB環境下での正確性に欠ける。

コントロールグループ内のユーザーには完全に広告を配信しないが、テストグループ内のユーザーには、広告接触ユーザーと非接触ユーザーの両方が含まれる。

Incrementality | インクリメンタリティ
incrementality

オーガニックやその他のマーケティング活動の上に、特定の広告配信の影響を測定する方法

Incremental Revenue | 増分収益
incremental-revenue-irevenue

広告配信によって直接発生した収益の推定値。

計算式
テストグループからの収益-コントロールグループからの収益=増分収益

Incremental Return On Ad Spend (iROAS)
incremental-return-on-ad-spend-iroas

広告配信の費用対効果を算出する際に使用するKPI。増分収益と広告配信に費やした金額との関係を評価するために用いられる。通常、パーセンテージで表記される。

計算式
パーセンテージ:[増分収益 ÷ 広告費]×100 = iROAS%
比率:増分収益 ÷ 広告費 = iROAS

その他の記事
Incremental Cost Per Action | 増分CPA (iCPA)
incremental-cost-per-action-icpa

増分CVのコストを評価するために使用されるKPI。

計算式広告費 ÷ [テストグループの行動 - コントロールグループの行動] = 増分CPA

Incremental Conversions | 増分CV
incremental-conversions

広告配信によって直接引き起こされたコンバージョンの推定量。

計算式
テストグループのCV数 - コントロールグループのCV数 = 増分CV

In-App Event | App内イベント
in-app-event

ログイン、登録、チュートリアルの完了、購入・課金など、ユーザーがアプリをインストールしてからアプリ内で行った行動のこと。これらのイベントは、MMPでトラッキングが可能。

Impression | インプレッション
impression

広告を広告掲載場所に表示すること。注意点として、インプレッションは、必ずしも広告の内容が閲覧されたことを意味するわけではない。

Identifier for advertisers (IDFA)
identifier-for-advertisers-idfa

Appleが生成し、すべてのiOSデバイスに割り当てられた一意のランダムなデバイスID。広告主はこのIDにアクセスすることで、アプリ間でのユーザーの行動をトラッキングし、パーソナライズ化された広告を表示したり、広告のインタラクションを特定したりすることができる。2021年4月にATTが導入されて以降、広告主がIDFAにアクセスするにはユーザーの許諾が必須となった。

Ghost Ads
ghost-ads

コントロールグループのユーザーに、プラットフォーム上の別の広告主が掲載した広告を表示することで、クリックやインプレッションのコストを削減するテスト手法。その際、コントロールグループの行動には「Ghost Impression」のマークが付き、どのコントロールグループのユーザーが広告と接触したかという情報を得ることができる。

General Data Protection Regulation | EU一般データ保護規則 (GDPR)
general-data-protection-regulation-gdpr

EU(欧州連合)およびEEA(欧州経済地域)におけるデータ保護とプライバシーに関する法律に基づく規制で、企業や組織によるデータの保存と使用方法についてユーザーに管理権限を付与するもの。GDPRを遵守するために、プログラマティック広告に携わる企業・組織は、データの保存と使用方法についてユーザーに明確に伝える必要がある。ユーザーが企業や組織のデータ処理に同意することで、ターゲティング広告が可能になる。

Exposure Rate | 露出率
exposure-rate

アップリフトテスト中に広告配信のターゲットとしたテストグループ内のユーザー総数に対し、少なくとも1回広告が表示されたテストグループ内のユニークユーザーの割合のこと。例えば、1,000人中900人のユーザーに広告が表示された場合、露出率は90%となる。

参照:アップリフトテスト

Deterministic Attribution | 確定的アトリビューション
deterministic-attribution
Deeplink | ディープリンク
deep-link

アプリのマーケットプレイス(Google PlayやApple Store)ではなく、アプリ内の特定の場所やページにユーザーを直接誘導するためのリンク。ディープリンクは、コンバージョンポイントに到達するために必要なステップを省き、ユーザーを目的のアクション(購入完了、コインの購入、注文など)が実行できる場所に直接誘導できるため、ユーザビリティの改善やコンバージョン率の向上が期待される。リターゲティング広告配信には必要な要素。

Test Group | テストグループ
test-group

アプリマーケティングにおいて、テスト時に特定の広告が表示される可能性のあるデバイス群のことを指す。これらのデバイスでの行動は、コントロールグループのデバイスでの行動と比較される。

比較:コントロールグループ

Control Group | コントロールグループ
control-group

アプリマーケティングにおいて、テスト時に特定の広告が表示されないターゲット層内のユーザー群のことを指す。これらのユーザーの行動は、テストグループ内のユーザーの行動と比較される。

比較: テストグループ

Contextual Targeting | コンテクスチュアルターゲティング
contextual-targeting

位置情報(国、都市、郵便番号)、言語設定、モバイルOS、デバイスモデル、およびパブリッシャー情報などのコンテキスト情報のみを使用したターゲティングの一種。固有のデバイスIDのトラッキングに制限がかかったことにより、代替手法として注目されている。

California Consumer Privacy Act | カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA)
california-consumer-privacy-act-ccpa

米国カリフォルニア州の住民のプライバシー権や消費者保護を強化する法案。2020年1月1日に施行。
CCPAは、消費者に以下の権利を提供する:
- 自身のどのような個人データが収集されているかを知ること。
- 自身の個人データが販売または開示されているかどうか、そして誰に対してかを知ること。
- 個人データの販売に反対すること。
- 自身の個人データにアクセスすること。
- 事業者に対して、その個人から収集された個人データの削除を要求すること。
- プライバシー権を行使しても、サービスや価格が同等であること。

Attribution Window | アトリビューション期間
attribution-window

広告のクリックまたはインプレッションに基づいたコンバージョンを特定するために考慮される時間枠を指す。アトリビューション期間は、広告主が設定した期間。例えば、ユーザーがある広告をクリックしたがすぐにコンバージョンに至らない場合でも、決められたアトリビューション期間内にコンバージョンに至った場合は、その広告がコンバージョンに貢献したと特定することができる。

Attribution Provider | アトリビューションプロバイダー
attribution-provider-ap

ユーザーのアプリ内行動を正しいメディアソースに割り当てるために、アプリ内計測を行いデータを提供するサードパーティ。一般的にはMMP (Mobile Measurement Platform) やDMP (Data Measurement Platform) と呼ばれる。アトリビューションプロバイダーは、①ユーザーがどこから来たかを特定、②現在のセッション (アプリ内遷移) と今後のすべてのセッションにおいて、そのユーザーからのすべての行動とコンバージョンを追跡することを可能にする。

Attribution Methodology | アトリビューション手法
attribution-methodology

コンバージョンがどのクリックやインプレッションを経由して達成されたか特定するプロセスを指す。一般的なアトリビューション手法には以下のものが挙げられる:

  • クリックスルーアトリビューション (Click-Through Attribution) - ユーザーのクリック行動に基づいて、コンバージョンに至った媒体を特定する手法。
  • ビュースルーアトリビューション (View-Through Attribution) - ユーザーへ配信された広告インプレッションに基づいて、コンバージョンに至った媒体を特定する手法。
  • 確定的アトリビューション (Deterministic Attribution) - 固有のデバイスIDに基づき、特定のクリックまたはインプレッションからユーザーがコンバージョンに至った媒体を特定する手法。従来のトラッキングID可能な広告配信で有効。
  • 確率的アトリビューション (Probabilistic Attribution) - 言語、タイムゾーン、IPアドレス、OSバージョンなどの基本的なデバイスデータに基づいて、特定のクリックまたはインプレッションに由来するユーザーのコンバージョンの可能性を特定する手法。No-ID(デバイスIDを用いない)で広告配信する場合に適用。
  • ラストタッチアトリビューション (Last-Touch Attribution) - ユーザーの最後の行動(例:アプリの起動、課金など、クライアントが目標とするコンバージョン)と、それに対応する広告のクリックまたはインプレッションとの間で整合性を確立させることで、コンバージョンに達した媒体を特定する手法。広告A、広告Bの2つの広告を見たユーザーが、広告Aを通じてコンバージョンに至った場合、その広告Aを配信したDSPに、コンバージョンイベントに対して100%の貢献度が割り振られる。
  • マルチタッチアトリビューション (Multi-Touch Attribution) - コンバージョンに至るまでのすべてのタッチポイントの貢献度を決定する手法で、マルチチャネルアトリビューションとも呼ばれる。1つの広告に100%の貢献度を割り振るのではなく、マルチタッチアトリビューションでは、コンバージョンに至るまでにユーザーが接触したすべての広告チャネルで貢献度を分ける。
Attribution | アトリビューション
attribution

広告を通じてコンバージョンに至るまでにユーザーが一定期間内に接触したタッチポイントから、コンバージョンに貢献した媒体を特定する方法。

その他の記事
App Tracking Transparency (ATT)
app-tracking-transparency-att

Appleが提供するプライバシーフレームワークで、iOSデバイスに割り当てられるデバイス固有の識別子であるIDFA(Identifier for Advertiser)にアクセスする前に、ユーザーからトラッキングの諾否を得るプロセスを管理する仕組み。2021年4月にリリースされたiOS14.5より導入された。ユーザーの許諾が得られない限り、広告主は、IDのトラッキングができず、パーソナライズ化された広告配信などができなくなる。

App Monetization | アプリの収益化
app-monetization

アプリパブリッシャーが自社のアプリから収益を得るための戦略。アプリ内広告、有料メンバーシップ、プレミアム機能または広告なしの体験に対する課金などによって成立する。ゲームアプリの中には、ダウンロードやプレイ自体は無料でも、ユーザーが次のレベルに早く進むために課金する必要がある場合などがこれに当てはまる。

Android Advertising identifier (AAID)
android-advertising-identifier-aaid

Androidデバイスに割り当てられるデバイス固有の識別子で、Googleが生成していることから、Google Advertising Identifier (GAID) とも呼ばれる。広告主はAAIDを使用してアプリ間でのユーザーの行動を追跡することで、パーソナライズ化された広告を表示し、広告のインタラクションを特定することができる。

Advertisers | 広告主
advertisers

広告主とは、広告を適切なタイミングで適切なメッセージを適切なオーディエンスに配信することで、売上やリードを獲得することに注力する個人または法人を指す。

モバイル広告業界では、広告主はエンドクライアントとなり、広告を通じてアプリの収益化(プロモーションやグロース)を行う。

Causal Impact Analysis | Causal Impact分析
causal-impact-analysis

統計的因果推論の最新の手法の一つとされ、Googleが開発した、デバイスIDなしで機能する計測フレームワーク。他のキャンペーンやオーガニックCVの影響を排除し、1つ以上のCVイベントの増分アップリフトを測定するもの。IDレスでの広告配信効果を評価するために使用される。

テレビ広告の効果測定と同様に、識別可能なサブマーケット(テストグループ)で広告配信を実施し、他のサブマーケットには露出させない(コントロールグループ)ことを原則とする。

Ghost Bids
ghost-bids

Ghost Adsのコンセプトをベースとする、よりリターゲティング広告配信に適したインクリメンタリティ測定手法の一つ。ノイズを減らすために、テストグループとコントロールグループ内のユーザーのうちRTBでリーチできるユーザーを比較する。テストグループには通常通り入札が行われるが、コントロールグループには「Ghost Bids(入札対象のユーザーではあるものの最終的には入札しなかった)」で結果を比較する。

Return on Advertising Spend | ROAS (広告費用対効果)
return-on-advertising-spend-roas

広告施策によって得られた収益と、それに費やされた広告費の関係を測定するKPI。

計算式パーセンテージ:
[収益÷広告費]×100=ROAS%
割合:売上高÷広告費=ROAS

参照:iROAS

Supply-Side Platform | サプライサイドプラットフォーム (SSP)
supply-side-platform-ssp

パブリッシャーと連携し、アドネットワーク上で広告在庫を販売する企業やそのサービス。

⇄ デマンドサイドプラットフォーム (DSP)

Demand-Side Platform | デマンドサイドプラットフォーム (DSP)
demand-side-platform-dsp

広告主に代わって、アドネットワーク上の広告在庫(インベントリ)を買い付ける企業やそのサービス。DSPのプラットフォームは、広告主が希望する広告枠を特定し、そこにリアルタイム入札 (RTB) を行うように構築されている。

⇄ サプライサイドプラットフォーム (SSP)

Open RTB
open-rtb

複数のパブリッシャーの広告在庫を、DSPがリアルタイムで入札できるデジタルマーケットプレイス。

参照:RTB (リアルタイム入札)

Self Attributing Networks (SANs)
self-attributing-network

Metaグループ (Facebook, Instagramなど)、Snap、Twitterのように、サードパーティのMMPを介さずに、内部で独自にトラフィックのアトリビューションを計測する機能を持つアドネットワーク。

Variable Bidding
variable-bidding

ユーザーのアプリ内行動パターン、コンテキスト情報、時間帯、広告掲載実績に基づいて入札価格を動的に調整すること。

Dynamic Product Ad | ダイナミックプロダクト広告 (DPA)
dynamic-product-ad-dpa

ダイナミック広告とも呼ばれ、ユーザーの行動やフィードから取得した情報に基づいて動的に編成される広告のこと。例えば、ユーザーが商品Aを閲覧した場合、商品Aに関連する他の商品が自動で広告表示される仕組み。このタイプの広告は、各ユーザーに合わせた広告体験を提供することができるため、Eコマースやフードデリバリー、旅行業界などで多く利用されている。


Real-Time Audience Segmentation
real-time-audience-segmentation

リアルタイムのイベントに基づいてオーディエンスを個別のセグメントに分割することで、ターゲットを絞った広告が可能になり、ユーザーの行動パターンや好みに合わせた広告が可能になります。

User Acquisition | ユーザー獲得 (UA)
user-acquisition-ua

アプリに新規ユーザーを呼び込むために行うモバイルマーケティング施策のこと。有料UAは、モバイル広告ネットワークやソーシャルメディアチャンネルに掲載される広告を指し、オーガニックUAは、ASO (アプリストアの最適化) や広告主自身のチャンネルでのプロモーションが含まれる。

Programmatic Advertisement | プログラマティック広告
programmatic-advertising

デジタルプラットフォームを通じてリアルタイムに広告枠の売買(入札・広告表示)を行う自動化された仕組み。

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