広告効果測定の未来は、プライバシーを重視した新たな段階に入りました。マーケティング担当者は、広告効果を測り、最適化するためには、より正確なデータが必要となります。一方で、アドテク企業は、クライアントに価値を提供し、より良いソリューションを提供するために、効果的な広告の測定方法を求めています。
ユーザーのプライバシー保護がますます重要視される中、従来の広告効果測定方法の見直しが行われています。広告業界全体で、ファーストパーティ (自社) データのような新たなシグナルや、プライバシー サンドボックスが提供する Attribution Reporting API 、Private Aggregation API、Shared Storage API といった新しい技術が注目されています。
このブログ記事では、プライバシー サンドボックスがどのようにユーザーのプライバシーを保護しながら、ウェブ上の広告効果測定を可能にするかを解説し、技術の仕組みとその可能性を最大限に引き出すための実践的なステップについて説明します。これらのツールを使用してパフォーマンスを最大化しているアドテク企業の実例および最新の進歩に対応するためのリソースをご紹介します。
ウェブサイト間の識別子を制限した有効な広告効果測定
プライバシー保護を前提とした広告効果測定の基本について、少し詳しく見ていきます。幸いなことに、プライバシーと有効な広告効果測定は両立が可能です。
マーケティング担当者やアドテク企業が、正確な情報を把握し、適切な判断をするためには、全体的な傾向を反映し、極端なデータに左右されない信頼性の高いデータが必要です。
このアプローチは、個人レベルの情報に依存しないため、ユーザーのプライバシーを尊重しています。
これを可能にするために、プライバシー サンドボックスでは次のような技術を使用します。
私たちは、広告効果測定において「万人向けのソリューション」はないことを理解しています。そのため、プライバシー保護を損なうことなく、ビジネス固有のニーズをサポートするカスタマイズ可能なツールを提供することに注力しています。これらのツールを最大限に活用する方法については、以下の「さらに高度な活用」のセクションをご覧ください。
広告パフォーマンスの理解と最適化
マーケティング担当者は、アトリビューション (メディアごとのコンバージョンへの貢献度測定) レポート を使用して広告のパフォーマンスを理解し、キャンペーンを最適化します。どの広告が価値のあるアクションを促しているのか、どの購入戦略が最も効果的か、そして投資対効果を測定する必要があります。DSP は同じレポート データを使用して、どの広告が効果的であるかを予測し、クライアントのために最適な広告掲載枠に入札するモデルを構築します。
プライバシー サンドボックスの Attribution Reporting API の柔軟なレポートオ プションを活用することで、アドテク企業は個人レベルの情報を保護しながら、入札モデルを微調整し、マーケティング担当者に強個なレポートと最適化機能を提供することができます。
