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Androidでのリターゲティングが変わりつつある:知っておくべきこと

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Androidでのリターゲティングが変わりつつある:知っておくべきこと

プライバシーに対する消費者の要求がますます強まる中、Googleは、リターゲティングキャンペーンにおけるユーザーデータの活用方法を変える、プライバシーを重視した広告ソリューションの構築に着手し始めました。しかし、それは広告主にとってどのような意味を持つのか、また、Androidでのリターゲティングが引き続き価値のあるものとなるよう、モバイルマーケターはどのように対応すればよいのでしょうか?それを明らかにするために、デジタル広告での14年のキャリアを通じていくつかのプロダクトチームをリードしてきたGüven Soydanにインタビューしました。現在、RemergeのプロダクトVPとして、Güvenは彼のチームとともに、Googleの新しい広告フレームワークの開発において、Googleと直に連携している初期メンバーの1人です。

プログラマティックアプリ内リターゲティングは、UAのような他の戦略と比較して、どのように機能するのか?

プログラマティック広告の成果は、クリエイティブデザイン、ターゲティング、入札、予算配分という4つの重要な要素によって大きく左右されます。後者の2つ(入札と予算)は、広告インプレッションの予測値を決定するのに役立ち、また、広告が表示されるユーザーセグメントにも関係します。インプレッション価格は動的に変化し、市場の需要によって左右されるため、この入札プロセスは通常、機械によってコントロールされます。

まず、アプリ内広告市場の大部分を占めるユーザー獲得(UA)に目を向けてみましょう。利用可能な予算と比較して、対応可能な市場規模は膨大です。カジュアルゲームのようなニッチな分野で成果を上げることもあれば、ターゲティングやセグメンテーションが複雑なため、成果をあげにくいこともあります。特定のパブリッシャーや興味のある分野をターゲットにすることは一般的な手法ですが、その価値は高いものの、過当競争であり、ひいては広告主が互いに入札し合うことになりがちです。

一方、リターゲティングは、自社製品やサービスにすでに興味を持っているユーザーをターゲットにするという意味でUAとは異なり、言い換えれば、広い海ではなくプールで釣りをするようなものです。アプリ内でのユーザー行動を詳細に理解することで、ターゲティングに大きなメリットが得られます。特に、適切なアルゴリズム、データサイエンス技術、適切な専門知識と組み合わせることができれば、なおさらです。

さらに、アプリ内リターゲティングは、カスタマーリレーションシップマネジメント(CRM)がそうであるように、エンゲージメントの向上、離脱率の減少、ユーザー1人あたりの購入額の増加など、より様々な目的とコンバージョンファネルに焦点を当てています。その結果、UAの典型的なゴールであるインストールやオンボーディングとは異なり、リエンゲージメントやリテンションの最適化に焦点が向けられます。したがって、リターゲティングは、リテンションを促進し、ユーザー離脱を防ぐために、継続と持続性を促進します。

これらすべての要素により、リターゲティングは、大規模でセグメント可能なユーザーベースを有する既存のアプリ製品にとって、非常に有益なものとなっています。特にマクロ経済が企業と消費者の双方に影響を与える時代において、リターゲティングは、その汎用性の高さと、最もコンバージョンにつながる見込みの高いユーザーに費用対効果よくリーチできる点で、数多くのビジネスチャンスを提供します。

なぜモバイル広告はプライバシーファーストを目指すのか?

プライバシーファーストなモバイル広告への移行は、デジタル時代のにおける重要な消費者動向を映し出しています。このトレンドは、ソーシャルメディアの出現によって高まったデジタル体験のハイパーパーソナライゼーションの急増という激震の余波を受けています。パーソナライズ化されたフィード、プレイリスト、ゲーム体験、求人や購入のリコメンデーションなど、今日のデジタルプロダクトは、行動データを巧みに活用した独創的なプロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナーのおかげで成り立っています。

しかし、このデータ駆動型のパーソナライゼーションと、無料サービスが広告主のために生み出した価値は、予想し得ない結果を生み出しました。広告、PR、プロパガンダ、そして心理学がいかに複雑にリンクしているかは、直近100年の歴史を振り返れば一目瞭然です。しかし、個人の行動データの影響が目立ってきたのは、2010年代半ばになってからで、それは民主的な選挙のような重要な決定にまで影響を及ぼすようにさえなりました。それと同時に、あるいはそれより少し前に、「誰がこのデータにアクセスできるのか?」というもっともな疑問が湧いてきました。

データプライバシー(これは国家間の関係において非常に重要)は、市民から国家指導者まであらゆる立場の人々に影響を与えるため、重大な岐路に立たされています。消費者の不安と機密情報のパーフェクトストームが到来し、内部告発によって明らかになったデータ収集の横行は、行動を促す深刻な引き金となりました。これにより、GDPRのような規制が整備され、データの荒野となりつつあったものに秩序が生まれました。

GDPRや同様の法律の出現により、企業のコンプライアンス要件に対する世界的な意識が高まり、広告が注目されるようになりました。興味深いことに、(ソーシャルメディアプラットフォームのような)ウォールド・ガーデン内の広告は、ユーザーエクスペリエンスに起因するものなのか、ほとんどこの厳しい監視の目をくぐり抜けてきました。これは、ユーザーがデータを共有することに同意する必要があるのは、最初に登録する時の通常一度だけだからだと思われます。

GDPR施行後は、コンテンツの利用、ゲームのプレイ、サービスの利用などに何度も同意を求められるようになり、ユーザーエクスペリエンスが煩雑になりました。また、ユーザーは複数のパートナーとのデータ共有にさらされることになり、プライバシーへの懸念が高まりました。私は、この体験がプライバシーに関する要求を主流化させるために意図的にデザインされたと考えています。Appleは、暗号化、セキュリティ、信頼性という自社の強みを活かし、この要求を製品のコアに統合することで対応し、すべてのiOS開発者向けに、App Tracking Transparency(ATT)と呼ばれるOSレベルの強制承諾フレームワークを導入しました。これらの出来事は、今やハイテク史の一部になっています。

要するに、プライバシーファーストなモバイル広告へのシフトは、市場ダイナミクスに対する典型的な消費者の反応であり、その大部分は、市民が変革を推進する民主的かつ官僚的な力によって後押しされてきたのです。

なぜプライバシーファースト時代が広告主にとって重要なのか?

顧客ニーズに合致しているからこそ、広告主はプライバシーを優先すべきです。グローバルな自由市場では、これまで往々にして「止められるまで限界に押し進める」という原則で動いてきました。これはすぐには変わらないかもしれませんが、長い目で見れば、顧客のニーズや懸念に配慮する企業が最も業績を伸ばす傾向があることは、経験上明らかです。企業は、顧客が喜んで支払う価格で高品質の製品とサービスを提供することによってビジネスを確立させます。同様に、プライバシーの境界を尊重する広告は、潜在顧客や既存顧客とのより健全な長期的関係を育みます。

この倫理的な必然性だけでなく、現実的な考慮事項もあります。プライバシーファーストな広告では、アルゴリズム、データベースインフラ、App内イベント収集技術、サードパーティのテクノロジープロバイダーとの関係性、セグメンテーションの決定などに変更を加える必要が生じます。コンプライアンスと変革の両方において、プライバシーファーストのアプローチに適応できなければ、長期的にビジネスに大きな影響を及ぼす可能性があります。適切なパートナーと連携し、社内に熟練したチームを構築してこの移行を乗り切ることが極めて重要です。この分野の専門知識は、将来の貴重な戦略的投資となるためです。

Androidのリターゲティングにおける、プライバシーファーストの未来に向けたGoogleのソリューションとは?

Googleは、プライバシーを重視した広告ソリューションを構築するためのアプリやウェブ開発者向けのツールやフレームワークのスイートであるPrivacy Sandboxで、プライバシーファーストの未来を切り開いています。Sandboxは、広告エコシステムの様々な側面と、2つの技術的側面 - (1)ユーザーデータとの相互作用、(2)パートナー間での非個人データの共有の促進 - に対応しています。 Attribution APIによるトラッキングとレポート、TopicsとProtected Audiences APIによるターゲティング、SDK Run Timeによるデータ収集と処理などのソリューションを提供します。

Google Privacy Sandbox

RemergeはモバイルDSPとして、AppsFlyerはMMPとして、どのように貢献しているか?

RemergeとAppsFlyerはGoogleと直接連携し、モバイルリターゲティングとセグメンテーションのためのプライバシーファーストなソリューションの開発において主導的な役割を果たしています。大幅な開発を経て、私たちは広告主がアプリでAppsFlyer SDKを有効にし、Remergeプラットフォームを通じて既存ユーザーをターゲットできるソリューションを開発しました。私たちのクライアントへの第一段階として、私たちの目的は、広告主にシームレスな移行を提供することです。広告主のエクスペリエンスはほとんど変わることなはありませんが、ユーザーの個人データがモバイルデバイスの外に送られること(デバイス上以外での処理)は決してありません。これは、ユーザーのプライバシーを保護することであり、主要なモバイル計測パートナー(MMP)やサプライサイドパートナー(SSP)との取り組みの基本的な目標でもあります。

DSPとしてのRemergeは、Protected Audiences API上でプロダクトを構築することに関して、変革の最前線にいます。当社はProtected Audiences APIをサポートするだけでなく、Attribution APIもサポートすることを目指しています。 そうすることで、Remergeの最適化アルゴリズムをこの新しいフレームワークの中で機能するように適応させます。

iOSのリターゲティングは、AppleがATTを導入したときに学習し直さなければならなかったが、Google Privacy Sandboxはどうだろうか?

Privacy Sandboxの開発は、2019年8月に発表されて以来長い間進められており、現在進行中のCookieの廃止に向けた動きを含め、すでにChromeに実装されています。多くの関係者や開発者、そして業界全体の課題に対して提示されたソリューションは、Googleの思慮深いアプローチを浮き彫りにしています。

Androidに関しては、Remergeは初期段階からソリューションの設計と構築に関与してきました。広告主や業界全体からは非常に好意的な評価を受けています。このプロセスにおける共同作業と技術的な投資は、コミュニティ指向のダイナミズムを育み、将来的には業界全体に利益をもたらすでしょう。ですから、実際、この移行はATTの時よりもかなりスムーズであり、今後もそうなると信じています。

IDFAやGAIDのようなデバイスIDが使えなくなったとき、Androidでのリターゲティングはどのように機能するのだろうか?

この質問に答えるには、現在のリターゲティングのフローを簡単に掘り下げてみる必要があるでしょう。現在、RTB(Real Time Bidding)を介したリターゲティングは以下のフローのように運用されていますが、DSPとSSPが既に統合されているウォールド・ガーデンとはフローが違うことに注意しなくてはなりません。

  1. アプリユーザーの行動は追跡され、ユーザーのIDはリアルタイムまたは時系列(日次単位)でセグメントに追加される。これらのセグメントは、広告主やDSPの判断に基づき、様々な基準に従って定義される。例えば、過去7日間に何も購入していないユーザーや、チュートリアルを完了したが特定のレベルをプレイしていないユーザーなど。
  2. 広告表示対象のユーザーがアプリに関与すると、その広告IDはサプライサイドプラットフォームのSDK(ソフトウェア開発キット)に渡され、その後、この情報がDSPに転送される。
  3. DSPはユーザーIDをセグメントリストと照合し、そのユーザーに適した広告があるかどうかを確認する。
  4. DSPは、その広告インプレッションの入札価格とともに広告をSSPに送信する。
  5. DSP間の入札でオークションが行われ、落札された広告がアプリに配信・表示される。
  6. ほとんどのアプリでは、アプリパブリッシャーに最大限の収入をもたらすために、メディエーションが行われることがよくある。
  7. メディエーションが行われた場合、落札された広告はメディエーションSDKによって取得され、SSPの落札者間で再度短時間のオークションが行われる。
  8. 落札した広告が表示され、その広告に関する表示、閲覧、場合によってはクリックに関する情報がDSPに送信される。
  9. DSPはこの情報を計測パートナーに送信する。
  10. 計測パートナーは、広告主のアプリ上のすべてのユーザーのあらゆるイベントをトラッキングし、ユーザーに表示された、またはクリックされた広告に特定のイベントを割り当てることを可能にする。
Android Privacy Sandbox workflow

Android Privacy Sandboxによって、この流れは今、技術的に大きく変わろうとしています。違いとしては、ユーザーセグメントはこれまで通り広告主と潜在的にはDSPによって定義されますが、見込みのある広告枠が「セグメント」に属するユーザーのためのものであるかどうかをDSPサーバーが評価するのではなく、ユーザーが事前に、そしてデバイス上で「セグメント」に追加されるということにあります。

さらに、広告アセットの選択はリアルタイムで決定されるわけではありません。その代わり、セグメントに適した広告が事前に送信され、デバイス上で選択されます。つまり、価格と広告アセットの選択は今までとは異なる方法で行われ、それは、完全にプライバシーを重視した方法となるでしょう。その上、すべてのSDKによって収集されたユーザーデータは広告主によって管理され、SDKはもはやユーザーが使うアプリに埋め込まれることはないことから、強固な情報保護が実現していくでしょう。

以上を踏まえると、テクノロジープロバイダーの視点からはほとんどすべてが変わることになるものの、広告主にとっては、完全なパーソナライゼーションができなくなることを除いては、バイイングエクスペリエンスの変化は最小限にとどまると思われます。最も注目すべき変化は、ユーザーの行動や消費習慣に完璧に合わせた商品やサービスを表示するパーソナライズド広告だと思われます。例えば、ユーザーレベルでの行動データがないため、ショッピングカートに入れたが結局は購入しなかった商品をユーザーに表示することはできなくなります。

このシフトは、業界の大幅なイノベーションに拍車をかけると思われますが(これについては後述します)、価値を生み出すという全体的なニーズは変わらないでしょう。

IDレスの未来に備えて、広告主が今できることは何か?

業界が将来のモバイルリターゲティングツールを構築する際、広告主がニーズを明確にし、可能性について尋ね、具体的なユースケースを強調することは、プロダクト開発者やエンジニアが問題に対処し、適切なソリューションを設計する上で重要です。Remergeのような経験豊富な広告パートナーとの接点を維持することは、Google Privacy Sandboxへの移行をスムーズに進める上で有益です。

プライバシーファースト時代にリターゲティングの成果を確実にするために、広告主はDSPに何を求めるべきか?

これからのプライバシーセーフな広告において効果的なリターゲティングを実現するためには、予算配分、入札、広告アセットの選択におけるセグメントマネジメントや意思決定能力が重要な要素となるでしょう。また、DSPは匿名化かつ集約されたデータを活用したアルゴリズム最適化を効果的に実施できなければならないでしょう。

Remergeは、業界内のダイナミクス、バリュークリエーションの指標、ユニークな企業文化に対する深い理解とともに、これらの主要な機能を提供することで他社との差別化を図っています。当社は、アプリ内リターゲティングに関する豊富な経験を有し、世界中の様々な業種の多様なアプリクライアント企業様とお取引させていただいております。

Remergeは、Android Privacy Sandboxが導入された際に、当社のクライアントである広告主様が円滑に移行できるよう、明確かつ現実的な戦略を掲げています。ここでは、当社の戦略についてご紹介します:

  1. 幅優先のプロダクト設計アプローチを推進する: 当社は、特定の分野における長期的な課題に取り組む前に、幅広いトピックをカバーすることをお約束します。また当社は、ニッチなテーマに取り組む前に、Android Privacy Sandboxの領域におけるジェネラリストになろうと努力しています。
  2. ステークホルダー中心のプロダクト開発: 当社は、クライアントやステークホルダーとの緊密な協力のもと、熟考され、徹底的にテストされ、十分に文書化されたプロダクトを開発することに全力を注いでいます。
  3. 既存のナレッジを最大限に活用する: 当社は、これまでの豊富な知識と技術的コンセプトに基づいて、新たに一から開発する時間と労力を削減することを目指しています。既存の技術コンセプトを再活用する一方で、新しい分散型入札アプローチにおける可能な改善点を検討することを目指しています。
  4. 業界との関係を深める: 当社の目標は、アプリ内リマーケティングにおけるリーディング企業としての地位を強化し、新規および既存のパートナーとのコラボレーションを継続することです。Google、主要MMP、SSPとも定期的にミーティングを行っています。

当社の戦略の一環として、広告主にとって最良の結果が得られるよう、アルゴリズムの最適化にも投資しています。Remergeは、単にプロダクトを改良するだけでなく、業界の最前線にいるパートナーと共に進化することで、プライバシーセーフな広告の未来において、広告主にとって価値あるパートナーになることを目指しています。

プライバシーファースト時代のモバイルリターゲティングに関する展望は?

今後、ファーストパーティデータから得られる意義と価値は飛躍的に高まると思われます。これにより、CRM、アナリティクス、広告製品は、これまで以上に緊密に連携することになるでしょう。B2BビジネスでもB2Cビジネスでも、顧客生涯管理体験を作り上げる企業の能力は、特にマーケティングに依存していることを考えればなおさら、成功を定義するようになり、リターゲティングの側面もそうであると考えています。具体的にどうなるかは不明ですが、リテンションを目的とした顧客エンゲージメントの全体的な輪を作ることを目指す、大規模なCRM企業と広告テクノロジー企業の合併が起こるかもしれません。

広告クリエイティブとコンテンツの重要性が高まり、ジェネレーティブAIの能力が組み合わされることによって、この傾向はさらに加速すると思われます。デバイスがより高性能になるにつれて、ユーザーのモバイル上でこれらのアルゴリズムを実行することは、広告技術メーカーにとって魅力的な挑戦になるでしょう。

私は、今後数年間の広告プロダクトは、デバイス内のAIを除いて誰ともデータを共有することなく、ユーザーのデバイス上で、各個人にパーソナライズ化された広告体験を生成するようになると予測しています。Eコマース企業の商品フィードからではなく、あなたのスマートフォンの写真から商品の広告が表示されることを想像してみてください。

AIはユーザーのスタイルを分析し、ユーザーが好む商品、場合によってはまだ存在しない商品を表示することもできるでしょう。しかし、ひとたびユーザーが興味を示し、(広告内のAIが生成した画像を通じて)その着こなしを気に入れば、メーカーはこの情報をもとに商品ラインナップを改良・開発し、さらに魅力的な商品を顧客に提供することができるようになるでしょう。

これは遠い夢のように聞こえるかもしれませんが、私はそう遠くはないと確信しています。高度なテクノロジーと消費者の嗜好に対する深い理解を組み合わせることで、よりパーソナライズ化された効果的な広告体験を生み出すことができるようになるのです。

Appleは現在、独自のプライバシーセーフなリターゲティングソリューションの構築に関心を示しているが、どう思うか?

具体的な詳細はまだ明らかになっていませんが、SKAdNetwork 5.0のアップデートでリマーケティングのアトリビューションがサポートされるなど、Appleがこの領域への積極的な関与を検討している可能性が示唆されています。

しかし、広告費がAndroidにシフトしたことで、Androidのエコシステムが強化され、多様化したことは重要なポイントです。プライバシーファーストな広告の未来を築こうとするGoogleの協力的なアプローチと相まって、Appleは、アプリ内広告という主要な生命線を損なうことなく、健全で機能するエコシステムの必要性に気づいているのかもしれません。

Appleは、その決済サービスやサブスクリプションサービスを通じてクリエイターに価値を分配する戦略をとっていますが、市場にはあまり受け入れられておらず、iOSでビジネスを展開するデベロッパーと広告主の双方に影響を与えています。リターゲティングは、Appleが自社製品ではまだ十分に対応できていない広告による経済の活性化を目指す、より大きな計画の一部である可能性があるでしょう。

Appleが自社の広告プラットフォームに力を入れていることを考えると、リターゲティングは、他の市場との競争力を維持するための戦略の重要な一部である可能性が高いでしょう。状況が進化し続ける中、注意深く見る必要がある領域であることは間違いないでしょう。

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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
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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
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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
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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)
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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
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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)
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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
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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
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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
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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)
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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)
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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)
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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
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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)
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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
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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)
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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
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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)
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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
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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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