インターネット広告の基本的なロジック

インターネット広告の基本的なロジック

インターネット広告なしでは、ToC 製品は生き残ることができません。過去数十年間、インターネットは ToC に支配されてきたため、広告はその中でかけがえのない役割を果たしており、この分野もますます成熟してきました。

インターネット広告の分野は複雑であり、多くの要素が関係します。

  1. 参加者の視点から見ると、供給側(主にメディアとメディア エージェンシー)、需要側(主に広告主と広告主の利益を代表するエージェンシー、その他のトラフィック バイヤー)、そして私のような受動的なインターネット ユーザーのグループがあります。
  2. 決済方法の観点から見ると、CPM、CPC、CPT、CPA、CPS、oCPMなどがあります。実際、決済方法は市場における分業と協力、つまり、広告のクリック率を予測し、広告の価値を評価する責任は誰にあるかを意味します。
  3. 取引形態の観点からは、契約取引と入札取引が含まれます。
  4. 収益化方法の観点からは、トラフィック収益化、データ収益化、影響力収益化が含まれます。トラフィック収益化とは、広告を販売して利益を上げることであり、その核心はトラフィックベース、つまりトラフィックの規模にあります。データ収益化とは、データの使用に基づいてトラフィック収益化の効率(コンバージョン率を含む)を向上させることです。影響力収益化とは、私の製品はハイエンドであり、富裕層のユーザーが多いため、トラフィック販売の価格が自然に高くなることを意味します。
  5. 広告の表示ロジック(つまり、広告とコンテンツの関係)から、広告とコンテンツの完全な独立性と弱いつながりを経験し、その後、現在のネイティブ広告の探求に至りました。ネイティブ広告とは、広告とコンテンツ(非広告部分)の一貫性が高く、ユーザーが明らかに広告であると認識しないことを意味します。典型的な例は、タオバオの情報フローにおける商品広告です。ユーザーがどれが商品広告であるかを識別することはほとんど困難です。そのコアロジックは、ユーザーのタスクを中断することなく、ユーザーの現在の行動に関連する広告を提供し、コンバージョン率を向上させることです。
  6. 技術要件の観点からは、広告スケジュールシステム、オンライントラフィック配信システム、オンライントラフィック予測、クリックスルー率予測、クリック値の推定なども含まれます。
  7. 広告戦略の観点からは、価格戦略、市場最低価格戦略、価格圧縮戦略、広告検索戦略、広告ランキング戦略、入札戦略などが含まれます。
  8. 広告効果の観点から見ると、ブランド広告とパフォーマンス広告に分けられます。

非常に多くの要素が関係しているため、体系的に分類せずにインターネット広告分野を包括的に理解することはほぼ不可能です。しかし、慎重に分析した結果、インターネット広告の進化は取引形態とデータ収益化の進化に基づいており、広告表示ロジックの最適化は副次的なものであることがわかりました。

本稿では主に、インターネット広告の取引形態とデータ収益化能力の進化、および他の要因への影響を推論し、最終的にインターネット広告市場の活発な発展を促進します。

1. 契約広告とは、その名の通り、トラフィックを契約という形でパッケージ販売し、初期のトラフィック収益化を実現することです。

インターネット広告の初期の頃、協力モデルは実際にはオフライン広告からコピーされており、つまり、需要側が契約に従って広告主からトラフィックを一括で購入していました。この段階には次の特徴がありました。

  1. 一括購入は主に広告枠単位で行われます。媒体によって広告枠の広告効果が大きく異なることや、広告枠によっては人気のないこともあるため、大量のトラフィックを契約で販売し収益化することは困難です。
  2. 広告効果の保証が難しく敷居が高いため、大手広告主を巻き込んだブランド広告が中心
  3. 広告表示ロジックは、広告とコンテンツが完全に独立していることである
  4. 前述のように、メディアによって広告効果が異なるため、メディアの影響力に大きく依存します。そのため、一部のメディアは、トラフィック収益化、つまり影響力収益化を実現するために、独自の影響力にも依存します。
  5. 契約広告期間中は、データ収益化能力に基づいて、固定広告スペース契約と固定位置オーディエンスターゲティング契約の 2 つの段階に分けられます。前者と比較して、後者はデータを実現し始めている

一定期間内に特定の広告枠の表示・露出を買い取る固定位置契約広告をCPT広告とも言います。

このステージの主な特徴は次のとおりです。

  1. オフライン広告モデルは、以前の新聞広告などのオンライン版に完全にコピーされているため、オフライン広告のウィンドウ効果も継承され、排他性があり、つまり、同じ広告スペース、さらには同じメディアに競合他社の広告が表示されることはありません。国美と蘇寧の広告が同じ新聞に掲載されないのと同じように
  2. パッケージ販売のため、契約単価が高く、参加のハードルが高いことに加え、この期間中のトラフィック品質にばらつきがあります。

その特性には問題点が含まれており、その問題点が次の段階に発展する原動力となります。

現段階での需要側(主に広告主)の問題点は何でしょうか?

  1. 需要側が購入したトラフィックの一部のユーザーはターゲット層ではないため、過剰な広告コストが発生します。典型的な例は女性用の高級バッグです。女性のコンバージョン率は男性よりもはるかに高いはずです。トラフィックの単価が同じであれば、女性向けトラフィックの購入にもっとお金をかけないのはなぜでしょうか。ただし、現段階ではトラフィックを区別することはできません。
  2. 現段階でサプライヤー(主にメディア プラットフォーム)が抱える問題点は何でしょうか?
  3. 単価が高すぎるため参加のハードルが高く、主に大手広告主が参加する
  4. 適切なトラフィックを対応する需要側に販売できず、価格が高く販売数が少ない

この段階での主な技術的課題は、広告主が購入した期間に応じて広告表示をスケジュールするスケジューリング システムです。

前述の通り、現状の課題がその後の変化の原動力となっています。こうした課題を踏まえ、ターゲティング技術の発達によりデータの収益化が可能になったことで、固定地域オーディエンスターゲティング契約広告が誕生しました。

固定位置オーディエンス ターゲティング契約広告はディスプレイ契約広告とも呼ばれ、特定の広告位置で特定のグループの人々への露出を購入することを意味します。これにより、需要側はターゲットオーディエンスに基づいて独自の要件を満たすトラフィックを購入し、広告の無駄を削減できます。また、供給側はトラフィックを分割して販売、つまりより適切な需要側にトラフィックを販売することで、より多くの収益を得ることができます。

このステージには次の特徴があります。

  1. 取引は依然として契約の形で行われますが、特定の期間に制限がないため、露出の総量に対する明確な要件があり、サプライヤーはトラフィックの販売を導くために各広告スペースの異なるトラフィックを正確に予測する必要があります。トラフィックが完売しないため無駄が発生し、完売しない場合は補償が必要になります。
  2. 固定場所契約広告と比較して、データは現在収益化能力を向上させるために使用されています
  3. この段階でのデータの実現は、主に方向技術に基づく人物分類に反映され、同時に、交通予測の原材料も提供します。
  4. 決済方法の観点からは、主に露出量、つまりCPMに基づいています。
  5. 参加している広告主から判断すると、さまざまなニッチ分野の広告主が参加しているようです。典型的な例は、特定地域の消費者のみを対象としたローカルサービスです。しかし、初期段階でメディアプラットフォームのユーザーを地域的にターゲティングすることができないため、地理的な制限なしにしか配信できず、大量のトラフィックが無駄になります。中小規模の広告主は、それに相当する広告の無駄なコストを負担することができません。

前述の通り、特性には問題点が含まれており、その問題点が次の段階に発展する原動力となります。

現段階での需要側(主に広告主)の問題点は何でしょうか?

単一課金モデル(CPM)では広告効果のリスクを需要側が負うことになるため、連携における分業は無理がある。つまり、デマンドサイドは、ユーザーが広告をクリックする確率と、クリック後のその後のコンバージョンを予測する必要があります。しかし、デマンドサイドが実際に最適化できるのは、クリック後のその後のコンバージョンです。ユーザーがクリックするかどうかに関して、デマンドサイドが持っているのは、広告の位置情報とユーザーの基本的なターゲティング情報だけです。

現段階でサプライヤー(主にメディア プラットフォーム)が抱える問題点は何でしょうか?

数量制限あり。なぜなら、細分化されたラベルの組み合わせのトラフィックを正確に見積もることは難しく、細かすぎるラベルは販売率の低下につながるからです。同時に、フローが複数の契約を同時に満たす場合、オンラインでのみ割り当てると、より高価な価格で販売できたはずのトラフィックが無駄になる可能性があります。

この段階での技術に対する主な要求は、オンライン トラフィック予測、オンライン トラフィック割り当て (トラフィックは複数の広告主を同時に満足させることができ、契約量の制約下でトラフィックが割り当てられる)、およびオーディエンス ターゲティング技術です。

契約広告の後期段階においても、広告効果の予測は依然として需要側が全面的に自ら行っており、供給側は数量的制約により参加しにくいため、契約広告の需要側は依然としてブランド広告が中心であり、多数のロングテールユーザーが排除され、インターネット広告市場の発展を大きく制限しています。したがって、インターネット広告市場の潜在力をさらに発揮させるためには、こうしたロングテールユーザーの広告効果に対する要求に応えることが必要であり、つまり、サプライヤーは広告効果に対して一定の責任を負う必要があるが、サプライヤーに十分な参加動機を与えるためには、数量制約からも解放されなければならない。前述の通り、現状の問題点がその後の変化の原動力となり、入札広告が誕生したのです!

2. 入札広告、つまり最高額の入札者が勝つモデルでトラフィックを販売する

インターネット広告は入札取引形式を発達させており、これは計画経済から市場経済への移行の様相を少し帯びている。計画経済の「指標」はもう存在しませんが、価格戦略、入札戦略など、確立すべき市場ルールは増えています。

このステージには次の特徴があります。

  1. 成果報酬型決済モデル(CPC、oCPMなど)の導入により、メディアと広告枠の差異が薄まるだけでなく、契約広告では販売できない大量の残存広告をメディアプラットフォームが収益化できるようになります。
  2. パフォーマンス広告の出現により、多数のロングテールの潜在的広告主が活性化し、インターネット広告に新たな成長の波がもたらされました。
  3. 決済は実際の消費に基づいて行われるため、需要側が最初にチャージすることが多く、キャッシュフローが良好になる。
  4. 入札対象はより多様化しており、人や場所などになります。人物とは、入札する特定のグループを指します。シーンとは、コンテキストや検索キーワードなど、ユーザーがいるシーンや状況を指します。
  5. 当社は主に「最高額入札者が勝つ」というモデルを採用し、市場を全面的に尊重します。しかし同時に、サプライヤーはユーザーエクスペリエンスと広告効果も考慮するだろう。
  6. 需要の観点から見ると、ボリューム維持の要求は依然として存在しますが、それは広告主とメディア購入プラットフォームに移行しています。
  7. サプライヤーが広告価値評価に参加するようになると(ユーザーエクスペリエンスを考慮する必要がある)、広告の表示形式は徐々にネイティブ広告へと移行しつつある。

入札広告は、契約広告と同様に、データの収益化能力の違いに基づいて、一般入札広告とリアルタイム入札広告に分けられます。前者は契約広告と同様に、主にサプライヤーのデータを活用しますが、後者は需要側のデータを活用して収益化する可能性が高くなります。典型的な例は訪問リダイレクトです。これは、広告主が自社のプラットフォームを訪問したユーザーを提供し、メディア プラットフォーム上でこれらのユーザーに広告を配信するものです。

一般入札広告は、実際には需要側がサプライヤーに入札要件を事前に通知するものです。

該当するトラフィックが発生すると、サプライヤーは広告価値(クリック率と広告入札額に基づく)を推定した後、最も広告価値の高いデマンドサイドにトラフィックを割り当てます。例えば、需要者Aと需要者Bはともに北京在住で15〜25歳の男性ユーザーを必要としています。この条件を満たすユーザーが現れると、サプライヤーは広告主の入札額と推定広告クリック率に基づいて広告価値を取得し、より高い広告価値を持つ需要者にトラフィックを割り当てます。このプロセスでは、サプライヤーの割り当ては、さまざまな広告主の合計露出保証を考慮することなく、広告価値を最大化することに基づいています。これにより、トラフィック割り当てのプロセスでサプライヤーに対する着信トラフィックの制約がなくなります。

このステージの主な特徴は次のとおりです。

  1. データ収益化の価値が高まり、群衆のターゲティングはより洗練された方向に発展しました。
  2. 同時に、データを使用して広告のクリック確率を推定し始めました。

供給側がこの段階に入る動機:

  1. 量の制約から解放され、これまで効果的に販売できなかったトラフィックを収益化できるようになります。
  2. 課金モデルが調整されました。需要が特定のメディアや広告スペースに限定されなくなり、これまで求められていなかった多数の広告スペースがトラフィック収益化に参加できるようになりました。

需要側がこの段階に入る動機:

  1. より正確なトラフィックを購入できます
  2. 広告効果を直感的に測定できるため、多くの中小広告主が広告取引市場に参加することが可能となります。

この段階での需要側の問題点:

  1. 入札できるのは事前に定義されたグループの人々のみであり、大規模で精緻なトラフィック料金を得ることは困難であり、つまり、メディア プラットフォームのトラフィックの識別によって制限されます。
  2. 自社で蓄積したデータを広告入札に十分に活用できない

この段階でサプライヤーが抱える問題点は何でしょうか?

  1. まだ収益化されていないトラフィックが残っています。これは主に、一般的な入札広告では、トラフィックがあるのでそれに入札したいと言うのではなく、主に需要側が望むトラフィックに基づいて、対応するトラフィックに入札するためです。需要側が特定のトラフィックに基づいて入札した場合にのみ、より多くのトラフィックに入札できます。

前述のように、現在のペインポイントはその後の変化の原動力です。上記のペインポイントに基づき、需要側が大量のデータを蓄積したため、リアルタイム入札広告が生まれました。その本質は、トラフィックごとに個別に入札することです。

需要側は、供給側から返送されたユーザーIDに基づいて入札に参加するかどうかを決定し、その後、独自のデータを使用して意思決定を行うかどうかを決定します。

主な特徴は次のとおりです。

  1. デマンドサイドデータ(ファーストパーティデータとも呼ばれ、独自のデータを使用してユーザー向けのラベルをカスタマイズする)の導入により、広告が誘導され、広告効果が大幅に向上します。
  2. 需要家は自身のデータに基づいてトラフィックと入札を自由に選択できるため、個々のトラフィックを制御する能力が向上します。洗練された操作の過程で、制御できる粒度が細かくなるほど、より洗練された操作を実現できる可能性が高くなり、効率が向上します。例えば、従来のコンビニエンスストアチェーンは店舗全体の状況しか把握できませんが、711 は店舗内の各商品の売上を把握できるため、在庫を補充したり、商品陳列戦略を的確に調整したりできます (例えば、ある商品の売上が悪かった場合、ユーザーにその商品が必要ない可能性があるため、その商品を棚から取り除き、ブースと在庫を他の商品に充てることができます)。
  3. リアルタイム入札の本質は需要側データの利用強化であるため、供給側がサービスを提供する需要側が独自のデータ蓄積を持っているかどうかという大前提があります。一般的な中小広告主は実際には独自のデータ蓄積を持っていないため、需要側のデータ機能をリアルタイム入札に向けて開発するかどうかは重要な検討事項です。大手メディア プラットフォームは、医療分野でリアルタイム入札広告取引を推進する際に同様の問題に直面しました。リアルタイム入札の推進に苦戦していたところ、サービス提供先の医療広告主のほとんどが広告の意思決定に使用できる独自のデータ リザーブを持っていないことが判明しました。

この段階での需要側の要件:

自社のデータを活用してユーザー情報を充実させ、サプライヤーから返される市場情報と組み合わせて広告のクリック率を予測し、それに基づいてクリック価値の評価と組み合わせて入札を行う必要があります。そのため、需要側には極めて高いデータ収益化能力が求められます。

リアルタイム入札の登場以降、広告取引は事前の合意や手動操作ではなく、機械間のオンライン通信に依存することが多くなり、プログラマティック取引とも呼ばれるようになりました。プログラムによる取引には、最適化、プライベート マーケット、プログラムによる直接投資も含まれます。

入札広告には、基本的な機能のほか、価格戦略、入札戦略、入札メカニズム、市場最低価格など、多くの戦略的な課題があります。同時に、人工知能技術の発展の恩恵も受けており、データにより大きな収益化空間が与えられています。つまり、クラウドターゲティングに限定されず、広告クリック予測、広告価値評価などの面でも役割を果たすことができます。

3. 入札広告と競争入札広告の比較

サプライヤーの視点から見ると、契約広告では、サプライヤーは広告の量に対してのみ責任を負い、対立に対しては責任を負いません。入札広告では、サプライヤーは主に入札と課金ルールに対して責任を負い、対立に対してもある程度責任を負います。

需要側から見ると、契約広告は透明性に欠けるが、数量保証があるためブランド広告として価値がある。入札広告では成果に応じて支払いができるため、数量確保からコスト確保へと進むことができる。

インターネット広告は複雑ではありますが、その主な発展路線は取引形態(契約または入札)とデータ収益化機能の向上です。データ収益化機能には 2 つの側面があります。1 つ目はデータ ソースです。当初は供給側のデータのみを使用していましたが、後に需要側のデータも使用するようになりました。2 つ目はデータの使用方法です。当初は主にクラウド ターゲティングとフィールド分類 (コンテキストや検索用語など) に使用されていましたが、その後、人工知能技術と組み合わせてビッグ データの価値をさらに探求するようになりました。

IV. 結論

  1. インターネット広告は、過去数十年間のインターネットの急速な発展の重要な原動力であり、無料のインターネット サービスの収益化手段を提供し、ビジネス継続の鍵となっています。
  2. ビッグデータは現在最も重要な分野の一つであり、インターネット広告はデータ活用の最も成熟した分野の一つです。
  3. インターネット広告の発展の主軸は、実はトランザクション形式とデータ収益化であり、広告表示形式は副軸となっています。このプロセスでは、さまざまな要因とその変化が導き出されます。関連する具体的な要因については、記事の冒頭で説明しています。
  4. インターネット広告は入札広告へと進化しましたが、これは契約広告が存在しなくなることを意味するものではありません。それらは完全に代替するものではなく、補完的なものです。

著者: A Shui

出典: アシュイ

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