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【マーケ担当者必見】レコメンド広告の概要と活用方法

【マーケ担当者必見】レコメンド広告の概要と活用方法

目次

1.レコメンド広告/レコメンド媒体とは
2.レコメンド広告の配信の仕組み
3.レコメンド媒体の種類
 3-1.Criteo
 3-2.RTBHouse
 3-3.Logicad
4.レコメンド広告の活用方法
 4-1.導入のメリット
 4-2.レコメンド広告出稿に向いているサイト・業種
5.cookieレス時代に向けて
6.さいごに

1.レコメンド広告とは

レコメンド広告とはユーザーがサイト離脱後、閲覧した商品を基にバナーを表示する広告のことです。
ユーザーの閲覧情報や興味関心に合わせて、おすすめの商品や売れ筋の商品を媒体が瞬時に判断し、
動的にバナーを生成・表示します。
一度WEBサイトを来訪したユーザーが配信対象となるリターゲティング広告のため、購入見込みの高いロウワーファネルのユーザー(顕在層)への配信が可能となります。

ファネル

2.レコメンド広告の配信の仕組み

ではレコメンド広告は通常のリターゲティング広告と何が違うのでしょうか。
レコメンド広告は「タグ」「データフィード」で取得した情報をエンジンが分析し、クリエイティブが自動生成されることで配信されます。
下記の図がデータ収集から広告配信までの大まかな流れとなっています。

配信の仕組み
各過程について詳しく解説していきます。

①ユーザー情報の取得
「タグ」でどのページ階層まで到達したか、何の商品を閲覧したかといったユーザーそれぞれのデータを取得します。
タグの種類は媒体によりますがレコメンド媒体の場合、通常の静的バナーを表示する広告と比較してタグの種類が多いため、より詳細で精度の高いユーザー情報の取得が可能になります。

②アイテム情報の取得
「データフィード」によって商品情報を取得します。データフィードとはECサイト上全商品の商品ID、商品画像、価格、色などの商品情報が記載された表、いわばデータカタログのようなものです。

③誰に何を出すか分析
「エンジン」が①、②の情報を基に、ユーザー軸/アイテム軸で、誰に何を出すか分析します。レコメンド媒体はエンジンが優れており、ページの滞在時間や深度のユーザー情報とアイテム情報を総合的に判断し、購入見込みの高いユーザーに購入見込みの高いアイテムを表示します。

④バナー生成
ユーザーがWEBサイト閲覧中に広告枠に接触すると媒体に広告リクエストが送信されます。レコメンドエンジンはデータフィードの情報を基にバナーを生成します。配信したくない商品がある場合はデータフィードでコントロールすることができます。

上記仕組みにより、より関心度の高い(ページ深度や滞在時間)ユーザーに対し、閲覧した商品など興味のあるアイテムを訴求する事ができます。且つ、バナーの遷移先もユーザーのページ深度に合わせてマルチに設定可能であり、ユーザービリティが高いため、静的バナーのリターゲティング広告と比較してCTR・CVRが高く、低CPA(購入単価)での獲得が可能となります。

3.レコメンド媒体の種類

レコメンド媒体と一口に言っても様々な種類が存在します。今回はレコメンド媒体の中でも主要媒体の種類と特徴をご紹介致します。

3-1.Criteo

Criteoロゴ
Criteoはレコメンド媒体のパイオニア的存在で、業界トップのレコメンド媒体となっております。Criteoの強みは大きく次の2点と考えられています。
①優秀なエンジン
Criteoは他媒体と比較して、最適化エンジンへの依存度が高い媒体です。中枢となるエンジンは4つあり、入札を決めるPrediction Engine、表示する商品を決めるRecomendation Engine、バナーのレイアウトを決めるDynamic Creative Optimization Engine、デバイスや表示タイミングを決めるUniversal Match/X-device Engineの4つとなっております。
機械学習の精度向上がパフォーマンスに直結するため、各エンジンの特性を理解して設計・運用を行うことがパフォーマンス向上の鍵となります。

②第三者業者で唯一Yahoo!面に配信が可能
Criteoは業界内で唯一Yahoo!Japan面に配信が可能な媒体です。Yahoo!面を始め、GoogleやFacebookなど配信先に主要メディアを網羅しており、多くの広告配信枠を確保しております。日本においては人口の90%以上にリーチ可能であり、圧倒的なリーチを誇っております。

3-2.RTBHouse

RTBHouseロゴ
RTBHouseは2012年にサービスを開始し、日本市場には2017年に参入した比較的新しいレコメンド媒体です。Criteoとしばしば比較される媒体ですが、その最大の強みは下記2点と考えられます。
①深層学習(ディープラーニング)による高い学習精度
ユーザーのページ来訪情報だけでなく、来訪元や滞在時間、カートに入れる際の行動などあらゆるデータを一元管理し、ユーザーの行動を予測します。深層学習は機械学習と比較して学習の期間は長くかかりますが粒度が細かく、学習精度が高いことが特徴です。タグの種類もCriteoは5種類ですが、RTBHouseは8種類というところからもより精度の高いデータの取得が可能と言えます。

②成果報酬型課金(ROAS保証)が可能
ほとんどのレコメンド媒体の課金形態はCPC課金やCPA課金となっておりますが、RTBHouseの場合、成果報酬型課金(ROAS保証)が利用できることが最大の強みです。一定の広告効果を保証しながら配信が可能なため、低リスクで広告出稿が可能です。

3-3.Logicad

Logicad
Logicadはソニーグループの技術を基に開発された国産DSPです。国産DSPならではの対応の速さはもちろん、下記2点の強みがあると考えます。
①配信面の透明性
Logicadは広告の配信先をすべて開示することが可能です。また、有人による媒体監視を行っているため、良質で信頼性の高い配信面に広告配信が可能となり、配信面の透明性も高いと言えます。

②高い運用力
LogicadはCriteoやRTBHouseとは異なり、媒体側の運用者がチューニングをします。(※管理画面が開示されるため、広告主・代理店側の調整も可能)細かなチューニングが可能となるため、高いパフォーマンスが見込めます。

4.レコメンド広告の活用方法

4-1.導入のメリット


①低CPAでの購入件数獲得が可能
第二項で解説したとおり、レコメンド広告は優れたエンジンにより購入見込みの高いユーザーに閲覧した商品や関連商品など購入見込みの高い商品を配信します。そのため静止画バナーと比較して、CTR・CVRが高い結果となり、結果的に低CPAでの購入件数獲得に繋がります。

②運用工数削減
第二項で解説したとおり、レコメンド媒体はエンジンが優れているのが特徴であり、オーディエンス、タイミング、配信面、入札額などを媒体が判断して配信を行います。媒体が目標に合わせてベストな配信を行うため、細かなチューニングを行う必要がなく、運用の工数を削減することが可能となります。

4-2.レコメンド広告出稿に向いているサイト・業種


上記レコメンド広告のメリットをご紹介致しました。踏まえてレコメンド広告の出稿はどのようなサイトや業種に向いているのでしょうか。レコメンド媒体では複数商材を組み合わせて配信するDynamic Creativeと単一商材を訴求するStatic Creativeの2つに大別されます。
レコメンド広告の優れたエンジンを活用し、パーソナライズされた広告を配信するということから、Dynamic Creativeの方がより高パフォーマンスとなる傾向にあります。故に、Dynamic Creativeにて配信が可能な商品点数やバリエーションが多いサイトがより高パフォーマンスとなる可能性が御座います。具体的な業種で述べると、ファッション系や通販(EC)業界、不動産、人材系が該当します。

Dynamic Creativeと比較してパフォーマンス改善の幅は小さいですが、見込みの高いユーザーにアプローチすると言った意味では、Static Creativeによる単一商材の配信も有効と考えられます。
Creative比較
いずれも出稿条件は媒体により異なりますので、出稿を検討される場合は事前の掲載可否が必須となります。

5.3rd party Cookieレス時代に向けて

プライバシーの保護が重視される昨今、GoogleやAppleなど各社から3rd party Cookieの利用制限についてリリースが発表されています。レコメンド広告は前項で解説したとおり、パーソナライズされた広告を配信できることが強みですが、ユーザーの閲覧情報などは3rd party Cookieを活用して取得します。
そのため、レコメンド広告における3rd party Cookie利用制限が及ぼす影響は少なからずあると考えております。
現状Criteoが講じている対策としては、Cネーム設定があります。Cネーム設定とは簡単に言うとCriteoタグのCookieドメインにあだ名(Cネーム)をつけてサブドメインを追加することで、お客様のタグのCookieドメイン(1st party Cookie)とみなす措置のことです。
Cネーム設定はあくまで暫定の措置となり、今後制限される可能性も御座います。プラットフォームのリリースに応じて各社対応もアップデートを行う可能性が高いため、今後も動向を追う必要があります。

その他3rd party Cookieレス時代に向けて、新規ユーザーを配信対象としたメニューの拡充やアプリ配信の強化を行い、リターゲティングからの脱却を図っているレコメンド媒体も多い印象を受けます。優れたエンジンによる機械学習を新規配信やアプリ訴求に活用できるため、高パフォーマンスが期待できます。

レコメンド広告媒体の新規配信向けメニューやアプリ向けメニューに関しましては別の機会に解説させていただければと思います。

6.さいごに

本コラムではレコメンド広告の概要と活用方法について解説致しました。
タグの設置やデータフィードの作成など導入には少々手間がかかりますが、その分効果が見込まれることはもちろん、基本的にはエンジンによる自動配信を行うため、運用の工数は大幅に削減されます。

弊社は自社プロダクトを持たず、お客様の課題感に合わせたプロダクトのご提案、導入、運用、効果改善を一気通貫して行えることが強みと考えております。
本コラムでレコメンド広告の導入にご興味を持っていただけた方や、まずは相談したいという方がいらっしゃいましたら、下記ボタンよりお気軽にお問い合わせいただけますと幸いで御座います。


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この記事のライター

知野朱莉

知野朱莉株式会社ハートラス

トレーディングディヴィジョン

2019年に株式会社ハートラスに入社。EC系やモバイルアプリ中心に多業種の広告運用・施策立案に従事。顧客のKPIに応じたメディア選定・広告運用・施策実行を一貫して行う。

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