プログラマティック広告の初心者向けガイド

マーケティング担当者であれば、プログラマティック広告という言葉を聞いたことがあるでしょう。これは、企業がより多くの顧客を引き付ける方法としてますます一般的になっています。

数字がこれを裏付けています。 2021 年のレポートによると、デジタル広告支出の 91% 以上が 2023 年までにプログラマティック広告に費やされ^ます。

これらの数は、さまざまな理由で増加しました。 デジタル広告市場は予想よりも早くパンデミックから回復し、プログラマティック広告もソーシャル メディアやオーディオなど、より多くのチャネルに進出しています。 さらに、これまで以上に多くのプログラマティック広告会社が公開レポートを提出しているため、より正確な統計が得られます。

競合他社は、プログラマティック広告が提供するものをすでに利用している可能性がありますが、プログラマティック広告とは何かについて疑問を持っているあなたはまだ残っています。

心配しないでください。開始するために必要なすべての詳細が用意されています。

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、ソフトウェアを使用してデジタル広告を購入するプロセスです。 従来の広告方法では、提案、入札、見積もりなどのリクエストが必要です。 しかし、プログラマティック広告では、人力による交渉を機械学習、AI の決定、およびその他のアルゴリズム プロセスに置き換えることで、アルゴリズムが必要な手順のほとんどを処理します。

ブランドと代理店は、デマンドサイド プラットフォーム (DSP) を使用して、購入するインプレッションと支払う金額を決定します。 パブリッシャーは、サプライサイド プラットフォーム (SSP) を使用して広告スペースを販売します。 訪問者がページに到達すると、両方のプラットフォームからのデータを使用して、どの広告をリアルタイムで配信するかが決定されます。

デマンドサイド プラットフォーム (DSP) とは何ですか?

デマンドサイド プラットフォーム (DSP) は、プログラマティック広告の広告購入側を処理するソフトウェアです。 企業はディスプレイ広告、動画広告、モバイル広告、検索広告の入札単価を DSP に入力し、プラットフォームが広告をいつどこで配信するかを決定します。

デマンドサイド プラットフォームは、広告購入プロセスをより効率的かつ費用対効果の高いものにするのに役立ちます。 DSP はアド エクスチェンジに接続します。アド エクスチェンジでは、広告主がパブリッシャーの Web サイトの広告インプレッションに入札します。 一元化されたアド エクスチェンジにより、企業は、場所、閲覧行動、人口統計などの要因に基づいて特定のユーザーをターゲットにしながら、1 つのインターフェイスを介して幅広いパブリッシャーから広告スペースを購入できます。

これらのインプレッションの費用を設定するために、リアルタイム オークションが使用されることがあります。 インプレッションは最高入札者に授与されるため、人間の販売員が顧客と交渉する必要はありません。 訪問者がパブリッシャーのサイトで Web ページを読み込むと、サイトのスクリプトが、広告主がターゲットとするオーディエンスに該当するかどうかを判断し、パブリッシャーのサプライサイド プラットフォーム (SSP) に広告リクエストを送信します。

サプライサイドプラットフォーム（SSP）とは？

プログラマティック広告のパブリッシング側には、セルサイド プラットフォームとも呼ばれるサプライサイド プラットフォーム (SSP) があります。 このテクノロジーは、パブリッシャーが広告在庫の供給と配布を管理するのに役立ちます。

SSP を使用すると、パブリッシャーは複数のアド エクスチェンジに広告インベントリを掲載して、DSP を使用する幅広い広告主にリーチできます。 アド エクスチェンジは、SSP と DSP が出会う場所です。 これにより、パブリッシャーは、多くの潜在的な購入者が広告を利用できるようにすることで、広告インプレッションの価格を最大化できます.

SSP が広告スペースをエクスチェンジに送信すると、DSP は、広告スペースの特定の属性 (どこで誰に提供されるかなど) に基づいて、企業に代わってインプレッションを評価し、購入します。

SSP は、パブリッシャーにより多くの潜在的な広告購入者を提供するだけでなく、パブリッシャーが広告スペースとその価格設定を細かく制御できるようにします。 パブリッシャーは、広告スペースに最低価格 (最低価格) を設定し、特定の広告バイヤーまたはチャネルに合わせて最低価格をカスタマイズできます。 たとえば、新規購入者は、紹介契約として広告スペースの価格を下げることができます。

サイト運営者は、Web サイトで許可する広告主と広告の種類を選択することもできます。

データ管理プラットフォーム (DMP) とは何ですか?

データ管理プラットフォーム (DMP) は、オンライン、オフライン、およびモバイル ソースから収集されたオーディエンス データを整理および保存するスタンドアロン ソフトウェアです。 このデータは、顧客プロファイルを構築して広告イニシアチブを推進するために使用されます。 プログラマティック広告プラットフォームは、これらの匿名化された顧客プロファイルを使用して、パーソナライゼーション、ターゲティング、およびコンテンツのカスタマイズを改善します。

多くの DSP は、DMP または DMP 機能を自社のソフトウェアに統合しています。これは、DMP によって広告主やブランドが顧客をよりよく理解できるようになるためです。

DMP は、Web 分析ツール、モバイル分析ツール、CRM、POS システム、ソーシャル ネットワークなどからデータを収集できます。 次に、そのデータを使用して Web サイト訪問者のプロファイルを作成します。このプロファイルは、プログラマティック アルゴリズムで使用され、変換する可能性が最も高い訪問者に広告を一致させます。

たとえば、ユーザーは履歴に基づいて「自転車愛好家」と見なされ、自転車関連の広告が配信されたり、ユーザーが 25 ～ 35 歳の親のプロファイルに適合し、別の一連の自転車を見ることができます。広告。

プログラマティック広告はどのように機能しますか?

プログラマティック広告は、広告スペースを持つ Web サイトを所有する人々と、そのスペースを購入したい広告主を結びつけます。 プログラマティック広告と他の広告技術の違いは、この相互作用が手動のネゴシエーションなしで発生することです。

代わりに、ソフトウェアを使用して広告の売り手と広告の買い手をマッチングし、広告の買い手は、サイト上のすべてのインプレッションで一律の CPM を使用するのではなく、広告スポットに入札できます。

プログラマティック広告は、DSP、SSP、および DMP の交差点で発生します。 各プラットフォームは、プロセスの特定の部分を処理して、パブリッシャーが広告スペースに対して得ることができる価格とマーケターが広告イニシアチブから得る ROI の両方を最大化する分散型の透過的な広告ネットワークを作成します。

これらの各プラットフォームが連携してプログラマティック広告を実行する方法を見てみましょう。

• サイト運営者は、最低価格やその他の詳細とともに広告インベントリを SSP に追加します。
• SSP は、広告スペースに関する情報を複数のアド エクスチェンジと共有します。
• 広告スペースを購入する顧客/マーケティング担当者は、さまざまなアド エクスチェンジに接続されている DSP でこの広告インベントリを見つけます。
• 訪問者が出版社の Web サイトにアクセスします。 Web サイト上のスクリプトがユーザーの Cookie/データ情報を分析し、ユーザー情報を SSP に送信します。
• 次に、広告主側の DSP が SSP と連携し、DMP からのプロファイル データを使用して訪問者の価値を判断します。
• 訪問者の価値に基づいて、DSP は広告スペースの入札を SSP に送信します。
• SSP は同じ広告スペースで複数の入札を受ける場合があるため、最も高い入札額に基づいて勝者を選びます。
• SSP は広告を配信して、訪問者に配信できるようにします。

入札プロセスは、訪問者がページをロードする最初の数秒間に動的に行われます (SSP と DSP の両方の構成方法に基づきます)。 DMP を使用すると、DSP は匿名のプロファイルに基づいて訪問者向けの広告を最適化できます。 アド エクスチェンジは、広告スペース インベントリを持つ SSP を広告を持つ DSP に接続することで、プロセスを容易にします。

プログラマティック広告のトレンド

すべてのデジタル技術と同様に、プログラマティック広告は常に進化しています。 プログラマティック広告における現在の変化の原動力となっているのは、長く使用されてきたサードパーティの Cookie に代わるものを見つける必要性です。 プログラマティック広告エコシステムの参加者は、とりわけ、この変化に備えるためのソリューションを探しています。

人工知能 (AI) が広告の ROI を改善

人工知能と機械学習テクノロジーは、データ パターンに基づいて将来の行動から学習し、適応させることができます。 これにより、AI はプログラマティック広告のリアルタイム環境に完全に適合します。

AI は、Web サイトの訪問者に関する大量のデータを収集して保存し、迅速に処理できます。 このデータから構築された機械学習モデルは、広告 ROI の最適化、広告費の削減、コンテキスト広告の生成、ユーザーの行動予測などを行うことができます。

パーソナライゼーションの増加

プログラマティック広告分野における AI の応用の 1 つは、サイトにアクセスする各ユーザーに真に関連する広告コンテンツを配信することです。 AI は、DMP、マーケティング オートメーション データベース、CRM ソフトウェアからのデータを使用して、過去の Web 行動、トランザクション、人口統計情報、デバイス タイプなどに基づいて、Web サイト訪問者にとって重要なパーソナライズされた広告を作成できます。

プログラマティック広告技術では、これをダイナミック クリエイティブ オプティマイゼーション (DCO) と呼びます。 DCO テクノロジーを使用すると、広告主は多変量テストまたは分割テストに基づいて広告をリアルタイムで自動的に最適化し、訪問者の注意を引く可能性が最も高い広告のみを配信できます。

アドフラウドの防止

デジタル広告の出現以来、デジタル広告詐欺はマーケティング担当者にとって大きな問題となっています。 デジタル広告詐欺は、2023 年に企業に 1,000 億ドルの損害を与えると予測されており、その勢いは衰えることはありません^[2]。

また、さまざまな形で提供されます。 クリック詐欺では、詐欺師はボットを使用して広告を繰り返しクリックします。 ピクセル スタッフィングや広告スタッキングを使用して広告を非表示にすることがあります。 また、ウェブサイトのドメインを偽装して、より多くの広告費を請求できるようにすることもあります。

ここでもAIが助けに来ます。 不正を示すパターンを特定することで、不正行為が発生する前にリアルタイムで阻止できます。

プログラマティック広告を使用してデジタル マーケティング戦略を強化する

2023 年までに、マーケティング活動でサードパーティの Cookie を使用できなくなります。 Google は、Chrome ブラウザーからそれらを使用する機能を削除することを既に発表しており、Mozilla Firefox と Apple Safari の両方が既にそれらを禁止しています。

ただし、ファーストパーティ Cookie は、Web サイトのパフォーマンスに必要であると考えられているため、なくなるわけではありません。 これは、Cookie を使用して Web サイトへの訪問者を追跡できることを意味し、プログラマティック広告はそれをより効果的に行うのに役立ちます。

ビジネスのプログラマティック広告の取り組みを成功させるのに役立つデマンド サイド プラットフォームを調べてください。

ソース

• 2021 年の米国のプログラマティック デジタル ディスプレイ広告支出の予測が現在 150 億ドル高い理由、インサイダー インテリジェンス
• クリック詐欺統計 2022、Earthweb