Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter

クッキーレス時代に負けないデジマの3手法

1994年にNetscape社によって導入されたCookieは、ログインの認証や言語設定を記憶するなどの機能によって、企業がインターネット上のユーザー体験を強化し、パーソナライズすることを支援してきました。

マーケターは、ターゲティング、リターゲティング、ディスプレイ広告、行動マーケティングにクッキーを使用して、オンラインで消費者の行動を追跡するために、20年以上にわたりサードパーティーCookieに依存してきました。

しかし、Googleは2022年末までにChromeでのサードパーティーCookieの使用を段階的に廃止すると発表しました。MozillaのFirefoxとAppleのSafariも同様の方向性を示し、サードパーティーCookieの死はデジタルマーケティング業界を揺るがしています。

 

プライバシーに対するデマンドの高まり

サードパーティーのトラッキングCookieはオンライン体験の最適化に役立つ一方、消費者データのトラッキング、保存、共有の方法に対する懸念が高まっています。

消費者は、多くの場合、自分の行動がどのようにトラッキングされ、市場にどのように使用されているかを意識していません。したがって、このようなトラッキングは、個人データの活用についての明示的な同意を与えたものでない可能性があるため、消費者のプライバシーと信頼の侵害と見なされることがあります。

さらに、消費者は、アクセスしたウェブサイトを所有している企業以外に、どの企業が自分のデータを処理しているかを把握できません。欧州連合の一般データ保護規則(GDPR)には、Cookieの許諾に関するメカニズムが含まれていますが、ユーザーが同意しても、どの企業がデータを直接収集しているのかほとんどまたは全く把握できません。

消費者は、より厳しいユーザープライバシーとデータ共有を希望しています。Cookieを制限する方向を発表した当時にGoogleが認識したデマンドは、ここにきてより高まっています。Chromeがブラウザの市場シェアの65%を占める中で、Googleの計画はサードパーティーCookieの息の根を止めることになるでしょう。

 

デジタルマーケティングへの影響

Cookieベースのデータは、特に行動ターゲティング、リーチと頻度のトラッキング、コンバージョントラッキングとアトリビューション、リマーケティングとサイトリターゲティング、およびCRMターゲティングとセグメンテーションなどといったデジタルマーケティング施策でよく使用されています。

ウェブサイトのリターゲティングはターゲットとする正確な匿名ユーザーを特定するためにサードパーティークッキーを活用する一方で、行動セグメントは圧倒的にCookieに依拠します。サードパーティーCookieが利用できなくなると、パーソナライズされた広告をみせるためのアルゴリズムの効果がなくなるので、消費者に適したオファーを届けることはより難しくなり、興味のない製品広告を目にする可能性が強まります。

サードパーティーCookieが利用できなくなると、広告をクリックしたユーザーのみをトラッキングでき、広告を見てもクリックをしなかったユーザーはトラッキングできなくなります。サードパーティーCookieを使用せずにマルチタッチアトリビューションをトラッキングすることはできないため、デジタルキャンペーンの有効性を検証することは難しくなります。

Cookie制限が導入されると、サードパーティーCookieを通して収集されたデータ元であるほとんどのサードパーティーのオーディエンスは、Cookieの有効期限が切れることで急速に縮小し、ほとんどのメディアバイに規模的に対応できなくなります。広告主は、サードパーティーCookieを必要としない新しい新規開拓戦略を開発する必要があります。

 

来たるクッキーレス時代に向けて準備する

気が遠くなりそうに感じているかもしれませんが、GoogleのCookie制限が開始されたときに優勢に立つために、今すぐ実行できる取組みがいくつかあります。また、Cookie後の世界で役立つ新しい技術やツールがあります。

  • ファーストパーティーデータを最大化する

サードパーティーCookieが存在しない環境では、ファーストパーティーデータを取得することがこれまで以上に重要になります。実は多くの場合、企業は思っている以上に多くのデータにアクセスできています。ロイヤリティプログラムへの登録や、購入に伴う名前や電子メールなどの個人情報の入力など、企業と連携するためのアクションを行うたびに、顧客からファーストパーティーデータを取得しています。

顧客のデモグラフィック、行動、アクション、興味関心に関するデータは、オンライン(ウェブサイト、アプリ、CRM、ソーシャルメディアチャンネル)またはオフライン(顧客アンケート、フィードバックフォーム、コールセンター)などのオウンドチャネルを通じて収集できます。これらのデータは企業に関心をすでに示している顧客のものであるため、一般的に、サードパーティーからデータアクセスを購入するよりも期待に沿うと推測できます。

ただし、データはいかにそれを活用できるかが肝です。人工知能(AI)を搭載した技術は、ファーストパーティーデータを最大限に活用できます。たとえば、機械学習を活用してデータを分析し、顧客に対する隠れたインサイトを明らかにして、正確な顧客セグメントを作成できます。

顧客の興味関心や顧客とのやり取りに基づいて顧客をセグメント化し、ウェブサイトやマーケティングメッセージをパーソナライズして、顧客にとってより魅力的なものにすることができます。たとえば、ウェブサイトやアプリの「セール」セクションに頻繁にアクセスする人にはホームページでセールアイテムを表示したり、新しいセールが始まるときにプッシュ通知を送信したりすることができます。

  • コンテキストターゲティングの復活

Cookieベースの行動ターゲティングに最適な選択肢は、コンテキストターゲティングです。コンテキストターゲティングとはキーワード、トピックおよび分類に基づいて、最も関連性が高い広告を適切なコンテキストの中に入れることです。

行動ターゲティングでは、園芸の趣味を持つ教師が、水耕栽培のウェブサイトで自分の最新の蘭を見せびらかしても、教材に関する広告を表示される可能性があります。しかし、広告がユーザーの閲覧しているコンテンツに基づいて表示されるコンテキストターゲティングでは、その教師が園芸ブログを読んでいると肥料の広告が表示されたり、自宅学習を改善するブログを読んでいるときに教育テクノロジーツールの広告が表示されたりします。

コンテキストターゲティングはプライバシーフレンドリーで、広告疲れも軽減できますが、表面レベルのキーワードや文章に基づいてターゲティングすると、広告の精度が下がる可能性があります。

コンテンツがキーワードに否定的または肯定的に連携されているかを見極めて、広告を適切でタイムリーに配置するには、自然言語処理とディープラーニングアルゴリズムを使用して、テキスト、語調、画像、メタデータ、位置情報などのコンテキストコンテンツをリアルタイムかつ大規模に分析することが大切です。これらのAI搭載ツールは、人間と同じようにニュアンスを解釈することができます。

  • リアルタイムの顧客意図に基づいてメッセージをカスタマイズ

コンバージョン率を向上するには、消費者が関心を持っている製品を表示する必要があります。消費者の意図に関するインサイトを取得するためには、消費者が過去に取った具体的な行動を確認することもできますが、それは過去に取った行動を伝えるだけであって、これから取る行動ではありません。

ただし、リアルタイムの意図ターゲティングを使用すると、ディープラーニングのような高度なアルゴリズムを使用して、オウンドチャネルと外部ウェブサイトの両方で数十億もの消費者データポイントをリアルタイムで分析することで、複雑で気まぐれな顧客の意図を正確に予測できます。

ディープラーニングでは、製品の好みのパターンや、オンライン顧客行動の最新性と頻度に基づくコンバージョンの可能性を特定し、エンゲージメントとコンバージョンを向上するためにメッセージをカスタマイズできます。

例えば、過去1週間に3回サッカーボールのページを閲覧して、昨日買い物かごに追加したJohnのような顧客は、コンバージョンする高い意図があります。「今すぐ購入すると30%オフになる!」などのメッセージを送ることで緊急性を演出して、購入を促進します。

 

サードパーティーCookieの制限といった逆境であるからこそ、今がマーケティング戦略を見直す絶好の機会です。

消費者がデータプライバシーを取り戻そうと考える中で、消費者の信頼とデータを橋渡しする最善の方法は、有意義なコンテンツと体験に基づいて構築された強力な価値交換を生み出す方法です。AI搭載ツールは、顧客体験を向上させ、来るクッキーレス時代に顧客を獲得するのに役立ちます。

 

Appierソリューションにご興味がありましたら、こちらからお問合せください。

お困りですか?

御社のマーケティング施策を改善できるAI搭載のツールがあります

こちらもぜひご覧ください

顧客の意図に基づくターゲティングがコンバージョン向上につながる理由

従来の顧客開拓の方法は、消費者が取った行動に対して企業はそれに合わせてメッセージを送信します。この手法はある程度の効果をもたらしますが、今日の消費者のオンライン上での複雑な行動を考慮するには単純すぎます。 事実、消費者の行動は未来に何をするかまでは教えてくれません。企業がこれだけの情報でパーソナライズされたマーケティングはできません。しかし多くの企業がいまだこの方法をとっており、結果として低いエン

AI ベーシック:
マーケティングにおける
自然言語処理の役割

Eコマースの利用者は目的のサイトにアクセスし、ざっとサイト内を見て回ったり、特定の商品の情報を検索する。もしもオンライン上の店舗が実店舗と同様に店員が買い物客とおしゃべりしたり、探している商品の売り場へと案内したりしてくれるアシスタントになってくれたら消費者はどのような印象を持つだろうか。自然言語処理(NLP)を使えば、そのようなスムーズで行き届いた顧客体験が可能になる。 NLPは人工知能(AI)

【マーケティング用語集】リターゲティング

リターゲティングの定義 企業がオンラインで数多くの見込み顧客を引き寄せたとしても、すべてが購入してくれるわけではありません。最近の調査では、消費者が初めてブランドのウェブサイトを訪問する場合、その92%の目的は購入以外であることがわかっています。これらの顧客が購入せずにウェブサイトを離れた場合、再度リーチすることは難しいです。 この場合、リターゲティング(行動リターゲティング)によって見込み顧客を