ONEメディアはかつてないほど複雑化している。クロスメディア測定の未来を発見してください。観客デジタル&テクノロジーマーケティング実績メディアスポーツ&ゲームテレビ&ストリーミング特集トップ10ランキング世界中の消費者が何を見、遊び、聴いているかを探る。IndonesiaPolskiภาษาไทยお問い合わせ視点常識にとらわれない:プログラマティック広告バイイングのための測定機能02_Elements/Icons/ArrowLeft戻るインサイトトップへ戻るインサイト>マーケティング・パフォーマンス常識にとらわれない:プログラマティック広告バイイングのための測定機能7分で読む|クリス・ルイ、プロダクト・リーダーシップ副社長|2014年10月シェア閉じるシェア広告業界は常に最新のトレンドに追われてきた。マーケターとその代理店が、日々の大半をトレンドの創造に費やしていることを考えれば、これは当然のことだろう。広告業界でここ数ヶ月、プログラマティック・バイイングほど話題を呼んだものはない。テクノロジーを駆使した自動購入にルールを適用することで、広告在庫をより効率的に購入できるため、マーケティング担当者は食欲をそそられている。すべての幸福感の中で、重要な疑問が浮かび上がってきた:プログラマティックに購入されたブランド広告の効果をどのように測定するか。ダイレクトレスポンス広告の場合、これはかなり簡単だ。長年採用されてきたのと同じアクティビティベースの指標(クリックスルーやビューなど)が今でも適用され、プログラマティックプラットフォームやトレーディングデスクは、それらをマーケターのワークフローにシームレスに統合する素晴らしい仕事をしてきた。ブランド広告はより複雑で、従来の効果測定(キャンペーンのリーチ-誰が広告を見たか、レゾナンス-どの程度効果的に広告に関与したか、リアクション-どのような反応をしたか)には、結果を確定し解釈するために、より多くの手作業が必要である。プログラマティック・バイイングに取り組むブランド広告主にとっては、アルゴリズムに任せて、より定期的で反応的な効果測定にシフトしたいという誘惑が強い。結局のところ、プラットフォームやトレーディングデスクのアルゴリズムによって、マーケティング担当者が購買決定に至るまで適切なオーディエンスにリーチできるのであれば、購買後の測定はどれほど重要なのだろうか?例えるなら、100万台目の自動運転車が与えられ、それ以前の車が1台も事故を起こしていなかったとしたら、あなたは本当にずっとバックミラーを見つめ、目的地まで送り届けてくれる自動運転車がどの程度機能しているかを評価するだろうか?というのも、プログラマティック・バイイングは、メディア・バイイングの効率を高め、その有効性を事後的に確認するために多くの投資をする必要がないからだ。それは欠陥のある考え方であり、マーケターのキャンペーンの成功を危うくしかねない。中核となるブランド目標に焦点を当てた、健全で独立した測定は、プログラマティック・バイイングの環境では、プログラマティックでない環境と同じくらい重要です。これにはいくつかの理由がある。第一に、高度なオーディエンス識別が、ポストバイ計測のリーチ要素を多少重複させることに同意するとしても、上記の理由から、プログラマティック・バイイングは、キャンペーンの「共鳴」と「反応」の側面を確認するために何もしない。これが、ブランド広告とダイレクトレスポンス広告の違いが如実に現れるところだ。広告された製品やブランドを別の方法で考えるように影響を与えているだろうか?彼らは最終的に購入する可能性が高いのだろうか?彼らがその製品の市場にいる人物のプロフィールに合致していることは十分あり得るが、一度露出した製品を購入したのだろうか?共鳴や反応に関する質問を無視することは、瓶に入った(バーチャルな)メッセージを送るようなものだ。あなたはそれを意図した受信者の方向に投げかけているのだろうが、あなたのメッセージが実際にどのような効果をもたらしているのかを知る術はない。)の主張が、一様に信頼できるものであるとは言い難い:初期の有望性から、プログラマティック・バイイングは、それ以前の多くのホットな広告トレンドのように、テクノロジー企業からエージェンシー、広告ネットワーク、そして優位性を求めるパブリッシャーまで、多くのプレイヤーを惹きつけてきた。これは、プログラマティック・モデルを単にアルゴリズム的に広告を誘導するためではなく、規模を拡大するために作成するという事実の避けられない問題である。すると、ある程度の精度が犠牲になるのは避けられない。オンラインキャンペーンのレーティング結果(OCRはトランザクション後、飛行中のデモグラフィックグループ別のキャンペーンオーディエンスの測定)を分析すると、驚くことではないが、プログラマティックに購入されたインベントリの中には、業界標準を下回る希望オーディエンスの配信パーセンテージになるものがあることが明らかになる。この場合、測定は、そのモデルが支払う価格に見合うだけの精度があるかどうかを判断する基準となる。第三に、広告在庫とオーディエンスデータの集約には、多くの場合、複雑な企業チェーンが関与している。このため、マーケティング担当者やその他の人々は、プログラマティック・バイイングのパフォーマンスを向上させるために弱いリンクを特定することが難しくなります。私たちは、多くのプラットフォームやトレーディングデスクがOCRを使用して、異なるプロバイダーやベンダーを評価する診断を実行し、その結果、パフォーマンスを最適化するための行動を起こしているのを見てきました。測定は、プログラマティック・バイイングを改善するための重要な手段であり、測定によって無意味になるものではないことがわかった。第四に、プログラマティック・バイイングの自動化された性質が、透明性と説明責任を非常に重要なものにしている。カルト映画の名作『オフィス・スペース』では、怠け者の一団が、イニテックが処理する各取引から1ペニーをデジタルで吸い上げるコードを書くことによって、小金を「稼ぐ」。この方法が現実の世界で適用されたという噂はたくさんある。1つ目は、チェックされないまま放置されると、アルゴリズム・プロトコルで「オフ」になっていることは一般的に何度も繰り返され、小さな問題があっという間に大きな問題に変わってしまうということ、2つ目は、システムを利用しようとするインセンティブを持つプレーヤーが常に存在し、技術的な複雑さは彼らの味方であるということです。Science社の分析によると、今日、業界レベルでの不正行為とビューアビリティは、従来のバイイングよりもプログラマティック・バイイングの方が悪化している(ただし、パフォーマンスはプロバイダーによって大きく異なる)。このような理由から、独立した第三者によるオーディエンス測定は、プログラマティック・バイイングによるキャンペーンにおいても、従来のキャンペーンと同様に極めて重要である。プログラマティック・バイイングの環境において、計測とは何を意味するのだろうか?明らかに、プログラマティック・バイイングは従来の広告バイイングとは全く異なるプロセスである。そのため、従来の測定プロセスを単純にプログラマティック・バイイングにインポートしても成功しない。必要なのは、この新しいプロセスのワークフローに合った測定である。プログラム環境における実用的な測定は、そうでなければならない:そもそもプログラム購入に使用したモデリングよりも正確で安定したものであること。すべての測定システムには誤差がある。そのため、測定がマーケターにとって有用であるためには、プログラマティックスキームで事前に提供される情報よりも信頼できる情報源でなければならない。キャンペーン期間中にアクションを起こせるだけのスピード感を持つこと。測定からキャンペーン後の結論を導き出すだけでは不十分である。キャンペーンの投資収益率(ROI)を向上させるには、機内でのレポートと行動可能性が最も重要です。これは、マーケティング担当者が行動を起こし、介入の結果を確認できるようにするには、キャンペーンパフォーマンスの報告を開始するまでのリードタイムを最小限に抑え、その後も継続的に報告することを意味する。行動を起こすべき具体的な分野を特定するために、十分に粒度を細かくすること。キャンペーンのパフォーマンスを大まかなレベルで報告するだけでは不十分です。そのようなレポートは、メディアバイヤーとセラーの間で有益なパフォーマンスに関する議論につながるかもしれないが、進行中のキャンペーンに利益をもたらすことはない。マーケターが何がうまくいっていて、何がうまくいっていないのかを突き止めるには、オーディエンス、プレースメント、クリエイティブの違いによる「ブレーク」を示すレポートが必要です。マーケターが達成しようとしている基本的な目的に取り組む。ブランド広告の場合、キャンペーンのリーチ、反響、反応という観点からマーケティングROIを評価するのに役立つ指標は、他のケースと同様に、プログラマティックにおけるすべての測定努力の中心になければならない。簡単にアクセスできること。測定レポートを手動で確認できるような、おしゃれなユーザーインターフェイスを持つだけでは十分ではありません。測定結果をキャンペーン全体に拡大し、個々のキャンペーンにフィードバックして最適化するためには、信頼性が高く堅牢なAPIが不可欠です。独立し、公平であること。前述したように、プログラマティックは自動化されているため、システムの不正利用が常に懸念される。間違いなく、大半のプレイヤーは真っ当に行動している。すべての人がそうであることを保証する唯一の方法は、独立した第三者による測定である。測定は、マーケティング活動を阻害するものではなく、強化するものである。信頼性の高い測定によって、プログラマティック・プレイヤーは、現在のインプットとモデルを評価し、より良いものを構築することができるようになる。測定は、現在ダイレクトレスポンスだけでなく、ブランドエンゲージメントを促進することにも焦点を当て始めているプログラマティックモデルの有効性を、業界がブランドエンゲージメントに関して評価するのにも役立つだろう。"に伴うインベントリレベルの向上には、ブランドエンゲージメントを低下させる可能性が大きなハードルとなっている)。最終的に、信頼できる測定は、プログラマティック・バイイングがその潜在能力を最大限に発揮するのを助け、それを追求するものが大きな優位性を築くのを助けることができる。類似の洞察を閲覧し続けるビデオビッグデータ計測を活用してアドレサブル広告を進化させるビッグデータ測定が、アドレサブル広告の追い風をどのようにナビゲートできるかをご紹介します。第76回プライムタイム・エミー賞最も視聴されたタイトルとスターニールセンは、2024年のエミー賞ノミネート作品を分析し、米国の視聴者の時間を最も稼いだタイトルとタレントを明らかにした。メディア読了5分ビデオハイブリッド・データ・アプローチでメディアの断片化に挑むニールセンがどのようにエージェンシーを支援し、メディアの断片化測定の課題を解決し、明日のトレンドを事前に察知しているかをご覧ください。私たちの製品は、あなたとあなたのビジネスをサポートします。上級オーディエンスニールセンは、ファーストオーディエンスとサードパーティ・オーディエンスをメディアプランと測定戦略にシームレスに統合します。オーストラリアニールセンのオーストラリアにおけるアドバンスド・オーディエンスを活用して、最も重要なオーディエンスとのつながりを深めましょう。オーストラリアコンテクスチュアル・ビデオ・データゴールドスタンダードのGracenoteビデオコンテンツのメタデータとIDを使用して、CTVのコンテキスト広告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