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移動情報からユーザーのペルソナを推定、「駅すぱあと」新オーディエンスターゲティング広告を開発

 現在のオーディエンスターゲティング広告では、主にユーザーのWebページの閲覧履歴(Cookie)をもとに年代や趣味趣向などを推定し、ターゲティングを行う手法が一般的だ。しかし、ヴァル研究所は、同社保有の移動予測データに加え、“実際の行動データ”も活用することで、より高い精度で趣味趣向などを推定し、ターゲティングを行うことを可能とした。

 ヴァル研究所は、4月3日より、この新たなオーディエンス広告の正式な提供を開始する。

 新広告では、リアルタイムの位置情報や従来の移動予測データとの連動も可能なため、「移動前」と「移動後の店舗付近」とで広告クリエイティブを出し分けるシナリオ配信にも対応。

 たとえば、自動車メーカーが新型SUV(スポーツ用多目的車)を訴求したい場合、週末に公園によく行く(ファミリー層の要素)、連休にはスキー場へ来訪(アウトドア好きの要素)といった行動をしているユーザーを「アウトドア好きのファミリー層」と推定し、新型SUVに乗って家族でスキーを楽しむ広告クリエイティブを配信することが可能。さらに、そのユーザーがディーラー付近に来た際に、試乗キャンペーンの来店促進訴求を行うなど、ユーザーの状況に応じたシナリオ配信できる。

 今後、同社は複数の行動履歴を掛け合わせ、より立体的なペルソナ(ユーザー像)をもとにしたオーディエンスターゲティング配信にも対応していく。

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