デジタル広告の進化についての簡単な紹介

広告業界は長い歴史があり、テクノロジーの進歩によりメディアとユーザーが接触する機会が増え、広告主がユーザーにリーチする機会も増えています。従来の広告業界では、「広告予算の半分が無駄になっていることはわかっているが、どこで無駄になっているのかはわからない」という格言がありました。この発言は、デジタル広告の発展によって反証されました。

1990年代にGNNで最初のオンライン広告が誕生して以来、デジタル広告は多くの変化を遂げてきました。この記事では、デジタル広告製品技術の変化について説明します。

デジタル広告の参加者

まず、デジタル広告エコシステムの関連する役割について簡単に紹介します。主に次の 4 つのカテゴリが含まれます。

1. 広告主は、Apple や Volkswagen などの広告の需要者であり、自社製品を宣伝するための広告の需要を持つブランド所有者です。
2. メディアプラットフォーム：トラフィックの供給者および販売者です。多くのインターネットメディアは広告プラットフォームの提供者でもあるため、Tencent、Alibaba、ByteDance など、総称してメディアプラットフォームと呼ばれます。
3. 広告の視聴者: 広告を視聴/消費する一般大衆は、広告主がリーチしたい潜在的な消費者です。
4. 広告代理店: 広告主にクリエイティブなデザインと広告の配置を提供するサービス プロバイダー、またはメディア トラフィックを集約して再配信するメディア エージェンシー (有名な 4A 社など)。デジタル広告の進化は、デジタル広告の取引方法を革新し、さまざまな参加者を中心にデジタル広告の製品形式をアップグレードすることでもあります。

01 契約広告

1.1 CPTで価格設定された独占広告

インターネットの黎明期には、Yahooなどのポータルサイトがすでにかなりのトラフィックを集めていました。メディアプラットフォームは、商業化を目指して、新聞や雑誌のページコラム販売の手法を借用し、ウェブサイトの多くのモジュールをクリエイティブなディスプレイバナーに分割し、表示時間に基づくCPT（Cost Per Time）料金方式で契約広告を販売することを当初考えました。現時点での広告商品の主要技術は、契約の配信を制御するためのスケジュールシステムであり、さまざまな顧客グループを動的にターゲティングする必要がなく、テクノロジーへの依存度が比較的低いです。

CPTで価格設定された広告は独占広告です。ある瞬間にバナーポジションが広告主Aに売却されると、その瞬間に競合相手である広告主Bは必然的に露出機会を失います。そのため、CPT契約ディスプレイ広告には一定のプレミアム性やクラウディングアウト効果があります。

1.2 CPMに基づくターゲット広告

しかし、メディア収益化の観点から見ると、同時に閲覧しているユーザーの中には、登山愛好家や家にこもっている母親がいる可能性があります。このときに化粧品の広告が表示された場合、前者にとっては魅力的ではなく、この部分のトラフィックが無駄になります。

当然のことながら、メディアプラットフォームは、さまざまなユーザーにターゲットを絞った広告を表示する方法を開発してきました。現在では一般的になっているこのタイプのターゲット ディスプレイ広告は、もともとはブランド広告主に契約の形で販売されており、インプレッション数、つまり1,000 インプレッションあたりのコスト (CPM、Cost per Mille)に基づいて合意された価格設定方法が採用されていました。

オーディエンスをターゲットにした広告は、静的なウィンドウ スタイルの広告を「場所 + 群衆」に基づいて動的な広告に変換し、広告システムが豊富な群衆タグを処理して生成し、広告主が選択できるようにします。群衆タグには通常、属性タグ、動作タグ、カスタム タグの 3 つのカテゴリが含まれます。

属性ラベルには、地理的位置、年齢、性別、デバイスなどの人口統計ラベルが含まれます。メディアプラットフォームは、登録ユーザーの情報を収集して処理した後、このタイプの粗粒度のラベルを提供します。一部のフィールドの欠損値については、ALSなどのツールを使用してデータマイニングと補完を実行できます。さらに、ウェブサイトのチャネル（テクノロジー、ファッション、金融）や記事のコンテンツタイプなどのコンテキストシナリオも、TF-IDF を通じて関連タグに処理され、キーワードやテキストトピックモデルが抽出されます。

行動ラベルは、ゲーム愛好家、母親と子供のショッピングの好みなど、ユーザーの過去の行動に基づいてユーザーの好みを予測するタグです。ラベル付けの鍵は、オンライン ユーザーの行動セットを特徴として選択し、特定の方向のラベルにマッピングすることです。これは実際には、LR モデリングの初期の使用からディープラーニング アルゴリズムの段階的な進化まで、分類の問題になります。

カスタムタグとは、リダイレクトや新規顧客推奨（類似）など、広告主のカスタマイズされたニーズに基づいて深く処理されるクラウドセレクションであり、現在、そのほとんどは広告システムのDMPデータ管理プラットフォームに接続されています。

02 入札広告

2.1 「計画経済」から「市場経済」へ

最も古い入札広告は Google から始まりました。検索エンジンの主な収益化方法として、オークションを通じてキーワード広告が検索結果に埋め込まれ、正確なトラフィック制御とより高い商業収益を実現できます。

一方で、依然として契約販売されていた大手ポータルのディスプレイ広告も多くの課題に直面していました。

まず、契約広告には合意された数量があり、一方で広告主はますます洗練されたオーディエンスターゲット配信のニーズを抱えているため、合意された数量制限内でより細分化されたトラフィック配信を行うのはメディアプラットフォームにとって大きな課題となっています。

第二に、契約広告は十分な予算を持つ大手ブランドオーナーにとって競争上の優位性があり、中小企業にも強いマーケティング需要があります。

また、契約広告は広告主にとって透明性に欠け、効果の最適化はメディアプラットフォームに完全に依存しています。

検索入札広告と上記の問題により、ディスプレイ広告は契約価格設定の「計画経済」モデルから脱却し、自由入札の「市場経済」モデルへと発展し始めました。

2.2 その他の価格設定方法

検索入札モデルでは、広告コンテンツが検索結果コンテンツと混在するため、ユーザーが広告をクリックしていることに気付かない場合もあります。検索広告は実際のサービスとより自然に結びついており、ウィンドウ型のディスプレイ広告との自然な違いでもあります。そのため、課金モデルはディスプレイ課金ではなく、 CPC（クリック単価）課金方式を採用しています。

入札広告市場の成長により、広告主は複数当事者による競争の状況に陥っています。広告主にとって重要なのは、広告を出稿した後に消費者から得られるコンバージョン収益、つまり投資収益率（ROI）です。 CPC 料金モデルでは、メディア プラットフォームはクリック数に対してのみ責任を負い、クリックからコンバージョンまでのステップの見積もりは広告主が負担します。これにより、2 つのパラドックスが生じます。

まず、広告主が楽観的すぎて過大評価し、その結果コストが高くなります。メディア プラットフォームの収益は増加しますが、広告主の ROI は低下し、市場全体の成長にはつながりません。

第二に、広告主は予測を過小評価し、消費を減らすために入札額を下げます。その結果、広告主は期待したトラフィックを十分に獲得できず、メディアプラットフォームの収益も減少します。そのため、広告主はコンバージョンに応じて支払う傾向があり、メディア プラットフォームも市場を拡大する動機があり、 CPS (Cost Per Sales)とCPA (Cost Per Action) の価格設定モデルにつながります。

それで、CPS/CPA は最良の価格設定方法になったのでしょうか?完全に正しいわけではありません。その理由についてはここでは説明しません。以下で分析します。

2.3 広告効果を評価する重要な指標であるeCPM

クリックやコンバージョンに応じて支払いが行われるということは、広告主が十分に高い入札額を提示すれば、メディアの広告リソースを確実に獲得できるということでしょうか?いいえ、入札額が非常に高くても、ユーザーが広告に興味を示さずクリックしなかった場合、メディア プラットフォームは料金を徴収できません。したがって、広告の品質を定量化する必要があり、eCPM は重要な測定指標となります。

eCPM (期待コスト・パー・ミル) は、1,000 インプレッションあたりの期待収益であり、総広告収益 / 総広告インプレッション数 * 1000 に相当します。

広告主にとって、広告が露出からコンバージョン、支払いに至るまでには通常、露出M、クリックC、支払い（コンバージョン）S（A）という3つのアクションを経ることが知られています。ユーザーが広告に接触した後にクリックする確率をクリック率P(M→C) 、ユーザーが広告主のランディングページにアクセスした後に支払い（コンバージョン）を行う確率をコンバージョン率P(C→S) といいます。

CPM 料金設定方法では、eCPM = CPM です。たとえば、広告主 A の CPM 入札額が 1,000 回あたり 5 元で、広告主 B の CPM 入札額が 1,000 回あたり 3 元の場合、メディアは入札額が高い方の広告を直接表示します。

CPC 料金設定方法では、eCPM = クリック率 * 広告単価 * 1000 = P(M→C) * CPC * 1000 (CPM は 1000 インプレッションに基づいて計算されるため、1000 倍になります)。たとえば、広告主 A の CPC 入札額が 1 元で、広告 A のクリック率が 0.02 で、広告主 B の CPC 入札額が 0.8 元で、広告 B のクリック率が 0.05 の場合、次のようになります。

• eCPM_A=0.02*1*1000=20元
• eCPM_B=0.05*0.8*1000=40元

eCPM で並べ替えた後、最終的に表示される広告は、単価が低い広告主 B の広告です。

CPS 料金方式では、つまり CPC 料金方式でさらにもう 1 段階コンバージョン率を推定することで、eCPM = クリック率 * コンバージョン率 * 広告単価 * 1000 = P(M→C) * P(C→S) * CPS * 1000 を簡単に得ることができます。

eCPM をランキング基準として使用することは、広告製品と検索推奨製品の大きな違いです。推定 eCPM は最終的に広告単価に掛けられるため、広告のクリックスルー率予測はランキング問題としてではなく回帰問題としてモデル化する方が適しています。

03 プログラマティック広告

3.1 リアルタイム入札

入札モデルの登場により、多くの中小規模のインターネットメディアがトラフィックを獲得する機会が生まれ、次第にAdNetwork（広告ネットワーク、オンライン広告連合）ビジネスモデルが誕生しました。有名なものとしては、GoogleのAdSenseやBaidu Advertising Allianceなどがあります。

しかし、AdNetwork のトラフィック販売は広告主にとって「ブラックボックス」です。広告主はオーディエンス ラベルをカスタマイズできず、データのフィードバックもタイムリーではありません。顧客のカスタマイズと効果の最適化の需要により、RTB（リアルタイム入札）が生まれ、プログラマティック広告の新しいビジネスモデルが生まれました。

RTB のコアプロセスは、ユーザーがメディアを訪問すると、広告スペース情報とユーザー ID (Cookie 情報やデバイス ID など) を使用して価格照会リクエストが生成され、各広告需要者へ送信されます。需要者はターゲット オーディエンスであるかどうかを判断し、入札の決定を行います。複数の当事者がリアルタイムで入札した後、最終的に最も高い eCPM を持つ広告クリエイティブがユーザーに表示されます。

RTB の公開入札プロセスには、広告取引プラットフォーム ADX (Ad Exchange)であるプログラマティック取引プラットフォームのサポートが必要です。

3.2 広告取引市場

ADX は物質世界の株式取引所のようなものです。一方では、メディアが所有する株式 (広告スペース) を販売用に結び付け、他方では、投資家 (広告主) の需要を結び付け、最高額を提示した人が勝ちます。これらの価値ある広告スペースは優良な商品であり、多くの買い手が求めています。同時に、中小規模のメディアの残りのトラフィックも、取引を生み出すのに適した買い手を見つける可能性があります。

市場でよく知られている ADX には、BAT の広告プラットフォーム、ByteDance の Massive Engine、Google の AdX などがあります。

世の中に多くの証券取引所があるように、前述のように ADX も複数存在します。異なるADXのドッキング仕様や操作手順は同一ではありません。すべてのハイエンド広告主に1つずつ接続を依頼するのは面倒な作業です。そこで、広告主にサービスを提供する専用のデマンドサイドプラットフォームDSP（Demand Side Platform）が誕生しました。

DSP は広告主に代わってさまざまな ADX 間の接続を統一し、広告の一般的なニーズを統合して、よりユーザーフレンドリーな操作および管理インターフェースを広告主に提供します。広告主は、どのようなタイプの顧客に対して、その顧客を獲得するためにいくら支払う意思があるかの価格を設定します。DSP は、可能な限り低いコストで最大の利益を得るために、広告入札、顧客の選択、広告配信を実行する役割を担います。

では、最小のコストで最大の利益を得るためにはどうすればいいのでしょうか。あるいは、広告の最適化を解決するための DSP の中核戦略とは何でしょうか。答えは eCPM です。 eCPM = クリックスルー率 * 入札額 * 1000 であることはご存じのとおりです。広告主は、この式に基づくクリックスルー率が可能な限り高くなり、入札コストが可能な限り低くなることを望んでいます。たとえば、1 日のうち 20:00 から 22:00 の間にトラフィックが豊富にあり、市場の入札競争が激しくなく、オーディエンスの広告クリック反応が比較的高いことがわかった場合は、このターゲット期間を選択して、より低い入札でトラフィックを獲得できます。たとえば、広告をクリックするオーディエンスが主に QQ スペースの 2 級都市の 20 ～ 25 歳の男性ユーザーであることがわかった場合は、メディア チャネル + 地域 + 年齢をさらに最適化できます。

広告の最適化のプロセスでは、ターゲットオーディエンスデータの正確性とセグメンテーションが最優先事項となっています。しかし、DSP システムは必ずしも強力なデータ取得および処理サービス機能を備えているわけではないため、専門的なソリューション プロバイダー、つまりデータ管理プラットフォーム (DMP)が市場に登場しました。

簡単に言えば、データ管理プラットフォームには通常、データ収集、ラベリング、データ適用という 3 種類の製品機能があります。

データ収集: メタデータの取得と収集は DMP の基礎です。データ資産の所有権の観点から、DMP はファーストパーティの広告主、セカンドパーティのメディア プラットフォーム、およびサードパーティから関連データを取得できます。データ収集の方法としては、広告主自身のウェブページやアプリケーションに JS コード/SDK を埋め込む方法や、広告主が手動でアップロードしてデータを取得する方法などがあります。

ラベリング: メタデータの二次処理により、対象ユーザー固有のラベルを生成します。たとえば、類似ユーザー集団を拡大する場合、広告からコンバージョンしたシードユーザーを履歴データとして使用してモデルをトレーニングし、新しい顧客の特徴データをモデルに入力して潜在的なターゲットオーディエンスであるかどうかを判断し、類似オーディエンスの新しい顧客推奨タグを生成することができます。

データ アプリケーション: カスタマイズされたタグを DSP/ADX に出力して広告やデータ分析を行い、関連するタグ人口のポートレートをレポート生成します。もちろん、サービス需要者向けの製品もありますが、当然、サービス供給者向けの製品、すなわち広告トラフィック供給側プラットフォームであるSSP（Supply Side Platform）もあります。多くのインターネット大手も ADX を運営しており、多数のメディア広告スペースを集約しています。SSP についてはここでは詳しく説明しません。

プログラマティック広告取引市場の関係図（「プログラマティック広告の実践」より引用）

04 ネイティブ広告とモバイル広告

モバイルインターネットの登場以来、広告とコンテンツを融合させたネイティブ広告が徐々に主流になってきました。これは、モバイル インターネットではユーザーとのタッチポイントが多く、統一されたコンテンツ表示戦略に広告を統合することで、よりユーザーフレンドリーになるためです。

4.1 スマート入札

情報流通型広告の発展に伴い、入札取引方式にも新たな変化が起こり始めました。前述の通り、CPS/CPA による課金方法は現時点では最適なソリューションではありません。これは、コンバージョン結果を最適化の核とする結果データが広告主によって管理されているためです。広告主が意図的にメディア プラットフォームにデータを返送しない場合、広告主による不正行為のリスクが生じます。

Facebookは、メディアプラットフォームが広告の表示とトラフィック配信の最適化目標として広告売上またはコンバージョンを引き続き使用し、広告主がCPC / CPMで支払うという革新的なソリューションを最初に提案しました。これは、広告控除ポイントと広告主の入札ポイントを分離する最適化スマート入札oCPX（optimizedCPC/CPM）です。

たとえば、広告主が商品の販売を最適化の目標としている場合、広告システムは過去のデータと広告主から返された結果データを基に、広告の自動入札をさらに調整します。商品購入意欲の高いユーザーの場合、入札額を上げて露出と表示を増やし、商品購入意欲の低いユーザーの場合、入札額を下げて広告露出の無駄を減らします。

現在、oCPX方式は徐々に主要メディア広告プラットフォームの標準になりつつあります。

4.2 「デジタルガーデン」の限定的な開放性

モバイル インターネット アクセスにより、アプリケーションはより多くのユーザー データを取得できるようになり、プライバシー保護もますます注目されています。一部の大手企業は、プライバシーとセキュリティに関する関連ポリシーを導入しています。2018年4月、Googleの広告システムは、ユーザーIDによるログレベルのデータフィードバックを提供しないことを発表しました。2020年9月、中国で推進されているAppleのiOS14システムは、IDFAオプトインソリューション（オプトイン）をサポートせず、デフォルトでデバイスID（デバイスID）をアプリに返さなくなると発表しました。

モバイル時代では、デバイスIDがなくなり、ADXやDSPはデータマッピングの識別子を失い、かつてはバザールのように公開されオープンだったRTB市場が機能しなくなり始めているようだ。同時に、データ資産のプライバシーとセキュリティに基づいて、メディアプラットフォームは、もともと公開されているトラフィックリソースを「民営化」する傾向もあります。ユーザーIDや関連する広告データなど、ユーザーIDを識別する細かい情報を外部に提供することを望まず、制限されたオープンなデジタル広告プラットフォームを構築する傾向があります。

データフィードバックがなければ、広告主はどのようにしてオーディエンス タグをカスタマイズして配信をガイドできるのでしょうか?

メディア プラットフォームの DMP は強力なツールであり、広告主が広告用のタグを選択する際に引き続きサポートします。しかし、DMP にはメディア プラットフォームからのデータが主に含まれており、バックエンド リンクでのダウンロード コンバージョン、リテンション、体験クラス申し込みなどの広告主からのデータが不足しています。メディアプラットフォームは広告主によるデータのアップロードをサポートしていますが、広告主はプライバシーデータセキュリティのリスクについても懸念しています。

プライバシー漏洩を伴わずにデータ交換を実現するにはどうすればよいでしょうか? 「デジタル中立性」は一つの解決策です。簡単に言えば、メディアプラットフォームは独立したデータストレージスペースを提供します。広告主はファーストパーティデータをこのプライベートスペースにアップロードし、メディアプラットフォームも独自のデータをアップロードします。すべての分野のデータは暗号化技術を使用して処理されます。メディアプラットフォームは、両者のデータを結び付けるデータ処理および分析機能を提供し、それによってさらにデータマイニング、モデリング、およびアプリケーションを実行します。

Google の Ads Data Hub や Tencent の Data Joint Zone など、すべてのメディア プラットフォームがこのソリューション セットを提供し始めています。

05 最後の言葉

デジタル広告はオフラインメディアから生まれたものであり、プログラマティックコンピューティングとオーディエンスターゲティング機能により、個人ごとに異なる広告体験ももたらされます。デジタル広告は複数の当事者が関わる市場であり、ゲーム理論の知識も非常に興味深いものです。この記事では、デジタル広告のさまざまな概念について簡単に触れただけです。さらに詳しく知りたい場合は、「Computational Advertising: Markets and Technologies for Internet Commercial Monetization」を読むことをお勧めします。

著者: 戦略

出典: StrategyGadget