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モバイルアトリビューションの信頼を取り戻す ― アドフラウドのリスクと対策ガイド

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モバイルアトリビューションの信頼を取り戻す ― アドフラウドのリスクと対策ガイド

あなたの広告費が、アドフラウドに奪われていませんか?


アトリビューションフラウドは、モバイルマーケターの予算を毎年、静かに何百万ドルも奪い取っています。モバイル広告業界は、予算配分の判断を下す際にアトリビューションデータを重要な指標として活用していますが、一部のデマンドサイドプラットフォーム (DSP) はこの仕組みを悪用し、アプリインストール、リエンゲージメント、コンバージョンの成果を不正に獲得しています。

現在では、フラウド業者がモバイル計測パートナー (MMP) の設定を巧妙に利用し、広告主を欺いてプログラマティックアプリマーケティングキャンペーンの成果を水増しするケースが増えています。

このガイドでは、よく見られるアトリビューションフラウドの手口とその兆候、そしてDSPパートナーに確認すべき質問事項を紹介します。

アドフラウドは、あなたの広告戦略に潜む“見えないリスク”かも


“The most powerful element in advertising is the truth. (広告において最も強力な要素は“真実”である)”
William Bernbach (ウィリアム・バーンバック), Doyle Dane Bernbach (DDB) 共同創設者

十分な精査を行わない場合、広告主は数値を不正に誇張して報告するDSPに誤って予算を配分してしまうリスクがあります。その結果、チャネルごとの投資判断を誤り、真に成果を上げている正当なパートナーを見過ごしてしまう可能性もあります。

しかし、アトリビューションを不正に歪める手口を理解し、実際のアプリ内ユーザーエンゲージメントを示す主要指標を特定し、透明性とパフォーマンスの健全性を重視するDSPを選定することで、予算を守ることができます。

Remergeは、アトリビューションの公平性を守ることに尽力しています。業界全体に蔓延する不正手口の実態を明らかにし、公正なアトリビューションを推進することで、マーケターがより賢明な投資を行い、プログラマティックキャンペーンの可能性を最大限に引き出せるよう支援しています。

UA・リターゲティングにおけるアトリビューションフラウドの隠れたコスト


アトリビューションとは、アプリインストールやアプリ内購入、会員登録などのコンバージョンを促した正しい広告パートナーに成果を帰属させる仕組みです。しかし、プログラマティック広告の世界ではこの仕組みが容易に不正操作されることがあります。

これは単なる技術的な問題ではなく、深刻な金銭的問題でもあります。2024年第1四半期には、プログラマティックモバイルアプリ内トラフィックの23%が不正トラフィック (IVT:Invalid Traffic) として分類され、世界全体で約14億ドル規模に達したと報告されています。つまり、プログラマティックアプリ内エコシステムにおける広告インタラクションの約4分の1が、不正または不正確なものだった可能性があります。

一部のDSPは、クリックフラッディング (click flooding = クリック洪水)、ユーザー操作のハイジャック、クリックスパムといった手法を用いて、実際には関与していないコンバージョンのアトリビューションを奪っています。これらの手法は、インストール計測を歪めるだけでなく、ROAS (広告費用対効果) やLTV (ライフタイムバリュー) といったローワーファネルの指標にも悪影響を及ぼします。

MMA Globalの調査によると、有料インストールの最大50%が不正とされており、これはユーザー獲得 (UA) だけでなくリエンゲージメント施策にも深刻な影響を与えています。さらに問題なのは、こうしたUA広告配信を運用するDSPが、実際には関与していないアプリ内イベントの成果までも不正に獲得している可能性がある点です。これにより、DSPはパフォーマンスを水増しし、クライアントからさらなる予算を引き出すことができます。

その結果、モバイルマーケターは誠実なパートナーではなく、不正を働くプログラマティック広告プラットフォームに投資してしまいます。これにより、予算最適化は歪められ、業界全体のCPIやROASのベンチマークも信頼できないものとなります。

アトリビューションフラウドの代表的な手口とその見抜き方


以下では、モバイルマーケティング予算を損失する前に知っておくべき主要なアドフラウド手口と、その見抜き方を解説します。

不正クリック誘導 (forced clicks)

ユーザーが意図していないにもかかわらずクリックが発生するよう設計されたモバイル広告。隠れたクリック領域の配置、自動クリックの仕組み、閉じるボタンがないクリエイティブなどが典型例です。

見抜き方

  • クリエイティブを手動で確認、またはDSPにUXデモを依頼する
  • DSPごとのCTRを比較し、CTRが異常に高いのにポストクリックの成果が低いパターンを探す (例:インストールが少ない、離脱率が高い など)

🚩 要注意サイン:CTRが異常に高いのに、ポストクリックのコンバージョンが極端に低い

ユーザー操作のハイジャック (gesture hijacking)

ユーザーが本来行ったスワイプやタップなどの正規操作が、広告クリックとして誤って記録される不正行為です。これにより、実際には存在しないアプリ内エンゲージメントが水増しされます。

見抜き方

  • クリックログとユーザーのセッション記録を比較する
  • インストールやアプリ内イベントが伴わないクリック増加を確認する

🚩 要注意サイン:クリック数だけが急増し、ファネルが進まずアプリ内エンゲージメントも低い

クリックスパム/クリックフラッディング (Click spoofing/flooding)

DSPが、実際には広告を表示していないのにMMPへ偽のクリックをサーバー間通信で大量送信する不正行為。オークションに勝っていなくても、デバイスIDやフィンガープリント (IP、OSなどの識別情報) を悪用してコンバージョン直前にクリックを送り込み、アトリビューションを奪う手口です。

見抜き方

  • クリックからコンバージョンまでの時間 (CTC) が極端に短すぎる/長すぎるケースを確認する。また、1ユーザーあたりのクリック数が異常に多い場合も注意が必要。
  • DSP間でアトリビューションが短時間で切り替わる傾向がないかを監視する

🚩 要注意サイン:クリックからコンバージョンまでの時間が異常 (早すぎる/遅すぎる)

デバイスIDの使い回し (Device ID reuse)

1つのデバイスID (IDFA/IDFV) が複数のデバイスモデルやIPアドレスに紐づくケース。人工的なトラフィック生成やIDの使い回しの可能性があります。クリックスパムの一種。

見抜き方

  • MMPのリジェクトログまたは重複排除ログを確認する
  • 単一IDが複数のデバイスタイプやIPアドレスに紐づいていないかチェックする

🚩 要注意サイン:ログに同じIDが繰り返し出現する、またはMMPで異常フラグが付く

ポストバックを悪用したIDハイジャック (ID Hijacking via Postbacks)

既知のデバイスIDをトラッキングリンクに挿入し、オーガニックまたは競合DSPのインストール成果を盗む手口。MMP設定でフルポストバック権限が付与されている場合に悪用されやすい。クリックスパムの一種。

見抜き方

  • DSPがパブリッシャー情報や配信元アプリの詳細開示に消極的な場合は要注意
  • 特定DSPへのイベントポストバックを一時的に停止し、パフォーマンスの変化を確認する

🚩 要注意サイン:ポストバックを制限すると成果が急落するDSP

ブラックボックスレポーティング (Blackbox reporting)

DSPが広告配信名、パブリッシャーリスト、トラッキングの仕組みなど、基本的な設定情報を提供しない状態。透明性が低いDSPに多く見られます。

見抜き方

  • パブリッシャー単位の透明性を依頼する
  • DSPがターゲティングロジックや設定内容を明確に説明できるか確認する

🚩 要注意サイン:DSPが情報提供を拒む、または曖昧な説明しかできない

アトリビューションフラウド対策チェックリスト


DSPのパフォーマンス管理・モニタリング・評価において、実践的な対策を取り入れることで、アドフラウドのリスクを大幅に減らすことができます。以下のベストプラクティスは、不正トラフィックによってアトリビューションや予算が損失する前に、早期に兆候を見つけるための指針です。

パートナー間の指標をベンチマークする

CPI、エンゲージメント、リテンションなど、DSPパートナーごとの主要指標データを比較しましょう。異常値は比較的見つけやすく、特定のDSPだけが明らかに高い成果を示している場合は、より詳しい調査が必要となる可能性があります。

ポストバックを一時的に停止する

特定のパートナーに対してイベントポストバックを無効化し、その影響を観察します。もし特定のDSPだけ急激に成果が落ちる場合、そのDSPは実際のエンゲージメントではなく、アトリビューションシグナルに依存している可能性があります。

MMPのフラウド検知ツールを活用する

AdjustやAppsFlyerなどのMMPが提供するフラウドダッシュボードやリジェクトログを確認しましょう。これらのツールは、特定のDSPトラフィックがなぜフラグやリジェクト対象になっているのかを示してくれるため、問題のあるトラフィックソースをより正確に特定できます。

トラッキングを無効化したユーザーへの処理方法をDSPに確認する

Limit Ad Tracking (LAT) ユーザーには、IDFAのような永続的な識別子は存在しないはずです。各DSPに対し、トラッキング無効化デバイスをどのように扱っているかを必ず確認しましょう。IDの再利用などの動きは重大なリスクサインです (詳細は前述の手口一覧を参照)。

アトリビューションハイジャックをモニタリング

疑わしいインプレッションやクリックがあるにもかかわらず、コンバージョン直前にDSPが成果を獲得しているケースに注意が必要です。クリックからコンバージョンまでの時間 (CTC) を追跡し、DSP間でパターンを比較すると不正傾向を発見しやすくなります (詳細は前述の手口一覧を参照)。

主要KPI以外にも目を向ける

クリックからインストールまでの時間 (CTIT) は、スプーフィングやクリックフラッディングの検出に有効です。また、インストールからアプリ内イベントまでの比率が健全かどうか、リテンションやページ/セッション (平均ページ深度) が伴っているかも確認しましょう。ROASやLTVといった主要KPIに加え、これらの補助指標を合わせて評価することで、広告配信が本物のユーザーに届いているか、不正トラフィックに浪費されていないかをより正確に判断できます。

パフォーマンスに基づく透明性を重視する Remerge


Remergeでは、真に重要な指標、つまり実際のアプリ内エンゲージメントとクリーンなコンバージョンデータに焦点を当てています。その実現のために、以下の取り組みを行っています。

  • 透明性の高いレポート
  • カスタマイズ可能なダッシュボード
  • 広告配信の検証・実験ツール
  • アップリフトテストの実施
  • データを深く分析・解釈するデータサイエンスチーム

アトリビューションの公平性を重視し、実態に基づいたパフォーマンス評価を徹底することで、マーケターがより確かな判断を下せる環境を提供しています。

アプリマーケティングの目標達成に向けて、ぜひRemergeにご相談ください。

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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)
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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