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集客効率を上げる最新のDSP広告

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インターネット広告の進化により、現在は様々なアドテクノロジーを活用した広告が存在します。今回はその中で無駄なコストをかけずに狙ったターゲットにピンポイントで広告を配信し、集客にも活かせるDSP広告をご紹介いたします。

DSPはそれまではリスティングのような検索連動型広告やSEO施策に比べてあまり効果がないといわれていました。たしかに当初は連携した多数のサイトの中からサイト登録者の属性に合わせて広告の出しわけをするだけだったため、的も大雑把で、マーケティンファネルでは成約のフェーズまではもっとも遠い位置にあったと思います。

しかし、その後、アドテクノロジーは凄まじい勢いで進化を遂げていきます。そのキーマンとなったのがDMPの登場です。DMPは様々な企業の保有する生活者データを保有し、DSPがSSPより訪問者のデータの信号を受け取った瞬間にDMPに問い合わせを行い、求めるターゲットであるかどうかの照合を行います。

DSPとは

DSPとは、Demand Side Platformの略で、アドサーバーを通じて配信されるディスプレイ広告のことです。 広告主が狙いたいセグメントされたターゲットユーザーに対して、リアルタイムに広告枠の入札を行い、最適な価格で瞬時に広告を配信します。

従来はこのDSPと広告面の提供側であるSSP (Supply Side Platform)とのやりとりだけであったものが、DMP(Data Management Platform)という様々な企業のもつセカンドパーティデータおよびサードパーティデータや自社の保有するファーストパーティーデータを組み合わせることでより細かくターゲットを絞り込んでいくことが可能となります。

DSPで扱えるデータの一例

LANDSCAPE

日本最大級の企業データベース「LBC」との連携により、企業属性を特定したターゲティングや集客プロモーションが可能となります。

TSR

日本最古の信用調査会社としてしられる東京商工リサーチ社の保有する国内最大級約479万件の企業データベースと全国80ヵ所に広がるネットワークによる信用調査業務を活用したターゲティングや集客プロモーションが可能となります。

Shufoo!

新聞を取らなくてもスーパーのチラシがスマホ上で手に入る便利な主婦向けアプリ「Shufoo!」このアプリのサービス利用者のチラシ閲覧傾向情報を用いて、例えば「ドラッグストアのチラシに関心がある層」などのセグメントが可能。また、外部のDMPの保有するユーザーの居住地郵便番号セグメントを掛け合わせることで、チラシを閲覧する層×利用頻度の高い近辺の店舗や施設に絞り込んで広告を配信することが可能となります。

D&M

日本最大級のマーケティング会社であるクロス・マーケティングのグループ会社であるD&Mが実施しているウェブアンケートによるデータを活用することでデモグラデータやライフスタイルデータを通したセグメントや分析・検証が可能となります。

車検データ

自動車検査登録情報協会の保有する車検登録データを、郵便番号ごとに集計して統計化処理することで居住地ベースでのエリアターゲティングや集客プロモーションが可能となります。

Tポイント

カルチュア・コンビニエンス・クラブの発行する日本最大級の共通ポイントサービスであるT-POINTのデータを用いて、オフライン購買と結びついた配信が可能となります。

ビジネスターゲット向けDSP

ADMATRIX

日本最大級の企業情報を保有するランドスケープ社のデータを活用したDSP。日本最大級の企業情報を保有するランドスケープ社と提携し、企業IPを活用したオフィスターゲティングを初め、オンライン名刺サービスのEightのもつ情報とかけ合わせた職種、職位とのクロス配信なども可能です。

Sphere

グループの人材紹介、求人情報サイトの保有する人材情報などを活用した「人」そのものを深くターゲティングし、集客プロモーションにつなげることが可能になります。

UNIVERSE

企業情報、名刺情報など様々な情報を集約したプラットフォームを活用し、その企業が本当に求めるターゲットおよび企業をあぶり出し、広告を配信することが可能です。こちらもADMATRIX同様、提携先のランドスケープ社のデータやEightのもつ情報とかけ合わせた広告配信による集客プロモーションが可能です。

Eight

オンライン登録により取得した名刺情報に基づいて、企業規模、資産、業種、職種など様々なカテゴリーで分類、リーチしたいターゲットに的確に広告を配信し、集客プロモーションにつなげることが可能になります。

Market One

国内最大級のDSP、様々な企業の保有するデータを掛け合わせることで、多岐にわたるターゲティングによる集客プロモーションが可能になります。

DSPを活用する上での注意点

先述したように、DSPはかつてのサイトの属性に依存する単なるディスプレイ広告とは一線を画し、様々なセカンドパーティーデータやサードパーティーデータとの組み合わせにより細かいターゲティングが可能となっております。しかしながら、自社の求めるターゲット像をしっかり確率していなければ、これらのデータも宝の持ち腐れとなってしまいます。

まずはペルソナを設定し、そのペルソナの行動特性(できればカスタマージャーニーマップなども作成するとよい)をも踏まえた上で、データを掛け合わせていく必要があります。ウェブ広告ではいまだにコストパフォーマンスが良いとされるリスティング広告ですが、競合が多いと単価が高くなりすぎてCPAが悪化したり、競争の激化により潜在層へのアプローチが必要となってきた時の手段としてはDSPへのシフトを検討しておく必要があります。

このように現在はデータを保有する企業との連携により様々なターゲティングによる集客が実現できます。今後は個人情報取扱規制が厳しくなるため、Cookieを利用した広告などが制限された行く中で、AIによる深層学習やビッグデータを活用した予測による広告ターゲティングも可能になってくるでしょう。

当面は当局とのいたちごっこが続くかもしれませんが、なによりも消費者にとって大きなメリットが得られるONE to ONE マーケティングが進展している現在、この動きを止めることはないでしょう。

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