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プログラマティック広告における ブランドセーフティのための5つのポイント

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今日、プログラマティック広告の出稿元の59%以上(eMarketer調べ)がブランドセーフティに不安を抱えているといいます。ブランドのメッセージとは大きくかけ離れた不適切なコンテンツの横に広告が表示されるなど、繰り返されるアドフラウド(広告詐欺)とアドネットワーク内での悪行が不安の根源となっています。

マーケターには、広告に対する投資がより確実なものになるように、以下の5つを含む慎重な対策が求められています。

1) プライベートマーケットプレース(PMP)に投資する

まず、媒体社との直接的な関係を利用し、PMPを通して入札するかプログラマティック純広告にてディスプレー広告を出稿する方法が考えられます。当社の経験上、このように枠の買い付けをすることで、どこから広告枠を購入し、どこに掲載されるかを正確に把握することができるため、良いパフォーマンスのみならず安心感も得られることができます。

2) オーディエンスターゲティングに機械学習を活用する

機械学習を利用すれば、まさにブランドの顧客層と重なるようなオーディエンスを作り出すことができます。さらに、安全にキャンペーンのオーディエンスを広げつつ、高い質を保ったユーザーとエンゲージメントを実現するためのモニタリングが可能になります。機会学習を利用すると、最適なデモグラフィック、位置情報、インストール後のアクションを元にターゲティングすることが可能になり、ユーザーあたりのLTVの向上にも繋がります。

3) 媒体に「Ads.txt」の設置を依頼する

サーバー上で「Ads.txt」を使用している媒体を利用し、その在庫の販売が許可されているすべての会社をリストしておきます。逆に、どの媒体の在庫を販売することが許可されているのかを明確にするために、プログラマティック・プラットフォームがこのようなファイルをあらかじめ取り入れている場合も同様に良いでしょう。この仕組みは、プラットフォームが買い付けている在庫の正当性を担保し、広告主も枠の正当性が確認できることとなります。

4) ホワイトリストを作成する

ブラックリストを運用することと同様に、ホワイトリストの作成も安全性を向上させます。リストを作成しておけば、安全に広告を出稿できるサイトを管理できる上に、メディアバイイングの際に利用できるリストにもなります。アドエクスチェンジの中には厳格な在庫承認プロセスを設けているところもあるので、ホワイトリストの作成に活用することができます。

5) アドフラウド・テクノロジーの優先順位を検討する

ここ数年の間に、ピクセルスタッフィング、広告スタッキング、ゴーストサイト、URLマスキングなど、多岐に渡る対策方法が世に出てきました。ブランド側としては、プログラマティック広告が自動生成された虚偽のトラフィックによってページに表示されたときに影響を受けることになります。

優先順位として、広告詐欺の被害を抑制できる技術的資産に投資をすることが推奨されます。悪質なトラフィックを特定して素早く対処することができる機械学習ソフトウェアなどが挙げられます。広告詐欺対策用に機械学習を利用することで、すべてのトラフィックをモニターして分析することができ、リアルタイムに異常なトラフィックや繰り返されるパターンを検出することができます。さらにこれは、詐欺的なトラフィックをブロックするだけでなく、インストール後のKPIの達成に向けた最適化にも繋がっていきます。

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