クッキーレス環境下の「人」を中心にした広告効果の測定

ブラウザ上のサービスやアプリ間の重複を取り除いて出稿した広告が、全体で、あるいはターゲットのどれくらいの人数に届いたのかを測定し、把握することが重要になっています。従来は、その測定にはサードパーティークッキーや広告IDといったデジタル識別子が活用されていましたが、サイトやアプリを横断した広告効果の測定が難しくなってきました。また、サードパーティークッキーやモバイル広告ID等のデジタル識別子は、デバイスやブラウザに固有に付与されるもの

クッキーレス環境に対応した広告効果測定において、コミュニケーションの中心にいる「人」をベースに測定するということの重要性が高まり、それを認識しているマーケティング担当者も少なくはないでしょう。広告の配信結果を「人」ベースで測定する手法の一つとして、広告に計測タグを入れ、実際にそのインプレッションがどれだけの人に、どういった属性の人に広告が配信されたのかを把握できます。ここで重要になるのが、広告タグが取得してきたインプレッションの情報とマッチングさせる「人」のデータベースです。測定で精確な結果を出すためには、参

そのため、広告主は大きな参照データベースを保有しているパートナー会社と連携することも一つの方法ですが、複数のデータソースから大規模参照データを取得している第三者機関を活用することが重要です。何故ならば、データ規模がある程度大きくても、データース̌一つだと、デジタル業界は常に変化しており、消費者のプライバシー保護に向け、従来使えていたデータソースからはデータを取得できなくなることも考えられます。逆に言うと、複数のデータソースからコンプライアンスに則った手法でインプレッション配信結果と照らし合わせることができるより大きなデータベースを保有している

「人」を中心にした広告配信結果の測定における出発点に過ぎません。複数のデータソースからの様々なデータを統合・分析し、初めてデジタル識別子に依存せずに、前述の通りプライバシー環境が変化し続けている中、取得できないデータが増えていくにつれ、いずれ属性情報が付与できない広告配信の結果も増えてくると想定されます。その付与できない部分に対して、部分的に得られている情報、例えば広告が表示されていたコンテンツの情報などを参照情報として、 6A5↩械（AI）によって属性情報を予測していく方法も出てきています。このような機

最後に

このように変化し続けるデジタル業界に対応するには、マーケティング担当者が測定パートナーと連携しながら、環境の変化に柔軟に対応した新しい計測技術を活用していくことが重要になってくるでしょう。大規模で偏りのない属性データベースを維持しつつ、将来のデジタル環境の変化に備えて新しい技術に投資するなど、より高精度な計測データ推計を行う上で重要な軸となる正解データ（6559↩師データ）を保有し、測定技術を常にアップデートしている第三者機関と連携することが不可欠でしょう。