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Contextual2.0:Outbrainが切り拓くデジタル広告の未来

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ttaguchi

コンテクスチュアル広告とは、掲載されたページの内容に沿った広告を配信することを指します。(例:サイクリングに関する記事と一緒にヘルメットの広告が表示される、など)

Web1.0では、コンテクスチュアルターゲティングが一般的で、実際に多くのデジタルビジネスのバックボーンを成してきました。しかし、広告技術がよりスマートな進化を見せる中で、業界はより高い関連性や広告主に対する費用対効果を求め、行動に基づく手法にシフトしていったのです。

そして今日、個人情報の制限が強化されクッキーレスの未来が迫っている環境において、広告主はユーザートラッキングに依存しない広告配信手法として、再びコンテキストへ回帰しているというわけです。これまでクッキーはうまく機能してきましたが、オンラインユーザーのプライバシーを犠牲にしてきたことも事実です。サードパーティクッキーを排除することは、業界に様々な課題や困難をもたらす可能性はありますが、より透明性の高い未来と、ユーザーにとって安全な基盤への道を開くことになるでしょう。コンテキストは、ユーザーのオンライン・プライバシーを尊重しながら、関連性が高く、パフォーマンスの高い広告を提供することが約束されているのです。

メディアの主要ツールとして再注目:コンテクスチュアルインテリジェンス

Outbrainは、15年間以上にわたるコンテキストに関する専門知識と高度なレコメンデーションエンジンをコアに、他社よりも一歩先を行くサービスを提供しています。私たちは、オーディエンスに最適なレコメンデーションを見つけ、広告主やパブリッシャーが抱えるそれぞれの目標を達成するために、いくつもの取り組みを行っています。

Outbrainの配信技術は高度で、コンテクスチュアルシグナルを含む多岐にわたるデータソースから毎秒8万件のデータシグナルを使用しています。Outbrainがリクエストを処理してレコメンデーションを生成するまでにかかる時間は60ミリ秒です。この極めて効率的な処理(リクエストの受信からレンダリングまで)により、Outbrainはパブリッシャーのコンテンツおよび広告主が配信するコンテンツ(広告)において、1秒間に2万5千ものクリックを発生させることができるのです。

Contextual 2.0の実現へ

現在、弊社のプロダクト&データサイエンスチームは、明日のコンテクスチュアルテクノロジー「Contextual 2.0」を構築しています。Contextual 2.0は、レコメンデーションテクノロジーの中核となるコンテクスチュアルシグナルを拡張し、クッキーレスの世界でも成果を上げ続けていくための技術です。私たちは、以下の3つの主要なコンテクスチュアルシグナルを活用しています。

・深層ページ解析
・位置情報予測
・ユーザーインテント予測

高度な機械学習と深いコンテクスチュアルシグナルによって、人間と同等レベルのコンテンツ理解を実現することを目標としています。

Contextual 2.0の3つの柱

私たちは、より深いコンテクスチュアルシグナルがパブリッシャーと広告主、双方にもたらす潜在的な可能性に大きな期待を寄せています。ここでは、これらのコンテクスチュアルデータを支える基盤と、私たちが実際に利用、テストを重ね、研究を進めているシグナルの例について詳しく見ていきましょう。


深層ページ解析

深層ページ解析は、パブリッシャーと広告主の両方のコンテンツ(それぞれ、ページと広告)に紐づいています。これは、これまでも一般的に「コンテクスチュアル・ターゲティング」と呼ばれてきたもので、言語や文章、フレーズを分類して理解した上で、そのページや広告が一般的にどのような内容であるかを判断するものです。セマンティック分析(テキストから意味を引き出すプロセス)では、さらに踏み込んでテキストを解釈し、その背後にある心理を読み解くことができます。また、エンティティ(ブランド、組織、人など)がいつ言及されているかを特定し、それらに結び付く心理を汲み取ることもできます。確率的デモグラフィックスでは、ページをクロールし、どのような層の人々がそのコンテンツを読む可能性が高いかを推測します。

位置情報予測

位置情報予測は、ページビューがレンダリングされている時間と場所、つまり、広告が掲載されているページにアクセスした時点でユーザーがいる場所をベースにした分析です。これらの匿名化されたシグナルは、特定のユーザーを識別することなく、広告主がリーチしたいオーディエンスをより理解することに役立ちます。位置情報から、天候に関するインサイト(例:「今、ユタ州では雨が降っているか」)やeコマースのフィード(統計から導き出した、ある地域に対する購入履歴を一般化・匿名化したレベルで特定)など、複数の種類のデータを導き出すこともできます。eコマースフィードや天気予報を組み合わせることによって、とても大きな成果を得ることも可能になるです。国勢調査のデータもまた、eコマースのフィードと連携することで特定地域で人々が消費者としてどのように行動しているかを把握するための一助となるでしょう。私たちは、GoogleトレンドやTwitter上のトレンドハッシュタグなど、話題になっていることを理解するためのデータ信号についても研究を進めています。

ユーザーインテント予測

最後に、ユーザーインテント予測とは、匿名データに基づいてユーザーの意図を推測することです。これは、ページ上での匿名の行動(平均スクロール速度、クリック量、セッション時間など)を解析することで、ユーザーの意図(「コンテンツに集中しているか」「ざっと目を通しているか」など)について多くのことを推測することができる、行動分析によって行うことができます。コホート分析では、同じような行動や興味を持つユーザーの一般的なグループに注目し、確率的な方法論を活用して、ユーザーが次に何を読むかなどを予測することができます。

まとめ

Contextual 2.0 によって、広告主やパブリッシャーはページ上のコンテンツに沿った、つまり、ユーザーの考え方に沿った広告や記事のレコメンデーションを配信できるようになります。その結果、より関連性の高いユーザエクスペリエンスを実現しキャンペーンのパフォーマンスを向上させることができるのです。Outbrainのパブリッシャーネットワークで発生する何十億ものエンゲージメントを取り込んで分析し、より踏み込んだコンテクスチュアルシグナルの統合と組み合わせることで、ユーザーがどのコンテンツに最も興味を示すかをより的確に把握できるようになります。

コンテクスチュアルを中核とし、絶え間ないイノベーションをしてきたOutbrainは、クッキーレスの世界でパフォーマンスを発揮するために明らかに有利な立場にあります。Contextual 2.0がパブリッシャーと広告主にもたらす可能性に、とてもワクワクしています。どうぞご期待ください!

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