プログラマティック広告入門: 2023 年に自動化されたメディア購入をナビゲートする方法

平均的なアメリカ人は、毎日最大 10,000 件もの広告を目にすると推定されています。 さらに、これらの広告はすべて各個人に合わせて調整されています。 信じられないほどですよね？

広告主は、何百万ものウェブサイトやアプリに大量の精選された広告をどのように配信しているのか疑問に思ったことはありませんか?

プログラマティック広告という 2 つの言葉があります。

I. プログラマティック広告とは?
Ⅱ． プログラマティック広告はどのように機能しますか?
III. プログラマティック広告の歴史
IV. ディスプレイ広告とプログラマティック広告
V. プログラマティック広告の種類
Ⅵ． プログラマティック広告の利点は何ですか?
VII. プログラマティック広告の課題は何ですか?
VIII. プログラマティック広告の未来

I. プログラマティック広告とは?

プログラマティック広告とは、ソフトウェアを使用してデジタル広告スペースの売買プロセスを自動化することです。

最初は概念を理解するのが少し難しいかもしれないので、このプログラマティック広告の定義を拡張してみましょう。

ゲームには2人の大きなプレーヤーがいます。

一方には、発行者がいます。彼らは基本的に、収益化したい広告枠を持つウェブサイトとアプリの所有者です。 反対側には広告主が立っています。 これらは、パブリッシャーからデジタル広告スペースを借りて、関連する広告を視聴者に表示したいブランドまたは広告代理店です。

パブリッシャーと広告主の両方が、さまざまなテクノロジーを組み合わせて、広告キャンペーンを自動的に実行します。 プログラマティック エコシステムの主なプラットフォームは次のとおりです。

1. サプライサイド プラットフォーム (SSP)

セルサイド プラットフォームとも呼ばれ、パブリッシャーが一度に複数のアド エクスチェンジで広告在庫をリスト、管理、販売するのに役立ちます。 Google Ad Manager、Amazon Publisher Services、Xandr、および OpenX は、広告主がより一般的に使用する SSP です。

2. デマンドサイド プラットフォーム (DSP)

これらは、複数のアド エクスチェンジでプログラマティック キャンペーンを設定および管理するために広告主によって使用されます。 よく知られている DSP の例としては、Google Display & Video 360、Amazon Advertising、Roku、Adform などがあります。

一部の DPS は SSP に直接リンクできますが、ほとんどの場合、両者はアド エクスチェンジを通じてリンクされます。

3.アドエクスチェンジ

これらは、パブリッシャーと広告主が広告在庫を売買できるようにするデジタル マーケットプレイスです。 Google Ad Exchange、OpenX、Rubicon Project、および Xandr は、現在利用できる人気のあるアド エクスチェンジの名前です。

Ⅱ． プログラマティック広告の仕組み

誰かが Web ページにアクセスすると、ユーザー、利用可能な広告スペース、および場合によっては Web サイトに関する詳細を含む広告リクエストが、サイト運営者の SSP からアド エクスチェンジまたは直接 DSP に送信されます。 これは、広告プレースメントの広告と考えることができます (非常にメタ的です)。

広告主の DSP は、キャンペーンに割り当てられた予算やオーディエンス ターゲティングなどの要因に基づいて広告スペースの価値を判断するアルゴリズムを使用してオファーを分析します。 適切であると判断された場合、入札はサイト運営者の SSP に直接またはアド エクスチェンジを通じて送信されます。

パブリッシャーの SSP は、さまざまな広告主やアド エクスチェンジから複数のオファーを同時に受け取り、ページの読み込み時に Web サイトに表示される広告の勝者を選びます。

公平を期すために、これがリアルタイム入札の仕組みであり、プログラマティック広告が最も頻繁に関連付けられています。 すべての広告スペースがリアルタイムで取引されるという一般的な誤解があるほどです。

違います。

広告主は、リアルタイム オークションやパブリッシャーから直接広告スペースを購入できます。 ただし、さまざまなプログラマティック広告の種類については後で説明します。

III. プログラマティック広告の歴史

最初のオンライン広告は、1994 年にインターネット上で公開されました。 その瞬間から、ますます多くのパブリッシャーが広告スペースを広告主に販売し始めました。

もちろん、当時は手作業によるメディアの直接購入が一般的でした。つまり、広告主とパブリッシャーは、契約を結ぶために長いプロセスを経なければなりませんでした。

やり取りには、広告主がオファーを準備してパブリッシャーに送信することが含まれ、パブリッシャーはキャンペーンの実行日、利用可能な広告の配置、およびその他の詳細に関する情報を提供しました. 次に、広告主はこれらを確認し、潜在的な交渉を開始します。

広告デザイナーは、両者が合意に達した後にのみ介入します。 バナー広告の準備が整うと、広告主はそれをパブリッシャーに送信し、パブリッシャーは、ご想像のとおり、それらを手動で Web サイトに公開しました。

時間のかかる側面に加えて、手作業で直接メディアを購入すると、一般的にコストが高くなり、人的ミスのリスクが考慮されます。

時が経つにつれ、パブリッシャーは広告枠を増やし、この従来の取引方法はもはや役に立たなくなりました。

2000 年代後半、プログラマティック広告が勢いを増し始め、最初の DSP、SSP、およびアド エクスチェンジが登場しました。 これらのアドテック プラットフォームにより、メディアを手動で購入する必要性が減りました。

その後、2010 年代初頭、モバイル デバイスの使用が拡大したことで、プログラマティックの普及が促進されました。 リアルタイム ビッダーが登場したことで、広告主は広告の購入をより細かく管理できるようになり、ROI の向上に役立ちました。

今日、広告スペースのほとんどはプログラマティックに取引されています。 eMarketer によると、米国でのプログラマティック デジタル ディスプレイ広告の支出は 2021 年に 1,000 億ドルを超え、その後も年々増加しています。

IV. ディスプレイ広告とプログラマティック広告

広告の初心者は、ディスプレイ広告とプログラマティック広告の違いを理解するのに苦労する可能性があるため、最初にそれを理解しましょう。

プログラマティックは、広告を売買する方法です。

ディスプレイは、ウェブサイトまたはアプリに表示されるクリエイティブを示します。

ディスプレイ広告は、Google 広告などの広告プラットフォームを介してプログラムで配信できますが、非プログラムでも配信できます。 2 つ目の方法は、一般にディスプレイ広告と呼ばれるものです。

ディスプレイ広告を掲載する 2 つの方法には、異なる戦略が必要です。 プログラマティック広告と一般的なディスプレイ広告の違いを簡単に見てみましょう。

V. プログラマティック広告の種類

広告主とサイト運営者が利用できるプログラマティック広告には、いくつかの種類があります。 基本的には、プログラマティック購入を行う方法を指します。 それらを分解しましょう。

A. リアルタイム入札 (RTB)

名前からもわかるように、リアルタイム ビッダーでは、広告主がリアルタイムで広告スペースを購入できます。

そのしくみについてはすでに説明しました。仮想オークションは、利用可能な広告スペースのある Web サイトにユーザーがアクセスしようとすると発生します。

通常、入札額が最も高い広告主がオークションに勝ち、その場所に広告が表示されます。 しかし、品質スコア (広告がパブリッシャーのオーディエンスとコンテンツにどれだけ適合しているか) も重要な役割を果たします。

最高入札額 とはどういう意味ですか? プログラマティック キャンペーンでは、1,000 インプレッションあたりのコスト (CPM) に基づいて支払うため、最高の CPM を提供する広告主が勝者となります。

このプロセス全体が完全に自動化されており、信じられないほど高速です。 ウェブページが読み込まれる前に、すべてがミリ秒単位で行われます。

B. プライベートマーケットプレイス

The New York Times、CNN、USA Today などの知名度の高い Web サイトのトップ プレースメントに広告を表示しますか? あえぎ、すぐに頭をうなずいた場合、最善の策は、プライベート プログラマティック マーケットプレイスに参加することです。

プライベート マーケットプレイスは、基本的に招待ベースの RTB です。 プレミアム広告在庫を広告主に直接販売しようとするパブリッシャーによって組織されており、通常はより高い費用がかかります。

パブリッシャーは、プライベート オークションに参加する広告主を決定し、最低価格を設定します。つまり、入札額がこの金額まで上がらない広告主は考慮されません。

それ以外は、オークションはオープン RTB と同じコースに従います。 広告主は DSP を通じて入札し、最も高い入札額がオークションに勝ちます。

C. プログラマティック直接取引

多くの広告主がパブリッシャーの在庫に入札するリアルタイム入札とは異なり、プログラマティック ダイレクトは 1 対 1 のメディア購入プロセスです。 セルサイドとデマンドサイドは固定 CPM で交渉し、取引はアド エクスチェンジなしで直接行われます。

これは古い手動の直接メディア購入方法と非常に似ているように聞こえますが、それほど複雑ではありません。

はい、両側の営業担当者の間で人的交流があります。 それでも、交渉とキャンペーンのセットアップは単一のプラットフォームで行われるため、物事が簡単になり、人的ミスのリスクが軽減されます.

さらに、キャンペーンの設定ははるかに高速です。 取引を行い、同じ日にキャンペーンを開始できます。

D. プログラマティック保証型

最後に、プログラマティック保証があります。これは、セルサイドとデマンドサイドがキャンペーンの実行前に合意を結ぶ別の 1 対 1 のメディア購入トランザクションです。

広告主は一定数のインプレッションを購入することに同意し、サイト運営者は保証された価格でその数のインプレッションを配信することに同意します。 たとえば、保証型取引の条件は、45 ドルの CPM で 50,000 インプレッションを獲得することです。

セットアップは通常次のようになります。

通常、広告主は DSP を通じてパブリッシャーを見つけ、オファーをリクエストします。 それを受け取ったら、広告主は条件を交渉するか、そのまま受け入れることができます。

2 人が合意を見つけると、パブリッシャーは保証された取引 ID を作成し、それを広告主に送信してキャンペーンでターゲティングします。

プログラマティックの大きな利点は、特定のオーディエンスをターゲティングまたは除外できることです。 キャンペーンの目的が、新しい Web サイト訪問者を引き付けることだとします。 予算の無駄を避けるために、既存の顧客を除外できます。

Ⅵ． プログラマティック広告のメリットとは?

これらは、自動化されたメディア購入プロセスがもたらすいくつかの利点です。 これらは、広告主がキャンペーン予算を有効に活用し、マーケティング目標をより簡単に達成するのに役立ちます。 一緒に開梱しましょう。

A. プロセスの効率とスピード

すでに見てきたように、プログラマティック メディア購入は、広告スペースを購入する従来の方法と比べて光の速さで進んでいます。 その効率は 2 倍です。 1 つは、広告主が時間を節約するのに役立ち、2 つは必要なリソースが少ないことです。

その効率性と高速性により、プログラマティック広告はスケーラブルでもあります。 広告主は、複数のキャンペーンを同時に簡単に管理し、クロスプラットフォームの在庫をすぐに活用できます。

それに加えて、広告キャンペーンの設定と開始に時間を無駄にすることはありません。 これにより、最適化のための時間が増え、パフォーマンスが向上する可能性が高まり、キャンペーンが真の可能性を発揮できるようになります。

B. データ主導の意思決定

データは、広告主がターゲティング、測定、最適化について十分な情報に基づいた決定を下すのに役立つため、プログラマティック広告キャンペーンの成功に不可欠です。

適切なユーザーに広告を表示するために活用できるデータ セグメントには、ファースト パーティ データ、セカンド パーティ データ、サード パーティ データの 3 種類があります。

• ファースト パーティ データは、自社の顧客から収集する情報です。それは、CRM、調査、ソーシャル メディアでの会話、またはその他の種類のやり取りから発生する可能性があります。 プログラマティック ターゲティングにファースト パーティ データを使用すると、広告主は既存の顧客に似た見込み客を見つけることができます。
• セカンド パーティ データは、他社から借りたり購入したりするユーザー情報です。この中古データは通常、類似の対象者また​​は類似のビジネス目標を持つ信頼できるソースから取得されます。
• サードパーティ データとは、企業が直接関係のないユーザーから収集したユーザー情報です。通常、DSP には、広告主がターゲットにできる多くのサードパーティ セグメントがあります。

現在、サードパーティのデータに問題があります。 ご存知かもしれませんが、Apple は数年前にアプリの追跡をオプトアウトする選択肢をユーザーに与えました。 2024年にCookieを段階的に廃止するというGoogleの決定と相まって、これは困難を引き起こします.

これが発生したときにプログラマティック ターゲティングがどのようになるかを正確に知ることはできませんが、 Cookie 後のマーケティング環境をナビゲートするためのソリューションがあります。 ファースト パーティ データへの依存度を高める、コンテキスト広告を調査する、情報を得るためにデータ クリーン ルームに目を向けることは、選択肢のほんの一部にすぎません。

測定と最適化の観点から、広告主はプログラマティック キャンペーンから貴重なデータ インサイトをほぼリアルタイムで取得します。 この情報を活用して、ターゲティングを改善し、予算を調整し、データドリブン クリエイティブを作成できます。

C. ターゲティングとパーソナライズの改善

プログラマティック広告により、ブランドはより関連性の高いオーディエンスにリーチできます。 同時に、広告をパーソナライズして顧客の期待に応えるのにも役立ちます。

ファースト、セカンド、サードパーティのデータを利用して、カスタム クリエイティブが適切な人に適切なタイミングで配信されるようにします。

広告主が実行したい広告の種類に応じて、広告主がプログラマティックでオーディエンスをターゲットにする方法は多数あります。 プログラムによる表示で最も一般的なものを見てみましょう。

• オーディエンス ターゲティングは、ユーザーに関する人口統計情報に依存し、最も一般的に使用されるターゲティング方法です。
• 行動ターゲティングでは、買い物の習慣、Web サイトでのやり取り、製品への関心などの情報が考慮されます。
• コンテンツ ターゲットでは、商品やサービスに関連するキーワードを使用して、それらのキーワードが表示されるウェブサイトやアプリに広告を掲載します。
• クロスデバイス ターゲティングとは、複数のデバイス (デスクトップ コンピューター、スマートフォン、タブレットなど) で特定のユーザーに広告を表示することを指します。
• リターゲティングとは、以前にブランドとやり取りしたか、Web サイトにアクセスしたが、コンバージョンに至らなかったユーザーにリーチすることを意味します。
• 地域ターゲティングは、基本的に位置情報に基づくターゲティングです。これは、都市や国から郵便番号まで、さまざまな情報を使用して行うことができます。

Creatopy は、ユーザーの地理的位置に応じてパーソナライズされた広告をユーザーに配信するのにも役立ちます。

たとえば、ユーザーの場所に基づいてコンテンツを変更する動的広告を作成できます。

旅行代理店の広告を掲載していて、国のさまざまな地域の人々にさまざまなオファーを表示する必要があるとします。 あるいは、これはグローバル キャンペーンで非常に便利です。場所の変数に応じてさまざまな言語の広告バリエーションを表示します。

もう 1 つの可能性は、時間や気象条件に基づいてコンテンツを自動的に変更する広告を表示することです。

レストランの広告を掲載しているとします。このレストランでは、1 日の特定の時間に、ユーザーのいる場所の天気に応じて、特定の種類の食事を宣伝したいと考えています。 寒い夜用、晴れた朝用など、いくつかの広告バリエーションを作成できます。

どちらの場合も同じように機能します。 各バリエーションの条件を含むスマート シートを作成し、プラットフォームにアップロードして、列をクリエイティブの要素 (見出し、画像、背景) にリンクするだけです。 「広告の自動化」と言うのと同じくらい簡単です。

さらに、広告配信と最適化のアドオンを使用すると、さまざまなプログラマティック広告ネットワークで広告タグを介して広告を掲載できます。

D. リアルタイム入札

リアルタイム ビッダー (RTB) は、サイト運営者と広告主の両方にメリットをもたらします。この記事では、両者について簡単に見ていきます。

広告主にとって、RTB とは、関連する広告をリアルタイムでオーディエンスにターゲティングすることを意味します。 消費者データを使用して広告を各個人に合わせて調整するため、視聴者がクリックして変換する可能性が高くなります。 これは、RTB が、広告主が広告キャンペーンの投資収益率 (ROI) を高めるのにも役立つことを意味します。

これに加えて、広告主は通常、他のタイプのプログラマティック トランザクションよりも RTB でより有利な広告スペース価格を確保することができます。 もちろん、これはリアルタイムの市況に大きく左右されます。

サイト運営者にとって、この種の入札は、プライベート オークションでは販売しない広告スペースを収益化する方法となります。 さらに、特定の広告主をブラックリストに登録するオプションがあり、プラットフォームで誰が広告を出すかを完全に制御できます.

また、RTB は、需要側と供給側の両方で、メディアの購入プロセスをより迅速かつ効率的にします。 複数のプラットフォームやデバイスにまたがるさまざまな大規模な広告キャンペーンを管理する場合に特に役立ちます。

E. 従来の広告方法と比較したコスト削減

まず最初に。

プログラマティック広告の費用はいくらですか?

つまり、ROAS を得るために、必ずしも高額な予算が必要というわけではありません。 ただし、会社全体の予算と、プログラマティック以外の有料検索、ディスプレイ、ソーシャル広告に費やすことができるマーケティングに割り当てられる金額を考慮した方がよいでしょう。

それでも、予算に関係なく、万能のドルになると、プログラマティック広告が勝ちます. 従来のメディア購入よりも費用対効果が高いと考えられる理由はいくつかあります。

まず、メディアの購入プロセスは自動化されています。 その結果、広告キャンペーンを管理する人員の雇用に関連するコストが最小限に抑えられます。

その上、リアルタイム入札の価格は需要と供給に基づいているため、多くの場合、パブリッシャーから直接購入するよりも有利です。

考慮すべき改善されたターゲティング オプションもあります。 目標到達プロセスのボタン チャネルにより多くの力を与えることで、より質の高いリードをもたらし、最終的に ROI を向上させます。

VII. プログラマティック広告の課題とは?

プログラマティック広告は素晴らしいように見えるかもしれませんが、誤解しないでください。実際、課題がないわけではありません。 プログラマティックの世界に飛び込む前に、知っておくべきことがいくつかあります。

A. 広告詐欺

プログラマティック広告は自動化されているため、アドフラウドに対して脆弱です。

アドフラウドとは正確にはどういう意味ですか? プログラマティック広告の購入プロセスや広告キャンペーンの指標を操作して金銭的利益を得ようとする疑わしい活動のほとんどです。

最も一般的なタイプのアドフラウドは、ボットを使用して、不正な Web サイトに掲載された広告のクリックを生成します。 このようにして、実際のユーザーが広告をクリックすることなく、詐欺的なサイト運営者が収益を得ることができます。

ボットネット トラフィック以外にも、よく知られている詐欺手法には、広告スタッキング、クリック ハイジャック、ピクセル スタッフィングなどがあります。

プログラマティック キャンペーンは、広告ネットワーク経由で配信されるキャンペーンよりもアドフラウドに対して安全であることに注意してください。 プログラマティック広告プラットフォームには、不正検出アルゴリズム、サード パーティの検証サービス、およびWeb 向け認定デジタル販売者 (ads.txt) やアプリ向け認定販売者 (app-ads.txt) などの業界標準を含む、統合された不正防止システムがあります。

広告主は、これらの悪意のある脅威から身を守るためにいくつかのことを行うこともできます.

B. データのプライバシーとセキュリティ

プログラマティック広告は、膨大な量の消費者データを扱います。 Web ユーザーの重要な個人情報は、標的を絞るために定期的に収集されます。

当然、プライバシーとセキュリティが重大な問題になる可能性があります。 消費者のプライバシーに対する意識が高まり、データ セキュリティへの懸念が高まった昨年はなおさらです。

広告主は、最新の状態を維持し、勤務先の州のプライバシー規制を順守する必要があります。米国ではカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) を意味し、欧州連合では一般データ保護法を意味します。規制 (GDPR) 。

また、機密情報への不正アクセスを防止するために必要なすべての予防措置を講じる必要があります。 これは、データの暗号化やセキュリティ テストなどを意味します。

データ侵害は真の脅威であり、無視してはなりません。 セキュリティ違反から消費者データを保護できなければ、広告主だけでなくパブリッシャーにも経済的および法的な影響が及ぶ可能性があります。

C. 透明性の欠如

従来のダイレクト メディア購入プロセスは面倒でした。 間違いありません。 しかし、手動で処理することで、プログラマティック広告に欠けている 1 つの大きな利点がありました。それは、パブリッシャーと広告主の両方が、メディアがいくらで売買されているかを知っていたということです。

プログラマティック広告購入トランザクションは、仲介者 (DSP、SSP、およびアド エクスチェンジ) として機能するプロセスに関与するプラットフォームが非常に多いため、可視性が低くなります。

これらの「仲介者」はサードパーティの料金を徴収し、広告主のキャンペーン予算を削減します。 その上、アドフラウドの問題があります。 肝心なのは、広告主は、実際にパブリッシャーにどれくらいの金額が届いているかを正確に把握していないということです。

2020 年、PwC はISBA 向けにプログラマティック サプライ チェーンの透明性調査を実施し、広告主の支出のうち実際にパブリッシャーに流れているのは 51% にすぎないことを明らかにしました。

今年の初めに発表された同じトピックに関する 2 番目の調査では、パブリッシャーにリーチする広告主の支出の割合が 8% 増加しました。

これは、デジタル広告業界がサプライ チェーンの透明性と広告費の追跡に向けて、ゆっくりではあるが着実なステップを踏んでいることを示しています。

D. 広告主の理解と採用

プログラマティック広告の最大の課題の 1 つであり、おそらく最も見落とされている課題の 1 つは、それがもたらす学習の難しさです。

多くの広告主は、最初はプログラマティック エコシステムがどのように機能するかを理解するのに苦労しています。 実際、これが、一部の企業がプログラマティック メディア購入プロセスのすべてではないにしても一部をアウトソーシングする主な理由です。

また、必要なすべての知識を持たずに、最初の自動化された広告キャンペーンを開始しようとする人もいます. ねえ、これもオプションです。予算を浪費することを気にしないのであれば、つまりです。

うそをつくつもりはありません。実際、プログラマティック広告は、かなりの数の新しいプラットフォームが関与する複雑なプロセスです。 それでも、プログラマティック広告を掲載するために必要なすべての情報は、Google で検索するだけで入手できます。

また、プログラマティック広告の理解を深めるためのウェビナーも開催しました。 最も重要なことは、プログラマティック アドテックの仕組みを学ぶことをあきらめる前に、絶望の谷を突き進むことです。

VIII. プログラマティック広告の未来

マーケティング担当者は、今年のプログラマティック広告費の減少を予想していますが、将来は依然として明るいようです。 広告主とパブリッシャーがこれから期待できるエキサイティングなことをいくつか紹介します。

A. 音声やビデオなどの新しいトレンドとの統合

スマートフォンやその他のデバイスで音声アシスタントを使用する人の数は増加しており、それに伴うプログラマティック広告の機会も増加しています。

インタラクティブ オーディオ広告または音声対応広告は、ここ数年でより一般的になり、今後も人気が高まる一方です。 たとえば、 Alexa に接続されたデバイスでは、ユーザーは広告の行動を促すフレーズに従って返信できます。 消費者はさまざまな製品やブランドについておしゃべりし、ハンズフリーでその場で購入に向けて一歩を踏み出すことができます。

プログラマティック動画広告の購入も急増していますが、人々が消費する動画コンテンツの量を考えると、これはまったく驚くべきことではありません。 今年のプログラマティック ビデオ広告支出は、プログラマティック デジタル ディスプレイ広告支出全体の 55.4% を占め、2024 年には 57.7% まで上昇するでしょう。

コネクテッド TV (CTV) およびオーバー ザ トップ (OTT) プラットフォームにより、広告主はリーチを拡大し、関連する視聴者に広告を表示できます。

CTV を通じてリーチできる住宅がますます増えているため、このプログラマティック セクターも拡大し​​ています。 ちょうど昨年、 Google は、ディスプレイ & ビデオ 360 でさらに多くの CTV インベントリのロックを解除し、広告主が Google オーディエンスを使用して、接続されたデバイス上の視聴者をターゲットにできるようにすることを発表しました。

画像ソース

Hulu、Disney Plus、Roku など、さまざまなストリーミング プラットフォームで動画広告を掲載できます。 さらに、2022 年 11 月の時点で、 Netflix の広告は、Xandr のデマンドサイド プラットフォームを通じてプログラムで購入できるようになりました。

プログラマティックなデジタル屋外広告 (DOOH) は、今述べた他のトレンドとまったく同じです。 これらは基本的に、プログラマティックの力を利用した OOH 広告であり、特定のビルボードに特定の時間に限られた時間だけ広告を表示したり、気象条件に応じてさまざまな広告のバリエーションを表示したりするなど、多くの可能性が開かれます。

交通渋滞の真っ只中にある巨大な看板にブランドのアニメーション広告が表示されることを想像してみてください。 保証された露出。

B. 機械学習と AI の役割

機械学習は、プログラマティック広告の購入プロセスで重要な役割を果たす AI のサブセットです。

どうやって？

プログラマティック広告は、解釈が必要な膨大なデータセットによって支えられています。 プロセスのこの部分は、予測分析に重点を置いた機械学習アルゴリズムの助けを借りて自動化されています。

このテクノロジーは、データから迅速に結論を導き出し、広告キャンペーンの成功に貢献することができます。 これらは、これを行ういくつかの異なる方法です。

• ユーザーの行動パターンを特定し、将来の行動を予測します。 たとえば、誰かが Google で「ミディ スカート」を検索した場合、このタイプの商品を表示している広告をクリックしたり、購入したりする可能性があります。
• ユーザーがその広告をクリックする可能性に応じて、入札の最も有利な値を見積もる。
• キャンペーンのパフォーマンス指標を分析し、結果を改善するための調整を行います。 また、アルゴリズムは各キャンペーンから学習し、どの最適化が次のキャンペーンをより成功に導く可能性があるかを認識します。

また、部屋の中のゾウ、ジェネレーティブ AI にも対処する必要があります。 ChatGPT、DALL-E など。 今、大流行しています。 問題は、それらがプログラマティック スペースのどこに収まるかということです。

私たちの答えは「ある程度」です。 これらのツールは、プログラマティック キャンペーンの広告デザインや広告コピーのアイデアを得るのに役立ちますが、結果をそのまま使用することはお勧めしません。

AI コピーライティング ツールの情報は限られているため、簡単に不正確な出力に変換される可能性があります。また、ジェネレーティブ AI デザインは依然として著作権の問題を引き起こします。

C. 従来の広告業界への影響

プログラマティック広告は勢いを増しています。 現在提供されているものと比較すると、従来の広告は少し時代遅れに見える場合があります。 つまり、洗練されたターゲティング方法を使用して、パーソナライズされた広告で幅広いチャネルで適切なオーディエンスにリーチすることに反対する広告主はほとんどいないと思いませんか?

それでも、プログラマティックは非プログラマティック/ディスプレイ広告を根絶するでしょうか? 少なくとも当面の間はそうなる可能性は非常に低いです。

プログラマティック メディア バイイングがどれほど効率的で高速であっても、それは自動化されており、広告キャンペーンをより詳細に制御したい広告主には適していない可能性があります。 これは、透明性の欠如と詐欺のリスクに加えて、契約を破る可能性があります.

しかし、技術は常に進歩しており、これらの現在の問題はすぐに過去のものになる可能性があります。 時間だけが教えてくれます。

IX. 結論

これで記事は終わりです。 この記事が役に立ち、プログラマティック マーケティングに取り組むための知識とスキルがあることを確信していただければ幸いです。 まだ迷っている人のために、主なアイデアをもう一度見てみましょう。

A. 注意事項

プログラマティック広告とは、自動化された方法でデジタル広告スペースを売買することです。

このプロセスは、手動でメディアを直接購入するよりもはるかに効率的です。 さらに、高度なオーディエンス ターゲティング機能が付属しており、データ駆動型の意思決定を容易にし、コストを削減します。

このアドテックには利点が不足しているわけではありませんが、アドフラウドや透明性の欠如などのいくつかの課題もあります. ただし、ポジティブはネガティブを上回ります。

B. 今日のデジタル環境におけるプログラマティック広告の重要性

プログラマティック広告は、これまでデジタル広告業界に強力な影響を与えてきましたが、今後も影響を与え続けるでしょう。

ますます普及している理由は、企業に競争力を与え、データ主導の意思決定を行い、キャンペーンを最適化してより高い ROI を達成できるようにするためです。

C. 広告主とマーケティング担当者への最終的な考えと推奨事項

一般に信じられていることとは反対に、プログラマティック広告はあらゆる予算で素晴らしい結果をもたらすことができます。 これは、中小企業または大企業としてプログラムを利用して成功できることを意味します。

さまざまな視聴者の心に響くように多くの広告バリエーションを作成するには、費用と時間がかかると主張することもできます。 確かにそうかもしれませんが、一部のツールを使用すると、予算を無駄にすることなく広告作成プロセスをスケールアップできます。 創造的な自動化が重要です。