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デジタルオーディエンス測定の未来に向けて

3分で読めるシリーズ|SVPデータサイエンス ジョナソン・ウェルズ|2021年5月号

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において重要な側面ですが、デジタルメディア環境の変化が加速する中で、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が、デジタルマーケティングのあらゆる側面に影響を及ぼしていることです。デジタルオーディエンス測定の新しい世界は、クッキーやMAID(モバイル広告ID)がなければ、プランニング やターゲティングと同じように違って見えるのです。

もうひとつ指摘すべきは、消費者優先のデジタルマーケティング手法への移行は、マーケターが扱うべきデータとインサイトが、これまでとは異なるものになることを意味するということです。つまり、古いプロセスを同じ型にはまる新しいプロセスに単純に置き換えるのではありません。

ご存知のように、クッキー、MAID、その他の識別子に対するサードパーティのアクセス制限が強化されているため、マーケティング担当者はキャンペーンを見た人を正確に把握することが難しくなっています。なぜなら、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の個別の道筋を立てるにつれ、業界が以前使用していた人口統計と露出を結びつける決定論的なアプローチは、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機器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、機器とそれを使用する人々を識別する新たな方法を確立する必要があります。効果的であるためには、これらの識別子は次のようなものである必要があります。

  • ピープルセントリック
  • Persistent(長期的に安定している)
  • プロリフィック
  • 転送可能(異なるデバイスやアクセスポイントでのクロスプラットフォームを可能にするため)

おそらく、すべてのデジタルインプレッションを測定するために、このような識別子を利用することはできないでしょう。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される必要があります。最大限の効果を得るためには、こ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り、ユーザー属性を特定するためにインプレッションの配信方法と場所から得られる手がかりと信号を利用した、本質的に文脈的なものである必要があります。

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、この新しい現実の中で全体的な測定を行うために、技術系企業が解決しなければならない重要な領域が実に3つ存在する。第一に、測定会社とパブリッシャーの間の合意は、彼らのオーディエンスを測定するために非常に重要になります。その他のオープンウェブの視聴者を測定するために、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ります。最後に、個人およびデバイスの識別子が存在しない匿名ウェブのためのモデルが必要になります。 

このデジタル時代には、明日のソリューションを求めてビッグデータ、機械学習、人工知能に傾注することは容易です。重要なのは、ブランドやマーケターが、現代のマーケティングにおいて実際の人の重要性を見失うことがないことです。バイアスやエラーを補正するためには直接観察することが重要であるため、人ベースの真実セット(パネル)はこれまで以上に重要です。

計測の進化が進むにつれ、トレンドの大きな変化を認識し、それに対応した計画を立てることが重要となってきます。この進化を促す環境変化は、視聴者を測定する方法を根本的に変えるでしょう。測定の基礎が変化する以上、顕著な傾向の変化は予想されることです。

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