プログラマティック コンテンツ ターゲット: すべてが連携するしくみ

コンテンツ ターゲットは、オーディエンス データをいじることなく広告を配信し、キャンペーンを実行するための最良の方法の 1 つです。

コンテキスト広告ターゲティング方法は、人工知能の力とサードパーティ Cookie の不在により、デジタル広告を変えました。 一方、プログラマティック広告アルゴリズムは、オンライン広告における関連キーワード検索の枠を超えた動きを支援します。

今日、広告主と代理店は、マーケティングに不可欠なツールとしてコンテキスト広告に注目しています。 IAB は、コンテキスト広告の支出が 2023 年までに 2,976 億 8000 万ドル、2025 年までに 4,120 億ドルに増加すると予測しています。

コンテンツ ターゲットの仕組み

インターネットが登場する前から、活字メディアはコンテキスト広告を積極的に使用していました。 現在、コンテキスト センシティブ ターゲティングは、すべてのオンライン フォーマットとチャネルで機能します。

コンテキスト広告とは何ですか? たとえば、ユーザーが特定のトピックに関する情報を検索すると、アルゴリズムはコンテキストに関連する広告を表示します。 コンテンツ ターゲットを使用すると、表示される Web ページのコンテンツに最適な広告を表示できます。

通常、コンテキスト広告はユーザーを煩わせません。 適切な広告スペースでは完全に自然に見えます。 たとえば、男性がオイルの利点に関する記事を読み、適切な商品の宅配広告を目にします。 ビデオブロガーになるためのヒントを学んでいる女の子が、このページでビデオ撮影に適した特別な照明を備えた広告クリエイティブを見ています。

コンテキスト ターゲットと行動ターゲティング: 価値の高い顧客

コンテンツ ターゲットの仕組みコンテキスト広告は、ユーザーの関心の範囲内にあるものに基づいています (確かに)。

コンテンツ ターゲットには次のような利点があります。

• ブランドセーフな環境;
• 広告クリエイティブは、周囲のコンテキスト (特にビデオとネイティブ広告) とほぼ完全に一致しています。
• コンテキスト広告の売買を自動化する可能性。

行動ターゲティングとは異なり、コンテキスト広告ターゲティングはランディング ページのコンテンツの分析に基づいています。 ユーザーが訪れたWebサイトや検索履歴、アクセスしたコンテンツなどの情報をAIが分析。 しかし、プログラマティックでのコンテンツ ターゲットは、キーワードの使用よりも複雑です。 詳しくはこちらをご覧ください。

ポスト Cookie 時代におけるコンテクスト広告の利点

アドテクの規制強化とブランドの安全性への懸念から、コンテキスト ターゲティングは行動ターゲティング方法よりも一般的になっています。

ターニング ポイントがここにあります。Cookie の拒否は、アルゴリズム広告の購入プロセス全体に影響を与えます。パーソナライズ、追跡、測定、印刷頻度の制限などです。 広告業界全体が、Cookie のない未来を見据えています。 マーケティング担当者は、デジタル広告技術と従来のターゲティング方法を組み合わせることで、新しいソリューションを積極的にテストし、追加しています。 幅広いターゲティングオプションを提供します。

ブランドへの近接性: コンテキストを通じて信頼を構築する

コンテキスト ターゲティングには、ブランドの行動ターゲティングよりも優れた利点があります。 これにより、マーケティング担当者は、顧客がどの製品に関心を持っているかを正確に知ることができます。したがって、適切なタイミングで適切なブランド メッセージを送信すると、より有意義なユーザー エクスペリエンスが生まれます。

• 消費者の 69% は、周囲のコンテンツに関連する広告を見る可能性が最も高いです。
• 67% が、新しいブランドに関連するコンテキスト広告を喜んで視聴すると報告しました。
• 44% は、観察したコンテンツの一部に加えて、文脈に関連した広告を見たので、新しいブランドを試しました。

同じ調査では、消費者の 65% が、文脈に基づいて広告を掲載するブランドを好むことが示されました。

人々は広告がどのように機能するかを理解し、コンテキスト広告により忠実になります。 結局のところ、追跡されているからではなく、関連するコンテンツを読んでいるために、彼らはそれらの広告を見ていることを知っています.

これは、広告との肯定的な関連付けを作成する機会です。

GDPR と CCPA: Cookie のない未来に備える

コンテクスト広告は、ユーザーのプライバシーの根本的な変化の範囲外です。 このタイプのターゲティングにより、マーケティング担当者は GDPR と CCPA に完全に準拠できます。

サードパーティ Cookie のない未来の世界に適応するために、広告主は代替手段としてファーストパーティ データとコンテキスト広告ターゲティングを積極的に使用し始めています。 ファーストパーティのデータは、新しい石油として真剣に言及され始めました。

さらに、個人データ保護については依然として疑問があります。 このため、最近の調査によると、米国と英国のマーケターの約 52% がコンテキスト ターゲティングへの投資を増やす予定であることがわかりました。

コンテクスト キャンペーンで広告主に許可されるものは何ですか?

コンテキスト広告を使用すると、プライバシー原則の変更を心配することなく、長期的なマーケティング キャンペーンを計画できます。 コンテキスト プラットフォームは、個人データに基づくのではなく、Web ページのコンテンツを使用して広告の適合性を判断します。 さらに、コンテキスト広告は費用対効果が高いです。

コンテキスト ターゲティングは、重要かつ効果的なプライバシー重視のマーケティング ツールです。 コンテキスト広告は、オンライン ユーザー エクスペリエンスを妨げるものではありませんが、消費者のニーズを予測します。

ブランドセキュリティ

コンテキスト広告は、ブランドの認知度とコミットメントを獲得するための実績のあるツールです。 行動ターゲティングとは異なり、コンテキスト ターゲティングはユーザーの現在の意図に焦点を当てています。

同時に、欧米の消費者は、ブランド広告が不適切なコンテンツに掲載されると、買い物をする可能性が低くなります。 マーケティング担当者は、何百万ものデータ ポイントを手動で処理して、ブランドの安全性を判断することはできません。 しかし、AIはできます。

しかし、広告がユーザーの行動やアイデンティティのみに焦点を当てている場合、クリエイティブな広告が表示される場所を追跡するのが難しい場合があります。 プログラマティック広告を使用すると、ブランドのセキュリティをさらに制御できます。

コンテキスト広告と組み合わせたプログラマティックにより、ユーザーの興味に完全に適合し、ブランドにとって安全な環境に広告を配置することが可能になります。

プログラマティックのコンテンツ ターゲット

コンテキスト ターゲティングは、AI の出現により大きな変化を遂げました。 ブランドは、従来のコンテキスト ターゲティングだけを使用して、よりパーソナライズされたメッセージを潜在顧客に提示する機会を利用することはできません。 コンテキスト ターゲティングとプログラマティックの可能性を組み合わせることで、広告キャンペーンを次のレベルに引き上げます。

プログラマティック広告エコシステム

プログラマティックとは、自動化された広告の購入、販売、配信を指します。 プログラマティック広告では、プラットフォームが AI を活用して特定の広告を表示するインターネット ユーザーの種類を決定している間に、パブリッシャーから在庫を自動的に購入します。

パブリッシャーの在庫は SSP プラットフォームに接続されています。

Demand-Side Platform は、SSP リクエスト内のユーザー情報を分析し、それをターゲティング条件と照合します。

DSP は広告主側で機能し、広告クリエイティブを含みます。 広告主は、ターゲット オーディエンスを定義し、入札の設定を行います。 DSP に登録すると、広告主は特定のターゲティングを選択して入札を開始できます。

Ad Exchange プラットフォームは、両側からの情報を処理し、広告主が広告に入札できるようにします。

OpenRTB は、2 つのプラットフォーム間のリアルタイム データ交換プロトコルです。

プログラマティック プラットフォームは、適切なパブリッシャーを自動的に見つけて、広告主の代わりにその広告枠に入札します。 落札すると、広告主の広告が表示されます。 これらすべてにかかる時間はわずか 1 秒です。

プログラマティック広告では、広告主は Web サイトの広告スペースに入札します。 それは基本的に、さまざまなプラットフォームで広告スペースを購入することです。

プログラマティック広告の利点は次のとおりです。

• 広告キャンペーンをいつでも変更できる柔軟性と機能。
• スケーラビリティ。 どんなビジネスでも、プログラマティック広告で小規模に開始し、より多くのリソースを含めるように成長させることができます。
• 測定可能性と透明性により、最新のプログラマティック プラットフォームはリアルタイムでレポートを表示し、インプレッションを追跡できます。
• 正確なターゲティング。 DSP を使用すると、ターゲティングをカスタマイズできます。

さらに、プログラマティック広告は、広告の売買における仲介者を排除し、広告キャンペーンをより細かく管理できるようにします。 また、目標を達成する際の柔軟性も向上します。

プログラマティック テクノロジーは、幅広い高度なターゲティング オプションを提供します。 パブリッシャーと直接やり取りしてコンテキスト広告を掲載するのは、かなり時間のかかるプロセスです。

ただし、プログラマティックを使用する場合、SSP を使用すると、サイト運営者は複数の広告主に同時に連絡できます。

オンライン広告のコンテンツ ターゲットは、以下によって有効になります。

キーワード

広告主は、キーワードを選択して、広告を表示できるページを決定できます。 キーワード ターゲティングでの広告の掲載順位は、通常、CPM システムのクリックあたりの上限価格によって決まります。

カテゴリー

ページが IAB 分類の 300 の特定のコンテキスト カテゴリに分類され、これらのカテゴリが広告に対応する場合、それらに入札できます。

キーワードの組み合わせとカテゴリの選択

広告主は、アルゴリズムを通じて、関連するカテゴリまたはキーワードに一致するページのターゲティングを設定できます。 これは、複数の値を持つ可能性のあるキーワードを操作する優れた方法です。 カテゴリと関連付けて、該当ページのみに広告を表示します。

最も重要なことは、サードパーティの Cookie を使用せずに広告キャンペーンを実行できることです。これは、カリフォルニア州消費者プライバシー法と一般データ保護規則を考慮すると非常に重要です.

プログラマティックは、ニッチに特化した広告ターゲティングを求めるマーケティング担当者にとって貴重なリソースです。 AI アルゴリズムは、数十億の Web ページからキーワードを一瞬でフィルタリングし、最も関連性の高いページを選択できます。

コンテキスト データの詳細なセマンティック分析

テキストとページのデザイン、キーワード、言語を分析して、最も関連性の高いページを選択し、広告を宣伝します。 詳細なコンテンツ分析により、より有意義な視聴者の参加が可能になります。

簡単なオプションは、ページでキーワードを検索することです。 より複雑なものは、より深い文脈化のためにページ上の単語間の関係を分析することです。

リアルタイムの広告アルゴリズムは、各ページの URL を分析し、サイトが特定のカテゴリに該当するかどうかを確認し、画像、テキスト、およびキーワードを分析します。 したがって、機械学習アルゴリズムは、ページの完全なコンテキストを理解し、ブランド メッセージを表示する価値があるかどうかを理解するのに役立ちます。 また、ブランドに害を及ぼす可能性のあるページを削除します。 たとえば、不適切な内容や悪意のあるコメントを含むもの。

このプロセスはオントロジーと呼ばれます。 これは、必要なすべての概念を備えた言語の包括的な編成です。 AI は、メディア、クリエイティブ、ターゲティングの 3 つのレバーすべてを制御することで、コンテキスト広告を効果的にします。 分析には、次のコンテキスト情報が使用されます。

1. ページのカテゴリ。
2. トーン: ネガティブまたはポジティブ。
3. 感情。 内容の雰囲気は？

AI によるターゲティング戦術

プログラマティック ターゲティングは、場所、表示時間、ユーザーの年齢、およびその他の基準によって補完される場合があります。 プログラマティック広告は、ターゲティングを困難にする性別、年齢、およびその他の重要な識別子も認識します。

プログラマティックの AI は、その効率を分析する際にキャンペーン パラメータを調整することができます。

多くのマーケティング担当者は、クッキー後の世界で潜在的な顧客にリーチする新たな機会を切り開くコンテキスト ターゲティングのイノベーションに大きな期待を寄せています。

まとめます

コンテンツ ターゲットの未来は明るいです。 コンテキスト ターゲティングは常に効果的ですが、最近では、プログラマティックの可能性によって新しい機会が開かれています。 プログラマティック広告は、進化するデジタル環境に適応する最も簡単な方法です。 これにより、広告主は新しいテクノロジーの貴重な利点と、適切な広告パートナーを選択できるようになります。 これは、マーケティング キャンペーンの新しいレベルです。

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