モバイル広告業界はバズワードが大好きですが、最近、話題の新語が継続して登場しています。IDFAが廃止されて以来、アドテクノロジーの関係者は、決定論的データと確率論的データの違いや、一人をブレンドしてユーザーにマーケティングする方法について、何度も議論しています。以下では、それぞれのデータを定義します。 また、Apple の ATT フレームワークに沿ったリターゲティングを効果的に行うために、後者のタイプである確率的なデータをどのように使用するのかについても説明します。

決定論的データとは?

モバイル広告に関して、決定論的データとは、真実かつ正確であることがわかっているユーザーに関する情報に直接リンクしているデータのことです。データは人から直接提供されるため、この正確性は100例えば、あるユーザーが1年間の定期購読を一時的に、年齢とメールアドレスを入力すると、それらの詳細が決定論的データとなります。統計人口学的な情報だけでなく、ユーザー興味があってよく見るモバイルウェブサイトやアプリの情報も決定論的なデータになります。 なお、モバイルブラウジングデータを決定論的に検証するためには、IDFAのようなユーザーのデバイスIDにアクセスできる必要があります。

決定論的データは、モバイル広告でどのように使われるのですか?

決定論的データは、広告の測定やアトリビューションのために、モバイルウェブサイトやアプリで個人を追跡するために使用することができます。Apple の ATT フレームワーク以降、IDFA のような決定論的識別子は、iOS デバイスのユーザーから同意を得て提供される必要があります。ユーザーからオプトインを得たブランドは、決定論的データを使用して、目標を絞ったモバイル マーケティング キャンペーンを構築することができますます。

決定論的なデータは、ファーストパーティデータと同じものなのでよろしいですか?

特定の状況に関しては、その通りです。ファーストパーティデータは、ブランドが顧客から直接収集した情報であり、慎重にするすべてのものです。パーティデータは決定論的です。しかし、ブランドが他の手段でファーストパーティデータを収集する場合、それは決定論的でない可能性があります。例えば、モバイルのランディングページで行われたアクション、主張された記事、購入取引、その他の行動データの形で、ブランドがファーストパーティデータを収集する場合があります。このデータは、個人から直接提供されたものではないので、決定論的とは言えません。論的データとは、通常、名前、メールアドレス、電話番号でログインすることで、その人自身が提供した情報のことです。

確率的なデータとは?

確率的なデータは、苦痛的な信号で構成されています。この苦痛的な信号には、ユーザーのデバイスの報酬システム、IPアドレス、ページビュー、滞在時間などが含まれます。これらの個別の情報をまとめ、グループ変更、分析することで、ユーザーに関する結論が導き出されます。

確率的なデータを作成するために、マーケターはアルゴリズムと機械学習を使って、ユーザーグループ内の行動パターンを特定することができます。例えば、あるブランドが確率論的データを作成し、ユーザーが最も消費しそうなメディアによってユーザーをグループ化します。また、タッチポイントにアクセスする際に使用しますする可能性の高いデバイスの種類によってグループ分けすることもできます。

確率論的なデータを取得するために、デバイスIDは必要なのでお願いしますか?

答えは「いいえ」です。確率的なデータは、ユーザーに関する有用な情報を伝えるプライバシーに準拠したデータポイントである平和的な信号から開発されます。この情報には、ユーザーの位置情報、デバイスの種類、広告が表示されているアプリやモバイルウェブサイトの特徴などが含まれます。マーケティング担当者は、これらの増加を利用して、広告をインプレッションにマッチングさせ、ユーザーが関与する確率を正確に評価するここから、確率的なデータを生成して、各インプレッションに対する入札額を決定することができます。これにより、キャンペーンの支出を長期的に継続することができます。

モバイル広告では、確率論的データはどのように使われているのでしょうか?

機械学習により、焦上の信号から確率的データを作成することができます。たとえば、CTA ボタンなどの特定の広告要素で行われたインタラクションの数に関する情報とコンテキストを省略して、クリエイティブのどの部分がパフォーマンスを推進しているかを理解することができます。から、デバイスIDを利用した広告とほぼ同じ精度で、各広告インプレッションのその間の価値を判断することができます。新しいコンテキスト・超確率的データモデルに追加し、ホールドアウト・グループに対して繰り返しその逆がパフォーマンスを向上させない場合は、使用されません。モデルの予測可能性を高めていくことができます。

モバイルユーザーのリターゲティングに確率的なデータを使用できますか?

iOS14.5以前のモバイル広告キャンペーンでは、IDFAのようなデバイスIDが、ブランドがプラットフォームを超えてユーザーデータを取得する上で重要な役割を果たしました。例えば、YouAppiのDSPは、独自のコンテクスチュアル・ターゲティング・アルゴリズムを使用することで、ターゲットキャンペーンをサポートする方法を開発しました。 この独自のコンテクスチュアル・ターゲティング・アルゴリズムは、機械学習を活用して多様なコンテクスチュアル・その間つながり前述の通り、この種の確率論的モデリングは、Apple の IDFA の変更に準拠している。

まとめ

決定論的データと確率論的データの違いは何ですか?

  • 決定論的なデータ アンケートへの回答、ソーシャルメディアプラットフォームの利用、購入時にユーザーが情報を入力した際に収集される。決定論的データは、広告測定やアトリビューションのために、モバイルウェブサイトやアプリを横断して個人を追跡するために使用することができます。Apple の ATT フレームワーク以降、IDFA のような決定論的識別子は、iOS デバイスのユーザーの同意を得て提供する必要があります。
  • 確率的データは、ユーザーのブラウジング行動から収集された節電的シグナルから生成されます。 援助信号とは、ユーザーに関する有用な情報を中継するプライバシーに準拠したデータポイントです。情報、デバイスの種類、広告が表示される環境などが含まれることがあります。