Facebook、ターゲット広告に外部ウェブサイトの興味データを利用へ。新たなオプトアウト方法も

Facebookは、ユーザーの興味に基づくターゲット広告のためのデータを増やそうとしている ― 具体的には、Facebook以外のウェブサイトやモバイルアプリのデータだ。

つまり、たとえプロフィールにサッカーが好きと書いていなくても、サッカーに関係のあるFacebookページにいいね!をしていなくても、Facebookはあなたが外部のサッカー関連ウェブサイトを訪れたことを知り、それに応じた広告をターゲットできる。

Facebookは、公式ブログで、これを「興味に基づく広告の一種」であり、既に「多くの企業」が実施していると説明している。

例えば、あなたは新しいテレビを買おうと思い、ウェブやモバイルアプリでテレビの情報を探し始めたとする。われわれは、テレビのお得情報を提示して、あなたが最安値の店を見つけたり、他のブランドを考えるのを助ける。そして、われわれはあなたがエレクトロニクス製品に興味を持っていると考え、将来他のエレクトロニクス製品、例えば新しいテレビで使うスピーカーやゲーム機の広告を表示するかもしれない。

Facebook広報担当者は、これは新たなデータを収集するものではないと強調した。実際このデータは、Facebookのコンバージョン用ピクセルを埋め込んでいるウェブサイトや、Facebook SDKを使っているアプリから来る、既にアクセス可能なデータだ ― 新しいやり方でデータを使っているだけだ(これは指摘しておくべきことだが、Facebookは、すでにサードパーティーのデータを別のタイプの広告に使っており、FBX exchangeを通じて販売している再ターゲット広告もその一つだ。)

これは、Facebookおよびその広告主にとって明らかな朗報だ。なぜなら、特定の関心事にかかわる広範囲なユーザー集団(Facebook上ではあまりデータを共有していない人々も含む)にリーチできることを意味しているからだ。同社はこれを、広告に対するユーザーの「最も多い要望の一つ」 ― 「自分の興味に関連の深い広告を見たい」― に答えるものだと主張する。

同時に、おそらくこのやり方でターゲットされたくないユーザーもいるので、Facebookは、ユーザーが自分は興味がないことを宣言するための新しい方法をいくつか導入する。まず、Facebookによると、このデータを使ったターゲット広告には、「業界標準デジタル広告アライアンス・オプトアウト」のしくみが組み込まれている ― バナー広告で見たことがあるであろうあの小さな青いAdChoicesの三角形アイコンだ。これをクリックすると、特定の種類の広告ターゲティングからオプトアウトできる。

さらに、Facebookは広告に関する新しいユーザー設定方法を導入する。従来、Facebookの広告に対して、その広告あるいは同じ広告主の広告を二度と見たくないことを宣言できた。これに加えて、「なぜこれが表示されるのか?」を質問することができ、するとFacebookはあなたがターゲットされている理由を教える。

そして新しいダッシュボードでは、ターゲット目的に使用される興味ジャンルの追加や削除できる。つまり、上の例で言うなら、もしあなたが、サッカーやエレクトロニクス関係の広告に飽きたら、もう見たくないことをFacebookに伝えることができる。

[原文へ]

(翻訳:Nob Takahashi / facebook


NativeXのモバイルターゲティング広告は数百数千の属性を利用して精度をアップ

モバイル広告のNativeXが今日(米国時間8/7)発表した新しいターゲット機能は、同社に言わせると“これまででもっとも正確な層別ターゲット広告技法だ”そうだ。

こんな言い方はマーケティングの世界では昔からありふれているが、でもNativeX(元w3i)によれば、モバイル広告における他社のターゲット手法は、せいぜい一つか二つの属性しか使わない(性別、と、年齢、など)。しかし同社の技術では、数百数千の属性を利用できる。デバイスのタイプと位置だけでなく、年齢、収入、性別、人種/民族、学歴、などなど。だから広告主は、自分が求める正確な層に到達できる。たとえば、“20歳の学生でギャンブルが好き”な層や、“子どもが二人いる働きママ”など。そして、そういう人たちの特性や関心に合った広告を、投ずることができるのだ。

以下に引用する同社の説明は、あまり技術面の詳細はなくて、Justin Bieberの名前が出てくる:

あなたがポスター屋さんで、ポスターを買いたいと思っている100名の女子高校生に訴求するとしましょう。人気者のJustin Bieberのポスター集のカタログを配ったら、20名ぐらいが複数枚買ってくれるかもしれません。でも残りの80名は、好みが分からないので、逃(のが)してしまいます。

NativeXのスマートエンジンは、100名の女の子全員のいろんな要素を調べて、各人の好きなものを見つけます。全員にJustin Bieberのカタログを配るのではなく、一人一人の関心に即したカタログを進呈できます。特定のポスターをたくさん買ってくれるお客さんだけでなく、自分の関心にぴったり合ったカタログを受け取った、たくさんの女の子が、将来のお客になってくれるのです。

同社は匿名のユーザ調査によって、アプリの層別データを集めている。でもこのターゲット技法は、調査をしなくても有効なこともある。初期のテストでは、同社の技術によるターゲット化によってeCPM(広告効果)が500~600%増加した。

〔訳注: 最後のパラグラフの意味が、よく分からない。初期テストでは既知の属性データだけを使ってターゲティングをやった、という意味か?〕

[原文へ]
(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))