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デジタル視聴者測定の未来に向けて

3分で読む|ジョナサン・ウェルズ SVPデータサイエンス|2021年5月

マーケティング担当者がサードパーティCookieのない世界に備えて新しいツールやテクノロジーに傾倒し続ける中、ニールセンについて の適応に関する話題の多くは、プランニング とターゲティングに焦点が当てられています。これらは明らかにあらゆるマーケティング戦略の重要な側面ですが、デジタルメディア環境の変化が加速する中、正確な測定の必要性を排除しないことが重要です。   

重要なのは、プライバシー要件の高まりに対応して業界が行ってきた変化は、デジタルマーケティングのあらゆる側面に影響を与えるということです。デジタルオーディエンス測定の新しい世界は、プランニング やターゲティングがそうであるように、クッキーやMAID(モバイル広告ID)がなくても同じように違って見えます。

もう一つ指摘すべきことは、消費者第一のデジタルマーケティングへの移行は、マーケターが扱わなければならないデータとインサイトが、彼らが慣れ親しんできたものとは異なるものになるということだ。言い方を変えれば、私たちは単に古いプロセスを、同じ型にきれいに収まる新しいものに置き換えるわけではない。

ご存知のように、クッキー、MAID、その他の識別子へのサードパーティのアクセスに対する制限の増加は、マーケティング担当者がキャンペーンを見た人を正確に把握する能力を複雑にしています。というのも、企業がユーザーに関する情報へのアクセスを制限するために個々の道を切り開くにつれて、業界が以前使用していた人口統計を露出に結びつける決定論的アプローチはもはや実行不可能になるからです。

測定サービスは、人々と彼らが使用しているデバイスを認識する代わりに、適用されるプライバシー要件と整合性のある方法で、デバイスとそれを使用する人々を識別する新しい方法を確立する必要がある。効果的であるためには、これらの識別子は以下のものである必要がある:

  • 人間中心
  • 持続性(長期間安定)
  • プロリフィック(ウェブ上で一貫して使用されている)
  • 転送可能(クロスプラットフォームを可能にするため、異なるデバイス/アクセスポイントにまたがる)

おそらく、このような識別子は、すべてのデジタル・インプレッションを測定するためには利用できないだろう。このギャップを埋めるために、デジタル測定はIDレスソリューションで補強する必要がある。最大限の効果を確保するために、そのソリューションは機械学習に大きく依存した確率的な設計であるべきであり、ユーザー属性を特定するためにインプレッションがどこでどのように配信されたかを手がかりやシグナルとして利用する、本質的に文脈的なものであるべきである。

デジタル・マーケティングにとってユニークな時代であり、テック企業がこの新しい現実の中で全体的な測定に向かう過程で解決しなければならない重要な領域が実に3つある。第一に、パブリッシャーのオーディエンスを測定するためには、測定会社とパブリッシャー間の合意が重要になる。その他すべてのオープンウェブのオーディエンスを測定するために、企業は責任を持ってライセンスされたサードパーティのユーザー登録データを活用する代替IDソリューションを開発する必要がある。最後に、企業は、個人とデバイスの識別子が存在しない匿名ウェブ用のモデルが必要になる。 

このデジタルの時代には、ビッグデータ、機械学習、人工知能に傾倒し、明日のソリューションを求めるのは簡単だ。重要なことは、ブランドとマーケターは、現代のマーケティングにおける実際の人間の重要性を見失ってはならないということだ。バイアスやエラーを修正するためには直接観察することが重要であるため、人をベースとした真実セット(パネル)はこれまで以上に重要である。

測定の進化が進むにつれ、重要なトレンドの区切りを認識し、それに向けて計画を立てることが重要になる。この進化の原動力となる環境変化は、観客の測定方法を根本的に変えるだろう。測定の基礎が変わることを考えると、顕著なトレンドのブレークは予想される。

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