サードパーティ Cookie 後の広告の関連性を最大化する

プライバシー サンドボックスは、公開されている無料のインターネット上での人々のアクティビティを非公開に保つことを目的としています。これを実現するために、Google は広告業界と協力して新しいプライベート広告技術に移行し、2024 年後半には Chrome におけるサードパーティ Cookie のサポートを廃止できるように作業を進めています。

プロダクトリーダー、CTO、CMO、CEO など、その役割に関係なく、プライバシー意識が高まる世の中で広告のユースケースをサポートする方法を理解し、ビジネスの成果とユーザーのプライバシーの両方を最適化できるソリューションを採用することが不可欠です。

2023 年がサードパーティ Cookie のない世界に備えるための重要な年になることは間違いありません。このガイドでは、Cookie のない未来において、広告エコシステムが広告の関連性にどのようにアプローチできるかについて説明します。

• 関連する広告を表示するために使用されるデータについて、どのような変更がありますか？
• アドテックが、サードパーティ Cookie を使わずにインタレストベース広告を提供するにはどうすればよいでしょうか？
• 機械学習で、プライバシーに安全なシグナルを使用してパフォーマンスを最大化するにはどうすればよいでしょうか？

# 関連する広告を表示するために使用されるデータについて、どのような変更がありますか？

パーソナライズド広告とも呼ばれるインタレスト ベース広告は、個人の興味や好みに関する情報を使用して、より関連性の高い広告を表示する広告の一種です。このタイプの広告では、ユーザーが閲覧したコンテンツ、ユーザーが最近閲覧したサイトのパターン、以前にアクセスした特定のサイトなど、表示する広告を決定するためのシグナルとして幅広いデータを使用します。

現在、これらのシグナルは主に、個々のデバイスに固有のサードパーティ Cookie などのクロスサイト識別子によって強化されています。

サードパーティ Cookie が段階的に廃止されるにつれて、インタレストベース広告向けのアドテックソリューションは、プライバシーに配慮したシグナルを利用して関連性の高い広告を表示するように進化する必要があります。これらには、ファーストパーティ データ、コンテキスト シグナル、プラットフォーム提供のプライバシー保護 API（Topics API、FLEDGE API、Attribution Reporting API など）が含まれており、これらはクロスサイト トラッキングから保護しながら、広告業界の重要なユース ケースをサポートするのに役立ちます。

インタレストベース広告は、エコシステム全体で開発された革新的なテクノロジーによって生かされ、繁栄することができます。これらのテクノロジーは、人々のデータがより適切に保護される世界に向けて前進するのに役立ちます、一方で広告は、ダイナミックでオープンなウェブをサポートするマーケティングの成果を引き続き推進できます。

# アドテックが、サードパーティ Cookie を使わずにインタレストベース広告を提供するにはどうすればよいでしょうか？

現在、インタレストベース広告の広告主は通常、アドテックプロバイダを通じてキャンペーンに以下の設定を行っています。

1. 目標: 広告主がこの広告キャンペーンで達成しようとしているビジネス上の成果は何ですか？これにより、広告プラットフォームは何を最適化すべきかがわかります。たとえば、子供服のウェブサイトで売り上げを伸ばしたいと考えている広告主がいるとします。多くの場合、これらの目標は、クロスサイトコンバージョンタグとアトリビューション レポートによって測定されます。
2. オーディエンス: 広告主は誰にリーチしようと考えていますか？これにより、広告主がその広告に適していると考えているのが誰であるかが広告プラットフォームに伝えられます。たとえば、広告主は、現在子供服を購入している新規顧客にリーチしたいと考えているかもしれません。
3. プレースメント: 広告主が広告を掲載したいウェブサイトは？これは、広告枠または広告枠のカテゴリに関して、広告の掲載が許可される場所を指定します。たとえば、広告主は幅広いウェブサイトに広告を掲載したり、目的のオーディエンスにリーチする可能性が高い特定のウェブサイトを選択したりできます。
4. 予算と入札単価: 広告主は、インプレッションの配信、広告のクリック、広告のコンバージョンなどの特定のアクションに対して、合計でどれくらい支払おうと考えていますか？これにより、キャンペーンが目標のコスト要件を満たしていることを保証できます。たとえば、広告主は最大 1,000 ドルを支出し、最大 2 ドルの CPM を支払って、ターゲットオーディエンスと特定のウェブサイトに 500,000 インプレッションを配信することを希望するかもしれません。

# オーディエンス作成の進化

ポストサードパーティ Cookie の世界では、アドテックプロバイダーは、自社のプラットフォームが関連性の高い広告を配信する方法を適応させたいと考えるでしょう。今日、広告の関連性は一般的に、広告主が自社の製品やサービスに関心を持つ可能性が最も高い人々にリーチするために使用できるオーディエンスを通じて達成されています。

広告主は通常、次のようなさまざまなオーディエンス タイプを使用しています。

1. アフィニティ: 習慣や関心事など、ユーザーが情熱を注いでいることに基づいてユーザーにリーチします。
2. 購買意向: 最近の購入意向に基づいてユーザーにリーチします。
3. リマーケティング: 以前に広告主のウェブサイトにアクセスしたことのあるユーザーにリーチします。
4. オーディエンス拡張: 他のウェブサイトにおける特定のサイト運営者のユーザーにリーチします。

サードパーティ Cookie の廃止後も、アドテックプロバイダーは、プライバシー サンドボックス API などの新しいアプローチを使用して、これらのオーディエンス タイプの目標を引き続きサポートできます。

# アフィニティ

今日、広告主は、アフィニティ（インタレストとも呼ばれます）によって分類されたユーザーにリーチしています。最も一般的な方法は、サードパーティのデータ セグメントを活用することです。これらのオーディエンスは、多くのデータ マーケットプレイスによって提供されており、デマンドサイドプラットフォーム（DSP）やデータ管理プラットフォーム（DMP）などのチャンネルを通じてアドテックエコシステム全体に配布され、アクティベーションされます。

セグメントは通常、サード パーティ Cookie を使用して個人をトラッキングし、カテゴリの分類法と、ユーザーがカテゴリに該当するかどうかを判断するための独自の方法論に基づいてユーザーをグループ化することによって構築されます。

サードパーティ Cookie が廃止された後、アフィニティに基づくオーディエンスの選択は、さまざまなシグナルを使って特定のオーディエンスに含めるユーザーの適性を測るように進化します。プライバシー サンドボックスのプライバシー保護 API を使用してこれを行うには、次のようないくつかの方法があります。

• Topics API : この API では、標準化されたインタレスト分類法と、特定のユーザーの関心を最近アクセスしたウェブサイトの種類に基づいてオンデバイスで分類する一般的な方法論を使用します。アドテックは、Topics API を呼び出して、特定のユーザーの関心を取得できます。この API は、考慮されるブラウジング履歴の長さ、特定のトピックにアクセスできる関係者、返されるカテゴリの数などを制限することでプライバシーを保護します。この API は、サイト運営者との直接的な関係やコンテキスト最適化機能を持たないアドテックに特に有効です。
• コンテキスト データを使用した Topics API : より高度な方法では、ユーザーのトピックとページのコンテキストを比較して、ユーザーの追加のアフィニティを推定します。たとえば、アドテックソリューションは、特定の一連のトピック（アウトドア活動など）に関心のあるユーザーが、特定のカテゴリのページ（グリルに関するサイトなど）にアクセスする際に過剰にインデックスを作成する可能性があることを知ることができます。アドテックは、「BBQ & グリル」がトピックとして返されなくても、「アウトドア活動」ウェブサイトの訪問者がグリルに興味がある可能性があると予測できるように、機械学習モデルをトレーニングすることができます。この方法は、コンテキスト最適化機能を備えている場合、バイサイドの広告技術に特に役立ちます。
• FLEDGE API : この API を使用すると、アドテックは、ウェブページの訪問者を特定のセグメントのメンバーとしてラベル付けすることで、「家族旅行に興味がある」などのオーディエンス セグメントを作成できます。アドテックプロバイダーのパートナ ネットワークに「家族旅行」に関連する他のウェブサイトがある場合、それらのサイトの訪問者をこの同じセグメントに追加することもできます。

FLEDGE は、オーディエンス セグメントへの割り当てをオンデバイスで維持し、同じユーザーが複数のインタレストグループに属しているかどうかをアドテックに共有しないことで、ユーザーのプライバシーを保護します。これにより、クロスサイト トラッキングが制限されます。この API は、サイト パートナーシップのネットワークを持つアドテックにとって特に有用です。

これらの方法により、アドテックは、クロスサイトユーザー識別子に依存することなく、拡張されたアフィニティ オーディエンス セグメントを提供できます。アドテックは 1 つの方法に限定する必要はなく、サイト運営者との関係、広告主との関係、および機械学習機能に基づいて差別化することができます。

# 購買意向

現在、広告主は、「アフィニティ」に基づいてオーディエンスにアクセスする方法と同様に、サードパーティ Cookie セグメントを使用して、「購買意向」がある（「購買意欲」があるとも呼ばれる）として分類されたユーザーにリーチしています。ユーザーが「調理器具」のような製品の購買意向で分類されるか、単に料理に興味があるで分類されるかどうかは、アドテックプロバイダーの独自の分類法と方法論に依存します。

サードパーティ Cookie の廃止後、プライバシーを保護する API は、「購買意向」のオーディエンスの作成を知らせる新しいシグナルを提供します。いくつかの代替方法は次のとおりです。

• Topics API : この API をアフィニティ オーディエンスに使用するのと同様に、これを購買意向に使用するには、オンデバイスで一般に知られている方法論と分類法に基づいて、特定のユーザーの購入意向を近似できるトピックを返す必要があります。

これらのトピックを生成するために使用されるルックバックウィンドウは、アドテックプロバイダーが利用できるデータの総量を制限することで、ユーザーのプライバシーを保護できるように3週間に標準化されています。ただし、商品やサービスのカテゴリが異なれば検討サイクルも数日から数か月に及ぶため、この API は、顧客の購入サイクルがトピックのルックバック ウィンドウと一致している広告主にとって便利です。

• FLEDGE API : アフィニティのユース ケースと同様に、この API を使用すると、アドテックプラットフォームは「購入意向のある自動車購入者」などの独自のセグメントを作成できます。アドテックプロバイダーのパートナーネットワークに、「購入意向のある自動車購入者」に関連する他のウェブサイトがある場合、クロスサイトユーザーのプライバシーを維持しながら、それらのサイトの訪問者をこの同じセグメントに追加することもできます。 FLEDGE は、アドテックプロバイダーに、データパートナーシップを可能にする直接的なサイト運営者/広告主の関係があり、トピックが許可する以上のカスタマイズが必要な場合に特に役立ちます。
• Topics API + Attribution Reporting API: Topics と Attribution Reporting API を組み合わせることで、特定のコンバージョン（購入など）に対応するトピックのリストを拡張できます。これにより、購買意向のあるオーディエンスにリーチするための追加の方法が作成されます。

たとえば、分析または機械学習システムにより、スキューバ ダイビング用品の広告を見て購入したユーザーは、「ビーチと島」や「釣り」のトピックを関連付けられていることが非常に多いことがわかります。アドテックソリューションは、この 2 つのトピックを持つユーザーを選択することで、この洞察を「スキューバ用品の購入意向がある」ユーザーへのリーチの改善に変換できます。この場合、アトリビューション レポートは、トピックとコンバージョンの関連付けに関するノイズの多いコンバージョン データを提供することで、ユーザーのプライバシーを保護します。

このアプローチは、アドテックプロバイダーがコンテキストデータをあまり持っていないが、機械学習または堅牢なデータ サイエンスと分析機能を備えている場合に意味があります。

• コンテキスト データを使用した Attribution Reporting API: アドテックソリューションは、広告が表示されるページのコンテキスト分類、広告主と製品の分類、およびアトリビューション レポートからのデータを活用して、購入意向のある人々が特定の種類の製品やサービスを購入する場合に好むサイトの種類の傾向やパターンを明らかにします。このデータの組み合わせから、たとえば「家族レジャーに関するウェブページを閲覧している人は、アウトドア用品も購入する可能性が高い」ということを学習するなどのインサイトにつながる可能性があります。

これらの方法は、アドテックプロバイダーがクロスサイトユーザー識別子に依存することなく、創造性を活かしてオーディエンス セグメントを拡張およびカスタマイズできる多くの方法のほんの一部です。また、ファースト パーティ データやその他のプライバシー保護 API の組み合わせなど、より多くのシグナルを統合すれば、さらに優れた結果を得ることができます。したがって、アドテックプロバイダーは、オーディエンスの構築、独自のデータの保護、優れた機械学習機能の開発にさまざまなアプローチを採用することで、差別化を図ることができます。

# リマーケティング

広告主は、リマーケティングを通じて、以前にウェブサイトにアクセスしたことのあるユーザーに再度アプローチできます。現在、これには、ウェブサイトの訪問時にブラウザにサードパーティ Cookie を配置し、別のウェブサイトでその Cookie が観察されたときにそのブラウザに広告を表示するように入札するアプローチが含まれます。アドテックプロバイダーは、ウェブサイト全体で行われたユーザー アクティビティに基づいて、特定のウェブサイト用にさまざまなリマーケティング セグメントを作成できます。

サードパーティ Cookie がなければ、アドテックプロバイダーは FLEDGE API を使用してリマーケティングのユースケースをサポートできます。

• FLEDGE API : アドテックプロバイダーは、ユーザーの活動に応じてインタレストグループを作成することにより、サイト用にカスタマイズされたリマーケティング セグメントを作成できます。FLEDGE の以前のユースケースでは、アドテックプロバイダーは複数のウェブサイトから非常に多くのオーディエンスを構築していました。このユース ケースでは、1 つのウェブサイトのみが過去の訪問者にもう一度エンゲージしようとしており、FLEDGE に組み込まれたプライバシー保護がなければ、このユースケースではウェブサイトによる個人の特定に導かれる可能性があります。この API は、効果的なオーディエンス リマーケティングを可能にしながら、十分な数の個人が広告を見る資格があることを保証するために k-匿名性のしきい値を設定して、個人のプライバシーを保護します。

サードパーティ Cookie がなくても、プライバシー サンドボックスを使用すると、広告主はファーストパーティのデータを使用して、サードパーティのウェブサイト全体で大規模なリマーケティングを行うことができます。

# オーディエンス拡張

広告主は、特定のサイト運営者で見られる同じオーディエンスにより多くリーチしたい場合があります。ただし、それらのユーザーが他のウェブサイトにいる場合です。オーディエンス拡張は、サイト運営者の自社オーディエンスを他のサイトで見つけて拡張し、同じオーディエンスの頻度やリーチを増やすプロセスです。

オーディエンス拡張を使用することで、サイト運営者は、アフィニティ（ゴルファーなど）や人口統計（年齢層など）などのオーディエンス セグメントを広告主に提供し、広告主が他のサイトでそのオーディエンスを見つけられるようにすることができます。オーディエンス拡張は、小売業者のウェブサイトやウェブ上の他の場所で買い物をしている消費者にリーチして、広告主が商品の認知度を高めたい場合にも使用されます。

アドテックプロバイダーは、FLEDGE API を使用して、サードパーティ Cookie を使わずにサイト運営者のオーディエンスを拡張できます。

• FLEDGE API: アドテックプロバイダーは、ウェブサイトの特定のセクション（旅行セクションなど）を読むなどのユーザー アクティビティに応じてインタレストグループを作成することにより、サイトのカスタム オーディエンス拡張セグメントを作成できます。このプロセスはリマーケティングと事実上似ており、同じプライバシー保護を提供します。これは、サイト運営者の 1P オーディエンス データを重視していても、そのサイト運営者のウェブサイトでそのオーディエンスに十分な広告枠を取得できない広告主にとっては合理的と言えます。

# 機械学習で、プライバシーに安全なシグナルを使用してパフォーマンスを最大化するにはどうすればよいでしょうか？

サードパーティ Cookie の廃止に伴い、広告主は、機械学習とプライバシーに安全なシグナルを使用して最良の結果を得る方法を検討する必要がある場合があります。

# 自動化によって広告主の成果を促進

ほとんどのアドテックプロバイダーは、多様な節度で手動および自動のキャンペーン最適化を提供しています。

ほとんどの手動ソリューションでは、広告主が目的のオーディエンス、プレースメント、および入札を指定し、それらの入力内にとどまる必要があります。手動設定は広告主に強力な制御を提供しますが、広告主がパフォーマンスの高いすべてのオーディエンスとプレースメントを知る必要がある場合、または関連するすべての変数を考慮して、各インプレッションの理論上の最適入札を予測できない場合は、最適ではない結果をもたらす可能性があります。

ほとんどの自動化されたソリューションでは、広告主に希望するビジネス成果（アクションあたりのコスト 2 ドルなど）を指定するよう求め、機械学習を使用して、その広告主にとって効果的なオーディエンスとプレースメント、および目的の目標を達成するための適切な入札を特定します。この設定では、予算と目標を除いて、アドテックソリューションに対する制約はほとんどまたはまったくありません。広告主によるオーディエンスの選択は、「提案」または「出発点」として扱われる場合がありますが、機械学習は、利用可能なすべてのデータの中から、人間には識別できない可能性のあるパターンを探します。

機械学習はこれらのパターンを使用して、より関連性の高いオーディエンスを追加し、それらのオーディエンスの予測パフォーマンスに基づいて入札単価を調整することで、パフォーマンスを最適化します。プライバシー サンドボックスは、サードパーティ Cookie の廃止後に機械学習に通知するために利用できるシグナルの多くのソースの 1 つです。

機械学習は、時間、キャンペーン、さらには広告主全体にわたって、すべての最適なオーディエンス、プレースメント、および入札を継続的にテストして学習することにより、広告のパフォーマンスを最大化できます。熟練したチームが実行する高度な分析でも、同様の相関関係を発見できることは注目すべきことでしょう。

広告主がオーディエンス、プレースメント、入札を管理する必要性を減らすことで、広告主のワークロードは簡素化され、機械学習システムにより可能な限り最高の結果をもたらすことができます。自動化されたソリューションへのアドテックへの投資は、広告主に利益をもたらすだけでなく、サードパーティ Cookie からの移行にも役立ちます。

# 機械学習用の追加シグナル

アドテックプロバイダーは、広告を配信するために入札するかどうかを決定する際に、常に複数のシグナルを考慮してきました。クロスサイト Cookie トラッキングのない世界では、アドテックは、クリックやコンバージョンなどのビジネス成果を予測するために、機械学習で利用可能なすべてのプライバシー保護シグナルを使用して利益を得ることができます。

以下のプライバシー保護シグナルは過小評価されることがありますが、サードパーティ Cookie がなければ、将来的に広告の関連性に大きく貢献する可能性があります。

1. 広告クリエイティブの特徴: コンポーネント レベル（テキスト、画像、デザインなど）で広告クリエイティブを分析すると、広告の主題やテキストが多く含まれているかどうかなど、特定のオーディエンスや特定のページでのパフォーマンスを予測するのに役立ちます。
2. ファーストパーティデータ: サイト運営者、マーケティング担当者、小売ネットワークは、販売者定義のオーディエンスなど、ファーストパーティの識別子とセグメントをますます構築しています。特定のサイトでの時間の経過に伴うユーザーの行動を知ることで、クロスサイト プロファイリングを行わなくても、そのサイトのそのユーザーまたはセグメントにとってどの広告が最も効果的かをより正確に予測できます。サイト運営者のファーストパーティデータは、すべてのサイトでの入札を改善するのに役立ちます。これらのサイト固有の入札単価の改善により、キャンペーン全体のパフォーマンスが累積的に向上します。

アドテックプロバイダーは、機械学習やプライバシー保護 API から得るプライバシー保護シグナルといった利用可能なすべてのツールを、コンテキスト データ、クリエイティブ データ、ファースト パーティ データと組み合わせることで、最高の結果を引き出すことができます。

# まとめ

サードパーティ Cookie が段階的に廃止された後も、広告業界が関連性の高い広告を配信し続け、消費者が期待するプライバシー保護を提供できることが不可欠です。プライバシー サンドボックスのような新しいツールを使用して構築するには労力が伴うことを認識しており、この移行を通じて業界を引き続きサポートしていきます。

今後は、次のことをお勧めします。

1. Topics、FLEDGE、Attribution Reporting などのプライバシー保護 API をアドテックソリューションに統合することに投資して、サードパーティ Cookie が廃止された後の一般的なインタレストベース広告のユースケースをサポートできるようにする。
2. プライバシー サンドボックス API を、ファースト パーティのサイト運営者データを含む他のプライバシー保護シグナルと組み合わせてテストし、将来のパフォーマンスを理解し、戦略に情報を提供する。
3. 利用可能なすべてのプライバシー保護されたデータを機械学習に使用できるようにすることで、可能な限り自由に学習および最適化できるようにし、パフォーマンスを最大化する。

アドテック業界は、プライバシー サンドボックス API を使用して、ターゲティングや入札に関する多数の主な関数を実行できます。ただし、これらの API を超えて追加のプライバシー保護シグナルを組み込み、これらすべてのシグナルを一緒に展開すると、多くのメリットがもたらされます。

イノベーションは、デジタル広告業界の DNA に刻まれています。広告の関連性に対する既存のアプローチを進化させることで、サードパーティ Cookie から、よりプライベートでパフォーマンスの高いウェブへの移行を成功させられるでしょう。