本連載では、企業のマーケティング担当者向けに、RTBをはじめとしたアドテクノロジーについて、分かりやすく解説していきます。アナリティクスやマーケティング・サイエンス、最適化(オペレーションズリサーチ)視点を意識しつつ、DSPの選定や活用が可能となることを狙いとします。

前回は、オークション(入札)の仕組みを整理しました。本稿では、DSPにおいて実際にどのように動いているのかを図で追ってみましょう。

DSPにおける入札取引の流れ


1. ユーザーAが広告枠を持つ媒体を訪問
2. SSPからのDSPへ問い合わせ(リクエスト)
3. それに対し、DSP3社が独自の評価によってそれぞれ入札額を応札(Bid)
4. DSP1が最高入札額(100円)なので勝者となる
5. 広告が表示される
6. DSP1がSSPに支払う金額は2番目に高い入札額となる80円


これが、「DSPの封印型セカンドプラス・オークション」の流れです。

SSPによるリクエストを起点に、勝利したDSPの広告が表示されるまでの時間は、0.1秒未満となります。加えてDSPでは、数千のサイトから届くリクエストと数千のキャンペーンによる「膨大な組み合わせ」に並行して対応しています。

例えば弊社のDSP「Logicad」の場合、2015年3月時点で月間900億リクエスト(日本全ドメインの約30%相当にリーチ)を超えており、膨大なオークションがリアルタイムに進行していることが分かります。

なお最近では、DSP/SSPによるRTBも含め、機械的に行う取引を「プログラマティック・バイイング/セリング」と呼ぶ傾向があり、データに基づく自動的な広告枠買い付けの波は今後も大きく成長していくでしょう。

入札戦略の基本

DSPは、SSPからのリクエストに対し、キャンペーンごとに適切な入札額を算出します。この「算出のためのロジック」が各社のノウハウであり特徴と言えますが、基本的な考えを整理してみます。

さて、セカンドプライスオークションは、「他者の入札は気にせず、自分の評価で参加する」という原則がありましたね。では、キャンペーンにおける自分の評価は、どのように決めるのでしょうか。

多くのDSPは、キャンペーンの目標となるCPCやCPAを設定すると、CTRやCVRの期待値(予測値)を基に入札額を算出します。つまり、予測値の立て方によって、入札戦略が左右されるということです。

なお、CPMは、最適な入札額を広告表示1000回あたりの単価に換算したものです。実際のコストは1インプレッションごとのセカンドプライスの合計金額ですが、現時点の単価を把握し、どのように推移するかを確認するための商習慣上の指標となります。

※本稿で記載のあるマーケティング用語の解説

1. キャンペーン
　DSPの設定において提供する商品やサービスをカテゴリーで分類した広告配信のグループ
　目標金額や配信量をコントロールする単位として使用する
2. CPC (Cost Per Click)
　1クリックあたりの広告コスト(コスト÷クリック数)
3. CPA (Cost Per Action)
　1コンバージョンを獲得するのにかかった広告コスト(コスト÷コンバージョン数)
4. CTR (Click Through Rate)
　広告が表示された際のクリックされる割合(クリック数÷インプレッション数)
5. CVR (Conversion Rate)
　どのくらいコンバージョンしているかという割合(コンバージョン数÷クリック数)
6. CPM (Cost Per Mill)
　1000回表示あたりの広告コスト

例 : 目標CPCによる入札額の算出

目標CPC=100円　予測CTR=0.1%　の場合
入札額CPM=100円 ⇒ 1000回表示分の金額

入札額CPMの計算式 : 目標CPC(100円)×予測CTR(0.001)×表示(1000回)＝入札額(100円)


しかし同方法は、インプレッション単位で最適な入札額を決めオークションに参加するため、効率は保証されますが、広告表示の絶対量を必ずしも保障できる仕組みとは言えません。条件を満たした入札は行うことができますが、配信量は入札結果によって変動してしまうということです。

最適化(入札額の調整)

DSPの取引は一般的に、1000回表示あたりの広告コスト(CPM)で行われます。そのため、予測精度が悪いと期待値が低い広告を割高で購入したり、期待値を低く予測すると、広告の表示機会を失ってしまいます。

一方で、キャンペーンを細分化し、それぞれを予測することで、入札のROI管理を実現しています。この優れた予測機能によって、キャンペーン内の限られた予算で最大の効果を出すための運用が可能となります。

少し分かりづらいので、先ほどの例で解説します。

キャンペーン全体の目標CPCは100円、予測CTRは0.1%です。仮に、条件Aの予測CTRが0.2%、条件Bの予測CTRが0.05%だったとします。その場合、それぞれの入札額は200円、50円となります。

CTRが2倍であれば入札額も2倍、逆に1/2であれば1/2で入札することで、目標CPCは維持できます。予測精度が信頼できれば、条件A・Bどちらで入札しても構わないというのが最適化の基本的な考えです。

これまでの運用では、予算が許す限り、期待CTRが高いところに露出する傾向がありました。DSPでは、期待CTRが低くても落札の確率が高く、配信量が十分と判断すればバランスのとれた配信が行えます。キャンペーンごとの入札額調整は自動的に行ってくれるので、運用の手間をあまり考える必要はありません。

例 : 入札戦略の最適化
目標CPC=100円
基準 : 予測CTR=0.10%　　入札額(CPM)=100円

条件A : 予測CTR=0.20%　 入札額(CPM)=200円
条件B : 予測CTR=0.05%　 入札額(CPM)= 50円


自動型やハイブリット型など

多くのDSPは、膨大で煩雑な作業をアルゴリズムによって「自動化」することで、入札業務や運用効率を大幅に軽減しています。加えて、より洗練された自動化を目指すソリューションや、運用者(マーケティング担当者)に向けて積極的に情報を提供する「ハイブリット型」など、各DSPの特徴が出始めています。

実際の運用では、すべてのキャンペーンが計画通りに進捗するとは限りません。多くの予算を確保し、短期間で統計的判断ができるほどの充分なデータを取得できるケースばかりではないからです。少しでも早く効果を上げるためには、運用担当者のキメ細かい微調整(PDCA)が欠かせません。この担当者の初動の設定や配信設定の絞り込みなどの調整によって、パフォーマンスが大きく変わってきます。

「アルゴリズム」か「人」かに関わらず、さまざまなデータを組み合わせることで、予測精度を安定的に向上させ、他社と異なる入札額を算出し、運用計画に合わせて配信の調整をしていくことが結果につながります。

広告主が、主体的に「誰に配信するか」を選択できるようになった今、出発点となるセグメントとターゲティングはますます重要となってくるのです。

次回は、「枠」から「人」へと象徴的に言われている「ターゲティング」について見ていきましょう。

執筆者紹介

ソネット・メディア・ネットワークス 商品企画部

2000年3月に設立。ソニーグループの一員として、インターネットサービスプロバイダー(ISP)を運営するソネットの連結子会社としてインターネットマーケティング事業を展開する。国内最古のアドネットワーク事業者として10年以上の実績があるほか、RTBの市場拡大に先駆け、DSP「Logicad(ロジカド)」を自社開発。2014年10月には、インターネット広告に関する技術の精度向上を目的とした研究開発を行うラボを新たに設立するなど、独自のポジションを築く。