第3回　“運用型広告”について解説

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今回はみなさんとのタッチポイントが増えてきている、“運用型広告”について取り上げます。ビジネスにおいても年々重要度を増しており、今ではテレビなどマス広告の広告費を抜いて右肩上がりの成長を続けています。本記事では、日々アップデートが起こり続けている運用型広告の定義や特徴を再確認いただけます。

【参照：公益財団法人ニッポンドットコム　ネットが初のテレビ超え：広告費に見る時代の転換点】

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運用型広告とは何か？

運用型広告とは、広告予算や配信内容、ターゲットなどを広告主自身が決定できる広告形態を指します。そのため、自社の目標やニーズに合わせた配信に最適化することが可能となります。特にユーザーへのターゲティング性能が高く、広告を効果的に配信することができます。この点はマス広告との大きな差別化点と言えるでしょう。

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機械学習と運用型広告

運用型広告を理解する上で重要なのは機械学習の存在です。機械学習は媒体が持つ大量の情報や実際の配信データを掛け合わせて分析し、広告配信の最適化を自動的に行います。広告主は機械学習に対して配信戦略を設定することができるため、自身が達成したい目標に対して機械学習の活用が可能となります。

運用型広告を成功させるポイント

前述の通り運用型広告においては機械学習の活用が成功の鍵となっています。例えば、機械学習が働きやすい配信設計を行ったり、人の手でしか変更できない部分のチューニングを行う必要があります。完全な機械任せにするのではなく、日々数値をレポーティングしながら上手く付き合っていくことが運用者の必須スキルとなってきています。

以上が運用型広告についての説明でした。運用を開始する際には、広告指標の多さや各種調整の手間に戸惑うこともあるかもしれませんが、トレンドを把握しながら一つずつ理解していくことが重要です。

変化が激しいデジタル広告の世界ですが、近年では個人情報やプライバシーの保護に注目が集まっています。その中でも運用型広告のデータ活用において重要な役割を担っていた”Cookie”についても制限が加わっています。従来の手法が難しくなってきている中で、活用の重要性が高まっている『CRMデータ』について次回は取り上げます。

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