こんにちは、CCIで企業のデータマーケティングの推進とデータプランナーを担当をしている三代(みよ)です。
サードパーティークッキーのサポート廃止によるマーケティングデータの欠損対策は、まだまだ準備フェーズとなっている状況です。
そこで、本コラムではクッキーレス対策にいち早く着手したい企業様に対して、2024年8月段階でもチャレンジが可能なGoogle広告やMeta広告の機械学習を活用したターゲティング広告を中心に最適な活用方法を解説できればと思います。
■目次
- クッキーレス時代のターゲティング広告の影響とは？
- GoogleやMetaが提供するAI・機械学習プロダクト
- 機械学習の精度を高めるためには？
- CCIが提供する機械学習機能の最大化支援サービス
- 事例
- クッキーに依存しない広告配信まとめ
- 最後に
クッキーレス時代のターゲティング広告の影響とは？
各広告プラットフォーマー別でサードパーティークッキーのサポートが廃止されると、以下のような影響が考えられます。
広告効果計測においては、コンバージョンAPIを代表とするコンバージョン欠損対策ソリューションの導入、リーチ(配信ボリュームの担保)においては、共通ID、自社会員データの活用(ファーストパーティデータ活用)などが、代替ソリューションとして推奨されております。
ターゲティングにおいては、サードパーティクッキーを利用したリターゲティング配信や類似拡張配信を現在も依存しており、代替となるターゲティング精度とリーチを担保した広告プランニングが急務となります。
そこで注目されているのが、GoogleやMetaが提供しているAI・機械学習のアルゴリズムに任せて運用する自動化プロダクトの活用となります。
GoogleやMetaが提供するAI・機械学習プロダクト
AIや機械学習を用いた広告配信の分野では、GoogleやMetaがとくに強みを打ち出しており、自動化に対応した各プロダクトを提供しております。
- Performance MAX（P-MAX）
- P-MAX(Performance Max)とは、Google広告でパフォーマンス最大化を可能とするプロダクトで、ターゲティングから入札までAIが全て自動化で調整・配信がされる配信となります。主に獲得型のコンバージョンや売上を最大化したい広告主様向けのプロダクトとなります。
- 掲載面は、Googleの全広告チャネル（ディスプレイ、検索、YouTube、Gmail、地図など）を一つのキャンペーンで横断し最適な広告配信を自動で配信がされます。
- P-MAXキャンペーンの詳しい解説は別コラム、GoogleのP-MAX広告とは?機械学習のパフォーマンスを最大限に高める効果的な方法を解説にてご参考ください。
- Demand Generation Campaign（Demand Gen）
- デマンドジェネレーションキャンペーン(通称：デマジェン)とは、Google広告でブランド認知やクリエイティブ検証、類似ターゲットへのリーチ拡大が期待できるプロダクトとなります。ブランド認知や新規顧客へのアプローチをしたい広告主様向けのプロダクトとなります。
- 掲載面は、Youtube(ホーム、検索結果、おすすめフィード)、Discover、Gmail、YouTubeショート、インストリームとなります。
- P-MAXと比べて、AIの活用は部分的ではあるものの入札や掲載面、広告フォーマットが最適化されて配信されるキャンペーンとなりますので、クリエイティブ検証や類似セグメントの生成に利用するシーンが一般的となります。
- 動画リーチキャンペーン（Video Reach Campain）
- YouTube広告のキャンペーンタイプの一つで、Bumper広告やTrueViewのインストリーム広告を機械学習によって一つのキャンペーンで出し分けて配信がされる動画のリーチを最大化させるキャンペーンとなります。
- 主な用途は、動画のリーチを目的とするためCPM課金となります。
- 動画視聴キャンペーン（Video View Campain）
- YouTube広告のキャンペーンタイプの一つで、マルチフォーマット動画広告(インストリーム、インフィード、YouTubeショート)により、1つの動画キャンペーンで機械学習によって最適に出し分けて配信がされる動画の視聴を最大化させるキャンペーンとなります。
- 主な用途は、ブランドの比較や検討を目的とするためCPV課金となります。
- アプリキャンペーン
- アプリキャンペーンとは、アプリDLを促進するプロダクトとなります。クリック課金制を採用しており無駄な広告費を抑制するメリットがあります。
- 掲載面は、Google Play、検索ネットワーク、Discover、ディスプレイ ネットワーク、YouTubeとGoogleの主要プロダクトを網羅しております。
- Googleの機械学習によって最適化配信がされるため、広告運用側の対応は指定の広告フォーマットへの素材の入稿、キャンペーンと広告グループの設定のみとなります。
②Meta
- ASC（ Advantage+ Shopping Campaigns ）
- Advantage+ ショッピングキャンペーン（通称：ASC）とは、従来の広告キャンペーンよりも、ターゲット設定や入札などを機械学習により自動でチューニングを行い、獲得効率を高めた機能となります。
- Google広告におけるP-MAX配信の位置づけがASCとなっております。
- 特徴としては、豊富なコンバージョンのイベント数と最新のAIが駆使されている点となります。
- 詳細は弊社が展開してる別コラム、ASCの特徴と設定方法を徹底解説で豊富な運用・改善実績や設定方法など詳しく解説しておりますのでご参考ください。
- AAC（Advantage+ App Campaigns）
- Advantage+ アプリキャンペーン（通称：AAC）とは、従来の広告キャンペーンよりも、「アプリインストール」と「アプリイベント：購入」の両方を同時に最適化することが可能な配信機能となります。
- Google広告におけるアプリキャンペーンの位置づけがAACとなっております。
- ターゲット設定や入札などを機械学習により自動でチューニングを行い、獲得効率を高めた配信手法となります。
- AACの配信アルゴリズムは、通常の手動アプリキャンペーンとは異なる配信アルゴリズムの開発がされており、1件のキャンペーン/1件の広告セット/複数の広告素材により最適化がされます。
機械学習の精度を高めるためには？
AIや機械学習の精度を高めるためには、「見込みのあるターゲットユーザー」や「ターゲットと類似しているユーザー」などの学習精度を向上させる「教師データ」をいかに増やすかがあります。
土台となるCVデータを増やすには、以下ポイントを押さえることを推奨しております。
- データの質と量の向上
- カスタムオーディエンスを設定
- 自社で保有しているマーケティングデータの収集
- 自社で保有している顧客リストをアップロード
- データの前処理によるノイズの除去
- スコアリングによる最適化の学習精度の向上
- ユーザーのアクションごとに点数を振り分け、事業貢献度の高いスコアを広告プラットフォームに渡し、コンバージョン最適化配信の精度向上を図る
- 広告クリエイティブの最適化
- 指定/推奨される広告フォーマットにあわせたクリエイティブ戦略
- 複数パターンの広告フォーマットの準備
- 最も広告貢献効果の寄与度が高いテキストや画像、動画の傾向を把握
- コンバージョン欠損対策（クッキーレス対策）
- 広告プラットフォームに送り込むシグナルデータの強度と精度の改善
- コンバージョンAPI、拡張コンバージョン、詳細マッチングの実装
- GoogleやMetaに関するコンバージョン欠損対策は以下コラムで詳細に解説しておりますので参考ください。
- 継続的なPDCA
- 最新のデータの反映・活用
- パフォーマンスの評価
- 定期的なチューニング
CCIが提供する機械学習機能の最大化支援サービス
CCIでは、2024年7月2日(火)よりデジタル広告における事業成果に基づく精緻なコンバージョンデータを活用した機械学習機能を最大化するサービスの提供を開始しました。
AIや機械学習を活用した広告配信をする際は、データの質と量でその後の広告パフォーマンスに影響が出るため、最適化を促進させる高精度なデータの収集と統合が重要な要素となります。
本サービスでは、広告主様がお持ちの顧客データを活用してデータの収集・統合段階から具体的な広告の運用支援まで一気通貫でサポートが可能となります。
詳細は、アドレサブル広告とは?Cookieレス時代におけるCRMデータの重要性にて解説しております。
事例
月額課金制のサービスを提供している教育系クライアント様のケースでは、WEBコンバージョンの先にある事業成果ポイント(オフライン上での成果ポイント)をコンバージョンデータとして統合管理し、広告主様の事業にヒットする顧客獲得の最大化に照準を当てた支援をしました。
当社実績では、広告プラットフォームに事業成果データを取り込むことで機械学習の最適化機能のパフォーマンス向上が見られ、最大で34%の顧客獲得単価の低下につながりました。
クッキーに依存しない広告配信まとめ
クッキーレス時代に活用できるターゲティング広告は他にもありますので、まとめてみました。
- コンテキストターゲティング
- コンテキストターゲティング（またはコンテクスチュアルターゲティング）とは、WEBページのテキストやキーワードの文脈、掲載されている画像の情報をAIが解析して、ユーザーがWEBサイトで情報を消費しようとしているそのタイミングに合わせて親和性の高い広告を配信する手法となります。
- 参考：コンテキストターゲティングとは?クッキーレス対策でいち早くチャレンジできる広告配信手法を解説
- モーメントターゲティング
- モーメントターゲティングとは、天気、気温、テレビ、SNS話題量などの外部情報から世の中の関心やトレンドを捉え、消費者ニーズが高まるタイミングにあわせて広告を配信する手法となります。
- 自動ターゲティング
- 過去に特定のアクションを起こしたユーザーやアクションを行いやすいと判断したユーザーをオーディエンス化する、配信ターゲット最適化の手法です。
- LINEやYahoo!などのプラットフォーマーでは、収集されたイベントを学習し、設定したターゲティング条件内で更にイベント実行が見込めるユーザーを探し最適なオーディエンスを生成・配信するターゲティングをβ版として提供しております。
- 参考：【Yahoo!広告編】クッキーレス時代に対応すべき、ターゲティングと効果計測とは？
- 参考：【LINE広告編】クッキーレス時代に対応すべき、ターゲティングと効果計測とは？
- 広告アクションターゲティング
- 広告アクションターゲティングとは、指定した広告アクション（広告クリック・コンバージョン・動画視聴のいずれか）を行ったユーザーデータを蓄積して配信する手法となります。
- 広告クリック＝サイト来訪と定義が似るためリターゲティング広告の代替として期待ができます
- 参考：【Yahoo!広告編】クッキーレス時代に対応すべき、ターゲティングと効果計測とは？
- プライバシーサンドボックス
- プライバシーサンドボックスは、サードパーティクッキーサポート終了後のマーケティング活用における代替のソリューションとしてユーザーのプライバシーを保護しながら、広告やコンテンツの価値を損なわないようにするために開発された9つのAPIです。
- その中でも、広告配信の代替となるAPIは以下２つのAPIが提供されております。
- Topics API：オーディエンスターゲティングの代替技術
- Protected Audience API：リターゲティングの代替技術
- 参考：Privacy Sandbox（プライバシ―サンドボックス）とは?Cookieレス時代のターゲティング広告手法を解説
- 共通ID
- サードパーティクッキーのサポート終了後でも利用できるユーザー識別子となります。消費者へ許諾を取りつつメールアドレスを安全に暗号化をして管理することで、プライバシーに配慮しながら、ユーザーの興味関心を把握して広告配信に活用することが可能です。
- 主にDSP事業者が実装を進めているソリューションとなります。
- 参考：【クッキーレス 解説】対策・ソリューションまとめ
最後に
いかがでしたでしょうか？
最新の機械学習やAIを活用した広告に関心のある企業様の他にも、具体的なデジタル広告のパフォーマンスの成果に頭打ちな企業様、WEB成約から本成約の転換率にお悩みの企業様がおりましたら是非お問い合わせをお待ちしております。
また、CCIではクッキーレスに対応したデータ統合支援・活用サービスData Dig(データディグ) を提供しております。現在実施しているメディアプランニングの影響や対策診断、広告効果分析、コンバージョン欠損対策など様々な対策ソリューションを提供しておりますので、ご興味のある方は併せてお問い合わせをお待ちしております。