Ads」が提供開始へ。Ads」が提供開始へ。2019年5月13日から15日の3日間にわたり、米国西海岸のサンフランシスコ市で開催されました。Centerイベント2日目(1日目はレセプションのみのため実質初日)のキーノートで発表された新機能まとめは、以下の記事でご確認いただけます。セッションに2日間かけて参加してきました。現在何を考え、今後どこへ向かおうとしているのか少し垣間見えた気がします。現在と未来について考察できればと思います。プライバシーとデータ・カスタマージャーニーを最適化していく・機械学習の活用は加速していく・プロパティ外へ進出していく・デジタル広告の巨人はどこへ向かうのか1.タッチポイントを網羅モバイルデバイスの普及により、ユーザーはあらゆる「知りたい」「欲しい」という瞬間(マイクロモーメント)にアクションを起こすことができるようになりました。このマイクロモーメントをしっかり捉えることが企業のビジネスを加速させるうえで重要なひとつの要素であることは言うまでもありません。広告プロダクトに実装されてきた新機能も、このような背景でモバイルにフォーカスを当てたものが中心でした。一方で、ひとつのマイクロモーメントでユーザーの購買行動は完結するわけではなく、カスタマージャーニーはより複雑になっています。Raghavan氏(以下Prabhakar氏)は、キーノートでビデオゲームを購入するまでのカスタマージャーニーについて実際のユーザーに見立てた「ローズ」と「ルーク」の例で紹介しています。ローズは購入に至るまで68日間かけて80のタッチポイントを、ルークは28日間かけて550ものタッチポイントを経由しているといったように、カスタマージャーニーは以前と比較してますます複雑化していることが強調されています。公開されていますのでご参考ください。products.ローズやルークの例に代表されるカスタマージャーニーの複雑化ならびにタッチポイントの多さは、他のセッションでもたびたび紹介されていました。responsible)という3つのキーワードが強調されていましたが、その背景には、近年ユーザーのタッチポイントが劇的に増え、カスタマージャーニーの把握が難しくなっていることを改めて伝える意味もあったのではないかと感じます。Googleプロパティを最大限活用することでユーザーのあらゆるタッチポイントを捉えることを狙ったプロダクトではないでしょうか。タッチポイントのひとつとして含まれる可能性は非常に高く、これらにひとつのキャンペーンで広告配信できることはマーケターにとって非常に魅力的だと思います。Googleプロパティ最大活用のひとつと言えるのではないでしょうか。経路を調べると経路付近の店舗がピンで強調され、そのピンをタップすると画面下部に広告を表示するタイプ(以下画像1番目)と、現在地付近を検索する際に画面上部に広告表示するタイプ(以下画像2番目)が発表されています。Blogショーケース広告の配信面拡大も、Googleプロパティ内に点在する広告在庫の最大活用といえるでしょう。Googleショッピング、Google検索、Google検索パートナーが配信面でしたが、Google画像検索(以下画像左)、ディスカバー(以下画像中央)、YouTube(以下画像右)が追加されました。Googleプロパティを最大活用しやすくする仕組みは、効果計測の観点からも整えられるようです。Werner氏は、Google広告のアトリビューションレポートにYouTube動画広告を今後追加していくことを発表しました。YouTube動画広告がアトリビューションレポート内の「アシストコンバージョン」ならびに「コンバージョン経路」レポートの対象になるとのことです。3.機械学習の活用範囲拡大Google広告における機械学習の活用は、様々なシグナルを使用したスマート自動入札がその中心だったかと思います。一方で、2018年にはレスポンシブ検索広告やレスポンシブディスプレイ広告が登場し、機械学習の活用範囲が広告のクリエイティブへ拡大されています。ヘルプスマート自動入札は自動入札戦略の一部で、機械学習を使用して個々のオークションのコンバージョン数やコンバージョン値の最適化を行います。ネットワークのデフォルトの広告タイプとなります。YouTube動画から3から4つの異なるバンパー広告を作成するという、機械学習をクリエイティブ作成へ発展させたツールとなります。デモを見てきましたが、ほんの数十秒でそれぞれ異なるパターンのバンパー広告が4つ作成されていました。一定の配慮を示しているように感じました。III氏が、レスポンシブ検索広告の組み合わせレポート(実際にインプレッションが発生した広告の簡易レポート)や広告見出し・説明文の位置固定機能に触れ、一定の透明性とコントロールを担保したうえで機械学習を最大活用していることを強調していました。機械学習はキーワードの拡張にも使用されています。2017年3月、Googleは完全一致のマッチタイプで登録したキーワードに対して、表記ゆれや語形変化だけでなく、同じ意味の検索語句も類似パターンと見なすアップデートを発表していますが、検索語句の意味を捉える裏側では以前から機械学習が活用されています。Ervin氏が、2019年後半にはこの類似パターンの拡張をマッチタイプがフレーズ一致や絞り込み部分一致のキーワードにも適用していく旨を発表しました。完全一致の類似パターン拡張で一定の成果を得られたことが、本アップデートの背景にあるようです。とって大きな意味を持つのではないでしょうか。Googleショッピングに統合することで、シームレスなオンラインショッピング体験を可能にするとのことです。撤退が報じられましたが、今回のアップデートによってユーザーはオンライン上のあらゆるタッチポイントで商品の購入が可能になるため、小売業者にとって魅力的なコマースプラットフォームとしてアピールする狙いがあるのかもしれません。Express:米国のみのサービス)は、消滅の危機に直面しているのかもしれない。検索広告からの予算シフトであることが報じられたことは記憶に新しいかと思います。Googleショッピングのリニューアルを大々的に発表した背景にあるでしょう。新機能「Checkout」が発表されました。ユーザーの個人情報保護とそのデータ活用に関する規制は、デジタル広告のエコシステム全体に大きな影響を与えています。Summit」が、2018年5月16日から17日の2日間にわたり、英国の首都ロンドン市で開催されました。キーノートでプライバシーにフォーカスしたセッションが行われたのも頷けるかと思います。この課題に機械学習を活用して対応していく旨を説明しました。具体的には、ユーザーのウェブやアプリ上でのアクティビティ(行動)を基にしたターゲティングをコンテキスト(文脈)で補完していくとのことです。どのようなコンテキストを持つコンテンツにどのようなユーザーが訪れるかを機械学習を活用して判断することで、たとえ活用できるデータ量が減少した環境下でも正確なターゲティングを実現できるといいます。セッションにおいても、プライバシーとデータに関する言及がみられました。データの活用で乗り越えることができるといいます。データを活用し、機械学習アルゴリズムによって顧客のライフタイムバリューを分析、そこで得たインサイトをマーケティング活動に反映することができたとのことです。Sean氏の言葉を借りれば、データドリブンマーケティングとプライバシーは共存できるという実例といえるでしょう。2日間の内容を振り返ってきました。通して筆者の印象に残っているのは、「カスタマージャーニーにおけるタッチポイントの多さ」があらゆるセッションで強調されていたことです。このカスタマージャーニーそのものを最適化できるということを繰り返し述べているように感じました。カスタマージャーニーを最適化するためには、あらゆるタッチポイントにおいて、適切なタイミングで適切なユーザーに適切な情報を届ける必要があるでしょう。Googleプロパティの最大活用を通じてプライバシーに配慮したかたちでユーザーにリーチしたうえで、機械学習を活用したクリエイティブで適切な情報を届けることで実現しようとしています。ホームやディスカバーが今後重要な役割を担っていく可能性があります。題されたセッションの中でも強調されていました。データの活用が重要になってきます。Googleプロパティの外にいるユーザーへ適切にリーチすることを可能にする機能で、個人的には非常に大きなアップデートだと感じました。適切な情報という観点では、情報のリッチ化を積極的に進めている様子も伺えました。その一例といえるでしょう。活用したブランドの事例が紹介されており、これも最新のテクノロジーを駆使してリッチな情報をユーザーに届ける取り組みの一環だと思います。ボタン適用を紹介しました。ボタンを押すと、スマートフォンのカメラ越しに表示されます。提供予定とのことです。技術が広告でも活用されるかもしれません。ひとつの重要なキーワードです。スマート自動入札、レスポンシブ検索広告やレスポンシブディスプレイ広告、さらにはターゲティングと、機械学習の活用範囲は年々拡大していますが、一定の透明性とコントロールが担保されない状態では、これらの機能を使用することに対して躊躇するマーケターがいるのも事実です。今回キーノートで発表されたコンバージョン値の最大化やキャンペーンレベルでのコンバージョンアクションの選択は、スマート自動入札を活用するうえでマーケターに一定のコントロールを与えることになるでしょう。本アップデートにより、スマート自動入札への新たなシフトが起こるかもしれません。入札戦略ならびにキーワードの類似パターン含むターゲティングの拡張と自動化、広告のクリエイティブ自動最適化、ランディングページの内容に基づいた広告の自動生成、データに基づきカスタマイズされるアトリビューションモデルなど、ここ数年のアップデートの核には機械学習があります。今後さらにこの機械学習を核としたアップデートは続くでしょうし、同時に一定の透明性とコントロールを担保する取り組みを継続することでこれら機能の利用促進を図っていくでしょう。洗練された機械学習の恩恵にあずかるためには、マーケターはプラットフォームの仕組みをよく理解し、目的を明確にしたうえで何をインプットしていくべきか考えていく必要があります。同時に、インプットできる一定量かつ高品質なアセットを持つ広告主が大きなアドバンテージを持つことができる世界が、すでに目前に迫っているように感じました。プロパティ外へ進出していくGoogleプロパティの最大活用と並行して、プロパティ外への進出も着々と進められています。具体的には、音楽ストリーミングサービスならびにコネクテッドTV・リニアTVの世界です。配信可能となっています。Googleプロパティ外の主要音楽ストリーミングサービスを利用しているユーザーにもリーチすることができます。Manager(以下DBM)で音声広告を提供したことを発表しました。着実に進出しています。視聴しているユーザーへ広告配信することを可能にしました。Google広告のデバイスに「テレビ画面」が追加されたことは記憶に新しいかと思います。マーケットプレイス上でこれらプレミアムコンテンツの広告在庫を確認することができるようになっています。コネクテッドTVで視聴されるプレミアムコンテンツにおける広告在庫は拡大していく見込みです。アクセスできるリニアTVの広告在庫拡大と同時に、コネクテッドTVとリニアTVの広告在庫を一括で買い付けできるようにするアップデートが発表されました。自社のプロパティの外、音楽ストリーミングサービスならびにコネクテッドTV・リニアTVの世界へ着実に進出していることも忘れていはいけません。親会社であるアルファベット社は2019年第1四半期(1−3月)の決算を発表しました。おける広告売上の成長率が2015年以降で最低となったことがその主な要因と言われています。記事では、現時点でこれら配信面に広告が溢れており、広告在庫をこれ以上増やす余地がないのではないかという懸念の声も紹介されています。これに音楽ストリーミングサービスやコネクテッドTVの普及も相まって、Googleプロパティの最大活用だけでは補いきれないタッチポイントを、プロパティ外への進出を通して網羅すると同時に広告在庫の拡大を図っている様子が伺えます。技術を活用した情報のリッチ化、Googleショッピングのリニューアルによって、あらゆる場面でユーザーにとって不可欠なプラットフォームであることを目指しているように感じました。Googleプロパティを最大活用するうえでも重要な戦略といえるでしょう。機械学習を最大活用することで、プライバシーに配慮しながらあらゆるタッチポイントで適切なユーザーにリーチできる広告プラットフォームとしてあり続けようとしています。ビジネスの核であることは言うまでもありません。エコシステム全体に影響を及ぼす巨人の動向に、今後も目が離せません。【お知らせ】LINE@でUnyoo.jpの最新記事を配信中です。