by Wahid Charbakh, Principal Research Engineer
ディスプレイ広告の分野では、広告の効果測定が非常に重要です。通常、広告効果は、広告主の目標と確立された業界標準に基づいた一連の主要な測定基準に基づいて測定されます。パブリッシャーは、自社の在庫を評価し、価格戦略を決定するために、これらの同じ指標に依存しています。主な測定基準には、クリック率（CTR）、アクション単価（CPA）などがあります。ここ2、3年の間に導入された新しい指標に、「ビューアビリティ」があります。この記事では、ビューアビリティを定義し、他の重要なKPIとの関連性について説明します。
つまり、ビューアビリティ指標は、広告主がユーザーの画面に表示されたときに、広告が実際に表示可能であることを保証するために導入されました。初歩的なことのように聞こえるかもしれませんが、業界が基準を確立するまでには時間がかかりました。しかし、この基準の有効性については、いまだに多くの議論があります。例えば、この基準では、広告の50％が50％の確率で少なくとも1秒間見ることができる場合、その広告はビューアブルであると定めています。これが曖昧でやや恣意的な定義のように感じられるとしたら、それはその通りです。その主な理由は、ビューアビリティを測定するには、ブラウザのキャンバス内の表示可能な部分における広告の位置と、そこに留まる時間の両方を推定する必要があるからです。
IASやComScoreなどの主要なビューアビリティベンダーは、様々な手法を用いてこれを推定しようとしています。その中には、限られた数の人間のフィードバックに頼っているものもあります。残りの技術は、ビューアビリティ・スコアを計算するために自動化された方法の組み合わせに依存しています。これらの手法は、ウェブサイトのサブセットのみを対象としています。全体のスコアは確率として解釈され、スコアが高いほど広告が表示される可能性が高いことを意味します。
先に述べたViewablitityは、報告されたインプレッションが実際にユーザーによって閲覧されたものであり、ブラウザの非閲覧部分での単なるレンダリングではないことを広告主に保証するために必要なツールであると思われます。しかし、これは必要であっても十分ではありません。広告は閲覧可能であっても、質の高いサイトではないかもしれません。この場合、そのようなインプレッションは広告主のブランドを傷つける可能性があります。例えば、広告が目立つ位置に掲載されている多くのスパムサイトがあります。このような場合、良いインプレッションは、高いビューアビリティスコアを持つだけでなく、高いブランド安全性の指標と組み合わされる必要があります。ブランドセーフティーは、ビューアビリティーのインベントリーフィルターと考えることができます。厳格なブランド安全性フィルターを設定することは、そのようなフィルターが通常非常に正確であるため、インベントリの大部分が高品質である場合に可能です。また、このようなフィルターは在庫を大幅に減らすことはありません。
もう1つの重要な指標は、多くの広告主にとって最も重要なKPIと考えられているCTRです。CTRで最も重要な指標は、ユーザーのクリック数です。クリックが有効なのは、広告が実際に表示されている場合に限られるのは自明の理です。しかし、必ずしもCTRが高いのはビューアビリティの高いサイトだけであるとは限りません。最低限のビューアビリティスコアは必要かもしれませんが、それ以上のビューアビリティとCTRの間にはあまり強い相関関係はありません。
また、ビューアビリティを厳しく制限すると、インベントリが大幅に減少することも考えられます。これは好ましいことではなく、高いCTRが得られたとしても、広告キャンペーンが危険にさらされる可能性があります。
ビューアビリティの主なリスクは、広告主とキャンペーン担当者の双方がビューアビリティを誤解してしまうことです。誤解の主な原因は、その確率的な性質を理解するのが難しいことにあります。また、インベントリの平均的なスコアが50％前後であることも見過ごされがちです。キャンペーンマネージャーは、高品質を求める広告主の要望に応えるために、ビューアビリティーを70％以上に設定しています。これは確かにビューアビリティを向上させるかもしれませんが、他のより重要なキャンペーン目標を危険にさらすことになります。
結論として、ビューアビリティは、最初は直感的で独立した指標と考えられるかもしれません。しかし、その性質は微妙であり、特に他の重要なKPIを考慮する場合には、その適用には慎重な検討が必要です。成功する戦略を策定するためには、様々なKPIがお互いにどのように関係しているか、また利用可能な在庫がどのようになっているかを慎重に分析する必要があります。このようなマルチKPI 最適化 のアプローチが必要になりますが、検討するKIPの数が増えれば増えるほど、その複雑さは増していきます。