Cookieレス時代、新たな攻略法が必要に
最新の統計データ（2024年6月）では、Google検索のシェアが落ち始めている。その一方で、Microsoft Bingのシェアが伸びているようだ。Google 65.03％して Bing 28.05％である（参照：Desktop Search Engine Market Share Japan | Statcounter Global Stats）。25年以上、Googleを使ってきた自分としては驚きである反面、昨今のGoogleの質の低下は目に余るので、Google離れという現実を謙虚に受け入れるしかないと感じている。
「質の循環」が悪循環になるとき、たとえば、Instagramで検索したほうが便利とか、TikTokで検索したほうが便利など、ユーザーが離れていく。もちろん、Microsoft Bingに乗り換えてしまった人もいる。なぜなら、「GDN広告枠付きサイト」は、MFAが増殖して、見てられないからだ。携帯キャリア会社の知人によると、彼らのデータでは、20代・30代のGoogle離れが大きくなっているらしい。
おそらく、20代・30代のユーザーは、無意識にGoogleの悪循環から離れたくなって、TikTokなどで検索したほうが便利だと感じているのではないか。また、Microsoft Bing の場合、GDNに相当するアドネットワークを、幸か不幸か、持っていない。そのため、悪循環に陥ることもない、というか、もともとそのような「質の循環」が存在しなかったので、独り相撲でGoogleが質を悪化させているとき、Microsoft Bingは、文字通り、漁夫の利を得ている感じだろう。
「Googleは、Garbage In、Garbage Outになる」といった人がいた。以前の記事でも書いたが、2018年5月25日にエストニアを訪問したときだ。それはEUのGDPR（General Data Protection Regulation：EU⼀般データ保護規則）施行日で、エストニアでは個人情報関連のイベントがおこなわれていた。私は、そのイベントに参加して、パーティー会場でパーソナルデータ保護の運動家の一人と立ち話をしていた。その人は、「第三者経由の情報（3rd party cookieを使った情報収集）で他人のプライバシーを覗き見して、それをビジネスにしているようなGoogleの卑劣なビジネスモデルは破壊しなければならない。それが、GDPRの狙いだ」と話した。そして、「GDPRの施行後に、3rd party cookie経由の情報収集ができなくなる。そしたら、Googleは、Garbage In、Garbage Outになる」といった。
「機械学習における“Garbage In, Garbage Out”（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）とは、品質の悪い不完全なデータを入力したり品質の悪い特徴量を作成したりすると、品質の悪い不完全な機械学習済みモデルが出力される、という格言／金言である」（引用：「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）とは？」）とのことだ。
Googleの質の低下、MFAの増殖、元Google社員の岡田 吉弘氏のような運用型広告のプロがもう「GDNは提案しない」と発言していることなどを考慮すると、とても残念なことだが、ここ数年のGoogleは、たしかに、「Garbage In、Garbage Out」になってしまいつつある。
2018年のエストニアで、EUの個人情報保護関連の規制当局の人たちや個人情報保護運動家、プライバシー保護団体の人々と会って話した。彼らは、「他人のプライバシーを覗き見して、その情報を使ってビジネスをするのは卑劣だ。そんなGoogleのビジネスモデルは破壊する必要がある。そのためには、まず、3rd party cookieを使えなくする」と繰り返し話していた。
Googleのビジネスモデルは卑劣だと聞いたときは、ネット広告業界にいると人間として、とても悲しい気持ちになった。だが、あれから6年、GDPRの効果がジワジワと効き始めてきたという状況だろう。現実を受け入れるしかないと思う。
さて、改めて書く。「Rank 1st theory」＋「GDN circulation」の「質の循環」が悪循環に変わっていくとき、我々はほかの攻略法を構築しなければならない。私は、その代表ケースが、これまでの記事、「いまGoogleを使ってない人は、何を使っているのか？」や「1st Party Dataプラットフォーマーの時代、カスタマーマッチの応用が重要になる」で論じた、1st Party Dataを使った手法だと考えている。次の機会に、いま台頭しつつある、新しい「質の循環」について解説したい。
