商品のプロモーションや広告にはなぜ計算が必要なのでしょうか?

「なぜ広告を計算する必要があるのか​​」というテーマに関して、従来の広告主とインターネットの人々では理解や見解が異なります。計算広告の重要性をさらに深く掘り下げていくと、計算を通じて、最適なパーソナライズ広告を選択し、最高の入力出力比を達成できることがわかります。

上海には、クロストークの笑い効果を予測する一般的な公式を提案した李博士がいます。彼は東方テレビで郭徳剛に講義をして、一躍有名になりました。数式が信頼できるかどうかはさておき、この人は本当にみんなを笑わせてくれました。「クロストークは数式を使って計算できるなんて、冗談でしょ？」

最近、こんなことに遭遇しました。今学期、私は中国伝媒大学で「計算広告」という講座を開設しました。私は、皆がアルゴリズムとデータについて熱心に議論するだろうと思っていました。しかし、私が壇上に上がるとすぐに、中国伝媒大学の先生が私に注意しました。「残念ですが、まず広告に計算が必要な理由を説明していただけませんか?」

なぜ広告を計算する必要があるのでしょうか? ！インターネットの人々にとって、これは「シャワーを浴びるときになぜ服を脱ぐのですか？」という質問と同じようです。これは一度も尋ねられたことがなく、答える必要もありません。このような深遠な哲学的疑問に直面して、私は深く考え込んでしまいました。そして目が覚めたとき、異なる背景を持つ広告従事者の間には大きな認知的ギャップがあるということに突然気づいたのです。

伝統的な広告の学者、代理店、CMO にとって、広告とは、カンヌの夕日の残光の中で、美しい女性と高級車で顧客を取り囲み、想像力と洞察力を頼りに、世界中のユーザーを騙して、その広告にお金を払ってもいいと思わせることです。それは、街角のみすぼらしい小さな店や怪しげなプログラマーが欲しがるものではありません。

インターネット エンジニア、製品マネージャー、CGO にとって、広告は新時代の富のエンジンを動かすブラック テクノロジーです。人工知能を使用して、地面にパイを撒くようにお金を印刷します。アーティストは言うまでもなく、上級数学の成績が 80 点未満のすべての実務家は恥ずべきです。

このギャップを埋めてノーベル平和賞を目指すために、私はこの記事を使って「なぜ広告を計算する必要があるのか​​」という疑問について簡単に説明することにしました。この記事を理解できれば、デジタル広告の原則に対する理解は広告会社の CEO の 90% よりも優れているはずです。

従来の広告では、広告キャンペーンの実行プロセスを、以下のトロイの木馬の頭、尾、胴体のように、計画、創造性、配信、終了といういくつかの部分に分割します。それは、馬の体を「置く」だけであり、従来のメディアは帰属も個人化もできないため、深く理解せずにブラックボックスとして扱うことしかできない。

デジタルメディアの出現により、トロイの木馬の秘密が人々の注目を集めるようになりました。表示されるたびに計算を通じて最適なパーソナライズされた広告を選択し、効果を大幅に向上させる方法は、新しい革命的な問題です。そのため、インターネット広告業界では、誰もがトロイの木馬の内部に注目し始めました。

パーソナライゼーションとは、ユーザーごとに異なる広告を配信すること、つまりユーザーに基づいて掲載する広告を決定することを意味します。これはすでに決まり文句のような概念ですが、パーソナライゼーションの基本原則は「正しいものが勝つ」ということではなく、「最も高い価格が勝つ」ということであり、これがここで議論する中核的な計算問題でもあることを皆様に思い出していただきたいと思います。

ビジネスの観点から見ると、パーソナライゼーションにより、まずユーザーはより興味のある製品プロモーションを見ることができるようになり、コンバージョン率が大幅に向上します。次に、トラフィックを細かくセグメント化して、多数の小規模な顧客に同時にサービスを提供できるようになります。これらは市場にどのような変化をもたらしましたか?

最も重要な変化は、メディアが大手クライアントと交渉して、彼らから搾り取るようなことはもうしなくなったことです。その代わりに、クライアントの参入ハードルを下げるために全力を尽くし、クライアントが独立して入札できるようにし、最高額の入札者が勝つという論理に基づいてトラフィックを割り当てます。

つまり、オンライン広告の販売モデルは、主に交渉による契約から主に公開入札へと変化しており、これが重要です。

このようなビジネス ロジックでは、広告プラットフォームの中心的な目標はもはや予算ではなく、顧客数になります。お客様の数！お客様の数！

これは簡単に理解できます。十分な数の顧客がいれば、価格をより高いレベルに引き上げることができ、メディアは何もせずに収益を上げることができます。大手販売店が、物件発売時に列に並ぶ中年女性を雇うのにお金を費やす理由を考えれば、このことがよく理解できるでしょう。

その結果、デジタル広告市場の構造は従来の広告と比べて劇的に変化し、2019年1月にはFacebookの広告主が700万人に達しました。これはおそらく、インターネットの出現以前の人類史上の広告主の総数よりも桁違いに多い数です。さらに、収益のほとんどは多数のパフォーマンス クライアントから得られており、大手ブランド クライアントの予算と発言力はすでに過去のものとなっています。

従来の大企業の CMO から、デジタル広告をどう取り入れたらよいかとよく尋ねられます。私の意見では、最も重要なことは、まずこのような市場の変化を理解することです。時代は変わり、小規模な顧客が市場のリーダーとなり、メディアはもはやあなたを追いかけなくなります。そうです、彼らは遠くからあなたを歓迎し、4つの料理とスープをおもてなししましたが、それは小さなお客さんに見せるためのカバーにすぎません！

次に、最高額入札者が落札するオークションモデルの基本的な計算ロジックを見てみましょう。

1. 基本的な計算ロジックと分担

最高入札者は何ですか?このディスプレイに最大の利益をもたらすのは広告です。広告掲載前に瞬時に判断する必要があるため、ディスプレイ収益は推定され、「期待CPM（eCPM）」と呼ばれます。1回のディスプレイ収益では少なすぎるため、便宜上1000倍するのが通例です。計算広告について話すとき、その中心となるのは eCPM を計算し、最高入札者を見つけることです。

eCPM は具体的にはどのように計算されるのでしょうか?広告が効果を生み出すプロセスを分解すると、それが明らかになります。

下の図に示すように、一部のユーザーは広告を見た後にクリックします。この割合がクリックスルー率μです。広告をクリックしたユーザーはコンバージョンを生み出し、顧客に平均クリック収益vをもたらす可能性があります。当然ですが、これら 2 つの量を別々に計算し、それらを掛け合わせたものが eCPM になります。

誰が見積もりをするのでしょうか？

一般的に、クリックデータはメディア側、コンバージョンデータは顧客側にあるため、メディア側がクリック率を推定し、顧客側がクリック収益を推定するのが最も合理的な分担です。

同様に、私たちが目にする主流の計算広告プラットフォームの多くは、クリック単価（Cost per Click、CPC）ベースで課金されます。

ここで新たな疑問が生じます。クライアントとメディアの関係はゲームです。実際のクリック収益を報告する義務はありませんが、メリットに応じて入札します。問題は、どのように顧客を導き、できるだけ真実を語ってもらうかということです。そうしないと、乗算によって計算された eCPM が間違ってしまいます。

この疑問は、ゲーム理論で長い間答えられてきました。オークションが 2 価格システムを採用している場合、つまり、1 位の落札者に 2 位の入札者と同じ価格が請求される場合、ナッシュ均衡に達したときに入札者は自分の利益に応じて入札します。そうでない場合は、入札者自身に不利になります。

複数のポジションがまとめてオークションにかけられる場合、2 番目の価格はより一般的な VCG 価格設定に一般化することができ、詳細は説明されません。 2価格とVCGの仕組みは、入札広告システムの安定性と透明性を維持し、社会的価値を最大化するための柱です。

顧客がクリック収益を支払ったので、クリック率を計算します。特定の広告表示のクリックスルー率を決定する要因は何ですか?

まず、ユーザーです。ユーザーによって興味やニーズが異なるため、適した広告も異なります。

2 つ目はシナリオ、つまりユーザーが現在何をしているかです。関連性のない広告は当然効果が低くなります。つまり、クリックスルー率は広告、ユーザー、シナリオに応じて変化します。

上記の式の 2 つの要素は、ユーザー ( u ) とシナリオ ( c ) です。ID だけを知っていても意味がありません。必要なのは、ユーザーの名前が Zhang San であるということではなく、ユーザーが何に興味を持っているかです。したがって、ユーザーとシナリオの特性を定量的に記述すると、別の計算上の問題、つまり、ユーザーデータを必要とするオーディエンスターゲティング、またはユーザープロファイリングが発生します。

オーディエンスターゲティングとは、さまざまなシナリオにおけるユーザーの行動データに基づいて、ユーザーの興味や関心の強さを推測することです。広告システム自体によって生成されたデータだけに頼るだけでは、ユーザーを効果的に特徴付けるには不十分です。検索、ショッピング、アプリケーション リストなど、より価値のあるデータ資産が必要になることがよくあります。ユーザーの興味タグをクリックすると、クリックスルー率モデルに取り込まれ、特定の広告に対するユーザーのフィードバックをより正確に判断できるようになります。

もちろん、これによってユーザーデータの無差別収集と乱用という深刻な問題も生じます。

データはインターネットの繁栄をもたらしましたが、ユーザーのプライバシーに脅威ももたらしました。データをどのように処理し、パーソナライズされた結果とユーザーのプライバシーの間の技術的なバランスを見つけるかは、差分プライバシーと呼ばれるトピックです。しかし、EU のような無差別な GDPR 基準は、本末転倒だと私は個人的に考えています。この基準が厳格に実施されれば、ヨーロッパのインターネット業界は完全に破壊されるでしょう。

この時点で、計算広告の典型的な意思決定ロジックがわかりました。つまり、現在のユーザーとシナリオに基づいて各候補広告の eCPM を計算し、最も高いものを選択して表示します。このうち、メディア側はユーザータグに基づいてクリック率を算出し、それを顧客が提供するクリック収益と掛け合わせて eCPM を算出します。さらに、顧客が誠実に入札することを促すために、2価格またはVCGメカニズムを採用する必要があります。

この典型的なロジックに加えて、 2 つの製品トレンドがあります。1 つはプログラマティック向けの下流の需要側計算の拡張であり、もう 1 つは oCPM/CPA 向けの上流の供給側計算の拡張です。

2. 顧客へのオープンコンピューティング：プログラマティック

広告の決定権が顧客にさらに開放されれば、顧客は独自のデータとアルゴリズムを使用できるようになります。たとえば、クライアントがメンバーのことをよく理解していて、クリックスルー率やクリック収益をより正確に計算できる場合は、クライアントに計算を任せて、eCPM をメディアに報告します。

広告の決定はディスプレイごとに行う必要があるため、顧客はサーバーを設定し、人ではなくプログラムを使用して配置を行う必要があることを忘れないでください。これがプログラマティック広告です。 eCPM の見積りはクライアントによって行われるため、プログラマティック広告は通常 CPM ベースで決済されます。

Google はプログラマティックの推進者の代表です。同社のプログラマティック製品ラインは、他の大手メディアによって広く模倣されています。豊富なデータ資産と優れた技術力を持つJD.comやToutiaoなどの大手クライアントにとって、プログラマティックな方法を使用してメディアプラットフォームにアクセスし、トラフィックを購入することは標準的なアプローチになっています。プログラマティック広告の隆盛により、ファーストパーティ（顧客）データとサードパーティデータの活用・取引が大きく促進されたと言えます。

しかし、プログラマティック広告には当然問題があります。それは、大口顧客しか広告費を負担できないという点です。これは、最初に述べた顧客数の原則に完全に反しています。ご想像のとおり、これは大口顧客の競争上の優位性を拡大しますが、顧客数にはほとんど役立たないため、メディアは必ずしも大きな利益を得るわけではありません。

考えてみて下さい、なぜ検索広告はプログラマティックではないのでしょうか?これを理解すれば、プログラミングの長所と短所が明確にわかるようになります。もちろん、中国では、検索など顧客が手動で発注する広告でも、バックグラウンドで入札が使われているため、俗にプログラマティック広告と呼ぶ人も多い。この発言は完全に間違っている。彼は靴下を脱がされ、左右に平手打ちされるなど、1,400回の平手打ちを受けるべきだ。

3. すべてメディアによって計算されます: oCPM/CPA

オープンな考え方とは逆に、クリックスルー率やクリック収益の計算をメディアに任せ、コンバージョン（アクション単価、CPA）や売上（売上単価、CPS）に基づいて顧客と直接決済することもできます。実際、トラフィックとデータの覇権を握っているメディア寡占企業は、クライアントがメディアにコンバージョン データを提供している限り、クリック収益の見積もりにおいてクライアントよりも優れた結果を出す可能性が高い。

この比較的閉鎖的な製品アプローチは Facebook に代表されます。Facebook は、顧客にプログラマティック インターフェイスを公開するのではなく、クリック収益の計算まで引き継ごうとしています。 Facebook はユーザーの行動や興味に関する豊富な情報を保有していることを忘れないでください。そのため、顧客を正確に計算できないとしたらおかしいでしょう。

問題は、変換プロセスが多様であり、あまり制御できないことです。たとえば、ウェブサイトが頻繁にダウンしている場合、その結果に基づいてどのように決済すればよいでしょうか?これに対応して、 Facebook は独創的に oCPM (最適化 CPM) ソリューションを採用しました。これは、CPM に基づいて決済し、CPA に基づいて最適化するものです。データが実現可能であることが確認できたら、完全に引き継いで CPA になることができます。

中小規模の顧客は、広告を最適化する必要がなくなり、目標を設定して結果を待つだけで済むため、このようなソリューションを期待しています。 oCPM が支払うテスト費用は限定されており、制御可能です。したがって、 oCPM/CPA 製品のメカニズムでは、小規模な顧客が市場に参入するためのコストが極めて低いレベルにまで削減されます。

最後の言葉

後から振り返ってみると、次のようになります。

後者の製品方向性の方が成功しているようで、顧客数を第一に考えるという当社の理念にも合致しています。結果から判断すると、Facebook の顧客基盤は爆発的に拡大し、Google を上回った。もちろん、製品の差別化だけが決定要因ではない。さらに、これら 2 つの製品方向性は矛盾しておらず、異なる顧客グループごとに個別に採用できます。

これはトロイの木馬の腹の中に隠された秘密の要約です。この記事が、現代のオンライン広告の「計算」の謎をすぐに理解するのに役立つことを願っています。このまま意味不明で面白くない内容を書き続けると、読者から非難される可能性が高いので、ここでやめておきます。

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著者: 北明成海勝

出典: 計算広告 (ID: Comp_Ad)