マーケットプレイス型フードデリバリーサービスにおけるスポンサー広告パフォーマンスの最適化とは
当記事は2024年4月30日に配信したプレスリリースを転載したものです
マーケットプレイス型フードデリバリーサービスにおける広告の仕組みは独特です。これらのプラットフォームは、迅速なトランザクション環境で動作し、業界に特化した広告システムと機械学習モデルを、業界の特性に合うよう調整していくことが不可欠です。
このフードデリバリーサービスにおいて、スポンサー広告効果を最大化していくためには、大きく分けて3つのポイントがあります。
① フードデリバリーのユーザー行動を理解する
フードデリバリーアプリは、一般的なEコマースプラットフォームとは本質的に異なり、ユーザーが飲食物を注文するという明確な目的で利用されます。ユーザーが長い時間をかけてゆっくり商品を見つけるEコマースとは異なり、フードデリバリーユーザーは迅速かつスムーズに決断を下したいと考えています。例えば、昼食、夕食、おやつなど、目先の食欲を満たすためにアプリを利用するのです。
この特徴的なユーザー行動から、広告のターゲティングにおける精度の重要性が浮き彫りになります。フードデリバリーのペースの速い世界では、ユーザーの嗜好や行動を理解し、予測することが最も重要です。そのためには、適切な機械学習モデルが欠かせません。
② レストラン固有のファーストパーティデータを活用する
フードデリバリーサービスの効果的なスポンサー広告システムを構築するには、業界に特化した独自のファーストパーティデータを活用する必要があります。配達時間や配達料、距離などのデータから、クリックスルー率（CTR）やコンバージョン率（CVR）の予測精度を高めることができます。これらのデータは、パフォーマンスベースのスポンサー広告商品から最大の広告収益を得ることができるよう、商品価格を適切に設定するための重要な要素となります。
例えば、ランチ時間帯にアプリを閲覧しているユーザーには、迅速な配達が可能なレストランの広告を優先的に表示する必要があります。一方、夕食の選択肢を検討しているユーザーには、ユーザーの好みに合った広告を表示する必要があります。このようなレコメンデーションを微調整する能力こそ、機械学習の真髄です。
③ 地元のレストランオーナーのためのビジネスモデルを設計する
地元のレストランはフードデリバリー広告の中心であり、ブランドや認知度を高めることよりも、取引量を増やすことに注目を置いています。このようなレストラン向けのスポンサー広告システムは、注文量を増やすという目標に沿った「極めてシンプル」なもので、リスクの少ないものである必要があります。そのため、このようなレストランのオーナーは、キーワード、入札、広告、予算などの複雑な広告業界の専門用語をわざわざ学ぶ必要はありません。彼らは、何よりもまずおいしい料理を提供し、お客様に満足してもらうことで利益を上げたいと考えています。そのうえで、利益率に見合った売上のパーセンテージを支払うことに前向きなのです。
こうした状況の下では、 "ペイ・パー・オーダー"が画期的なビジネスモデルとなります。
レストランオーナーは、広告の結果、注文が成功した場合にプラットフォームに成功報酬を支払いますが、多くの場合、その割合は注文総額の10％程度です。ペイ・パー・オーダーのビジネスモデルを採用することで、広告システムの最適化機能はレストランオーナーの思惑と完全に合致し、プラットフォームでの広告ビジネスにおけるパフォーマンスを最大化することにつながります。
フードデリバリー広告におけるペイ・パー・オーダー モデルの利点
ペイ・パー・オーダー モデルの主な利点のひとつは、広告主の大規模な参入が期待できることです。マーケットプレイス型のフードデリバリーサービスは、何万もの地元のレストランや飲食店を広告主として取り込むことができます。これにより、システム内の広告主の数が多くなるため、いくつかの利点が生まれます：
広告システムはより優れたパーソナライゼーションを実現でき、豊富なオプションにより、個々のユーザーの好みに合わせて広告を調整することができ、より高いパフォーマンスとユーザーエンゲージメントの向上につながります。
多数の広告主による健全な競争は、オークション・プレッシャーを高く保ちます。その結果、広告在庫の効率的な利用が可能になり、最終的にプラットフォームの充足率と収益化率に貢献します。
事前に決定されたマーケティング費用予算からの解放は、このモデルの最も大きな利点の一つです。マーケティング費用として扱われる代わりに、売上原価とみなされます。その結果、ビジネスモデルが慎重に実施され、注文ごとに支払われる割合がレストランの利益率と一致すれば、予算や「常時オン」にするキャンペーンが不要となり、継続的かつ持続可能な広告が提供されます。
マーケットプレイス型フードデリバリーサービスにおけるスポンサー広告のパフォーマンスを最適化するには、ユーザーの行動を深く理解し、業界に特化したデータを活用し、地元にあるレストランのニーズに合ったビジネスモデルを構築するという業界ならではの課題があります。ペイ・パー・オーダー モデルは、関係者すべてにとってWin-Winであり、インセンティブを一致させ、ビジネスの成長を促進します。
このエコシステムにおいて、機械学習は極めて重要な役割を果たし、正確な広告ターゲティング、パーソナライゼーション、最適化を可能にします。フードデリバリーという業界の特性を理解し、ペイ・パー・オーダーのような革新的なモデルを採用することで、企業はこのペースの速く、競争の激しい市場で広告活動の可能性を最大限に引き出すことができます。
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成長と成果を約束するMolocoの機械学習プラットフォームを通じ、アプリパブリッシャーやオンラインショップ事業者は、自社が有する1st Party データの価値を引き出せるようになります。
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