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デジタル広告の未来はIDに基づかない

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デジタル広告の未来はIDに基づかない

この記事の原文はドイツ語でNiklas Lewanczikによって作成されたものです。

App StoreのAppleでのトラッキングの許諾(オプトイン)が必須になり、Googleさえもがそれに従うことになった場合、デジタル広告、特にモバイルにおけるターゲティングはどうなるでしょうか。RemergeのCEOのPan Katsukis氏は、この問いに対して次のように述べています。


広告IDの無い世界は今のところ想像しにくいですが、Appleが2020年に「iOS 14ではアプリをトラッキングするためにオプトインを義務化する」と発表する前から、多くの企業がその準備を始めていました。IDFA(iOS端末の広告識別子)の使用条件の変更は、広告主、開発者、そしてFacebookなどの広告プラットフォームの間で、大騒ぎになりました。Facebookなどは、広告収入の損失とトラッキングオプションの大幅な削減を恐れてAppleを公に非難しました。

Appleがトラッキングのオプトインの義務化を2021年春に延期した後(iOS 14.5以降では必須)、App Storeのガイドラインに更新内容が書き込まれました。今回の変更で影響を受けることになる人々は、遅くともそろそろ、潜在的なアプリユーザーに通知する方法を準備し、トラッキングとターゲティングの代替手段を検討するようにしておく必要があります。何しろ、グーグルが近いうちにAndroidに同様の機能を搭載してくるかもしれないのですから。Googleは、Appleのニュースにすばやく対応し、2020年9月初旬のアップデートで自社の広告SDKを適応させた企業の1つです。また、アプリ開発者に対して、オプトインの義務化に伴う変更に対応するためのヒントを提供しました。

「2019年末には、私たちはすでにNo IDの未来に向けて戦略を整えていました」

アプリマーケティング業界の企業は、Appleの重大発表のずっと以前から、個人識別子を使用しない広告の未来がどのようになるかという課題に取り組んできました。これらの企業には、グローバルで展開しているアプリマーケティングプラットフォームのRemergeも含まれています。Remergeは、アプリのリターゲティングとユーザーのリエンゲージメント、インクリメンタリティ測定、アップリフト最適化のソリューションに特化しています。そのため私たちはCEO兼共同創設者であるPan Katsukis氏から、モバイルマーケティングの現状と、業界の将来に対するプロフェッショナルの期待について、より深いインサイトを得ることができした。インタビューで得られたインサイトを、共有したいと思います。

インタビュー

モバイルアプリトラッキングのオプトイン義務化

OnlineMarketing.de:AppleがApp Storeでアプリのトラッキングにユーザー許諾を義務化とすると発表したことは、アプリマーケティング業界全体に衝撃を与えました。Remergeでは、それは驚くべきものでしたか?

Pan Katsukis:過去数年にわたってAppleの開発に携わってきた人であれば、プライバシーの問題が企業戦略の焦点であったことを知っています。また、このことがマーケティング戦略や施策にも影響を与えるであろうことは、早い段階で明確でした。そこで私たちは、2019年末にNo IDの未来に向けて戦略を整え、チームはその戦略にコミットしました。2020年の初め、Appleが新しいプライバシーフレームワークを発表する前に、No IDの世界でも機能する新製品の開発を開始しました。昨年の夏に、Appleがプライバシー駆動型のアプリ環境を強化する具体的な計画を発表したときは、私たちは十分に準備ができており、迅速かつ効果的に新しい優先順位を設定することができました。

収益損失の見通し

その中で、平均的な中小企業が実際にどの程度の収益損失に直面する可能性があるのか、推定することは可能でしょうか?

今後、様々な要素が絡んでくるでしょう。広告主はどのように行動するのか?マーケティングプロバイダーは、彼らにNo IDで機能する優れた代替製品を迅速に提供することができるのか?売り上げへの影響を推測するには、過去にAppleがWeb領域でSafariのITP(クロスサイトトラッキングなし)を展開したときなど、同様の思い切った展開と比較することができるでしょう。この時は、広告収入は40%減少しました。しかし、Safariがウェブ上で果たした役割は比較的小さく、アプリ開発者用のiOSとは全く異なります。広告を通じてiOSユーザーにリーチする必要性は間違いなく高く、そのため代替ソリューションへの投資がより多く行われるでしょう。したがって、売上高の損失は一桁台半ばから後半(4~8%)にとどまるという試算ができるでしょう。最初の数週間は確かにショックが大きく、損失も大きくなるでしょうが、時間とともに不確定要素が解消されれば、回復するはずです。

マーケティング活動のパーソナライズ化

Facebookは、中小企業に発生するIDFA(iOS端末の広告識別子)の更新の危険性を指摘するために、特別にウェブサイトを作成しました。これらの企業は、現在自社のマーケティング手段がほとんどパーソナライズ化されていないことを、非常に不安に感じていると思いますか?

それはどうでしょう。FacebookがこのキャンペーンでAppleに対して代理戦争を仕掛けているように見えます。たとえば都市によるターゲティングは、引き続き可能です。変更されるのは、キャンペーンの成果の測定機能であり、その結果、Facebookはもはや過去のように、単にユーザーを自社サービスに帰属させることができなくなります。広告主は、アトリビューションとしてAppleの新しいSKAdNetworkを頼ることになるでしょう。目に見えるコンバージョン数は40%下がります。もし中小企業がパフォーマンスの低下を目の当たりにすれば、予算の使い方や管理に対してより慎重になるか、他のチャネルに予算をシフトするようになるでしょう。

モバイルアトリビューションへの影響

実際に影響を受けるのはどの分野ですか?ターゲティングとリターゲティングのみですか?それともアプリのアトリビューションモデルも影響を受けますか?

実際、アトリビューションはターゲティングよりも、さらに影響を受けると思います。Appleは、広告主がアトリビューションにSKAdNetworkを使用することを強制します。MMPや、Adjust、AppsFlyerといったアトリビューションプラットフォームも、SKAdNetworkを使用する必要があり、フィンガープリントや確率的アトリビューションモデルを使用することはできません。現在のモデルと比較すると、SKAdNetworkは比較的初歩的な設計であり、データは集約され、24時間から72時間後にのみ利用可能になります。これにより、タイムリーなキャンペーンの最適化が難しくなることは言うまでもありません。

広告の測定と最適化のための戦略策定

今、マーケターが備えるべきなのは、代替ソリューションでしょうか。それとも、できる限り準拠したアプリの最適化でしょうか。あるいはその両方を同時に行う必要がありますか?

マーケターが引き続きiOSユーザーにリーチしたいのであれば、広告を測定し、最適化するための優れた戦略が必要です。優れたマーケターは、適切な戦略を見つけるために、数週間にわたってNo IDインベントリのテストを実施しています。すでに述べたように、SkadNetworkは測定だけではうまく最適化できません。リアルタイムの結果を得て、キャンペーンの影響に関する科学的データベースを確保するために、インクリメンタリティ測定が追加されると確信しています。

多くのマーケターは不安を感じ、躊躇することが予想されます。そのため、No IDインベントリは非常に安価になる可能性があり、最初からそこに取り組むことは理にかなってます。また、The Trade Deskなどの大規模なプラットフォームは、No IDインベントリを取り扱わないと発表しています。つまり、広告枠の競争率は現在よりも減少するということです。

アプリトラッキングの代替手段

同様のユーザーデータセットを特定できるような、アプリトラッキングの直接的な代替手段はありますか?

フィンガープリントや別の確率的な手法が認められるかどうかについて議論がありましたが、Appleは先週更新されたFAQで、その場合アプリストアを追放するリスクにつながることを明らかにしました。Appleは明らかに、個々のユーザーを本人の同意なしにトラッキングしたりターゲティングしたりすることをやめたいと考えているのは明らかです。匿名化だけでは不十分です。そのため、代替手段の基本は、データの集約、つまりユーザーをグループや集団にまとめることでなければなりません。例えば、インクリメンタリティ測定では、ユーザーをテストグループとコントロールグループに分けて、2つのグループのパフォーマンスを比較しています。テストグループには広告が表示されますが、コントロールグループには表示されません。

« リアルタイムの結果を得て、キャンペーンの影響に関する科学的データベースを確保するために、インクリメンタリティ測定が追加されると確信しています。
Pan Katsukis

プライバシーを重視した環境での取得と保持

iOSでプライバシーを中心とした環境に移行する中で、アプリは取得やリテンションの面でどのように成長を続けていくことができるのでしょうか。

SKAdNetworkでは、キャンペーンを測定するための基準をApple自体が提供します。ただし、これでは時間遅延のある集計結果のみを提供することになり、リテンション値は反映されません。しかし、リアルタイムのデータやリテンション値を確認するためには、インクリメンタリティ測定などの追加測定方法が有効だと考えられます。更に先ほど述べた、短期的にインベントリが安くなるということもプラスに作用します。これにより、キャンペーンをより幅広く展開できる上に、良い結果を得ることができます。広告メディアとコンテキストに重点を置けるようになるでしょう。これを意識することが、広告の最適化に役立ちます。

集計データへの着目

ユーザーの獲得とリテンションはどのように変化しますか?データの不足は、ユーザーレベルのターゲティング、クリエイティブのパーソナライズ化、アトリビューションモデルに影響を与えますか?これについて、サンプルになるシナリオはありますか?

現在見られる多くのターゲティングは、将来的にも可能です。例えば、パーソナライズ化された広告のために、当社は引き続きダイナミックプロダクト広告を使用しています。しかし、これはユーザーが過去に閲覧した特定の記事ではなく、ユーザーの居住地や時間帯などの集計データがベースになっています。一例を挙げるとすると、デリバリーサービスの場合、ユーザーがいる都市のランチのクーポンを掲載した適切な広告を表示することができます。

プログラマティック広告によるアプリの持続的な成長

DSPに対する要求はどのように変化していますか?またプログラマティック広告によってアプリの成長を維持する上で、重要な要因は何ですか?

透明性、最適化、スケールという3つの主な要因があげられます。

今後、DSPは最適化の判断材料として、より多くの知見を生み出せるようにならなければなりません。SKAdNetworkのデータに依存するだけでは不十分です。最適化に関する意思決定をサポートするものとして、インクリメンタリティ測定が挙げられます。コンテクスチュアルデータと強力なクリエイティブも、最適化においてより大きな役割を果たすでしょう。スケールとは、DSP が 1 秒間にどれだけのクエリーを処理し、どれだけインテリジェントにインサイトを提供して、適切でパフォーマンスの高いレンジを提供できるかを意味します。したがって、サプライサイドでより多くのコンテクスチュアルデータポイントがあれば、最適化に役立てることができます。

« In the future, DSPs must be able to generate more knowledge in order to provide the foundations for making decisions about optimization. »
Pan Katsukis

インクリメンタリティと真のiROAS

このコンテキストで、インクリメンタリティとは正確には何を意味していますか? 増分テストとは何か、広告費の真のiROASをどのように示しますか?

インクリメンタリティテストでは、ユーザーをテストグループとコントロールグループに分けて、2つのグループのパフォーマンスを比較します。テストグループには、広告キャンペーンが表示されますが、コントロールグループには表示されません。この測定は、SKAdNetworkと比較して、リアルタイムのデータやリテンションデータなどの付加情報を得ることができるという利点があります。この測定法自体は、科学に由来しており、例えば、ワクチンの効果を調べるのに使われています。つまりインクリメンタリティテストとは、ルールベースのアトリビューションモデルであり、現実的な結果を提供するものなのです。

モバイルマーケティングにおけるゲートキーパー

Googleはカスタマイズの道を歩み、広告SDKを適応させました。そしてダイアログポップアップを使用するようアプリ開発者に助言しています。この調整は避けられないのでしょうか。またこのことは、Appleが(理論的にはGoogleも)モバイルマーケティングのゲートキーパー(情報整理者)としていかに強力であるかを、明確に示しているのではないでしょうか。

広告を掲載したり、サードパーティプロバイダーとデータを共有したりするすべてのアプリ開発者は、ダイアログポップアップを表示すべきであり、そうでなければApp Storeから追い出される危険性があります。一方では、Appleは独創的な新しいビジネスモデルで素晴らしい市場を作り出しました。しかし、この市場には多種多様な企業が存在するため、Appleは業界関係者を巻き込まずにこのような重大な変化を計画することはできません。Appleは明らかにここでその市場パワーを使い、ルールを決めています。市場の大きさを考えれば、これは許されることではなく、iOSアプリ開発者に代替手段はありません。

透明性に積極的に取り組む

ChromeによるCookieレストラッキングを含む、データ保護に準拠したソリューションへの一般的なトレンドがあります(GoogleはFederated Learning Cohorts [FLoC]などの代替ソリューションに関する最新情報を発表したばかりです)。したがって、アプリ開発者や マーケターは、要件に関係なく、トラッキングの透明性にもっと積極的にt取り組むべきでしょうか。それとも、いざという時に対応すればいいのでしょうか?

プライバシーの動向を見ると、デジタル広告は将来、Web上でやり取りされるIDに基づくものではなくなる、とはっきりと言うことができます。Appleはこの点を先取りしています。Chromeを除くすべてのブラウザメーカーはクロスサイトトラッキングをフィルタリングし、Chromeはユーザーデータを集約することを望んでいます。したがって将来的には、広告の根拠は集約されたデータであり、これにはユーザーの同意は必要ないため、広告の同意のためのポップアップは一切不要になるのです。このための技術は、業界がすでにAppleのiOSの変更に対するソリューションを必要としているため、開発中です。おそらく、これらがウェブテクノロジーの基礎となるのでしょう。マーケターとして、これらの開発をモニタリングし、データ保護に準拠したソリューションの最前線に立つことが重要です。それが未来につながるのです。

オプトイン/アウトの具体的な内容

ユーザーが、Appleが要求するアプリの計測について特定の詳細を読んでから、計測の許諾を選択するかどうかを決めると思いますか?


ポップアップ自体は比較的短期間で、オプトイン率を上げるために集中的にテストしています。しかし、中期的には、ユーザーがトラッキングの付加価値を理解せず、ネガティブに連想してしまうため、オプトイン率は低下していくと予想しています。また、すべてのアプリでポップアップを一元的に無効化することで、ポップアップが表示されなくなり、ユーザーとしてトラッキングされないようにすることができます。20%以上のオプトイン率を期待する人はほとんどいません。

ユーザー同意の提供

あなたは、App Storeでアプリのトラッキングに常に同意しますか?特定のハードルはありますか?

はい、特に小規模のアプリでは、無料で使っているアプリにどれだけ付加価値をつけられるか分かっているので、私個人としては同意します。私が同意しないと思うのは、FacebookやGoogleです。これらはすでに市場で支配的な立場にあり、これ以上利益を得るべきではないでしょう。Appleのプライバシーフレームワークの良いところは、GDPRと比較して、特にFacebookやGoogleはデータ主権が独立したプロバイダより格段に高いため、「捕らえられている」という点です。

iOS14の変更点に関する最新の知見を得る

ポストIDFA時代におけるモバイルマーケティング企業の将来設計を支援するため、ID or No IDダッシュボードを開設しました。このインタラクティブなサイトでは、Appleのプライバシーを重視したiOS 14.5によってさらに影響を受けるであろうプログラマティック広告業界の最新情報をデータにて毎日提供しています。ぜひブックマークに追加して、一日も見逃さないようにしてください。

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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)
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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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