インターネット広告における正確なオーディエンスターゲティングの簡単な分析!

インターネット広告における正確なオーディエンスターゲティングの簡単な分析!

インターネット広告技術とビジネスの発展に伴い、オーディエンス ターゲティングはほぼすべての広告プラットフォームが追求する究極の秘訣になりました。正確なオーディエンス ターゲティングを実行する方法は、当然のことながら、インターネット広告プラットフォームがコア競争力を確立するための強力な手段となっています。まず、精密ターゲティングとは何かについて説明します。

インターネット広告において、精密ターゲティングとは、ユーザーの過去の行動データをマイニングして、広告を正確にマッチングさせて配信することを指します。たとえば、私はちょうどJD.comで本を読んでいたのですが、ニュースを読むために NetEase にアクセスしたところ、NetEase がたまたまこの本の広告を表示していたことに驚きました。それは本当に魔法なのでしょうか?途中で起こった未知のプロセスを見てみましょう。

私はJD.comで商品を閲覧し、JD.comは私のユーザー情報(クッキー、IPアドレス、MACアドレス、その他入手可能なすべての情報)を記録しました。その後、 NetEase Newsを開いたとき、NetEaseはクッキーマッピングを通じて私がJD.comユーザーであることを知り、すぐにJD.comにリクエストを送信しました。

「私のサイトにアクセスしたユーザーが、たまたまあなたのユーザーでした。広告を表示しますか?」

JDはすぐにこう言った。

「わかりました。このユーザーが欲しいです。」

その後、アルゴリズムを使用して私の閲覧履歴、ショッピング履歴などを素早く分析し、広告を一致させてNetEaseに送信し、NetEaseはすぐに広告を表示します。このプロセスには1秒もかかりません。 (この期間中に関係するすべてのサードパーティ広告プラットフォームは考慮されません)

これは、精密ターゲティングの非常に重要かつ広く使用されている例です。実際、精密ターゲティングの方法は他にもたくさんあります。次に、エディターに従って、計算広告におけるさまざまな精密ターゲティング方法とその長所と短所を見てみましょう。

まず、市場でより一般的なターゲティング方法を見てみましょう。その効果と広告情報受信プロセスにおける機能段階に応じて、次の図に示すように、これらのターゲティング方法を大まかに定性的に評価します。

横方向は広告情報を受け取る過程でターゲティング技術が大まかに効果を発揮する段階を表し、縦方向は定性的な効果評価を表しています。次に、さまざまな定性的な手法を順番に説明します。

1) ジオターゲティング

これは古くから広く使われてきたオリエンテーション方法です。多くの広告主のビジネスには地域的な特徴があるため、地理的ターゲティングは非常に重要な役割を果たしており、すべてのオンライン広告システムがサポートする必要があるターゲティング方法でもあります。地域ターゲティングもコンテキスト ターゲティングの一種と見なすことができますが、その計算は簡単で、単純なテーブル参照だけで完了できます。

2) 人口統計ターゲティング

人口統計ターゲティングは特に効果的ではないかもしれませんが、そのようなラベルは従来の広告の議論で視聴者を表現するために広く使用されているため、ブランド広告主には特に馴染み深いものです。人口統計属性の主なラベルには、年齢、性別、教育水準、所得水準などがあります。実名SNS登録情報やオンラインショッピング消費記録など、特別な専門データソースがない限り、正確な人口統計属性ターゲティングを行うことは一般的に容易ではないことに注意する必要があります。

人口統計属性データの範囲が不十分な場合、このターゲットを絞った方法で CPM 販売を実施するには、既知の人口統計属性を持つユーザーをトレーニング セットとして使用し、人口統計属性に自動的にラベルを付ける分類子を構築できます。一般的に言えば、分類器を使用して集団の属性を決定する場合の精度には限界があります。純粋にパフォーマンスベースの広告キャンペーンでは、予測される人口統計属性はユーザーの他の行動特性に基づいて取得され、追加情報を提供できないため、人口統計属性を予測する必要はほとんどありません。

3) チャネルターゲティング

チャネルターゲティングとは、サプライヤーのコンテンツ分類体系に従ってチャネルごとに在庫を分割し、各チャネルのトラフィックに対して異なる広告を配信することです。このターゲティング方法は、自動車母子ケア、ショッピングナビゲーションなど、コンバージョンニーズに近い垂直メディアに適しています。幅広いコンテンツを持つメディアの場合、このアプローチの効果は限られます。極端な例を挙げると、ウェブサイトの軍事チャンネルをターゲティングタグとして使用すると、広告ニーズに直接一致するものを見つけるのは困難です。

4) コンテキストターゲティング

ウェブページの特定のコンテンツに基づいて関連性の高い広告をマッチングすることを、コンテキスト ターゲティングと呼びます。コンテキスト ターゲティングの粒度は、広告主のニーズに基づいて決定されるキーワード、トピック、またはカテゴリになります。コンテキスト ターゲティングの有効性はコンテンツのカテゴリによって大きく異なりますが、このアプローチの大きな利点の 1 つは、その広範囲にわたるカバー範囲です。ほとんどの広告表示では、現在訪問しているユーザーについてどれだけ多くの情報がわかっていても、現在閲覧しているページに基づいてユーザーの当面の関心を推測し、関連する広告をプッシュすることが可能です。

5) 行動ターゲティング

行動ターゲティングはディスプレイ広告において非常に重要なターゲティング手法です。その枠組みは、ユーザーの過去のアクセス行動に基づいて興味を把握し、関連性の高い広告を配信するというものです。行動ターゲティングは、インターネット上で収集されたユーザー行動データから収益化可能な価値を生み出すための一般的な考え方を提供するため重要です。そのため、行動ターゲティングのフレームワーク、アルゴリズム、評価指標は、データ駆動型オンライン広告の本質的な特性の基礎を築き、関連するデータ処理や取引の派生ビジネスを生み出してきました。

コンテキスト ターゲティングがユーザーの 1 回の訪問行動に基づくターゲティングであると考えられる場合、行動ターゲティングは一連のコンテキスト ターゲティングの融合結果であると考えられます。したがって、コンテキスト ターゲティングは行動ターゲティングの基礎であり、さまざまな種類のコンテキスト ターゲティングに対応する行動ターゲティング方法が存在する可能性があります。たとえば、地理的ターゲティングでは、ユーザーが現在アクセスしている IP アドレスに基づいて地理的エリアを決定します。同様に、ユーザーが過去一定期間に最も頻繁にアクセスした地理的位置に基づいてターゲティングすることもできます。この方法は、実際にユーザーの通常の居住地に近づきます。業界の一部の人々はこれを「地球上のどこ」ターゲティングと呼んでいます。

6) ハイパーローカルターゲティング

モバイル デバイスで広告を掲載する場合、非常に正確な地理的位置を取得できる可能性があります。例えば、携帯電話情報やGPSを使用すると、地理的な測位精度はブロックの粒度に達することができます。さらに、Wi-Fi、Bluetoothなどの屋内測位技術を使用すると、精度は数メートルに達することができます。これにより、正確な地理的位置に基づいた広告が可能になり、また、非常に強い地域特性を持つ多数の小規模広告主(ケータリング、美容など)が、正確にターゲットを絞った広告を掲載する機会が得られます。これは、従来の地理的ターゲティングからの質的な変化であり、モバイル広告の最も重要な機会の1つとなっています。

7) リターゲティング

これは最もシンプルなカスタマイズタグです。その原理は、効果を高めるために、一定期間にわたって広告主の訪問者に広告を配信することです。当然のことながら、特定の広告主への訪問者はその広告主に固有のものであるため、これはカスタマイズされたタグです。リダイレクトは最も正確で効果的なターゲティング方法として認識されていますが、対象人口の範囲が狭い場合がよくあります。これは、リダイレクトのリーチが広告主の本来のユーザー数とメディアとの重複率によって決まるためです。

8) 類似ターゲティング

リダイレクトの量が少なすぎて、潜在的なユーザーにリーチするという広告主のニーズを満たすことができないため、広告のみに依存することはできません。ターゲットを絞った新規顧客推奨の背後にある考え方は、広告主が提供するシード訪問者情報と、広告プラットフォームからのより豊富なデータとの組み合わせに基づいて、広告主にとって同様の行動をとる潜在顧客を見つけることです。この方法の目的は、同じユーザーカバレッジ率を持ついくつかの一般的な興味タグよりも優れた結果を達成することであり、本質的には広告主データの中核的な価値を反映しています。

上記の紹介を読んだ後、正確なターゲティングについて予備的な理解が得られていると思います。インターネット広告では、オーディエンスを正確にターゲティングする方法が多数あり、それぞれに長所と短所があります。ただし、最終的に採用されるターゲティング方法は、プラットフォームが所有するテクノロジーとデータリソースに依存します。データ自体に基づく詳細なマイニングと、広告にとって意味のあるシグナルを見つけることが、正確なオーディエンスターゲティングの重要なポイントです。これをここで共有することで、皆さんにインスピレーションを与えていただければ幸いです。

この記事の著者は@Sierraで、(Qinggua Media)が編集・出版したものです。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

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