Apple の ATT フレームワーク以来、モバイル広告主は、IDFA などの一意の識別子を通じて提供されるユーザーレベルのデータに依存せずに、適切なユーザーに、適切な場所で、適切なタイミングで広告を配信する新しい方法を革新してきました。 この新たな焦点は、決定論的ではなくコンテキストに基づくデータシグナルにあり、コンテキスト広告が推進されています。 実際、世界のコンテキスト広告市場は、次のような規模に達する見込みです。 335.1によって$ 2026億.

コンテキスト データと、IDFA 後にモバイル プログラマティック キャンペーンを成功させるためにそれを使用する方法について詳しく知るには、読み続けてください。

モバイル コンテキスト データとは何ですか?

コンテキストデータ

コンテキスト データなど 確率データ、コンテキスト信号で構成されます。 コンテキスト信号は、モバイル広告が表示される環境に関する有用な情報を中継するプライバシー準拠のデータ ポイントです。 これには、広告が表示されるアプリまたはモバイル Web の URL が含まれる場合があります。 また、ユーザーの位置情報、デバイスの種類、オペレーティング システム、バッテリー レベルなど、ユーザーの広告エクスペリエンスに関する広範な情報が含まれる場合もあります。さらに、デバイスが接続され充電されているかどうか、画面のテキスト サイズがどのように設定されているかなども含まれます。

今日、コンテキスト データが復活しつつあるかもしれませんが、それは何も新しいことではありません。 実際、iOS 14.5 より前でも、モバイル マーケティング担当者はコンテキスト シグナルを利用できました。 Apple の ATT Framework 以来、モバイル コンテキスト データが再び注目されています。 なぜ? IDFA が非推奨になる前は、DSP はアプリやモバイル Web でのユーザーの行動に関するユーザーレベルのデータ (どのアプリを閲覧したのか、どのくらいの時間閲覧したかなど) にアクセスできたためです。現在、ユーザーが共有をオプトインしない限り、 IDFA では、アプリのマーケティング担当者は、デバイス ID を通じて利用できる決定論的なデータにアクセスできません。 代わりに、ユーザーがオプトインするかどうかに関係なく、マーケティング担当者がアクセスできるのはコンテキスト データです。

DSP はコンテキスト データをどのように使用してモバイル ユーザーを引きつけ、維持するのでしょうか?

モバイル プログラマティック広告で使用されるデータへのアクセスは変化しましたが、広告プロセス自体は変化していません。 多くの DSP は、同じ入札式と予測モデルを使用して、潜在的なモバイル ユーザーにハイパーターゲットを絞ったアプリ内広告を配信しています。 変更されたのは、DSP の入札モデルに供給されるシグナルです。 つまり、ユーザーが IDFA の共有を選択しない限り、決定論的な信号ではなくコンテキスト信号が機械学習 (ML) モデルに入力され、ユーザーに入札されます。

コンテキスト データの使用例

ハイパーカジュアル ゲーム アプリは、アプリをダウンロードしたがまだゲーム内購入を行っていない顧客をリターゲティングしようとしています。 ゲームの KPI は、ユーザーがゲームを再開し、再アクティベーションから 30 日以内にアプリ内購入 (IAP) を行うよう再ターゲットすることです。 彼らはモバイル DSP を使用してリターゲティング キャンペーンを開始します。 入札リクエストがあるたびに、DSP はアド エクスチェンジからインプレッションの機会に関する一連のコンテキスト シグナルを受け取ります。

DSP の入札戦略は、望ましい特性を持つゲームの既存のユーザー ベース (ダウンロードまたは再アクティベーションから 30 日以内にゲーム内購入を行ったプレイヤーなど) でトレーニングされた予測 ML モデルを使用します。 これらのモデルは、コンテキスト信号、DSP の履歴インプレッション データ、既存ユーザー間の共通の特徴を特定し、インプレッションに入札するかどうか、および入札額をリアルタイムで決定します。

たとえば、ハイパーカジュアル ゲームが潜在的なユーザーを示すものとして識別する XNUMX つの特徴は、平日の真ん中にゲームを開いて短いセッションでプレイする人々です。 これは、空き時間にアプリに戻ってくる可能性が高いプレーヤーを示しています。 相関関係に従って、ゲーム アプリの DSP は、正午と週の半ばに発生するインプレッションの機会により高い入札を付けます。

IDFA 後の時代にコンテキスト データを最大限に活用する方法

利用可能なデータに関係なく、DSP はそれを使用してアプリ内ユーザーに宣伝する方法を革新します。 データプライバシーの新時代において、広告主に優位性をもたらすのは、DSP パートナーが ML モデルをどのように使用して、利用可能なデータとオーディエンスの間に新しくユニークな接続を確立するかです。 コンテキスト データを最大限に活用するためのヒントをいくつか紹介します。

あなたの聴衆を知っている

視聴者についての知識が深まるほど、コンテキスト データからより多くの洞察を得ることができます。 ここで、堅牢な視聴者プロファイルの力を過大評価することはできません。 視聴者が若いプロフェッショナルで、週の短い時間にゲームをプレイする傾向があることがわかっている場合は、コンテキスト データをより適切に使用して、広告在庫の新しいポケットを拡大することができます。 別の例: 視聴者が古い層に分類される傾向がある場合は、より大きなテキスト サイズを表示するデバイスのインプレッションに高い入札単価を設定します。

ATT プロンプトをカスタマイズする 

はい、コンテキスト データには瞬間があります。 ただし、ユーザーが IDFA の共有をオプトインした場合でも、決定論的なデータが利用できないという意味ではありません。 さらに、オプトイン率は当初の予想よりもはるかに高くなっています。 IDFA オプトイン率の悲惨な予測とは対照的に、 0~20%程度、世界中のユーザーの平均オプトイン率は、 視聴者の38%が。 これは、すべての iOS ユーザーのほぼ半数が、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを実現するために IDFA を共有するほどアプリを信頼していることを意味します。

コンテキスト データの価値をさらに拡張するには、ATT オプトイン メッセージをカスタマイズします。 事前許可プロンプト。 これにより、データの使用方法に関する詳細情報がユーザーに提供されるため、ユーザーが IDFA の共有にオプトインする可能性が高まります。 実際、Adjustは有望な方法を見つけました。 視聴者の38%が アプリのオンボーディング フロー中に事前許可プロンプトが表示されたときにオプトインしたユーザーの割合。

コンテキスト ターゲティングを実行できる DSP と連携する 

プログラマティック テクノロジーは、アプリ広告が最初に始まって以来、長い進歩を遂げてきました。 DSP は堅牢な入札式を作成できるようになりました。 これらの数式は、コンテキストデータと決定論的なデータを過去のインプレッション学習と組み合わせて、ユーザーが IDFA の共有を選択したかどうかに関係なく、ユーザーにハイパーターゲット広告を配信します。 そうは言っても、モバイル パフォーマンスの実績を持つ、高度なプログラマティック入札テクノロジーを備えた DSP と協力してください。

まとめ

コンテキスト信号は、モバイル広告が表示される環境に関する有用な情報を中継するプライバシー準拠のデータ ポイントです。

  • 今日、コンテキスト データがルネッサンスを迎えている可能性があります。 ただし、iOS 14.5 以前でも、モバイル マーケティング担当者はコンテキスト シグナルを利用できました。 Apple の ATT Framework 以来、モバイル コンテキスト データが再び注目されています。
  • 多くの DSP は、同じ入札式と予測モデルを使用して、潜在的なモバイル ユーザーにハイパーターゲットを絞ったアプリ内広告を配信しています。 変更されたのは、DSP の入札モデルに供給されるシグナルです。
  • コンテキスト データを最大限に活用するためのヒント:
    • あなたの聴衆を知っている
    • ATT プロンプトをカスタマイズする
    • コンテキスト ターゲティングを実行できる DSP と連携する

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