公式テキスト著者コラム

　近年のインターネットマーケティングにおいては、オーディエンスデータを積極的に活用し、アクセスユーザーに合わせて最適な広告を表示させる形式が次々と増えています。
オーディエンスデータとは、Webサイト上のユーザーの行動データのことで、代表的なものに「クッキー（Cookie）」があります。最近ではCookieを基に収集したデータと、会員制サイトなどから収集した属性データ(年齢・性別・居住地など)を組み合わせたユーザーデータも活用されています。

　また、オーディエンスデータを用いた手法をオーディエンスターゲティングと呼びます。オーディエンスターゲティングのうち、今回は、「デモグラフィックターゲティング」、「オーディエンス拡張」、「リターゲティング」、「ダイナミックリターゲティング」をご紹介します。

　「デモグラフィックターゲティング」とは、ユーザーの年齢・性別などの属性に関するデータを利用し、それぞれの属性に合わせた広告を配信するターゲティング手法です。インターネット広告でよく利用されている手法でもあります。SNSやECサイトなどの登録情報を利用するものは、登録情報連動型広告とも呼ばれます。
　「オーディエンス拡張」とは、一度Webサイトに訪れたユーザーと同じようなユーザーをネットワークの中から探し出し、ターゲティングして広告配信する手法です。
　「リターゲティング」とは、検索サイトなどから訪れたユーザーのその後の行動を追跡し、再度広告を表示させる手法です。ユーザーは一度サイトに訪問しているため、サイトの内容に高い関心を持っているといえます。そのようなユーザーを対象に広告を配信するため、CPAが高いケースが多いといわれています。
　「ダイナミックリターゲティング」とは、ユーザーの閲覧履歴、行動履歴から最適な広告コンテンツを自動生成し、配信を行うリターゲティングです。ダイナミックリターゲティングでは、入稿したコンテンツを機械学習により組み合わせるため、１つのバナーで複数の商品を訴求したり、色々なデザインのバナーを配信することが可能です。機械学習による広告表示の結果、個々のユーザーにとって最適な広告配信が実現します。有名なダイナミックリターゲティングサービスに、「Google動的リマーケティング」、「Yahoo!動的ディスプレイ広告」、「LINE Dynamic Ads」などがあります。

　訴求力のある広告配信は、企業にとっても関心の高い事柄でしょう。オーディエンスデータが最も活用されているのはWeb広告の分野だという専門家もおり、今後もますます進歩していく手法であることが予想されます。