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DMP『DisplaySuiteDMP』の取り組みについて

2011/12/19

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自己紹介

湊和修（みなとかずみち）

2008年10月サイバーエージェントにてメディア局局長

2010年10月プレミアムオーディエンス事業部事業部長

『価値』の高い広告枠をより高く

『価値』のあるデータをより高く

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前提

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前提 ①スマートフォン広告売上の増加

②混沌とするスマートフォン広告

③３つの変化

①スマートフォン広告売上の増加

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スマートフォン広告全体の売上 500%増（半期）

うちアドネットワーク売上比率 40%～50%

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

11/1Q 11/2Q 11/3Q 11/4Q 12/1Q 12/2Q

アドネットワークの乱立

広告手法が限られている

強いメディアがいない

単価を上げられない

http://smartphonead.ojaru.jp/参照

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②混沌とするスマートフォンディスプレイ広告

１：純広告

２：SEM

３：アプリ内広告

４：アドネットワーク

http://smartphonead.ojaru.jp/


Deviceの変化

Socialの変化

Exchangeの変化

③3つの変化

◆変化は同時ではない

◆変化は同等ではない

2012年2011年

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ＤＭＰとは


１：オーディエンスデータをアグリゲーションするツール。

２：アグリゲーションしたデータを活用した広告手法が可能に。

３：アグリゲーションしたデータを活用したビジネスが可能に。

DMPで可能になること

アドネットワーク


データ提供の流れ

広告主

在庫の流れ

■データサプライヤー ■媒体社・セグメントデータの生成１:自社データを活用したターゲティング商品

２:他社データを活用したターゲティング商品３:他媒体社やDSPへのセグメントデータ提供

ＳＳＰ

ＤＳＰ

アドエクスチェンジ

媒体社へのセグメントデータ提供

アドネットワークへのセグメントデータ提供

他媒体社純広告

DMP


DMP

DSPへのセグメントデータ提供




広告主

在庫の流れ

■媒体社１:自社データを活用したターゲティング商品２:他社データを活用したターゲティング商品３:他媒体社やDSPへのセグメントデータ提供

ＳＳＰ

ＤＳＰ



DMP

DMPで可能になること（媒体社）




広告主

在庫の流れ



ＳＳＰ

ＤＳＰ





DMP

DMPで可能になること（データサプライヤー）

DMP





広告主

在庫の流れ



ＳＳＰ

ＤＳＰ





DMP


DMP



①閲覧URL ②ユーザーに付与できるパラメータ

主に、下記の4種類のデータを収集 ※PCの場合であり、スマートフォンでは同様ではありません

それを元に広告枠に対し、独自のターゲティングセグメントを設定可能

http://www.・・・・・

③検索リファラ ④エリアデータ（IPアドレスベース）

Google

Yahoo!

サイト内検索

※現状エリアはＰＣのみ対応

DMP

＜セグメント例＞・ページAを●回以上閲覧した人・ページAとページBと・・・を閲覧した人など

DMP＜セグメント例＞・ログイン会員で、女性で

25歳～34歳の人

DMP

＜セグメント例＞・●●と検索した人

DMP

＜セグメント例＞・大阪府（IPアドレスで判別）からアクセスしている人

大阪府のユーザー

検索してページに到達したユーザー

ユーザーの興味や情報パターン属性や優良度合いなどの種別

ユーザーの直近ニーズエリア情報

DMP「DisplaySuiteDMP」で収集可能なデータ

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広告主側の現状

スマートフォン広告の現状の課題

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広告主側

１：予算はあるのに有効な広告手段がない

２：明確な指標を持てない

メディア側

１：PVを増やす方法に苦慮

２：広告の単価が上がらない

３：広告主が増えない

ニーズ

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そんな中ターゲティングニーズが高まっている

性別

年齢

地域

利用時間

利用金額

狙いどころも多様化

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とにかく女性に…

少なくとも年齢は…

課金をしやすいユーザーに…

利用時間（頻度）の長いユーザーに…

etc…

今後のポイント

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①広告主ごとの有効なセグメントの発見

②母数を確保できるセグメントの拡張

①ダイナミカルネットワーク（ネットワーク構築）

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ユーザー性別興味

男車

男不動産

女コスメ

女車

男不動産

１

３

２

４

５

サンプルユーザー１

５２

３

４

性別だけによる分類

３

１

４

２

５

興味だけによる分類

性別と興味によるハイブリットな分類

複雑なネットワーク

≒ファジーなネットワーク

各類似性の考慮割合を変化させ、柔軟性のあるネットワーク構造を実現

⇒ダイナミカルネットワーク

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②オーディエンス拡張

類似性の評価オーディエンス拡張

８０％

３０％

ターゲットオーディエンス

オーディエンス2

ターゲットオーディエンスオーディエンス2

オーディエンス3

※類似度５０％以上で拡張の場

合

８５％９０％

追加

ユーザー1

追加

ユーザー2

評価中ネットサーフ中

考慮中

評価中ネットサーフ中

考慮中

希望するユーザー数やＣＴＲに応じて広告効果の高いオーディエンス

=”ターゲットオーディエンス”を選定

→ターゲットに類似したオーディエンスや個別ユーザーでオーディエンス拡張

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