印刷・WEB・ITで、
お客様の「伝えたい」をデザインする会社、
ヂヤンテイシステムサービスの小澤です。
本日のこのブログ、
先週に引き続き、
私以外の社員の記事が
アップできました。
このあとも、他の社員の記事が
アップされる予定なので、
楽しみにしてください。
私は、本日も、昨日に続き
日本のインターネット広告
の歴史を辿っていきます。
昨日は、アドエクスチェンジ
を取り上げたのですが、
インターネット広告の歴史上、
エポックとなった
2008年から振り返りました。
2008年は昨日も触れましたが、
リーマン・ショックの年であり、
日本ではiPhoneが発売された年。
このことが、インターネット広告の
進展にも関係していたことを
説明させていただきました。
もう1つ、この頃、
「ビッグデータ」という概念が
流行りだしたようなのです。
日本で一般人が耳にするように
なったのは、もっと遅かったと
記憶していますが。
インターネットの普及が加速し、
WEBページが増大したことで、
アドネットワークが必要となり、
さらに、WEBページが増大したことから、
アドネットワークを束ねる
アドエクスチェンジという
概念が養成されたと、
昨日見てきましたが、
それは、情報量が肥大化していく
歴史であり、
「ビッグデータ」を活用することで、
あらゆるものの価値を
高めることができるだろう
という話になっていたようす。
リーマン・ショックによって
失業した金融工学のプロが、
インターネット業界に流入し、
インターネット広告に
ビッグデータを活用したことが、
アドテク誕生につながりました。
ビッグデータをもとにした
ターゲティング方法として
オーディエンスターゲティングが
登場しました。
「クッキー(Cookie)」による
行動履歴の分析だけでなく、
ユーザーが登録している
ポータルサイトから、
情報提供を受けることで、
ターゲティング精度を高める
ことができるのが、
オーディエンスターゲティング
ということです。
ポータルサイトから、
情報提供を受けるというのは、
ポータルサイトがデータを
販売しているということで、
複数の媒体のオーディエンスデータを
集めて分析する
データエクスチェンジジャーが、
情報をセグメント分けして、
アドネットワークに販売することで、
広告を配信するようです。
オーディエンスターゲティングにおいて、
データを分析する
データエクスチェンジが重要となる
ことが分かります。
データエクスチェンジによって、
「クッキー(Cookie)」では分からない
性別や住所、家族、年収、興味・関心
などの情報と、
行動履歴を合わせて、分析できるように
なったということ。
ユーザー情報は、詳細が分かれば分かるほど、
ユーザーに的確な広告を表示させることが
できます。
そのようなことを、
ユーザーのインサイトに迫る広告表示
と表現するようで、
「インサイト」という言葉を
念頭にしておくと、
マーケティング分野の勉強には
役立ちそうです。
察しの良い広告表示、
かゆいところに手が届く広告表示、
分かりやすく表現すると
こうなりますか。
アドエクスチェンジで、
行われる入札は、広告枠に
対する入札ではなく、
データエクスチェンジによって分析された、
このオーディエンスデータ
に対してです。
アドエクスチェンジによって、
アドネットワークの仕様が
統一されましたので、
オーディエンスデータの取得という
意味でもメリットが大きかった
ことになります。
インターネット広告は、
この時点で、「誰に配信するか」
になっていったようです。
誰というのは、
個人を特定しないながらも、
どんな行動履歴があり、
どんな属性があるかを
分析された人です。
商品やサービスの認知、
販売のために、
ターゲットに近いWEB媒体の
広告枠に配信することから
はじまったインターネット広告が、
ターゲットに対して直接配信する
ようになったということですね。
マーケティングの第一歩は
「顧客をよく知る」ことと言います。
マーケティングのフレームワーク分析は、
様々な方法で、顧客を知るための
アプローチです。
インターネット広告も、
テクノロジーの進化によって、
マーケティングの第一歩の
ところまで到達した
そんな見方も
できるのかもしれません。
インターネット広告が、
「誰に配信するか」になったことで、
WEB媒体と、表示する広告の
関連性が要らなくなり、
広告を表示する広告枠の
制限がなくなったことになります。
オーディエンスデータの話から、
いよいよ、DSPに入っていくようです。
また続きを書かせてもらいます。