アイデンティティは、データドリブンマーケティングにおける大きなトピックである。広告主は個人レベルで消費者をターゲットにしたいと考え、パブリッシャーはオーディエンスを収益化したいと考え、ブランドがリーチしようとしている「ジョン・スミス」と、現在アマゾンで買い物をし、TikTokをスクロールし、チケットマスターで週末のイベントを検索している「ジョン・スミス」が本当に同一人物であることを確認するために、アイデンティティは極めて重要である。

これまでは、少なくともオープンなデジタルプラットフォーム全体では、モバイル広告ID（MAID）とサードパーティのクッキーが点と点を結ぶために使われていた。しかし、その時代は終わろうとしており、移行は慌ただしく続いている。マーケターには今、どのような選択肢があるのだろうか？

ほとんどのマーケティング担当者は、競合他社に差をつけ、データ資産を管理し、プライバシーの問題を回避できるファーストパーティデータに賭けている。しかし、誰もが異なる識別子を使用している。ネットフリックスはメールアドレスで、メイシーズは電話番号で、デルタ航空はスカイマイル番号で、インスタグラムはハンドルネームで、Xboxはゲーマータグであなたを知っている。ログインせずに訪問したウェブサイトは、今日でもサードパーティ・クッキーを割り当てたり、IPアドレスを収集したりするかもしれない。 

プラットフォーム間で一貫性のある、包括的で比較可能なオーディエンス測定を行うには、マーケティング担当者は、測定用に特別に設計されたIDグラフを持つ堅牢なIDシステムを必要とします。

アイデンティティ・グラフとは何か？

消費者は多くのデバイス、アプリ、識別子を使用して世界と交流し、それらの交流は、フォトモザイクのスナップショットのように、一定の痕跡を残す。どのスナップショットもストーリーの断片を語っているに過ぎないが、それらを組み合わせることで、私たちが誰であるか、私たちの好き嫌い、私たちの興味や嗜好、そしてマーケターにとって最も重要な、私たちが次に何をしそうかという360°のポートレートが出来上がる。

何百万ものデバイス、識別子、そしてそのユーザーがリンクされ、統一された顧客プロファイルや世帯プロファイルが作成される大規模なデータベースである。これらのグラフは、ターゲティングやパーソナライゼーションに利用され、ブランドのメーリングリストに登録された顧客や見込み客と、プラットフォームのオーディエンス・メンバーとのマッチングを行う。例えば、ニールセンのアクティベーション部門には、ターゲティングに特化したグラフがある。 

アイデンティティ・グラフを使用する理由は、キャンペーンの活性化だけではない。信頼性が高く、独立した、よく較正されたアイデンティティ・グラフが現代の測定に不可欠な理由を検証してみよう。

測定グレードのアイデンティティ・グラフは何が違うのか？

すべてのアイデンティティ・グラフが、母集団全体を正確に表すことに重点を置いているわけではない。使用するデータソースは、特定の地域、特定のプラットフォームのユーザー、または1種類のデバイスに偏っているかもしれない。レコードの重複排除も、何らかのマッチングが行われ、広告が人々の目に触れさえすれば、最優先事項ではないかもしれない。

しかし、マッチ率がすべてではありません。測定が最終的な目標であるならば、リーチ、フリークエンシー、そして広告費用対効果（ROAS）やリードコンバージョンなどの他の重要なキャンペーンKPIを適切に測定するために、統計的表現と重複排除が必要である。ニールセンでは、新しいデータをアイデンティティ・グラフにロードする際、国勢調査データや独自の人ベースのパネルと照らし合わせ、デバイス、人、世帯間の一致を検証するために細心の注意を払っています。以前、Need to Knowシリーズで学んだように、ビッグデータの校正には、慎重にキュレートされた人ベースのパネルが不可欠です。

私たちのデータ・クリーンアップ・プロセスはどの程度広範囲に及んでいるのでしょうか？毎年、私たちのシステムは、さまざまな外部データソースから何十億もの識別子とリンクをインジェストしていますが、解決されたアイデンティティ・グラフに入るのはわずか20%です。ニールセンでは、これらのビッグデータを校正し、視聴者の割り当てとグラフのクラスタリングの正確性を確保するために、社員パネルを使用しています。その結果、ニールセンのアイデンティティ・グラフは、測定に必要な代表性と精度に最適化されています。

マーケターはニールセンのアイデンティティ・グラフをどのように活用しているのか？

アイデンティティ・グラフは単独で構築されるものではない。ニールセンのアイデンティティ・グラフは、4つの異なるステップを含む包括的なIDシステムの中心に位置する：

ニールセンのアクティベーションビジネスは、ニールセンの測定グラフと同じソースを使用し、同じ解決ロジックを共有している、 Nielsen Marketing Cloudは、ニールセンの測定グラフと同じソースの多くを使用し、オーディエンスの重複排除されたビューを提供する同じ解決ロジックを共有するパーソンレベルのアクティベーショングラフを持っています。しかし、測定の代わりに、キャンペーンのリーチとパーソナライゼーションを大規模に推進するように設計されている。 

デジタルIDシステムのプライバシーへの影響は？

外部ソースからの広告露出や成果データの取り込みは、今日のデータプライバシー情勢において茨の道となりうる。ユーザーの同意が確保されている場合でも、マーケティング担当者は当然のことながら神経質になっている。ニールセンについて 、顧客データを外部のパートナーと共有することによって、その同意の限界を試すことになる。ヘルスケアや金融サービスのような規制の厳しい業界では特にそうだ。ハッシュアルゴリズムは、電子メールアドレスのような機密性の高い識別子を見えなくするのに役立ちますが、ハッシュ化されたIDは、一部の法域（ヨーロッパなど）では個人を特定できる情報（PII）とみなされ、悪質な業者がハッシュ化されたIDの背後にいる人物を特定するのを常に防ぐことはできません。

その解決策とは？ニールセンでは、データパートナー間で機密情報を実際に共有することなく、データコラボレーション（広告主とパブリッシャーのデータセット間の重複を見つけるなど）を促進するために、一連のデータプライバシーとセキュリティプロセスを導入しています。例えば、クリーンルームの統合により、ニールセン、クライアント、パートナーからのデータがそれぞれの環境内に留まり、測定を可能にします。 コンフィデンシャル・コンピューティングや ディファレンシャル・プライバシーなどの 技術により、関係者はお互いのデータを見ることなく共同作業を行うことができます。

マーケティング担当者や消費者にとって、プライバシーは最優先事項です。どのデジタルIDシステムでも、それを真剣に考慮する必要があります。 

サードパーティ・クッキーを超えたデジタル測定

サードパーティのCookieは終焉を迎えているかもしれませんが、マーケティング担当者は、クロスプラットフォームキャンペーンの意味を理解する必要があります。そして、競合他社をリードし続けるために、アドバンストオーディエンスによって解き放たれたような新しいプランニング 、ターゲティングの機会を活用したいと考えています。

マーケティング担当者は、点と点を結びつけ、ビジネスに関連する正確で一貫性のあるオーディエンスと成果の指標を生み出すことができる測定パートナーを、おそらくこれまで以上に必要としている。