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？〕
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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa)）
