動向3：広告予算アロケーションのレコメンドと、自動最適化
分析結果をもとにアクションにつなげることに関しても、ツールの以下のような機能でマーケターを助ける状況が見られます。
広告予算アロケーションのリアルタイムレコメンド
すでに述べた分析アルゴリズムにより評価した結果をもとに、最適な広告アロケーションをリアルタイムでレコメンドしてくれる状況が実現しています。
Bidツールとの連携による自動最適化
導き出された広告予算のレコメンド情報が、KenshooやMarinといったリスティング入札管理ツール、また、TurnやMediamathといったDSPと連携することにより、レコメンドに沿って自動的に広告の出稿を調整し最適化する、そんな世界が実現され始めています。
ここまで、以下USのアトリビューション分析ツールの動向を見てきました。
1．「ユーザー（人）単位」の「オフラインを含めた」広告接触からCVまでのカスタマージャーニーの計測
2．分析アルゴリズムの構築と外部要因を加味した広告評価
3．広告予算アロケーションのレコメンドと、自動最適化
日本における実施に向けた課題について、いくらかは解決することができ、今後の普及に展望を期待できる内容であると感じていただければ幸いです。次回は、AOL Covertroを利用した実際の事例などもご紹介できればと考えます。
