「効果計測」だけではなく「施策実行」につなげたかった
MarkeZine編集部(以下、MZ):2017年10月2日にアドエビスとLogicadの連携することが発表されてから半年以上経過しました(プレスリリース)。本日は連携することでどのような価値が提供できるのかに加え、実際に利用されているワンスターの青木さんにも対談に加わって頂き、実際に配信してみてどうだったのか率直なお話を聞きたいと思います。まずはアドエビス、Logicadそれぞれの担当者の視点から連携の狙いを聞かせてください。まずは廣さんからお願いします。
![株式会社ロックオン 廣 遥馬氏(写真左)ソネット・メディア・ネットワークス株式会社 黒澤菜奈子氏(写真中央)株式会社ワンスター 青木信人氏(写真右)](https://mz-cdn.shoeisha.jp/static/images/article/28180/28180_01.jpg)
ソネット・メディア・ネットワークス株式会社 黒澤菜奈子氏(写真中央)
株式会社ワンスター 青木信人氏(写真右)
廣氏:株式会社ロックオンの廣です。アドエビスは提供開始から14年を数え、広告効果測定市場では40%以上のシェアを獲得するサービスとして発展しています。これまでお客様に提供していた「計測サービス」はPDCAの「Check(効果測定)」としての比重が大きかったため、計測したマーケティングデータを「Action(施策実行)」に活かしたいという声をお客様から多く頂いていました。
MZ:御社がマーケティングプラットフォーム構想を打ち出されたのは、確か2015年頃だったと記憶しています。岩田社長が「サードパーティーベンダーにデータを開放しマーケティングプラットフォーム化していく」とおっしゃっていたのが印象的でした。その流れと地続きということでしょうか。
廣氏:はい、そのとおりです。アドエビスは企業が実施するマーケティング施策のあらゆるユーザー接点を計測しているので、これらの蓄積データを最も活かせるのは「広告配信」です。DSPを提供されている会社様との連携を模索した結果、ソネット・メディア・ネットワークスさんのLogicadとお取り組みをさせて頂くことになりました。
MZ:御社から見てLogicadと組んだポイントはどこにあるのでしょうか。
廣氏:計測データから広告配信を行う上で大事なポイントは「配信可能ユニークユーザー数を確保できるかどうか」だと考えていました。アドエビスのデータを活用し、ユーザーの行動パターンを分析していくことで、最もコンバージョンに近いユーザーリストを作成することが可能です。このユーザーリストへ配信ができれば、広告のパフォーマンスを最大限に高めることができます。しかし、分析条件を厳しくする程、配信ボリュームの確保が難しくなるという課題も発生します。
そこで、弊社が重要視したのが類似ユーザーへの拡張配信技術です。Logicadは人工知能を用いた拡張配信技術に秀でており、アドエビスでセグメントした優良顧客のデータから精度高く類似ユーザーへの拡張配信ができます。
加えて「最低出稿金額の制約がない」という点も大きなポイントでした。今回の取り組みはアドエビスにとって新たな試みであり、お客様が利用する際の導入障壁を下げるためにも、最低出稿金額がない点は大きなメリットと考えています。
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質の高いデータを掛け合わせ、高精度な配信を実現
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MZ:では次に黒澤さんお願いします。御社としてはどういった点に魅力を感じたのでしょうか。
黒澤氏:Logicadは自社開発のDSPで、常時3,500件超のキャンペーンを展開しています。これまでも広告配信効果の最大化を目的として、様々なパートナー様とのお取り組みを進めさせて頂いておりますが、広告主側のデータを保有するアドエビスのような広告計測ツールとの連携は初めてでした。
広告効果を最大化するためにデータは必要不可欠ですが、そのデータが広告主さらにはその先のユーザーに近ければ近いほど良いデータだと考えていたこともあり、アドエビスとの連携には魅力を感じていました。
MZ:連携発表時からこれまでで予想以上の反響だったと聞いています。
黒澤氏:そうですね。発表からこれまでで60社以上のお引き合いを頂いており、嬉しい悲鳴をあげております。今回の連携話が両社の検討にあがったのは一年ぐらい前だったと思います。そこから半年ぐらい両社でより効果的な協業について議論したのですが、いざ実装フェーズに入ると非常にスピーディーに進みました。弊社側の視点からも今回の連携は非常にシンプルな発想なのです。
MZ:と、いいますと?
黒澤氏:Logicadの特徴の一つである人工知能「VALIS-Engine」を使った精度の高い広告配信技術とアドエビスのデータを組み合わせることで、今までLogicadだけではリーチできなかったユーザー、もしくは発見できなかった優良顧客への広告配信が可能となります。
さらに類似ユーザーへの拡張配信機能も優れているので、優良顧客となりうるであろうユーザーを高精度で発見し、効率的な新規顧客および認知獲得にもつなげられると考えておりました。
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