アドテクノロジーの発達により広告配信の仕組みも変化し、効率よく広告配信が出来るようになりました。
さらに広告の効果も最大化させるべく様々な配信の方法も開発されています。
本日はオーディエンスターゲティングについてまとめました。
オーディエンスターゲティングとはユーザー属性を組み合わせたデータを利用したターゲティング手法のこと
オーディエンスターゲティングとは、ユーザー(=オーディエンス)の属性情報や行動履歴などを組み合わせたデータを利用して「人」に広告を配信するターゲティング手法の事を指します。
各ユーザーのWEBサイト上における行動履歴の解析を行い、あらかじめ全てのユーザーの性別、年代、興味カテゴリを推定したうえで、広告主が要望する属性のユーザーに向けた配信を行う広告配信手法です。
オーディエンスデータとは
「オーディエンス」とは広告を閲覧しているユーザーの事であり、「オーディエンスデータ」とはその名の通り広告を閲覧しているユーザーに関するさまざまな情報を示したものです。
このオーディエンスデータは、Cookieから情報を取得している場合が多いです。
Cookie自体は以前から利用されているものですが、オーディエンスデータでは自分のサイトへアクセスしてきたデータに加え、インターネット上のさまざまな行動履歴を組み合わせることで巨大な情報量となります。
また、自社で保有しているデータとオーディエンスデータの情報が合致した場合、それらのデータを1つのデータに統合する事が出来ます。
こうした多様なデータを一元管理できる仕組みを「DMP（Data Management Platform）」と呼びます。
こうしたオーディエンスデータに、個人を特定する情報は含みません。
行動ターゲティングとの違い
オーディエンスターゲティングと行動ターゲティングでは取得できる情報に違いがあります。
行動ターゲティングの場合、ユーザーのサイト閲覧履歴をもとに、類似したサイトの広告を配信します、
例えば、ファッション通販サイトにアクセスしたユーザーは、他のサイトを閲覧した際もファッション通販サイトの広告を配信していきます。
対してオーディエンスターゲティングの場合は、家族構成や年齢、居住地などの情報も紐づいているので、ファッションに興味のある東京出身の方、などに絞って広告を配信する事が可能になります。
まとめ
如何でしたでしょうか？
オーディエンスターゲティングは非常に便利な広告配信手法であり、この配信手法が開発された事により、Web広告の広告効果は飛躍的に向上しました。
web広告においては、今後も様々なターゲティング手法が開発されるはずです。それぞれの違いを理解し、最適な広告配信を実践出来れば良いですね。
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