プログラマティックがデジタルマーケティングの主要な手法になりつつある中で、従来の標準化されたアルゴリズムによる入札では、キャンペーンデータを活用し、自社のビジネスに固有の成果を達成したいと考える広告主のニーズに応えられなくなってきています。
広告配信におけるカスタムアルゴリズムとは？
カスタムアルゴリズムとは、個々のキャンペーンごとに生成され、特定の広告主の目標に沿った成果をもたらすように設計された一連の入札手法です。DV360やCampaign Managerにあるログレベルのデータファイルやデータ転送など、広告主が入力したデータだけでなく、結果として得られた学習結果も所有することができます。
どのように活用するのか？
通常、これらのアルゴリズムは、デマンドサイドプラットフォーム(DSP)によって提供されているため、広告主のカスタマイズされた目標に合わせて細かく調整することは限られてしまいます。そのため、広告主は自社のファーストパーティデータを利用し、カスタム入札アルゴリズムを構築します。これにより、インプレッションレベルのデータに関連する要素に焦点を当てることができ、過去のデータに基づいた最適化が可能になります。
インプレッションの変数や属性を理解し、評価し、広告主にとって納得のいく価格で入札することは、複数の最適化手法を用いて実現できますが、広告主のビジネス目標を達成するために設計されたカスタムモデルを開発することで、最もスケーラブルになります。
カスタムアルゴリズムを使うことでのメリット
競争の一歩先に行く。
例えば、競合する2つのブランドが同じDSPを使用して入札を行っていたとします。彼らは同じアルゴリズムを使用し、同じ第2、第3のデータにアクセスし、同じインベントリを使用していたはずです。すべてのインプレッションで完全に競争することになり、キャンペーンを配信するには、価格で競争するしかないのです。
キャンペーンのニーズを満たすための最適化モデルや独自の在庫はありません。しかし、カスタムアルゴリズムを使えば、広告主はゲームを先取りすることができ、独自のインテリジェンスとインプレッションレベルのデータの両方を使ってバイイングを行い、より効率的に価値のある顧客を追求することができます。
それぞれ広告のアルゴリズムを選択し、最適化可能。
プログラマティック・バイイング・プラットフォームは、広告主がビューアビリティ、クリック率、獲得単価などの標準的なパフォーマンス目標に合わせて最適化することを可能にします。また、独自のアルゴリズムをアップロードできる機能を持つものも多く、これは業界にとって大きなニュースです。例えば、ブランドによっては、ビューアビリティの測定方法が決まっていたり、特定の時間にサイトに滞在した人にリーチするように最適化していたりします。いずれにしても、アルゴリズムを構築することで、最適化の過程で考慮されるデータポイントをコントロールすることができますので、アルゴリズムにカスタムファネルを組み込むことができます。
ユニークアセットをカスタマイズと活用させる方法
ブランドのユニークなアセットは、標準的なDSPではアクティベートできなかったり、ブランドが共有インフラ内での公開に消極的だったりすることがあります。競争上の差別化要因として、ファーストパーティデータはますます強力になっており、これを適切に使用することで、キャンペーンのパフォーマンスに大きな影響を与えることができます。多くの広告主は、膨大な量の学習データを収集していますが、それらは有効化のために抽出されることはありません。Bidmathのチームは、お客様がファーストパーティデータを活用するお手伝いをいたします。
新しい技術やスキル、サービスがプログラマティックに普及している現在、カスタムアルゴリズムを作成する広告主の参入障壁は低くなっています。
興味はあるけど、何から始めればいいのかわからないという方は、ぜひご相談ください。
連絡先： sales@bidmath.com
