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MOLOCOクラウドDSP: iOSのプライバシーポリシー変更で、アプリキャンペーンが一変。マーケターはどう適応しているのか?
去年、Appleが、App Tracking Transparency (ATT)を導入しました。モバイルアプリマーケターは多かれ少なかれ、トラッキングを許可してもらうようユーザーを説得する必要があり、あるいはキャンペーンのターゲティング、測定、最適化をする別の方法を探るよう通告されていました。
それまでキャンペーンで特定のチャネルの効果を評価するためにトラッキングに頼っていたブランド(広告主)は、長い間活用していた重要なインサイトから締め出される格好になりました。
このような変化は、オーディエンスにリーチしてエンゲージメントに繋げる為の戦略に大きな影響を与えましたが、賢明なマーケターは各種代替案をテストし、実験し、そして成功(解決方法)を収めています。本文は、モバイルキャンペーンにおけるプライバシーがもたらす影響と、それらを乗り越えるための戦略をいくつかご紹介します。
プライバシー変更がもたらす、モバイルキャンペーンにおける3つの重要なポイント
まず1つ目ですが、マーケティング担当者は、AppleのIDFA(Identifier for Advertisers:Appleがデバイスに割り当てる固有のデバイス識別子)を使ってターゲティングする事が出来なくなりました。その為、モバイルアプリの媒体は、IDFAほど精度が高くないデータに依存し、コンテクスチュアルターゲティングにもう少し傾注する必要があります。しかし、後述しますが、これは多くの人が考えているような難題ではありません。
2つ目は、特定のデバイスを認識出来なければ、リターゲティング、リエンゲージメントキャンペーンを行う事が出来ません。
そして3つ目ですが、クリエイティブがこれまで以上に重要になってくるので、UAクリエイティブを最適化する必要があるという事です。クリエイティブのA/Bテストを沢山実施してUAキャンペーンにおいて、どのクリエイティブのパフォーマンスが高いかを確認する為の計画を立てましょう。
ただし、プライバシー変更によってダイナミッククリエイティブの最適化が終焉を迎えたという事ではありません。位置情報、チャネル、日時など、ユーザーがどんなクリエイティブを目にするかを操るための情報はまだまだ数多くあります。
例えば、デリバリー系アプリのクリエイティブなら積雪エリアに住むユーザーにデリバリーの便利さをアピール出来ますし、フロリダに住むユーザーには「ビーチが呼んでる。買い物は誰かに任せよう」というようなクリエイティブを表示させる事が出来ます。
Molocoはキャンペーンパフォーマンスに適応し促進する為にどのようなお手伝いが出来るのか?
幸運な事に、AppleのATT機能でスマートマーケティングが終わる事はありません。適切なパートナーとなら、ユーザーIDだけに頼らない、成長を促進できる様々なオプションを選ぶ事が可能です。
例えばMolocoはATT (と、すべてのプライバシーに関する変更)にも適切に適合しています。これは当社の機械学習(ML)が適切にデータを処理し、プライバシーの変更があってもデータを適切に処理し、パフォーマンスを出す為に改善を続けているからです。IDFAに足を踏み入れる為に、当社にはどんなデータがあるでしょう?ビッドリクエストにはまだまだ豊富な情報が含まれています。IPアドレス、位置情報、OS、日時などが挙げられます。
また、ATTリリース前から追跡型広告(リターゲティング)を制限(LAT)するモデルの開発、テスト、改善を重ねていました。LATトラフィックは新しいコンセプトではありません。iOS 14.5以前はLATトラフィックのパーセンテージが今よりもかなり低かったというだけなのです。この基本準備があったからこそ、当社のお客様はATT後も引き続き成長する事が出来ているのです。
MolocoのML(機械学習)はディープラーニングとして知られるもので、ディープニューラルネットワーク(大きな脳を持っているという風にご理解ください)を基にしています。当社のDSPは膨大なデータから自ら学習し、自ら改善を重ねていく様プログラムされており、IDFAが無くてもパフォーマンスを最適化、促進する事が可能です。
実際、ATTの運用が開始されてからMolocoは、iOSの広告出稿量が増加しました。これは当社のDSPのパフォーマンスを証明しています。
最後に、クリエイティブはこれまでよりも「汎用(一般的)」にする必要があるとはいえ、これを悪い発展だと決めつけてはいけません。これまでのカスタマイズもサードパーティのデータセグメントに頼っていたもので、これもそもそも精度がそれほど高かったというわけではありません(正直にお伝えします)。これからはテスト、文言、テーマ、イメージ、オファー、フォーマットに焦点を当ててどのクリエイティブが最も良い結果をもたらすかを確認していくべきでしょう。
ここでも、ユーザーにとってどのクリエイティブが最も効果があったかを判定できるML(機械学習)が役立ちます。
これからのアトリビューション
キャンペーンが具体的な成果を上げられているのか、という点は引き続きマーケターの皆様が知りたい部分でしょう。これに応えるべく、Molocoは優秀なMMPとのインテグレーションを実施し、SKAdNetwork (SKAN)にも対応しています。この連携によりキャンペーン全体からポストバックを受信でき、最もコンバージョンが高いチャネルをピンポイントで特定する事が可能になっています。
もっと詳しく知りたい方は、今すぐお問い合わせください。
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