ターゲティングは、キャンペーンの成否を左右します。ターゲットを間違えたり、正しいターゲットでもタイミングが悪かったりすると、必要な結果を得ることができません。さらに悪いことに、メディア費用を無駄にし、トップオブファネルを構築できないこともあります。
幸いなことに、メディアバイヤーには、リアルタイムデータを含む優れたデータの選択肢があります。リアルタイムデータについての詳しい説明は、ブログ記事をご覧ください。 リアルタイムデータがデジタル広告のあり方を大きく変えようとしていることを実感しよう.
一言で言えば、リアルタイムデータとは、事前にパッケージ化されていない（陳腐化する可能性のある）データのことです。また、データの共有に同意するかどうかなど、プライバシーに関する重要な管理機能も備えています。最終的に、リアルタイムデータは、ターゲティング、最適化、測定を劇的に改善することができます。ここでは、リアルタイムデータがターゲティング戦略の調整に役立つ5つの方法をご紹介します。
#その1：興味と行動を一致させる
ページビュー、検索、クリック、シェアなどの主要行動指標は、関心や意図を示す非常に強力なシグナルです。
金融サービス企業が、金融商品を積極的に検討している消費者をターゲットにした場合、2つの理由でより良い結果が得られます。1つ目は、自社製品へのニーズが確認されているお客様をターゲットにできること。2つ目は、その話題に対する関心が高く、製品のオファーに対してよりオープンなユーザーをターゲットにできることです。
#その2：ターゲティング戦略の最適化
すべてのキャンペーンは、誰が最適なオーディエンスなのかという仮説と、そのオーディエンスにリーチし、エンゲージするための最適なチャネルを考えることから始まります（例えば、東海岸のお母さんはこの新製品の最大の購入者になるだろうとか、ITディレクターは重要なインフルエンサーだが、最終的な意思決定者ではないだろうとか）。
しかし、広告が表示され、プレースメントが購入されるたびに、洞察が得られます。お母さんたちの関心は予想通りなのか、それとももっと強い関心を示している別のグループがあるのか。どのチャネルが最も効果的なのか？また、より戦略的には、広告への関心が高いことを示す具体的な行動は何か？リアルタイムの行動から得られるこれらのインサイトは、ターゲティング戦略を継続的に最適化することを可能にします。
#その3：テストする。自動化する。変換する。
キャンペーンには、適切なメッセージが不可欠です。製品には複数の特徴や利点がありますが、企業内でターゲットとする予定の各オーディエンスにどのメッセージが響くかを知るにはどうすればよいでしょうか？ここで、テストと自動化が必要になります。
ユーザーのリアルタイムの行動によって示される他の関心事をはじめ、さまざまな属性に基づいてメッセージをテストすることができます。例えば、あなたがCPGブランドで、オーガニックコーヒーの新商品を紹介するとします。ランニングやヨガのサイトを見ている人が広告に興味を持っていたら、運動後の健康的なコーヒーの楽しさを伝えるメッセージを、それらの消費者に向けて発信することができます。
また、持続可能な農業に関心の高い消費者には、地球にやさしい栽培方法をアピールすることができます。
明確なパターンが見えてきたら、消費者のタイプに応じてメッセージの順序を自動化することができます。なお、理想的なメッセージやメッセージシークエンスは、継続的に進化していきます。リアルタイムのデータを利用することで、その進化を迅速かつ自動的に把握することができます。
#4: 分析と最適化を強化する
昔の広告では、メディアチームがキャンペーンの全体的なパフォーマンスを評価するには、キャンペーン終了まで待たなければなりませんでした。結果はマーケターの期待通りだったのか？新たな需要を掘り起こせたか？商品カテゴリー、特定の商品、あるいはブランドに対する消費者の態度について、どのような発見があったのか？
リアルタイムデータを活用したプログラマティック広告は、調査・広告・分析のサイクルを崩壊させました。実際、プログラマティック広告はマーケティング・リサーチの一形態であり、どの市場、地域、チャネル、オーディエンス・セグメントが最もよく反応しているかを確認し、そこに広告費を集中させることができます。
また、前述のように、リアルタイムに最適化し、キャンペーンのパフォーマンスを自動的に向上させることができます。広告費は、キャンペーンのオファーに関連するコンテンツに積極的に関わっているユーザーやチャネルに集中します。
#その5：パーソナライズ能力を高める
1対1のパーソナライゼーションは、常にマーケターの夢でした。完全には実現できないかもしれませんが、かなり近づいてきています。
例えば、ヘルス＆ウェルネス分野のクライアントが、サプリメントのラインを刷新したとします。リアルタイムの行動データを活用して、高度にパーソナライズされたターゲティングとメッセージングを行うことができます。例えば、妊婦向けのサイトを訪れた消費者をターゲットに新生児用ビタミンの広告を出したり、オーガニック食品についての記事を読んだ消費者をターゲットに、ブランドのオーガニックプロバイオティクスサプリメントの広告を出したりすることができます。
関心度の評価、セグメントの構築、関心度のテストと自動化、パフォーマンスの分析など、上記の戦術のすべてが組み合わさることで、大規模なパーソナライゼーションが可能になります。
精度と効率にこだわる
データの活用方法の進化は光の速さで変化しており、ターゲティングの精度やキャンペーン費用の効率性を向上させています。
自動化、最適化、パーソナライゼーションが新たなレベルに達したとき、成功するかどうかは、最終的には適切なデータを活用できるかどうかにかかっています。大規模なリアルタイムデータは、測定可能な関心を持ってキャンペーンに参加する可能性が最も高い消費者を絞り込むための鍵となります。
