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Moloco合同会社

製品資料

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モバイル広告のブルーオーシャン、ビッグテック外のユーザーにどうリーチする?

コンテンツ情報
公開日 2023/05/26 フォーマット PDF 種類

製品資料

ページ数・視聴時間 30ページ ファイルサイズ 7.04MB
要約
モバイル広告のブルーオーシャン、ビッグテック外のユーザーにどうリーチする?
 モバイルアプリ向けの広告配信といえば、GoogleやMeta、TikTokなどの大手プラットフォームを利用するのが一般的だ。しかし、ユーザーの可処分時間を見ると、大手プラットフォームの制御範囲内での利用時間は37%にとどまる。残る63%の時間を費やす領域にリーチできれば、広告配信の費用対効果を大きく高められるだろう。

 ただ、その手段となるDSP(Demand-Side Platform)は、入札の適応性が限定的だったり、ターゲティングの精度が低かったりといった課題もあり、これまではあまり利用されてこなかった。そこで、こうした課題の解決策として注目されているのが、高度な機械学習モデルを最大限に活用したモバイルアプリ向けDSPだ。

 同DSPは、機械学習システムによって、企業が保有する1st Party データを高精度に解析処理し、高い広告パフォーマンスを迅速かつ持続的に実現できる。機械学習(ML)の効果を最大化するために、ポストバックや計測条件が柔軟に設定できるのも特長だ。本資料では「自動化」「成長性」「透明性と信頼」の3つの面から同DSPならではの特長を深く掘り下げていく。