モバイル広告業界 流行語が大好き そして最近、話題になっている新しい用語がいくつか登場しました。 IDFA の廃止以来、アドテク関係者は、決定論的データと確率論的データの違いや、両方を組み合わせてユーザーにマーケティングを行う方法についてうんざりするほど議論してきました。 以下に、各タイプのデータを定義します。 また、後者のタイプ (確率論的) を使用して、Apple の ATT フレームワークに従って効果的にリターゲティングを行う方法についても説明します。

決定論的データとは何ですか?

モバイル広告では、 決定論的なデータ 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するデータです。 データは人々から直接提供されるため、この精度は 100% 検証できます。 たとえば、ユーザーが XNUMX 年間のサブスクリプションにサインアップし、年齢と電子メール アドレスを入力した場合、それらの詳細は確定的です。 人口統計情報に加えて、決定論的データは、ユーザーの興味やよくアクセスするモバイル Web サイトやアプリの形式をとることもあります。 ただし、モバイル閲覧データを決定論的に検証するには、IDFA などの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。

モバイル広告では決定論的なデータがどのように使用されますか?

決定論的データを使用すると、広告の測定とアトリビューションのためにモバイル Web サイトやアプリ全体で個人を追跡できます。 Apple の ATT Framework 以降、IDFA のような決定的識別子は、iOS デバイス上のユーザーの同意を得て提供する必要があります。 ユーザーからオプトインを取得するブランドの場合、決定論的なデータを使用して、ターゲットを絞ったモバイル マーケティング キャンペーンを構築できます。

決定論的データはファーストパーティデータと同じものですか?

特定の状況では、そうです。 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、所有する情報です。 したがって、名前、電子メール、電話番号など、ブランドによって人々から直接収集されるファーストパーティ データは決定的です。 ただし、ブランドが他の手段を通じて自社データを収集する場合、それは必ずしも決定的ではない可能性があります。 たとえば、ブランドは、モバイルのランディング ページで行われたアクション、読まれた記事、購入トランザクション、またはその他の行動データの形で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るものではないため、決定論的ではありません。 覚えておいてください: 決定論的データは通常、誰かが自分で提供した情報であり、通常は名前、電子メール アドレス、または電話番号でログインすることによって提供されます。

確率データとは何ですか?

確率データはコンテキスト信号で構成されます。 これらのコンテキスト信号には、ユーザーのデバイスのオペレーティング 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。これらの個々の情報は、ユーザーに関する結論を下すために編集、グループ化、分析されます。

確率的なデータを生成するために、マーケティング担当者はアルゴリズムと機械学習を使用して、ユーザーのグループ内の行動パターンを特定できます。 そこから、マーケティング担当者は特定の行動パターンに従ってユーザーをグループ化し、より関連性の高い広告をユーザーに提供できます。 たとえば、ブランドは、ユーザーが最も消費する可能性が高いメディアごとにユーザーをグループ化する確率的データを生成する場合があります。 別のグループ化は、タッチポイントにアクセスするために使用する可能性が最も高いデバイスの種類に応じて行うこともできます。

確率データを取得するにはデバイス ID が必要ですか?

簡単に言うと「ノー」です。 確率的データは、ユーザーに関する有益な情報を中継するプライバシー準拠のデータ ポイントであるコンテキスト信号から作成されます。 この情報には、ユーザーの位置、デバイスの種類、広告が表示されるアプリやモバイル Web サイトの特性が含まれる場合があります。 マーケティング担当者は、これらのシグナルを使用して、ユーザーが関与する可能性を正確に評価するインプレッションと広告を照合できます。 ここから、確率データを生成して、各インプレッションの入札額を決定できます。 これは、長期にわたってキャンペーン支出を繰り返すのに役立ちます。

確率データはモバイル広告でどのように使用されますか? 

機械学習を使用すると、コンテキスト信号から確率データを作成できます。 そこから、コンテキスト信号を他の指標と組み合わせて、将来の望ましい結果の確率を予測するアルゴリズム モデルを作成できます。 たとえば、コンテキスト シグナルと、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を組み合わせて、クリエイティブのどの部分がパフォーマンスに影響を与えているかを理解できます。 そこから、デバイス ID を利用した広告とほぼ同じレベルの精度で、各広告インプレッションのリアルタイムの価値を判断できます。 新しいコンテキスト信号を確率的データ モデルに追加でき、 ホールドアウトグループに対して繰り返しテストされる。 信号によってパフォーマンスが向上しない場合、その信号は使用されません。 ただし、信号にプラスの影響がある場合は、既存のモデルに追加され、実際の交通状況でテストされて、モデルの予測可能性が引き続き強化されます。

確率データを使用してモバイル ユーザーをリターゲティングできますか?

絶対に! IDFA などのデバイス ID は、iOS 14.5 より前は、ブランドがターゲットを絞ったモバイル広告キャンペーンでプラットフォーム全体でユーザー データを収集するのに役立つ鍵でしたが、多くの DSP は、データ プライバシーが強化された今日の時代において、ユーザーのモバイル行動を追跡および予測するための代替方法を革新してきました。 たとえば、YouAppi の DSP は、ターゲットを絞ったキャンペーンをサポートする方法を開発しました。 独自のコンテキスト ターゲティング アルゴリズムを使用。 これらの独自のコンテキスト ターゲティング アルゴリズムは、機械学習を活用して、さまざまなコンテキスト信号間の接続を特定し、確率的データ モデルを構築します。 上で述べたように、このタイプの確率モデリングは Apple の IDFA 変更に準拠しています。

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?

  • 決定論的データ。 ユーザーがアンケートに記入するとき、ソーシャルメディアプラットフォームを使用するとき、または購入するときに情報を入力するときに収集されます。 決定論的データを使用すると、広告の測定とアトリビューションのためにモバイル Web サイトやアプリ全体で個人を追跡できます。 Apple の ATT フレームワーク以降、IDFA のような決定的識別子は、iOS デバイス上のユーザーの同意を得て提供する必要があります。
  • 確率データ ユーザーの閲覧行動から収集されたコンテキスト信号から生成されます。 コンテキスト信号は、ユーザーに関する有用な情報を中継するプライバシー準拠のデータ ポイントです。 この情報には、位置、デバイスの種類、広告が表示される環境などが含まれます。 多くの DSP は、機械学習とコンテキスト信号を使用して ATT 準拠の確率モデルを構築する技術を革新してきました。

確率的データを使用して最良の顧客と再エンゲージします

YouAppi の DSP は、機械学習、コンテキスト信号、確率的モデリングを組み合わせて使用​​し、ターゲットを絞ったリターゲティング キャンペーンを構築します。 今すぐ始めたい方はお気軽にお問い合わせください。