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デジタルオーディエンス測定の未来に向けて
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デジタルオーディエンス測定の未来に向けて

サードパーティクッキーが存在しない世界の現実化が進行する中、多くのマーケターは新たなツールやテクノロジーに注目していますが、彼らの話題の中心になっているのはプランニングとターゲティングです。これらはデジタルマーケティング戦略の重要な側面であることは言うまでもありませんが、デジタルメディア環境の変化が加速する中で、正確な測定の必要性を排除しないことも重要です。

重要なことは、プライバシー保護に関する要求の高まりに対応するために業界が行ってきた変化は、デジタルマーケティングのあらゆる側面に影響を与えているということです。デジタルオーディエンス測定の世界においてもプランニングやターゲティングと同様にcookieやMAID(モバイル広告ID)があるかないかでは大きく状況は異なります。

もう一つ指摘しておきたいのは、消費者ファーストのデジタルマーケティングへの移行は、マーケティング担当者が扱うべきデータやインサイトが、これまで慣れ親しんできたものとは異なるということです。言い換えれば、古いプロセスを同じ型にはまる新しいプロセスに置き換えるという単純な話ではないということです。

ご存知のように、CookieやMAIDなどのデジタル識別子への第三者のアクセスが制限されるようになると、マーケティング担当者は自社のキャンペーンを見た人を正確に把握することが難しくなります。プラットフォーマーなどの各企業が自らの利用者に関する情報へのアクセスをそれぞれの方法で制限することにより、これまで業界が採用していた広告露出と視聴者属性とを結びつける決定論的なアプローチが実行できなくなるからです。

測定サービスも、従来型の人と利用デバイスを認識する手法ではなく、今後はプライバシー要件に合致した方法で人と利用デバイスを認識する新たな手法を確立する必要に迫られています。効果を発揮する新たな識別子に求められる要件を以下に挙げます。

- 「人」中心

-  持続性(長期的な安定性)

-  普及性(ウェブ業界全体で一貫して利用されること)

-  移転/拡張性(異なるデバイスやアクセスポイント間でクロスプラットフォーム測定が実現できること)

しかし、上に挙げたような新たな識別子だけではおそらく全てのデジタルインプレッションを測定することはできないでしょう。このギャップを埋めるためには、識別子を利用しないソリューションによりデジタル測定を強化する必要があります。ソリューションの効果を最大化するには、確率論的な設計、機械学習の重用、視聴者属性を特定するために、インプレッションがどこでどのように発生したのかという手がかりやシグナルを利用した文脈的なアプローチが必要になります。

デジタルマーケティングは、特殊な時代に突入したと言えるでしょう。この新しい現実の中で包括的な測定を行うために、テクノロジー企業が解決しなければならない重要な3つの課題があります。まず、パブリッシャー(特にウォールドガーデンと呼ばれるパブリッシャー)のオーディエンスを測定することに対し、測定サービス会社とパブリッシャーの間の合意が重要になります。次にその他のオープンウェブオーディエンスを判別するために、測定会社はライセンスされたサードパーティ利用者登録データを責任ある形で活用する代替IDソリューションを開発する必要があります。最後に、個人やデバイスの識別子が全く存在しない匿名化されたウェブを前提としたモデルの開発も必要となります。

デジタル時代の今、明日のソリューションのためにビッグデータ、機械学習、人工知能に簡単に頼ることができます。しかし、ブランドやマーケターは、現代のマーケティングにおいて、実在する人間の重要性を見失うわけにはいきません。バイアスやエラーを補正するためには、直接観察することが重要であるため、人をベースにした真実のデータセット(パネル)がこれまで以上に重要になります。

測定の進化が進むにつれて、重要なトレンドブレイクを認識し、計画することが重要です。 この進化を推進する環境の変化は、オーディエンスの測定方法を根本的に変えるでしょう。 測定の基礎が変わることで、顕著な傾向の変化が予想されることを理解する必要があります。