【ディスプレイ広告】 GDN・YDAのターゲティングについて徹底解説

はじめに

検索連動型広告(リスティング広告)に続き、ディスプレイ広告について説明していきます。
ディスプレイ広告とは、画面内の広告欄にテキスト＋画像、またはテキスト＋動画などのバナーを表示する形式の広告のことです。

おそらくインターネットユーザーにとって、最も馴染み深い広告なのではないでしょうか。

このディスプレイ広告について、「ターゲティング」と「クリエイティブ」の前後編に分けて解説していきます。

前編となる本記事では、主にターゲティングについて、基礎的な部分から、コンバージョン確度の高いユーザーに対して再アプローチするリマーケティングについての重点的な解説を行います。

人のマーケティングと面のターケティング

検索連動型広告についての記事では、人の手で考えるべき要素として「ターゲティング、キーワード、広告文」の話をしました。

ではディスプレイ広告におけるターゲティングとはどのようなものでしょうか？　本記事ではこのテーマを中心に話を進めていきます。

ディスプレイ広告におけるターゲティングは大きく二つに分かれます。

• 人のターゲティング
• 面（配信面・広告枠）のターゲティング

それぞれについて、解説していきます。

人のターゲティング

特定の関心や属性、および行動のログを持つユーザーをターゲットとして、ディスプレイ広告を配信するターゲティングの方式です。

新規（検索行動ターゲティング）

興味関心、ユーザーの属性、行動履歴などに基づいてユーザーリストを作成します。

システムに任せ、自動化した方が効率的なターゲティングができるようになってきましたが、行動履歴に基づいたターゲティング（能動的なユーザーを捕まえる）に関しては、まだ人の頭で考える価値が十分にある分野です。

しかしながら、こちらも例によって、システムによる自動化がどんどん優秀になっています。

その理由として、かつてはかなり細かくターゲットを分けていましたが、現在はある程度ターゲットをまとめるようになったことが考えられます。

検索連動型広告におけるHAGAKUREのように、構造をシンプルにしてデータを蓄積した方が成果を上げやすいのでしょう。

再訪（リマーケティング）

気になる商品を検索して販売サイトにアクセスしたら、後を追いかけてくるかのようにその商品の広告が行く先々のサイトで表示されるようになった……。

そんな経験はありませんか？　これがリマーケティングです。

ディスプレイ広告は広く浅く広告を配信し認知を高めるのが一般的ですが、リマーケティングは確度の高いユーザーに集中して配信します。

GDNではリマーケティング、YDAではリターゲティングと呼んでいますが、本稿ではリマーケティングで通します。

リマーケティングとは、Cookieを利用したトラッキングによってウェブサイトやアプリを訪れたユーザーを特定し、彼らに対して関連する広告を配信する仕組みです。

ウェブ上で商品を購入する場合、いくつものページを見比べて迷いながら決めていくのが一般的です。
一度の訪問で購入に至るユーザーは少数です。

逆に比較作業が進んだ段階で再度アプローチすれば、購買意欲を喚起しやすくなります。

リマーケティングを設計するためには、ユーザーがどのページに来たのかを把握し、ユーザーリストを作らなければなりません。

どのページに来た人をリマーケティングするのか？

どういうユーザーをリマーケティングするのか？

そこにさまざまな条件を加えてユーザーリストを作成する必要があります。

例えば、
カートに商品を入れた
フォームのあるページを訪問した（フォームに記入する1歩手前の段階）……。

どの段階まで進んだユーザーにリマーケティングすればコンバージョンに至りやすいか。
基準を決めていくのが大切です。

当然ながら成約の一歩手前まで進んだユーザーが一番確率が高い訳ですが、ターゲットを絞りすぎるとコンバージョン数が稼げません。

リマーケティング配信が出来る主な媒体（配信面）は以下の通りです。

• GDN
• YDA
• Facebook広告
• Instagram広告
• Twitter広告
• LINE広告
• SmartNews
• アプリ
• YouTubeなど

コンバージョンに至るまでのプロセスに基づいたユーザーリスト作成の必要性

広告目的（コンバージョン）に到達するまでに、ユーザーはどういうプロセスを経るのでしょうか？

以下の例を確認してみます。

この例は抽象化されたものですが、「人のターゲティング」で成果を上げるうえでは、コンバージョンに至るまでの さまざまな接点（コンバージョンポイント）で、何が効果的なのかを測定し、そこに至ったユーザーリストを作ることが必要になります。

すなわち、前述のアトリビューションとほぼ同じ考え方だとお気付きでしょうか？

カスタマージャーニーの過程でたくさんのリストが作成されますが、全てのリストは必要ありません。

どのリストを使うか、人が判断する必要があります。 データから分析してコンバージョンにつながるユーザーの行動を考えるのが、リスト設計の根幹となっています。

なお現在は自動化が進んでいるため、リマーケティングリストを作らなくても機械学習でコンバージョンしやすい人に広告を配信することも可能です。

とはいえ現段階では、人力でユーザーリストを設定する方が、より早く成果を上げられる傾向にあるようです。

面のターゲティング

特定のWebサイトなどの広告枠にディスプレイ広告を出稿することが可能です。

本稿ではこのターゲティングを「面のターゲティング」と呼びます。

「面のターゲティング」をする方法は、主に3つあります。

面のターゲティング方法

• プレースメント

　手動でURLを指定して広告を配信、または除外する。

• トピック

　無数に用意されたカテゴリから選ぶことで、カテゴリ内に分類されたサイトに広告を配信します。

• キーワード

　5〜50個程度のキーワードを登録し、それに沿ったWebサイトに広告を配信します。

※「トピック」と「キーワード」をGDNは特に「コンテンツターゲティング」と呼んでいます。

面のターゲティングは人のターゲティングより自動化が進んでおり、広告の出し方も多様化しています。

どのメディアに出稿するかは人間が決める仕事です。

メディアの収益性と広告の成果の間には齟齬があります。

不必要なサイトやアプリ、特定の動画は手動で配信リストから除外しましょう。

オーディエンスを増やす

顕在化しているユーザー（見込み客）を増やす重要性

前章の「人のターゲティング」で触れたユーザーリストは、いわば顕在化しているユーザーのリストです。
このユーザーが増加すれば広告の効率が向上するはずです。ではどうすれば増やせるでしょうか？

ひとつにはユーザーリストに加える ユーザーの行動履歴の基準を緩める ことです。
あるいはLPページを読了率の基準を下げるということも考えられます。

別の方法として考えられるのは、広告の配信を開始する前に、予め自社のウェブサイトを訪問したユーザーの行動を計測し、データを蓄積しておくことです。
（トラッキングタグを仕込んでおく必要があります）

さらに別の手段として次節で紹介する「類似ユーザー機能」や「アフィニティカテゴリ」の活用があります。

類似ユーザー機能を知る

属性、興味、関心がユーザーリストに含まれる見込み客の層と類似している未知のインターネットユーザーがいたら、潜在的な見込み客になると考えられます。

このクラスターに広告を配信する機能が「類似ユーザー機能」です。

自社のサイトに訪問ユーザーの情報がなくても、GDNやYDAの情報を使って人のターゲティング（年齢、性別、居住地域、年収、子供の有無など）をすることが可能です。

属性、興味、関心のみならず「〇〇のページを見たユーザーに類似するユーザー」「過去にコンバージョンしたユーザーに類似するユーザー」等の条件でもリストアップできます。

ただし世の風潮として ユーザーリスト自体が作りづらくなってきています。

当然類似ユーザーのリストも作れなくなりつつありますから、近い将来「類似ユーザー機能」は消滅するでしょう。
ユーザーリストの規制に関しては、次節「ITP（トラッキング防止機能）の影響について」をご覧ください。

補足:ITP（トラッキング防止機能）の影響について

2018年ごろからプライバシーの保護を理由にCookie規制の波が起こり、サードパーティCookieを完全にブロックしてしまうITP（トラッキング防止機能）が盛り込まれるようになりました。

ウェブサイトでしばしば「Cookieの使用に同意しますか？」というポップアップに遭遇しますが、これはITPに配慮した動きです。ユーザーの同意なしに、広告にトラッキング情報を利用させられなくなったのです。

これはつまり、容易にユーザーリストを作らせない動きが沸き起こっているということです。

ITPの影響は身近な製品にもみられます。iPhoneなどのApple製品ではユーザーの行動履歴を追えないことが知られています。

同社はITPを積極的に推進しており、「あなたは今日3,000歩歩きました」、「あなたの生理は3日後に来ます」などといったユーザーのプライバシーや健康情報の漏えいを防げるというのが、製品の売りになっています。

ITPにより、一昔前に比べるとユーザーリストの効力が弱まっているのは確かです。
昔はcookieがなかったのでユーザーのメールアドレスを登録してもらい、ビジネスに役立てるのが一般的でした。

cookie規制の影響で、再びメールアドレス取得への揺り戻しの動きが出てきています。
その一方で、個人のプライバシーに踏み込まずにターゲティングが可能な自動化へのシフトが強まる傾向も見られます。

アフィニティカテゴリ

見込み客を増やすさらなる施策がアフィニティカテゴリです。

リマーケティングや類似ユーザー機能が自社のLPページへの訪問を基準にユーザーリストを作成しているのに対し、アフィニティカテゴリはGDNやYDAが提供するユーザーリストに基づいています（YDAでは「興味関心ターゲティングと呼ばれています）。

このリストはオンライン上の行動や関心に基づいてユーザーを特定のカテゴリーに分類しています。カテゴリーは以下の通りです。

• 乗り物、交通機関 » 二輪 / 四輪マニア » 高性能車、高級車マニア
  
• テクノロジー » ハイテク派 » オーディオ好き
• スポーツ、フィットネス » スポーツファン » 野球ファン
  
• ショッピング好き » 買い物好き（店舗タイプ別）
  
• ニュース、政治 » ニュース好き » ローカル ニュース好き
• メディア、エンターテイメント » 映画好き » 南アジア映画派
  
• メディア、エンターテイメント » ゲーマー » アクション ゲーム好き
  
• ライフスタイル、趣味 » ライブイベントに頻繁に参加
  
• フード、ダイニング » 料理好き » 簡単クッキング派
  
• 銀行、金融 » 投資家
  

など……

これにより、アウトドア好きなユーザーをダーケティングした場合、そのユーザーがアウトドア関連のサイトを見ていないときも広告を配信する ことが可能です。

無数のカテゴリーがありますが、自動化されている部分が非常に多いので、運用者の方で突き詰めて設定しなくとも大丈夫です。
単純に 「この部分が自動入札に使われている」 ということさえ押さえておけば良いでしょう。

サーチターゲティングとコンテンツターゲティング

ここではYDA、あるいはGDAで設定可能な、2つのよく似た施策を引き比べてご説明します。
やはり見込み客の増加を狙う施策です。

【YDAの機能】サーチターゲティング：（人のターゲティング）

ユーザーの検索履歴を利用して、関連する広告を表示するターゲティング手法。

　例：××を直近○日以内に検索したユーザー: 具体的なファクトベース

【GDNの機能】コンテンツターゲティング：（面のターゲティング）

特定のコンテンツやウェブページに関連する広告を表示するためのターゲティング手法。

例えば、あるスポーツ用品メーカーが広告を出稿する場合、関連するスポーツのウェブサイトやブログに広告を表示することができる。

例：ゴルフが好き、保険に興味がある……抽象化されたデータ

このふたつを並べたのは、前述のITPによる人のターゲティングに対する厳しい規制が関係しているからです。

この規制が原因でサーチターゲティングやリマーケティングリストが使いづらくなってきました。

しかしコンテンツターゲティングは規制の対象外です。個人のプライバシーを利用するというよりも、あくまで「特定の嗜好性を持った集団のデータ」と「特定の属性が含まれているコンテンツの広告枠」をマッチングしているにすぎない からです。

自動化の波で面のターゲティングは時代遅れになりつつありましたが、ITPによる規制が作用し、ふたたび注目されてきています。

なお人のターゲティングと面のターゲティングを掛け合わせた「サーチターゲティング×コンテンツターゲティング」も実施されています。
ただしITPの規制が入ってきているので、掛け合わせるとユーザーリストの母数も小さくなってしまいます。

自動プレースメントと手動プレースメント

面のターゲティングでブランドイメージを守る手法として、自動プレースメント と 手動プレースメント があります。

• 自動プレースメント : 現在の主流。全自動だが、ブラックリストをつくって除外すべきものを外す必要がある。
• 手動プレースメント : 手動でサイトの広告枠やアプリの広告枠を指定。ホワイトリスト（特定の配信先）のみ許可する。

配信される面の広さは圧倒的に自動プレースメントが上回っています。
自動プレースメントを利用しつつ、出したくないところはブラックリストをつくって止めるという形が一般的です。

ブラックリストの例：アダルトサイト、反社団体、宗教団体など

ただし「自動プレースメントではブラックリストを管理しきれない」という話になってくると、「手動プレースメントでホワイトリストを運用していこう」と考える広告主もいます。どちらを選ぶかは広告成果とのバーターのような側面があります。

おわりに

本記事ではディスプレイ広告におけるターゲティングについて解説しました。

最後に、記事の内容を簡単におさらいします。

• YDA、GDNは「人へのターゲティング」と「面へのターゲティング」が可能である。
  
• 「人へのターゲティング」は、特定の行動を起こしたユーザーにターゲティングを行うものである。
  どのような行動を取るユーザーがCVへの確度が高くなるのか分析することが成功への鍵である。
• 「面へのターゲティング」は、プレースメント、トピック、キーワードなどから、関連度が高いサイトにターゲティングを行うものである。
  ただし、反社会的なサイトに掲載されてしまうとブランドの毀損につながるため、ブラックリストを作成して、適切な除外を行う必要がある。
  
• サードパーティーCookieの規制など、個人情報をターゲティングに用いることが規制される流れが推進されている。 そのためオーディエンスを増やすためには、アフィニティカテゴリやサーチターゲティング、コンテンツターゲティングなどの機能を活用することの重要性が高まっている。

後編では、クリエイティブの種類について解説していきます。