2022/10/26

移りゆく興味関心にあわせたターゲティングと配信方法

#ターゲティング

昨今、さまざまな広告配信サービスが台頭してきておりますが、それぞれが強み・差別化をしやすいのはターゲティング技術です。どのようなデータと技術を活用し、どういったロジックでユーザーに広告を届けるのか。あらゆる企業が仮説を元に一番ベストな方法を日々模索しながら提案しています。

今回はOTAKADが提供している広告配信サービスで活用しているターゲティング技術について深掘りしてご紹介していきます。

ターゲティング技術について、OTAKADでは3つの特徴をもっています。

  1. 時間軸を考慮した興味関心形成
  2. 豊富なターゲティング
  3. ユーザーアクションデータの活用

今回の記事は 1. 時間軸を考慮した興味関心形成 について解説していきます。



記事の「重み」とは?

webメディアでは通常、1ヶ月に数百〜数千の記事を記事を公開しています。講談社が運営している11メディアだけでも多くのユーザーが多種多様な記事を閲覧し、おかげさまで連携メディアを合算すると月間6億PV以上を記録しております。(2022年4月現在)

OTAKADが実現するターゲティングロジックとは?の記事でも触れておりますが、

OTAKADでは、ひとりひとりの読者が何に興味を示していて、どういった課題や望みがあってその記事を読んでいるのかを解析するため、記事ごとに閲覧記事の特徴性をしめす重みを機械学習により算出しております。

VOCEの記事を例として見てみましょう。

https://i-voce.jp/feed/1482421/

キーワード重みキーワード重み
佐久間由衣0.89スペイシー0.55
ピンクメイク0.80メイク0.23
ギフト0.11ファッション0.11
グロッシー0.55スタイリング0.07
※一部抜粋

たとえば、こちらの記事では上記データが抽出され、各記事ごとにデータベースに格納されていきます。一方で、ユーザーは日々さまざまな記事を読んでおりますので、記事閲覧履歴データをもとに匿名化されたユーザーひとりひとりに重みを割り戻していきます。

こちらの「重み」をもとに キーワード:佐久間由衣で重みが0.7以上の記事を読んだユーザー といったロジックを組むことによって、特定の望みをもつユーザーをグルーピングし、セグメント作成が可能になっております。

時間軸を考慮したターゲティングの意義

ただし、ユーザーはその課題や望みを永久に持ち続けるわけではありません。その課題や望みの内容によって、興味が続く期間はさまざまです。

たとえば持ち家の購入を検討しているかたは、その検討期間は1~2年が平均といわれます。その間、物件や建設会社を探したり、金銭面、またその他のライフイベントとの兼ね合いなど、複数のことを検討しながら、ステータスが更新されていきます。

一方で検討期間が特定されるケースもあります。子どもへのクリスマスプレゼントを探している父親について考えてみましょう。1ヶ月から1週間程度など人によってそれぞれあるでしょうが、少なくとも年中考えているということはありませんね。

このように、ユーザーの興味関心はライフステージの変化や季節の移り変わりによって、日々移り変わるものと考えられます。

OTAKADでは、最大1年、最小で1日単位でのユーザーの行動をもとにセグメントの作成が可能になっており、どの期間でセグメントを作っていくか、お客様とコミュニケーションをとりながら具体的に決めていきます。

VOCEの例ですと「キーワード:佐久間由衣で重みが0.7以上の記事を過去1日のあいだに読んだユーザー」というセグメント作成が可能であり、これはOTAKADの大きな特長です。

まずはユーザーの興味関心やその期間を捉え、ユーザーとどのようなコミュニケーションをとることが適切なのかを考えていくことが大切になります。

再来訪が多いメディアだからこそできること

しかしながら、最大1年もデータを蓄積するのは難しいのではないか?と思われるかたもいらっしゃるかもしれません。OTAKADが連携している講談社運営webメディアは 再来訪率が非常に高いメディアが多く、Cookie規制のなかでも1st Party Cookieを活用し、ユーザー動向を継続計測することが可能になっております。

計測状況はデバイスや環境によって異なり、もちろんユーザーによってデータ量のグラデーションはどうしても発生しますが、最大で365日間、継続して計測させていただいております。

そのためデータの断絶が起きにくく、時間軸でのターゲティング精度を高くご提供しております。

おわりに

OTAKADが誇るターゲティング技術のなかで 今回ご紹介できなかった、

2. 豊富なターゲティング

3. ユーザーアクションデータの活用

につきましては、それぞれ別の記事で解説させていただいております。よろしければご参考いただけますと幸いです。

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