プログラマティック広告の説明

プログラマティック広告は、しばらく前からマーケティングの話題になっています。

これは、結果を最大化しながら、広告主とパブリッシャーの両方のデジタル広告プロセスを大幅に簡素化するためです。

それは双方にとって好都合です。

それでも、技術的なトピックであると同時に発展途上の分野であるため、多くのマーケティング担当者はそれを理解するのに苦労しています.

この記事では、プログラマティック広告とは何か、その仕組みを説明し、よくある質問に回答し、トピックをよりよく理解するのに役立つ関連定義の辞書を提供します.

しかし、最初に一歩戻って、プログラマティック広告がどのように誕生したか、またその理由を見てみましょう。

デジタル広告の歴史

むかしむかし、アドエクスチェンジは直接行われていました。

これには、会議と交渉、および手動の広告配置、ターゲティング、監視が含まれていました。

広告主とパブリッシャーは、影響を確実に与えるために、最も関心のあるオーディエンスに最高の広告を表示することに熱心でした (そして今もそうです)。

また、彼らはコストと価格設定の点で最良の取引を追求し、他のサードパーティとの以前の取り決めを常に見直していました。

それは時間がかかり、疲れ果て、ストレスがたまりました。

広告でした。

それでも、それは印刷された時代の実用的なモデルであり、適切に実装された場合、結果をもたらしました.

オンライン採用の初期には、同様のアプローチがデジタル広告環境に適用されました。

しかし、デジタル市場の急速な進化に伴い、古い方法ではもはや実現できなくなりました。

デジタル広告環境は、数千、場合によっては数百万の潜在的なパブリッシャー、事実上無限のオーディエンス、オンラインで名声を得ようとする広告主の軍隊など、まったく異なるボリュームに対処する必要がありました。

デジタル広告は、独自の手法と広告の種類を開発し始め、できるだけ多くのユーザーにリーチすることを切望しています。

それでも、ターゲットの問題がありました。

視聴者はターゲットを絞った不適切な広告に警戒を強め、盲点を作ってしまいました。 これは明らかに、業界にとって深刻な問題を引き起こしました。

増加するパブリッシャーと広告主のニーズに応え、量だけでなく質の高いターゲティングを提供する大規模なソリューションを可能にする新しいアプローチが求められました。

幸いなことに、テクノロジーの進歩とビジネスのデジタル トランスフォーメーションにより、プロセスが加速し、これが可能になりました。

入力: プログラマティック広告。

プログラマティック広告とは?

プログラマティック広告は、オンライン広告在庫の売買を容易にする自動化されたプロセスです。 パブリッシャーと広告主は、これらのトランザクションの効果を最大化し、それらから最大限の利益を得ることができます。

交換に対応するツールは、人工知能を利用したアルゴリズムを使用して、リアルタイムでの即時の自動ターゲティング、オークション、および入札を可能にします。 その結果、落札広告は、ページに到着してから数ミリ秒 (正確には約 100 ミリ秒) 以内にユーザーに提供されます。

最終的な目標は、広告をクリックする可能性が最も高い視聴者に最も適切な広告を配信することです。

計算は、サイト運営者の Web サイトの人気とコンテンツ、および広告主の視聴者の好みと広告キャンペーンの設定に基づいています。

プログラマティック広告辞書

プログラマティック広告を読んでいると、さまざまな頭字語など、さまざまな用語が飛び交っていることに出くわします。

これらの用語の意味をよりよく理解し、プログラマティック広告の概念をよりよく理解できるように、短い辞書を用意しました。

• アド エクスチェンジ。 これは、広告スペースがオークションにかけられるデジタル マーケットプレイスです。 プロセスは完全に自動化されています。
• デマンド サイド プラットフォーム (DSP) 。 広告主がさまざまな発行元から広告スペースの在庫を閲覧および購入するために使用するソフトウェア プログラム。 広告主のトランザクションの一部を容易にします。

プラットフォームの機能に応じて、バイヤーは予算、サプライヤーの好み、視聴者のプロフィールなどを設定できます。

• サプライ サイド プラットフォーム (SSP) 。 パブリッシャーが広告スペースをさまざまな広告主に提供および販売するために使用するソフトウェア プログラム。 これは、トランザクションのパブリッシャーの部分を容易にします。

プラットフォームの機能に応じて、サプライヤーは価格枠、購入者の種類、通信チャネルなどを設定できます。

• データ管理プラットフォーム (DMP) 。 さまざまなソースからユーザー データを収集し、データ資産管理を容易にする統合ソフトウェア ソリューション。 広告キャンペーンでオーディエンスを特定してターゲットにするために使用されます。

最近のほとんどの DSP と SSP には DMP が統合されているため、ユーザーはサードパーティのデータ管理システムを使用する必要がありません。

• 印象。 ユーザーが閲覧するページに広告が表示された回数。

• 1,000 あたりのコスト (CPM) 。 インプレッション単価とも呼ばれる CPM は、Web サイトに表示される 1000 回の広告インプレッションあたりの価格です。

ご覧のとおり、これらの複雑な用語はすべて、文脈に当てはめると非常に簡単な定義を持っています。

ただし、まだ少し混乱している場合でも、心配する必要はありません。プログラマティック広告プロセスの詳細を説明すると、さらに明確になります。

プログラマティック広告の仕組み

プログラマティック広告の基本を理解したところで、プロセスの仕組みに移ります。

1. ユーザーがページにアクセスします。 ユーザーがオンラインになっている間、データ管理プラットフォーム (DMP) は、人口統計、地理データ、デバイスの種類、ブラウジング アクティビティ、行動、訪問した Web サイトやページなど、ユーザーに関する情報を収集します。
   ユーザーがページにアクセスすると、プログラマティック広告プロセスが開始されます。
2. Ad Exchange は SSP データを参照します。 アド エクスチェンジ システムは、SSP からパブリッシャー (ウェブサイトの所有者) に関するデータと、ページ上で利用可能な広告枠、および利用可能なユーザー データを取得します。
3. Ad Exchange は DSP データを参照します。 次に、アド エクスチェンジは、この情報を DSP からの潜在的な広告主およびターゲット データと相互参照し、インベントリの基準に一致する潜在的な購入者を選択します。
4. オークションが行われます。 DSP は選択されたバイヤーの入札を提供し、SSP またはアド エクスチェンジ (場合によって異なります) はオークション モデルを使用して勝者 (通常は最高入札者) を決定します。
5. 広告がユーザーに配信されます。 広告主がオークションに勝つと、その広告は、サイト運営者が指定した広告スペースでユーザーに表示されます。

前述のように、人工知能のおかげで、ユーザーがリンクをクリックしてページを開いてから 100 ミリ秒以内にすべての処理が行われます。

印象的ですよね？

ただし、プログラマティック広告で節約できるのは時間だけではありません。費用も要因の 1 つです。

プログラマティック広告は費用対効果が高いですか?

簡単に言えば、はい。 多くの場合、プログラマティック広告は費用対効果が高くなります。

実際、対面型の交渉やアド エクスチェンジと比較して、プログラマティック広告は ROAS (広告費用対効果) が大幅に高くなります。

プログラマティック広告の平均コストは、従来の広告取引の 10 ドル以上とは対照的に、約 0.50 ドルから 2 ドルの CPM です!

それでも、最終的にいくら使うかは、業界、デバイス、広告フォーマット、ページ上の配置など、さまざまな要因によって異なります。

さらに、広告主がより具体的なターゲティングを要求するほど、エンゲージして変換する可能性のあるユーザーに広告が配信される可能性が高くなり、CPM が高くなります。

プログラマティック広告オークションの種類

オークション プロセスは、プログラマティック広告の最も複雑な部分の 1 つです。そのため、一般的なオークションの種類とその仕組みを見てみましょう。

• 公開オークション。 メディア在庫の公開オークションでは、価格設定がリアルタイムで行われます。これはリアルタイム ビッダー (RTB) とも呼ばれます。 パブリッシャーは在庫を提供し、最低価格を設定します。適格な広告主は誰でも入札できます。

通常、最高額の入札が落札されます。

• プライベート マーケットプレイス (PMP) 。 PMP は RTB に似ていますが、選択されたパブリッシャーと広告主のみがアクセスできます。
• プログラマティックダイレクト。 多くの場合、プログラマティック広告には、在庫の価格を決定するためのオークションと入札が含まれますが、サイト運営者が固定 CPM を設定できる場合もあります。 このオプションは、選択した購入者のみが利用できる場合もあれば、デフォルトにしてすべての広告主がアクセスできるようにする場合もあります。
• 優先取引。 この場合、オークションはバイパスされ、パブリッシャーはプレミアム在庫を選択した広告主グループに販売します。 CPM は固定されており、バイヤーはそれに入札したり、より高い価格を提示したりできます。

さらに、オークションの勝者を決定する最も一般的なモデルが 2 つあります。 どちらの場合も、最高入札者が落札します。 それらの違いは、支払う価格です。

→ファーストプライスモデル. このタイプの入札では、落札者は、オークションの他の参加者が提示した金額に関係なく、入札した金額を支払います。

このモデルは、最終的に目標である在庫に対してより高い価格を受け取るため、パブリッシャーにとってより有益です。

→セカンドプライスモデル. この場合、勝者は依然として最高入札者ですが、2 番目の入札者の入札額に加えて 1 セントを支払います。

このモデルは、最終的に目標である準備ができていたよりも支払う金額が少なくなるため、広告主にとってより有益です。

プログラマティック広告の長所と短所

他のテクノロジーと同様に、プログラマティック広告にも長所と短所があります。

プログラマティック広告の利点

まず、プログラマティック広告の利点を見てみましょう。

優れたターゲティング

プログラマティック広告が提供するターゲティングの精度は、現在比類のないものです。

適切なオーディエンスにリーチすることで、広告主はより高いエンゲージメント、より多くのコンバージョンを達成し、最終的により多くのキャンペーンを成功させることができます.

同時に、パブリッシャーは、広告収入が増え、読者の不満が減るというメリットを得ることができます。

効率

他の広告取引方法と比較して、プログラマティック広告は時間、リソース、および労力を節約しながら、効率的な結果を大規模に提供します。

広告主は、関連する Web サイトの数に制限なく、わずか数秒で在庫を購入できます。 パブリッシャーは、ほとんど労力をかけずに最適なバイヤーを見つけ、快適な UX を確保できます。

双方が行う必要があるのは、プラットフォームを適切にセットアップすることだけです。

リアルタイムデータ

広告主とパブリッシャーは、リアルタイムの洞察と分析にアクセスできます。 これにより、タイムリーな調整を実施し、キャンペーンを最適化してより良い結果を得ることができます。

プログラマティック広告のデメリット

プログラマティック広告の利点は明白ですが、潜在的な懸念事項もいくつかあります。

聴衆の理解が必要

プログラマティック広告が必要な結果をもたらすためには、広告主とパブリッシャーの両方がオーディエンスを深く理解している必要があります。 そうしないと、広告を適切にターゲティングできず、結果を達成する可能性が低くなります。

不正リスク

完全に自動化されているため、このプロセスは高い詐欺リスクにつながる可能性があります。 これは、広告主とパブリッシャーの両方にとって問題になる可能性があります。

バイヤー側は、とりわけ、偽のトラフィックや虚偽の在庫に苦しむ可能性があります. また、売り手側は、データや帰属の詐欺、不適切なクリエイティブのリスクに直面しています。

これらの問題のほとんどは、不正対策技術で防止および回避できますが、これらを実装するには時間と練習が必要です。

限定的なハンズオン コントロール

アド エクスチェンジは何千ものパブリッシャーと広告主を結び付けているため、両者はマッチング相手をほとんど制御できません。

広告主にとって、これは偽のニュースや低品質の出版物に関連付けられるリスクを生み出し、その結果、信頼を失う可能性があります.

幸いなことに、多くの場合、広告主はこれを回避できます。 ほとんどの DSP では、ユーザーが個々の Web サイトおよび Web サイト カテゴリのブラックリストを作成し、クリエイティブがそこに表示されないようにすることができます。

パブリッシャーにとっての主なリスクは、18 以上の Web サイト、ギャンブル、および/またはその他の物議を醸すコンテンツや非倫理的なコンテンツのプロバイダーに在庫を販売することです。 さらに、広告クリエイティブが共通の倫理に違反していなくても、パブリッシャーとその視聴者の価値観と一致しない場合があります。

たとえば、ベジタリアン ブログにステーキハウスの広告を表示するのは適切ではありません。

これは、専用のクリエイティブ検証システム、または The Media Trust などの汎用セキュリティ キットを使用することで解決できます。

トレーニングを受けた AdOps エキスパートが必要

テクノロジーを運用する専門家がいなければ、企業はその可能性を最大限に活用できない可能性があります。 これは、ROAS を高める代わりに、お金を失うことにつながる可能性があります。

一部のプラットフォームはセルフサービスで使いやすいです。 ただし、パブリッシャーと広告主の両方が AdOps スペシャリストまたは専門家チームを雇う必要がある場合があります。

DSP/SSP やアド エクスチェンジ システムの詳細を学ぶことができます。 一方で、新しい開発、データ管理、不正なスキームについていく必要もあります。

結論

プログラマティック広告はオンライン広告の未来です。 人工知能と機械学習は劇的に進歩しています。 そのため、テクノロジーは速いペースで開発される傾向があり、今後もさらに多くの機会が約束されています。

パブリッシャーと広告主は、ユーザーの広告エクスペリエンスを改善し、キャンペーンのパフォーマンスを最大化し、前例のない結果を達成できます。

そして、将来がどうなるか誰が知っていますか？ このテクノロジーは、広告の概念をポジティブなものに変えるのにも役立つかもしれません。