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- 2. 自己紹介
湊 和修（みなと かずみち）
2008年10月 サイバーエージェントにてメディア局 局長
2010年10月 プレミアムオーディエンス事業部 事業部長
『価値』の高い広告枠をより高く
『価値』のあるデータをより高く
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- 4. 前提 ①スマートフォン広告売上の増加
②混沌とするスマートフォン広告
③３つの変化
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- 5. ①スマートフォン広告売上の増加
スマートフォン広告全体の売上 500%増（半期）
うちアドネットワーク売上比率 40%～50%
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
11/1Q 11/2Q 11/3Q 11/4Q 12/1Q 12/2Q
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- 6. ②混沌とするスマートフォンディスプレイ広告
アドネットワークの乱立 強いメディアがいない
広告手法が限られている 単価を上げられない
１：純広告
２：SEM ４：アドネットワーク
３：アプリ内広告
参照 http://smartphonead.ojaru.jp/
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- 7. ③3つの変化
2011年
2012年
◆変化は同時ではない
Device Exchange
の変化 の変化
◆変化は同等ではない
Social
の変化
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- 10. DMPで可能になること
■データサプライヤー ■媒体社
・セグメントデータの生成 １:自社データを活用したターゲティング商品
２:他社データを活用したターゲティング商品
３:他媒体社やDSPへのセグメントデータ提供
DMP DMP
媒体社への
セグメントデータ提供
DSPへのセグメントデータ提供
ＳＳＰ
アドネットワーク
へのセグメントデータ提供
アドエクスチェンジ
アドネットワーク 純広告 他媒体社
ＤＳＰ
広告主
在庫の流れ データ提供の流れ
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- 11. DMPで可能になること（媒体社）
■媒体社
１:自社データを活用したターゲティング商品
２:他社データを活用したターゲティング商品
３:他媒体社やDSPへのセグメントデータ提供
DMP
ＳＳＰ
アドエクスチェンジ
アドネットワーク 純広告 他媒体社
ＤＳＰ
広告主
在庫の流れ データ提供の流れ
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- 12. DMPで可能になること（データサプライヤー）
■データサプライヤー ■媒体社
・セグメントデータの生成 １:自社データを活用したターゲティング商品
２:他社データを活用したターゲティング商品
３:他媒体社やDSPへのセグメントデータ提供
DMP DMP
媒体社への
セグメントデータ提供
DSPへのセグメントデータ提供
ＳＳＰ
アドネットワーク
へのセグメントデータ提供
アドエクスチェンジ
アドネットワーク 純広告 他媒体社
ＤＳＰ
広告主
在庫の流れ データ提供の流れ
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- 13. DMPで可能になること
■データサプライヤー ■媒体社
・セグメントデータの生成 １:自社データを活用したターゲティング商品
２:他社データを活用したターゲティング商品
３:他媒体社やDSPへのセグメントデータ提供
DMP DMP
媒体社への
セグメントデータ提供
DSPへのセグメントデータ提供
ＳＳＰ
アドネットワーク
へのセグメントデータ提供
アドエクスチェンジ
アドネットワーク 純広告 他媒体社
ＤＳＰ
広告主
在庫の流れ データ提供の流れ
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- 14. DMP「DisplaySuiteDMP」で収集可能なデータ
主に、下記の4種類のデータを収集 ※PCの場合であり、スマートフォンでは同様ではありません
それを元に広告枠に対し、独自のターゲティングセグメントを設定可能
①閲覧URL ②ユーザーに付与できるパラメータ
http://www.・・・・・ ＜セグメント例＞
・ページAを●回以上 ＜セグメント例＞
閲覧した人 ・ログイン会員で、女性で
DMP ・ページAとページBと・・・を DMP 25歳～34歳の人
閲覧した人 など
ユーザーの興味や情報パターン 属性や優良度合いなどの種別
③検索リファラ ＜セグメント例＞
・●●と検索した人
④エリアデータ（IPアドレスベース）
＜セグメント例＞
Google ・大阪府（IPアドレスで判別）
からアクセスしている人
Yahoo! DMP DMP ※現状エリアはＰＣのみ対応
検索してページに 大阪府の
サイト内検索 到達したユーザー ユーザー
ユーザーの直近ニーズ エリア情報
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- 22. ①ダイナミカルネットワーク（ネットワーク構築）
各類似性の考慮割合を変化させ、柔軟性のあるネットワーク構造を実現
⇒ダイナミカルネットワーク
性別だけによる分類
サンプルユーザー
１ ３
ユーザー 性別 興味 ２ ５ ４
１ 男 車
２ 男 不動産 興味だけによる分類
３ 女 コスメ １ ２
４ 女 車 ３
４ ５
５ 男 不動産
性別と興味によるハイブリットな分類
複雑なネットワーク
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- 23. ②オーディエンス拡張
希望するユーザー数やＣＴＲに応じて広告効果の高いオーディエンス
=”ターゲットオーディエンス”を選定
→ターゲットに類似したオーディエンスや個別ユーザーでオーディエンス拡張
類似性の評価 オーディエンス拡張
ターゲットオーディエンス ターゲットオーディエンス
オーディエンス2
オーディエンス2
ネットサーフ中
評価中 ネットサーフ中
評価中
３０％
８０％
８５％ ９０％
考慮中
考慮中
追加 追加
ユーザー1 ユーザー2 オーディエンス3
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- 27. 今後のイシュー
【法的課題】
個人情報保護法における定義が不確定
【デバイス間活用】
デバイス横断での利用が現状においては困難
【市場自体の盛り上がり】
ADEXの立ち上り次第、データ活用がどこまで進むかが不明確
【データサプライヤー側のインフラ】
データセグメントの相互利用や各DSPとの連携などインフラが不整備
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