Eliminating Waste: How Programmatic Identifies Your Audience

by Sean D’Arcy, Director of Trading

May 31, 2016


この記事をまだ読んでいない方へ。ウォーリーを探して子供時代への郷愁を満たしているのであれば、手を挙げてください。まだでしたら、少し時間を取って、私たちの大好きな隠れキャラを見つけてみてください。

見つけましたか?

あなたがウォーリーを見つけるために経験したプロセスは、プログラマティック・バイイングがあなたのオーディエンスを見つけるプロセスとちょうど同じです。プログラマティックとは、キャンペーンをより効率的かつ効果的にするために無駄を排除することなのです。私たちは赤のストライプ、メガネ、冬用帽子を身に着けた男性を見つけようと目を走らせる一方、彼の象徴的な描写と一致しない人を排除しながら探し続けています。

プログラマティックにおいても同様です。キャンペーン開始前であっても、バイヤーは通常、ターゲットとして心の中で一般的なオーディエンスを思い浮かべています。キャンペーンが始まると、プログラマティック・バイイングにより、当社の広告に引き込まれているユーザーについて詳しく知り、興味を示していない人々を除外することができます。このようなオーディエンスに対する洞察により、キャンペーン戦略に有益な情報が得られます。範囲を狭め、リアルタイムで広告主にとって最も重要なユーザーに向けて最適化できるからです。

それでも最適化によってオーディエンスについて学ぼうとする中で、時間とお金は使い尽くされてしまいます。想像してみてください。上のショッピングモールを歩いて、各キャラクターと握手し、彼らがウォーリーであるか確認するために1ドルを手渡します。このようにして学習予算は機能します。典型的なキャンペーンでは、予算や資金移動の75~80 %が広告に興味を持っことのないユーザーに費やされ、体系的にこれらのユーザーを排除しているのです。

事前に最適化されたキャンペーンを利用してみるとどうなるでしょうか。広告主のウェブサイト上に画素を配置することにより、我々はインターネットの中では稀な、オーディエンス間の共通特性を収集することができます。ウォーリーの例でいうと赤と白のストライプのシャツを着ている人だけを探すようなものです。ピクセルファイアから収集できる情報を利用することにより、キャンペーンの範囲を狭めて、無駄な時間と予算を排除することができます。それによって広告主にとって意味があることを学ぶことができるのです。

ウォーリーを探しているとき、私たちはゲーム内で情報を与えられたプレイヤーです。私たちはウォーリーが誰であるか、何で彼を識別できるかを知っています。誰かがデジタル的に行動を起こすたびに、私たちはユーザーについて詳細を学びます。私たちは彼らの行動を認識していますし、彼らが使用するブラウザやデバイスを知っていますし、彼らが購入を行う時間を分かっていますし、彼らが訪問したことのあるサイトを見ることもできます。私たちは広告を購入する前に、これらの情報のすべてを知っているのです。プログラマティックを通じて、オーディエンスに対する洞察により、予算が行動を起こしそうなオーディエンスのターゲット設定に費やされていることを確認することができます。正確かつ戦略的なメディアプランを武器に、プログラマティックは、私たちの語彙から「学習予算」を改善に排除することを手助けします。