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運用テクニック 2018.05.22

他社と差がつく!AudienceOneを活用した「LAPセグメント手法」

(画像左から)
デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社 ソリューションサービス本部
第二ソリューション営業部  園部 敦史氏
データソリューション部  秋田祥氏、岩井崇明氏、シンダイェ氏、菊川眞衣氏

DACが開発・提供するDMP「AudienceOne」は、LINEの法人向けサービスの販売・開発のパートナーを認定するパートナープログラム「LINE Biz-Solutions Partner Program」において、LINEの運用型広告「LINE Ads Platform(以下、LAP)」部門の「Data Provider Partner」に認定されました。本記事では、実際の配信事例から考える、LAPにおけるAudienceOneのセグメントデータ活用法についてご紹介します。

そもそも「AudienceOne」とは?

AudienceOne

AudienceOneは、Webサイトの閲覧ログとスマートフォンアプリの閲覧ログから、マーケティングのターゲットセグメントについてデータを抽出し活用することができる「マーケティング・プラットフォーム」です。

特徴は、その膨大なデータ量と、マーケティングに使いやすいセグメンテーション機能にあります。まずデータボリュームについては、Webデータでは4.8億ユニークブラウザ、広告ID(スマートフォンアプリにおける端末識別子)では9,000万ユニークIDもの膨大なログデータを保持しています。このログデータから、マーケティングでよく使われる“性別・年代”や“世帯年収”などの「属性情報」、“不動産関心”や“自動車関心”などの「興味関心情報」、居住地や勤務地の「位置情報」などを、デフォルトでカテゴリ分類しています。

AudienceOneを使うことで広告主企業は、自社接点(オウンドメディア)によるファーストパーティデータでのセグメントはもちろん、仮説や可視化・分析によるターゲット定義に基づいた、サードパーティデータでのセグメント活用が可能です。このサードパーティデータによって、AudienceOneでは新規の見込・潜在顧客層への効率的なアプローチをサポートすることができると考えています。

セグメント活用

LAPとAudienceOneの連携でできること

1st パーティデータの活用

AudienceOneで管理しているファーストパーティデータを活用できます。例えば、タグを設置したサイトへの訪問者をページ、リーセンシー、フリークエンシーでセグメント分類し、LAPに連携・配信することができます。
更にこのデータは、LAPの拡張機能である「類似セグメント機能」のシードデータにすることもできます。拡張に関しては、AudienceOneにも機能があり、AudienceOne側でシードデータを拡張セグメント化して活用することもできます。

(補足:2つの拡張の違い)
LAPの類似セグメント機能では、LINE内での属性や興味関心が似ているユーザーに拡張されます。
AudienceOneの拡張では、LINE外でのウェブ/アプリの全般的な行動が似ているユーザーに拡張されます。

約1000種のセグメントの活用

AudieceOneにデフォルトでカテゴライズされている約1,000種の「属性情報」や「興味関心情報」をセグメントとして活用することができます。“性別・年代”や“世帯年収”、商材やライフスタイルへの“興味関心”を、場合によっては組み合わせて、商材のターゲット定義に近いセグメントをつくることが可能です。

郵便番号単位でのセグメント機能の活用

AudienceOneには「位置情報」として、ユーザーの居住地・勤務地を、都道府県や市区町村より細かい“郵便番号単位”でセグメント化する機能もあります。商圏を細かく定義してアプローチしたい場合にこのデータは適しています。

郵便番号単位でのセグメント機能

CVRとCPAは約2倍効率アップに

ある女性向けの美容商材(通販)で、LAPの「美容」ターゲティングと、AudienceOneの「美容」関連セグメントでのターゲティングを同時に配信しました。その結果、獲得効率はコンバージョン率(CVR)、獲得単価(CPA)ともに、AudienceOneセグメントによる配信グループの方が約2倍、効率がよくなりました。一方で、配信数や獲得数はLAPのセグメントの方が大きく上回り、配信数で7倍、獲得数では3倍という結果でした。

美容関心セグメントの実績比較

今後はこの効率をできる限りキープしたまま、規模を広げるようなセグメントの設計をしていきたいと考えています。

事例からのインサイトと今後について

ご紹介したように、AudienceOneでは様々なデータを組み合わせたセグメントの設計が可能ですが、どのセグメントが各々の商材に対し効果が出るかは、実際に試してみないとわかりません。

しかし、一度効率が良いセグメントが見つかれば、それをヒントにセグメントを広げることが可能なのもDMPの特徴です。AudienceOneではデフォルトで約1000の属性・興味関心カテゴリにユーザーを分類していますが、それとは別にキーワード等を軸にしたカスタムのセグメンテーション対応をすることもできます。

LAPでのAudienceOne活用においては、まずはデフォルトのセグメントをいくつかトライし、効率がよさそうな「軸」を発見して、そこから効率と数をどちらも満たすカスタマイズ等の再設計を実践していくのが理想ではないかと考えています。

AudienceOne活用

また、LAPでLINE@やLINE公式アカウントと連動した「LINE Ads Platform CPF(Cost Per Friend)」が新たにリリースされたことにより、今後はオウンドのレスポンス向上という目的だけではなく、「友だち」追加のレスポンス向上や適切なターゲットアプローチにもAudienceOneが活用できると考えています。

例えば、AudiecneOneでは居住地・勤務地をベースに商圏セグメントのプランニングが可能なので、実店舗のLINE@アカウントに対し、その店舗商圏のターゲットに対して「友だち」追加を促すなどの使い方も有効と考えられます。

DACでは引き続き、セグメントデータのプランニングをサポートしながら、実際の広告配信実績を研究し、LAPにおけるAudienceOneデータのより有効な活用方法を発信して参ります。

執筆
デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社
ソリューションサービス本部 データソリューション部
岩井 崇明