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ユーザーのためになる動画広告を SMN×アルファアーキテクトの連携メニューがもたらす革新

2019/11/28 11:00

 アドテクノロジー事業などを展開するSMNと動画DSP「VeleT」を展開するアルファアーキテクトが連携した広告メニューを開発した。本記事では、なぜ両社が連携したのか、そして連携メニューによって生まれるメリットを事例とあわせて聞いた。

目次

潜在層へのアプローチ強化を求めたSMN

MarkeZine編集部(以下、MZ):初めにSMNの谷本さんから、ご自身と事業の概要について紹介いただけますか。

谷本:ソニーグループのマーケティングテクノロジー会社として最先端技術を活用した広告配信サービスを提供するSMNの執行役員として、アドテクノロジー事業の事業戦略と商品企画を担当しています。

 アドテクノロジー事業では、主力商材のDSP「Logicad」やマーケティングAIプラットフォームの「VALIS-Cockpit」などを取り扱っています。

SMN株式会社 アドテクノロジー事業 プロダクト担当 執行役員 谷本 秀吉氏

MZ:続いて伊藤さん、自己紹介をお願いします。

伊藤:私はアルファアーキテクトの取締役で、動画DSP「VeleT」のプロダクトマネージャーをしております。我々は「VeleT」による動画広告の配信だけに留まらず、動画の制作もすべて内製で行っているので、動画の企画・制作から配信、分析、改善までのPDCAサイクルを1社完結で回すことができます。

アルファアーキテクト株式会社 Video Consulting Div. Planning Unit 取締役 伊藤 展人氏

MZ:今回、両社が連携して広告メニューを提供するに至ったと聞いています。なぜ今回の連携に至ったのか教えてください。

谷本:「Logicad」はここ数年、広告主様の様々なプロモーション目的やマーケティング課題の解決にお応えできるよう、プロダクトを強化しています。その中で特に、より潜在層へのアプローチを強化できるメニューの開発とその提供体制の整備をしたいと考えていたのが大きな理由です。

 これまで我々の「Logicad」を利用いただいている広告主様の多くは、ダイレクトレスポンスを目的としており、顧客の獲得に近い領域での広告配信が中心でした。これが決して悪いことではないのですが、より多くの用途に「Logicad」を利用してもらう上で潜在層への有効なアプローチ手法は欠かせません。

 そのため我々は、4億UBの独自ユーザーデータを人工知能「VALIS-Engine」で分析し、マーケティング課題やユーザーインサイトを見える化するマーケティングAIプラットフォーム「VALIS-Cockpit」の提供を始めました。一方で、「Logicad」には動画広告メニューがありますが、案件実績はまだ多くなかったこともあり、「VALIS-Cockpit」との組み合わせによる潜在層へのアプローチ手法として、パッケージのソリューションを検討していましたが、まだ展開できていないのが現状でした。

 この現状を打破するには、動画広告の知見を持つ企業との協業が必要であると考えており、その中で動画に関する知見・事例を数多く持つアルファアーキテクトさんであれば、我々の目的に合致すると思い、相談させていただきました。

分析の精度をAIでさらに強化したいアルファアーキテクト

MZ:獲得ファネルに偏っている広告主に対し、より潜在層へのアプローチを強化してほしい、という思いがあったのですね。伊藤さんにお伺いしますが、アルファアーキテクトはSMNと連携する理由はどこにあるのでしょうか。

伊藤:「VALIS-Cockpit」の持つ力を活かせば、より高度な動画広告のPDCAサイクルが回せると考えたのが大きな理由です。我々は「VeleT」を提供する中で、配信クリエイティブの視聴率やCPC、ビュースルーコンバージョンなどの定量分析、アンケートによってユーザーの視聴態度変容を明らかにする定性分析を行っています。

 この定量・定性の2軸で分析してPDCAを回してきたものの、アンケート結果もそのときの回答者の心理状況でバイアスがかかるケースもあり、定量データも配信したメディアの枠やタイミングなど、複雑な要因があってのものとなっています。そのため、クリエイティブ制作やターゲット選定のデータソースとしては、分析の精度をもっと上げる必要があると思っていました。

MZ:その分析部分で「VALIS-Cockpit」が使えるのではないか、ということでしょうか。

伊藤:おっしゃる通りです。これ以上高度な分析をするには、自社だけでは保有するデータにも、ゼロからシステムを作っていく時間的な面でも限界がありました。

 ただ、「VALIS-Cockpit」であれば行動データをもとにAIが分析をするため、先ほどのユーザーのバイアスや配信枠などの第三者要因に大きく影響されづらいユーザーインサイトが見えてきます。これにより、より本質的なユーザーインサイトを捉えたクリエイティブの制作、広告配信が可能となりました。


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