9カ国1,600名以上のモバイルアプリマーケターを調査してわかったモバイルアプリ広告のトレンドとは？——ad:tech tokyo参加レポート（2）
こんにちは、Molocoです！ 引き続き「ad:tech tokyo2023」の参加レポートです。
今回はMolocoブースで当社・大久保が提供した「パフォーマンスマーケティングのグローバルトレンドー日本における動向、特徴は？ー」セッションのご報告です。
世界9カ国1,650名以上のモバイルアプリマーケターを対象にIpsosと共同で行った調査結果から、モバイルアプリマーケターがいまどんな点に関心を寄せ、どのようなテクノロジーに期待しているのかを探っていきましょう。
さまざまな目的で出稿されるインターネット広告
企業の皆さまがインターネット広告を出稿する目的は何でしょうか。自社製品やサービスを広く知ってもらう目的もあれば、ブランディング目的であったり、新規顧客を獲得したいという思いで広告を出すケースもあるでしょう。
インターネット広告は、従来からパフォーマンスを追求するキャンペーンとの相性が非常に良いという特徴があります。パフォーマンスとは、新規顧客の獲得や登録など特定の成果をもたらすコンバージョンのほか、クリックや閲覧など、売上や収益に直結しやすい成果を指します。
パフォーマンスと対をなすのがブランディングです。これは企業やブランドのイメージを上げる取り組みで、近年ではブランディング目的のインターネット広告も増えてきました。もちろんパフォーマンスやブランディング以外でも、認知度向上などいろいろな目的の広告があります。
ただし一口にインターネット広告といっても、バナー広告や検索広告もあれば動画広告もありますし、最近はモバイルアプリ広告の需要も増加しています。特にモバイルアプリは、アプリ数・利用時間の増加に伴い年々存在感を増しており、モバイルアプリマーケティングの重要性も高まっています。
Molocoは今回、グローバル・マーケティング・リサーチ企業のIpsos社と共同でモバイルアプリマーケティングに関する実態調査を行いました。これは世界9カ国（アメリカ、イギリス、フランス、ドイツ、シンガポール、ベトナム、インドネシア、韓国、日本）のモバイルマーケター1,675名に自社のモバイルアプリマーケティング戦略について尋ねたもので、ゲームやEコマース、メッセージング、チャット、エンタメ系、金融などさまざまな領域のアプリマーケターを対象にしています。その調査結果を「ad:tech tokyo 2023」内Molocoブースで発表しました。
モバイルアプリマーケターはパフォーマンスマーケティングへの投資を推進
今回の調査で得られたインサイトは3つあります。
1つは「モバイルアプリマーケティングは業界や国を問わず成長を続けている」という点です。調査によると、64.7％の企業が「モバイル広告への予算を多く割り当てている」と回答しています。そんなモバイル広告のなかでも、マーケターが重視しているのがパフォーマンスマーケティングです。実際、パフォーマンスマーケティング予算を増額した企業は63.2％に上り、マーケティング予算全体のなかでパフォーマンスマーケティングへの割り当ては45.7％に上るなど、大半をパフォーマンスマーケティングに割いていることが伺えます。
もう1つは、「パフォーマンスマーケティングに対する満足度の高さ」です。モバイルアプリマーケティング領域では、特にパフォーマンスマーケティングにおける満足度が高く、5点評価で4.4点と非常に高スコアであることがわかりました。高い評価の理由としては「企業の収益・利益に直結している」「パフォーマンスキャンペーンの結果に満足している」などの理由が挙げられています。Molocoでは「今日のように世界情勢が不透明で、景況感が決して良くない時代には、パフォーマンス領域への投資が増えやすくなる傾向にある」と見ています。
最後のインサイトは「モバイルアプリのマーケティング担当者がモバイルアプリのパフォーマンスマーケティング・ソリューションを検討する際に最も重要な要素となるのは、先進的な機械学習テクノロジーが実装されているか」という点です。言い換えれば、先進的な機械学習テクノロジーはモバイルアプリのマーケターにとって最重要課題であり、マーケターの機械学習に対する期待値が大きいことがわかります。
パフォーマンスマーケティングに機械学習が欠かせない理由
なぜモバイルアプリのマーケターの方は機械学習への期待値が高いのでしょうか。本調査でこの点を深掘りしたところ、モバイルアプリのパフォーマンスマーケティングには3つの課題があることがわかりました。
1つは、施策の特性上どうしてもデータ主導になりがちで、非常に複雑化していることです。もう1つは、複数の広告リソースに予算を適切に振り分ける予算バランスの難しさです。そして最後の課題は、アドフラウド（不正広告）やプライバシー侵害などリスクへの対応です。Molocoでは、マーケターがこれらの課題に技術的に対応するために機械学習テクノロジーへの期待が高まっていると見ています。
本調査によると日本のモバイルアプリマーケターも機械学習を重視しており、インドネシア（74.0％）、ベトナム（60.4％）に次いで回答者の52.0％が「モバイルにおけるパフォーマンスマーケティングソリューションを検討する際の主な要素」として「高度な機械学習AIテクノロジー」を挙げています。
そんなモバイルアプリのパフォーマンスマーケティングに用いられるトップKPIですが、調査によると上から「ARPU（Average Revenue Per Unit）」「CAC（Customer Acquisition Cost）」 「CPA（Cost Per Action）」という順番です。この傾向は日本にも当てはまり、ARPUへの重視度もインドネシア（61.0％）、ベトナム（51.5％）に次いで41.0％と3位となっています。
パフォーマンスデータを確認する頻度はどれくらいが適切なのか、日本国内のアプリマーケターはどんな頻度で確認しているのでしょうか。これは皆さまのビジネスモデルや商習慣によって異なるので正解はありませんが、今回は確認頻度についても踏み込んで聞いています。
本調査について詳しい情報をお知りになりたい方、Molocoの機械学習にご興味がある方がいらっしゃいましたら、以下の問い合わせフォームよりご連絡をお待ちしております！
