プログラマティック広告がデジタル取引における最も重要な手法としての地位を固めつつある中、ブランドはプログラマティック広告のスキルを磨く必要に迫られています。以下では、プログラマティック広告の進化について簡単に解説し、ブランドにとってプログラマティック広告を最大限に活用するためのヒントをご紹介します。
プログラマティック広告とその仕組みとは？
プログラマティック広告とは、最も基本的な意味では、デジタル広告スペースの自動売買です。テクノロジーがデータを用いて、どの広告を購入し、いくら支払うかを決定します。AIと機械学習の進歩により、ブランドは適切なオーディエンスに、適切なメッセージ、適切なコンテキスト、そして適切な価格でリアルタイムにリーチできるようになりました。また、様々なマーケティングチャネルを通じて特定のオーディエンスをターゲティングできるため、プログラマティック広告は、特定のキャンペーン目標を達成するための非常に強力なツールとなっています。
ご覧のとおり、プログラマティック広告は、ブランド認知度の向上やリード獲得から、潜在顧客のターゲティングやリターゲティングまで、マーケティングファネルのあらゆる段階で、様々なマーケティングチャネルを効果的に連携させるのに役立ちます。また、膨大な顧客データを活用できるため、他のマーケティング活動においてもよりスマートな意思決定が可能になります。
プログラマティック広告におけるデータの有効活用
データについて言えば、そこから得られる行動に関するインサイトを理解することは、最適なプログラマティック戦略を策定するための重要な第一歩です。考慮すべき基本的なデータ層は以下のとおりです。
- ファーストパーティ（広告主自身のデータ）
- セカンドパーティ（代理店など、広告主以外の第三者によって収集されたデータ）
- サードパーティ（データは誰でも有料で利用可能）
データへの賢いアプローチ方法は、データを顧客と潜在顧客として捉えることです。例えば、既存顧客のオンライン行動を観察し、類似した行動を示す人物を探し出します。そして、これらの人物をターゲットにパーソナライズされたメッセージを送り、顧客化を狙うことができます。
プログラムによるスケーラビリティ
さらに重要なのは、プログラマティック広告によってブランドは規模、リーチ、精度といった要素に応じてキャンペーンをスケールアップできる点です。例えばP&Gは、特定の消費者グループへのリーチが狭すぎたと感じたため、マーケティング費用をFacebookのターゲティング広告からプログラマティック広告に切り替えました。一方、ネスプレッソは、クラブ会員と新規見込み客という2つの異なるオーディエンスを異なるメッセージでターゲットとし、後者には製品の背景にあるストーリーをより深く理解してもらうよう努めました。
優れたデータ チームと情報に基づいた戦略を組み合わせることで、ブランドは最初から予測と見込み調査を行うことができ、リターゲティングへの依存を減らしながら、最初からキャンペーンを最適化できます。
適切なプログラムモデルを見つける
最も一般的なプログラマティックバイイングは、デマンドサイドプラットフォーム（DSP）を利用したメディアエージェンシーを通じて行われ、英国企業の90%がこのアプローチを採用しています。そして、これが一般的な方法であるのには理由があります。それは、シンプルさです。
プログラマティック広告を社内で運用するには多くの専門知識が必要であり、成功させるにはプログラマティック広告を深く理解した適切なチームを編成する必要があります。ユニリーバのような大企業はプログラマティック広告に特化した専任チームを編成できますが、社内で運用するだけのデータ、在庫、テクノロジー、専門知識、知識、そしてリソースを備えた企業はそう多くありません。
しかし、プログラマティック業界の成長に伴い、透明性と広告詐欺への懸念が高まるにつれ、ハイブリッドアプローチに移行する企業が増えています。ハイブリッドアプローチでは、企業は通常、テクノロジーの一部をライセンス供与して社内で運用することで、プロセスの可視性を高めています。
プログラマティック広告にはまだ万能なアプローチは存在しませんが、特にプログラマティック広告を始めたばかりの方は、システムを徹底的に理解することに投資することは非常に有効です。これは、最終的にはブランドに最適な広告ネットワークを選択する上で役立つでしょう。
プログラマティック広告の実施方法
単一のデマンドサイドプラットフォームから始める
これにより、次のことが可能になります。
- DoubleClick や AppNexus などの複数の広告エクスチェンジの在庫全体でキャンペーンを実行します。
- さまざまな変数（クリエイティブのサイズ、デバイス、時間帯、オーディエンスなど）に割り当てた値の割り当てに基づいて入札します。
- さまざまなサードパーティ データ ソースにアクセスして顧客を検索できるほか、リターゲティングにファーストパーティ データを使用することもできます。
- 動的なインプレッション単価で請求されます。
新規顧客を優先する
これは、プログラマティック広告をリターゲティングの枠を超えて活用することにつながります。プログラマティック広告を活用して新規見込み客を発掘することで、ブランドは新規オーディエンスへの展開が可能になり、パフォーマンス向上に見えても必ずしも企業の成長に繋がらない安価なインプレッションへの投資を回避できます。
社内広告サーバーを検討する
プログラマティック広告についてより深く理解したら、広告サーバーを社内に導入することを検討できます。前述の通り、これにより、広告が配信されているコンテンツのカテゴリーとドメインを可視化できます。また、ベンダー間のインプレッションの重複を特定できるため、リーチ、効率、パフォーマンスを最適化できます。
透明性を確認する
アドサーバーを社内に導入できるかどうかに関わらず、透明性を確保する必要があります。言うは易く行うは難しですが、これは費用対効果の高いインプレッションとトラフィックに確実に配分するために不可欠な要素です。また、潜在的な問題が発生した場合の早期警告システムとしても機能します。
現実的な目標を設定する
他の戦略と同様に、これはキャンペーンのパフォーマンスを判断する上で重要な要素です。例えば、非現実的なほど低い顧客獲得単価（CPA）目標を設定すると、意図せず非効率的な手法を助長してしまう可能性があります。むしろ、ファネルの上位にある戦略ではCPAを高く設定することで、全体的な収益が向上する可能性があります。
結果の監視とレビュー
プログラマティック広告の監視と評価は、主な方法にそれぞれ長所と短所があるため、少し難しい場合があります。
最後のクリック これにより、広告掲載の成功（または失敗）を即座に把握できます。ただし、この方法では、より長期的なカスタマージャーニーの概要を把握することはできません。また、ベンダーがクリック数を増やすために他のチャネルを侵害する可能性もあります。
表示してクリック これにより、広告のパフォーマンスをより包括的に把握できると同時に、その成功を即座に把握できます。ただし、特に複数のチャネルにまたがる場合、エンゲージメントが二重にカウントされる可能性があるという欠点があります。
テストと管理 – この手法では、顧客行動全体を考慮し、顧客ごとのリピートコンバージョンや取引も考慮できます。ただし、欠点としては、より多くの作業と分析が必要になることです。
プログラマティック広告に精通していくと、最終的にはニーズに合った、かつキャンペーンをより効率的に実行できる手法が見つかるでしょう。もしかしたら、自動テスト戦略をうまく構築できるかもしれません。
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by アーロン・アンドレ・チチオコ
ソース： SiteProNews
