ZenithOptimedia のプログラマティック マーケティング予測によると、2017 年には驚異的な 31% の成長が見込まれており、これはソーシャル メディア (25%) やオンライン ビデオ (20%) よりも速い成長率です。
同時に、自動化を使用するマーケティング担当者も増加しています。Dun & Bradstreet Report は、B2B マーケティング担当者のほぼ 70% が 2017 年にプログラマティック広告への支出を増やす予定であると予測しています。
では、来年は何が期待できるのでしょうか？そして、広告主はプログラマティック広告を活用するためにどのような準備をすべきでしょうか？ディープラーニングアルゴリズムを搭載したリターゲティング技術のグローバルプロバイダーであるRTB Houseが、来年の3つの主要トレンドをまとめました。
#1 クロスデバイスキャンペーンが強力になる
グローバルモバイル消費者トレンド調査によると、私たちは1日に約40回スマートフォンをチェックしています。世界中の消費者の78%以上（先進国では76%、新興国では81%）がスマートフォンを所有しており、モバイルプログラマティック広告は増加傾向にあります。
デバイスの普及率の上昇とモバイル利用の増加は、マーケティング担当者が決して無視できない巨大な広告機会です。2017 年は、モバイルがプログラマティック広告支出全体の約 75% を占めると eMarketer が予測している米国だけでなく、世界中の他の市場においても、モバイル プログラマティックの年となります。
プログラマティック動画も増加傾向にあります。eMarketerによると、プログラマティック動画は米国のデジタル動画広告費全体の約60%を占め、欧州では動画広告費のほぼ4分の1を占めると予想されています。
英国はプログラマティック デジタル ディスプレイ広告支出の市場リーダーであり続け、2017 年の全購入の 4 分の 3 以上を占めると予想されているため、2018 年までにはプログラマティック ダイレクトがプログラマティック総額の 52%、20 億 3,000 万ポンドを占めることになります。
2020年までにデスクトップの支出は31億7000万ポンドに達すると予測されており、モバイルの支出は89億9000万ポンドになる見込みです。
プログラマティック モバイルおよびビデオ市場はこれまで不安定でしたが、デバイスの飽和と市場の成熟により、パブリッシャーと広告主はモバイルおよびビデオ広告在庫の売買において安心できる立場にあるようです。
2017 年には、ブランド各社はあらゆるスクリーン上で消費者にリーチする活動にさらに熱心になり、クロスデバイス キャンペーンを計画することが一般的かつ効果的な戦略となるでしょう。
#2 ヘッダー入札は売買オークションに革命を起こす
ヘッダー入札（または事前入札）は、パブリッシャーがどのパートナーと連携するかをより適切に決定するのに役立ちます。
長い間、広告の売買の標準となってきたウォーターフォールオークションとは異なり、ヘッダー入札ではすべての入札が一度に行われます。
これにより、パブリッシャーの広告在庫へのより民主的なアクセス経路が確保され、パブリッシャーと広告主の双方にとってメリットが生まれます。通常、価格が上昇するため、パブリッシャーの収益は増加します。同時に、広告主は最も希望する在庫をより公平に獲得できるようになります。
従来のウォーターフォール方式では、パブリッシャーはパートナーを選ぶことができません。過去の支出額に基づいて階層が決められ、支出額が多いほど上位の階層に位置付けられます。
インプレッションがオークションにかけられると、まず最上位層に提示されます。その層が興味を示さない場合、同じインプレッションは次の層に押し下げられます。
誰かが入札するまで、このプロセスは繰り返されます。しかし、このプロセスでは、パブリッシャーがインプレッションに対して常に真の価値を得られるとは限りません。また、広告主が希望するインプレッションに平等に入札できるわけでもありません。そこで、ヘッダー入札という概念が登場します。
2017年には、ヘッダー入札を可能にする技術の急速な発展により、ヘッダー入札はこれまで以上に利用しやすくなります。インプレッションテクノロジー料金の削減はバイヤーにとって大きなインセンティブとなり、パブリッシャーは在庫からより高い利益率を享受できるようになります。
#3 ディープラーニングがリターゲティングの質を新たなレベルに引き上げる
ジュニパーリサーチによると、RTBネットワークでの入札をより効率的にするためにプログラマティック広告に採用されている機械学習アルゴリズムは、今年の約3.5億ドルから2021年までに約42億ドルの年間広告収入を生み出すと予想されています。
ディープラーニング（データの高レベルな抽象化をモデル化しようとするアルゴリズムに基づく機械学習の一分野）は 2016 年に大きく進歩し、2017 年には多くの先進的な広告主の注目を集めるでしょう。現在では、ソフトウェア業界にとどまらず、多くの業界で利用されています。
これらのアルゴリズムは画像認識や音声認識の基盤であり、2017 年にはそれらの応用がプログラマティック広告キャンペーンに大きな影響を与えるでしょう。
革新的なリターゲティング技術プロバイダーが採用しているディープラーニング手法のおかげで、広告主はユーザーの行動を予測し、購入の可能性を計算し、より正確に価値を測定できるようになります。
ディープラーニングを活用したプログラムによる売買により、より高いコンバージョン値が得られ、広告主は多額の予算をかけずに非常に効果的な広告キャンペーンを実施できるようになります。
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by ダニエル・スルマツ
ソース： サーチエンジン·ウォッチ
