リターゲティングとは何ですか?なぜそれが重要なのでしょうか?


Retargeting mobile programmatic campaigns

モバイルの重要性は、過去5年間で指数関数的な成長を見せ、現代の人々は、昼夜を問わず携帯電話、アプリに触れるようになりました。もともと、アプリマーケティングの成功は広告クリック数で測られていましたが、やがてその焦点はアプリをインストールした人数にシフトしていきました。今では、エンゲージメントが重視され、また価値の高い継続利用ユーザーがモバイルアプリのエコシステムにおいて成功を測るカギとなっています。

では、常に変わり続ける状況に、私たちはどう対応すればよいでしょうか?まずマスターすべき戦略は、リターゲティングです。

リターゲティングとは?

リターゲティングにより、アプリのマーケターは既存のアプリユーザーの価値を最大化することができます。リターゲティングをすることで、アクティブユーザーを復帰させ、アプリ内の新たなエンゲージメントに誘導し、アプリからの離脱離を防ぐことができます。やみくもに新ユーザーを探すより、既存の高いライフタイムバリュー(LTV)を持つユーザーを獲得するために予算を使うべきです。これにより、モバイルアプリのマーケティングの広告費用対効果(ROAS)を高めることに繋がります。

このモバイル・リターゲティング戦略はまた、かつてアプリを使っていたユーザーをアクティブユーザーとして復帰させることも目的としています。これらのユーザーがしばらくアプリを開いていなかったり、アプリをアンインストールしていたりしても、目標はかつてアクティブだったユーザーをリターゲットしロイヤルユーザーへと戻すことです。

Aarki では、リターゲティングの 5 つの柱として、オーディエンス、クリエイティブ、機械学習モデル、インクリメンタル・リフト・テスト、マッチレートを掲げています。

クイックリンク:

  1. オーディエンス
  2. クリエイティブ
  3. 機械学習モデル
  4. インクリメンタル・リフト・テスト
  5. マッチレート

オーディエンス

リターゲティング・キャンペーンの実施は、ターゲット・オーディエンスの信頼を取り戻し、ユーザーとの関係を深める方法のひとつです。最初のステップは、リターゲティングしたいオーディエンスのことをよく知ることです。オーディエンスデータはキャンペーンのバックボーンであり、ターゲットにフィットした最終的なプロダクト(クリエイティブ広告)の納品を可能にします。オーディエンスのことを良く知っているほど、オーディエンスの関心を理解でき、コンバージョン率の上昇が見込まれます。

オーディエンスデータには、支出レベル、最後にアプリを開いてからの日数、カートに入れた商品、最近の商品閲覧、特典の利用状況など、ユーザーに関するさまざまな情報が含まれています。Aarki ではオーディエンスデータを効果的に用いることでユーザーを理解し、タイプやニーズのバリエーションによりユーザーをセグメント分けします。

リターゲティング・オーディエンスリストの作成

リターゲティングのクリックの結果はシンプルなものです。その広告は、アプリをアンインストールしたユーザーをアプリストアにリダイレクトし、インストールしたままのユーザーにはアプリを起動させます。ですが、その結果を達成するにもっとも重要なステップは、リターゲティング・オーディエンスリストおよびセグメントを作成することです。

リターゲティング・オーディエンスリストを作成する方法は、2通りあります:

  • 広告主から送られたポストバック(インストール数、起動回数、収益イベント数)を使いユーザーリストを作成します
    • 広告主がアトリビュートされていないデータによるユーザー行動の特定を可能にします
    • 起動イベントを用いて、Aarki は直近の X 日間非アクティブだったユーザーのリストを日数毎に構築し、それぞれに対し異なるターゲットを策定します。
    • また、ポストバックが利用可能であれば、広告主はユーザーリスト構築のための条件を提供することができます
  • Aarki は、広告主が簡単にユーザーリストを社内で作れるように、そしてデータマネジメントプラットフォーム(DMP)を通じてユーザーリストを Aarki と共有できるようにしてきました。
    • Aarki は、オーディエンス API を通じて配信先のセグメントを受け取ります
    • Aarki は、mParticle と完全に統合し、オーディエンス・セグメントを受け取ります
    • Aarki は、クラウドまたはメールでリターゲティングセグメントを受け取ります
    • MMP のオーディエンス構築で作成されたセグメントは、Aarki と共有できます

API との統合による完全に自動で行われるデータ転送プロセスにより、オーディエンスは動的データとなり、新規ユーザーエンゲージメントによりセグメントをアップデートします。CSV ファイルの手動更新とお別れし、これらの先端技術の恩恵を受けましょう。

セグメントおよび特定のターゲティング・グループの特定

リターゲティング・オーディエンスリストを手に入れたら、ターゲット・オーディエンスデータを利益を生むセグメントへと細断していく方法を決めます。正しく行われるセグメンテーション戦略は、アプリマーケティング・キャンペーンの成功を決定するにあたり重要な要素です。では、どのセグメントをターゲットとするか決める最良の方法とはどのようなものでしょうか?

ユーザー行動データを可能な限り多く共有することは、オーディエンス・セグメントの分析および特定を容易にします。提供されたデータをもとに、経験に裏打ちされた Aarki の卓越性を以て、弊社のチームはデータをモデル化し、どのセグメントがもっとも効果的なターゲットとなるか提言を行います。

例えば、広告主が「経過日数」と「支出レベル」の 2 つのデータを共有している場合、最初のベン図に示すように、データを交差させると、非アクティブなエンゲージ中程度のユーザーのセグメントを導き出すことができるのです。追加のデータポイントを足すことで、弊社はさらに詳細なセグメントを特定し、それを用いてより多くの支出、より長期のアプリへのエンゲージが期待できるユーザーをターゲット化できます。

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無課金ユーザーについても VIP ユーザーについても、彼らのロイヤリティを保ちエンゲージを継続することは、継続的な取り組みとなります。そのため、ユーザーを真に理解し、行動を予測し、パーソナライズされたメッセージを送ることは、ユーザーの心を掴むにあたり重要です。より多くのセグメントがあれば、弊社はより良いキャンペーンのパフォーマンスを発揮でき、より高い ROAS を実現できます。

オーディエンスをリターゲティングするベストアプローチ

リターゲティング・キャンペーンの実行においては、他に比べて良い結果を出すアプローチがあります。以下では、効果的にオーディエンスをリターゲティングするいくつかのヒントをハイライトします。

  • 盲目的に休眠ユーザーをリターゲティングしない - 多くの広告主は、リターゲティングをプレイをやめた、もしくはアプリをアンインストールしたユーザーを引き戻すために行います。ですが、ユーザーが休眠状態になるのを待つ必要はありません。リターゲティングは、そもそもユーザーが休眠状態になるのを防ぐためにも使えます。離脱しそうなユーザーは、リテンション、購入などのさまざまなエンゲージメントのデータポイントを使うことで特定できます。
    アクティブユーザーを再度ターゲティングし、アプリへのリエンゲージ、また特定の新しい行動(例:登録、購入、特定のステージのプレイ、アプリ内の別の機能を使う)を促すこともできます。これは、ユーザー・エンゲージメントの促進に役立つものです。
  • 正しい休眠期間を選択する - いまひとつの調査すべき重要なファクターは、休眠期間です。これは、ユーザーがどれほどの間にアプリにエンゲージしていなかったかを示します。休眠期間は、アプリのカテゴリーやユーザーに求めるアクションによって変化するものです。例えば、弊社はソーシャルカジノカテゴリで最低2日間の休眠期間を使用しますが、カジュアルアプリでは、休眠期間は最低7日間となります。
  • クラスタリングを考慮する - パフォーマンスは、ユーザーのグループ分けによっても変化し得えます。クラスタリングは、最適化にもデータ分析にも役立ちます。それにより、なぜリターゲティング・キャンペーンで漸進的な改善が見られないのか、低いパフォーマンスの原因となっている箇所はどこかを決定できます。

クリエイティブ

リターゲティングの次の大事な要素は、正しいクリエイティブの作成です。正しいクリエイティブは効果的なキャンペーンの基礎であり、ユーザーが広告メッセージを覚えて行動を起こすかどうかの決定的要素です。

Aarki は、データを効果的に用い高度にインタラクティブでパーソナライズされたクリエイティブを作成し、アプリマーケターがリターゲティング目標達成するのを支援します。パーソナライゼーションはリターゲティング・キャンペーンで非常に効果的だからです。

オーディエンスデータを手に入れたら、弊社の分析チームは交差するセグメント、ターゲティング・グループを特定することで、ユーザーを理解し最適な広告を提供します。そこでクリエイティブ・グループが、ターゲットグループのユーザー行動をベースに策定され、特有のクリエイティブ戦略が専用広告に適用されます。

非ゲーミング・クリエイティブグループと戦略

アプリのユーザー間での支出レベルの違いをふまえ、異なるクリエイティブ戦略を設定できます。例えば:

  • 無支出層 - アプリの主要な機能を思い出させる
  • 低支出層 - 支払い方法など、頻繁に使われないアプリの機能をプロモートする
  • 高支出層 - ロイヤリティボーナスを提供する、プライベートイベントセールなどの特別割引の広告を出す

また、無支出層に対しては、以下のような他のクリエイティブ戦略を試すこともできます:

  1.  特別割引を提供する - 休暇や給料日は、ユーザーに特別割引を提供する最適なタイミングです。また、ウィッシュリストのアイテムや最近閲覧したプロダクトに使える割引クーポンを与えることもできます。
  2. ウィッシュリストのアップデート - ウィッシュリストのアイテムが割引になった、在庫が復活した、在庫が無くなりそうな時などに通知を送ることを試してみます。
  3. 他の支払い方法を提供する - 多くの支払い方法を用意すれば、ユーザーが購入手続きを完了しやすくなります。
  4. 新機能のハイライト - ターゲットユーザーがまだ見ていないアプリの要素を見せます。何か楽しいことが待ち受けている、とユーザーに思わせましょう。
  5. ロイヤリティプロモーションを提供する - 高エンゲージユーザーにロイヤリティプロモーションを提供し、特別感を演出し、エンゲージの継続を促しましょう。
  6. ストアで最新のブランドをフィーチャーする - 最新のブランド、新しいオファーについて周知し、ユーザーが見過ごすことのないようにしましょう。

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ゲーミングクリエイティブと戦略

ゲームアプリの場合、最後にアプリを開いてから何日が経ったか、どのステージまで到達したか、支出レベルはどの程度かなどのデータポイントがターゲット・グループのベースとなります。この情報により、弊社は詳細なパーソナライゼーション戦略を伝えることができます。例えば:

  • ゲームの新規プレイヤー- ゲーム内のまだプレイしていない部分を見せる
  • 早い段階でプレイを止めたユーザー- ハイスコアを取り、高難度のステージをクリアするよう挑戦を促す
  • プレイ継続に必要な無料ライフが切れたユーザー - 無料でエナジー/ライフ、ブースター、パワーアップなどを入手する方法を提供する

Aarkiの行う多変量テストとクリエイティブ・イテレーションをベースにし、成功を収めた他のクリエイティブ・プラクティスを以下に紹介します:

  1. アプリの新要素をユーザーに見せる- アプリの最新ステージ、テーマ、クエスト、キャラクター、ゲームプレイ戦略などを知らせ、ユーザーの関心を継続的に刺激します。これは、長期継続プレイヤー、高レベルプレイヤーのエンゲージを継続させるのに効果的であることが立証されています。休眠ユーザーにゲーム内進捗を見せることも、プレイヤーの関心を引き留めるのに効果的です。
  2. ゲームプレイブースターを使う- ゲームプレイブースターは、ユーザーのゲーム体験をより良くするものです。特別なゲーム内通貨およびブースターがクエストを終わらせたり素早くクエストを進めるのにどう役立つかを見せることは、一貫して良い結果を生み出します。 
  3. デイリーゲームボーナスを提供する - デイリーゲームボーナスは、デイリー報酬(連続ログインに対する報酬)またはデイリースピン(アイテム/ブースター/通貨のランダム提供)の形をとることができます。デイリーボーナスのためにより頻繁にログインするよう誘導できるため、頻繁にアプリを開かないプレイヤーに対して効果的です。
  4. ゲームイベントを作成する - 新規プレイヤーがすぐに参与できるイベントは、新規プレイヤーのプレイ時間の増加、さらにはゲーム内アイテム、ブースターの購入を促します。参加要件の厳しいイベントは、ROI の上昇に繋がる、長期間プレイし支払いを行うユーザーに対し魅力的な競争を提供できます。
  5. ゲームキャラクターの関連付けを行う - ゲームキャラクターに関心を持った休眠ユーザーは、再びアプリを開きプレイする動機付けをされる可能性が高くなります。記憶に残るゲームキャラクターを広告に使うことで、CTRの大きな上昇が見込めます。キャラクターのプランをしっかり行い、そのキャラクターに合わせたクリエイティブ要素を成功に繋がるよう実行することが重要です。
  6. ヒントや小技を提供しユーザーを助ける - ステージクリアのためのヒントや小技をユーザーに見せる、ブースターをハイライトするなどの方法で、ユーザーの復帰を促します。
  7. プレイされていないゲームの要素を見せる - 早期にプレイを止めたことによりユーザーがプレイしていない可能性のあるゲーム内の面白い要素をフィーチャーし、アプリの一番面白い部分にまだ到達していないことをユーザーに知ってもらいます。
  8. プレイヤーの感情に訴える - 「プレイしてもらえず寂しいです、ぜひまたプレイしてください」というようなメッセージで、オーディエンスを大事に思っていることを伝え、こちらのロイヤリティを感じてもらう。

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特定のカテゴリーに対するクリエイティブ戦略について学ぶ:

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ケーススタディ:ユーザーのイベントデータを使ったクリエイティブ戦略

エンゲージメントによるセグメントごとに異なるメッセージを使い分ける

施策を策定する効果的な方法として、ユーザーをエンゲージメントのレベル別にセグメント分けし、各セグメントにパーソナライズしたクリエイティブを作成する、というものがあります。例えば、高エンゲージユーザーはゲームの新機能にフォーカスした広告クリエイティブに対し反応し、低エンゲージユーザーは無料アイテムやデイリー報酬のもらい方の喚起に対し反応が良いです。

あるパズルゲームのキャンペーンでは、Aarkiは7日間ログインしていない休眠ユーザーをターゲットとし、それを現在までの購入額により 6 個のターゲティング・グループにセグメント化しました。各ターゲティング・グループについて、弊社はパーソナライズされていないクリエイティブ、パーソナライズされたクリエイティブをひとつずつ実施しました。パーソナライズされていないクリエイティブは全てのターゲティング・グループで同じ成果だったところ、パーソナライズされたクリエイティブは各ターゲティング・グループで違いが見られました。このエンゲージメントレベル戦略により、Aarki はリアクティベートごとのコストを 6% 減少させ、ROI を 54% 上昇させました。

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ユーザーレベル・アトリビュート別に異なるメッセージ

ターゲット・オーディエンスに働きかけるよりパーソナライズ度の高い方法は、ユーザーレベル属性を取り入れた、動的変化をするクリエイティブをユーザーごとに用意することです。ゲームアプリにおいて考慮すべきアトリビュートには、到達した最高レベル、手持ちコインおよびブースターがあり、e コマースアプリでは最後に検索した商品、最後に購入した商品が挙げられます。このインストール後データを用い、弊社は広告が表示されるタイミングで個別のユーザーに動的に最適化される広告を作成しました。

この戦略は e コマースアプリでよく使われますが、Aarki はこの戦略がゲームアプリにも有効であると判断しています。このタイプのクリエイティブ戦略は、高エンゲージユーザーに対しもっとも効果的であることを見出しています。高度にパーソナライズされたクリエイティブ広告はユーザーにマイナスの効果を与えることもあるので、広告には正しいデータを用いることが重要であることを覚えておいてください。継続的にテストすることを忘れてはなりません!

このキャンペーンは、課金エンゲージメントによりグループ分けされた休眠ユーザーをターゲットとしました。ユーザーレベル・アトリビュートの使用により、弊社は ROI を 53% 上昇させ、リアクティベートあたりのコストを17%改善しました。

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機械学習モデル

優れた広告クリエイティブも、キャンペーンの実施法がダメだと台無しです。Aarki は、ユーザーのコンバージョンとエンゲージメント後の行動予測の情報が得られる、ユーザーのアプリ内行動データ(休眠前に収集)を用いたカスタムリターゲティングモデルを構築しました。最高の結果を出すため、リターゲティング・キャンペーンに重点を置き、入札モデルの学習を行いました。そしてこれら高度に特異的なモデルは、最適化の度合いを上昇させる結果をもたらします。自動で学習し改善する機械学習システムにより、広告主は最適化の自動化とターゲティングを大規模に実施できるのです。このカスタムモデルは、最適な価格で最適な広告を表示するため、個別ユーザー/個別インプレッションのレベルでの入札最適化、そしてクリエイティブの選択と組み合わされます。

休眠ユーザーのリターゲティングの際には、Aarki は以下のモデルを検討します:

  • ユーザーレスポンスおよびアプリ内行動予測 - このモデルは特定のクリエイティブに対するユーザーレスポンス、ならびにインストール後のアプリ内行動(例:リテンション、登録、購入)を、すべてリアルタイムで予測します。これらの予測は、広告主 KPI を達成しつつ最大限のリーチを実現にあたって最適な入札を算出するのに使われます。
  • セグメントメンバーシップ - このモデルは、セグメントとユーザーの休眠前の行動を組み合わせて予測に活用します。
  • クラスターカテゴリー - このモデルはアプリの埋め込みをニューラルネットオートエンコーダーとともに用い、クラスタリングによる自動分類を実行します。

インクリメンタル・リフト・テスト

リターゲティング戦略の ROI に対するインパクトを見るには、インクリメンタル・リフト・テストを行います。Aarki では、オーディエンスを 2 つのターゲティング・グループに分けます。すなわち、処理群と対照群です。対照群にはプラセボ広告を見せる、または一切広告を見せません。クライアントの望むインクリメンタル・リフト・テストのタイプにより使い分けます。処理群には実際のキャンペーンを見せます。キャンペーン・リフトを、2 つのグループの結果を比較することで算出します。

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データにおける競合と分離を避けるため、1 つのパートナーのみを用い計測されるターゲティング・グループを実施します。また、アクティブユーザーを動的に排除し、すでに他のパートナーによりリアクティベートされたユーザーのリターゲティングを回避することが推奨されます。

どこがより良いパフォーマンスを出すかを見極めるため、広告主がインクリメンタル・リフト・テストを別のパートナーと同時に行うことを選ぶ場合もあります。以下は、このような設定について Aarki が推奨することです:

  • 全てのパートナーが同じ対照群を持つ。
  • ターゲティング・グループはパートナー間で同じように切り分ける。
  • インクリメンタル・リフトの評価の際には、ターゲティング・グループのパフォーマンスを全体として見るべきであり、各パートナーのターゲティング・グループと対照群を比較すべきではありません。
  • どのパートナーがより良いパフォーマンスを出すか知るには、投資利益率または広告費用対効果(ROI/ROAS)を見るべきであり、インクリメンタル ROI/ROAS を見るべきではありません。

インクリメンタル・リフトはターゲティング・グループ全体からのみ計測可能であり、分析と算出も同様です。各パートナーは別のパートナーの実施するテストのデータを見ることができないためです。

マッチレート

定義したターゲットユーザーにどれだけ多くリーチできるかを知るには、マッチレートを参照します。Aarki は弊社のビッダーによりお客様の一致率を最大化し、弊社の広告枠サプライおよび広範にわたるクリエイティブ・フォーマットによりお客様のリーチを拡大します。マッチレートはすべての種類の iOS 向けキャンペーンの実施の基礎として、広告主にモニタリングされます。

リターゲティングの効果を上げる 2 つのヒント

  1. フリークエンシーキャップの活用 - 決められた時間内にユーザーが見ることのできるインプレッションの最大数を制限することで、ターゲット・オーディエンスが広告疲れを起こさないようにすることができます。
  2. コンバージョン・ファネルの最適化 - シーケンシャル広告を用い、アプリとターゲット・オーディエンスのより深い関係性を確立します。一連の広告ストーリーの「体験」を、ユーザーが様々なデバイスで通しで楽しめるようにしましょう。コンバージョン・ファネルの移動に伴い、関連性のあるメッセージを見せましょう。

結論

Aarki は、様々なアプリカテゴリーにおいてリターゲティング・キャンペーンを成功させてきました。弊社の勝利の方程式はシンプルです。パフォーマンスを大規模に上昇させる 3 つの基礎、機械学習、エンゲージするクリエイティブ、プログラマティックのコンビネーションです。

  • 機械学習 - Aarki のデータサイエンティストは、独自の機械学習を活用し、ユーザーがどのように広告とエンゲージするか、そのエンゲージメントがアプリ内行動にどう関連しているかを分析します。これにより、Aarki は継続的にキャンペーンを最適化し、収益に繋がるリアクティベーションを叶えています。
  • エンゲージするクリエイティブ - クリエイティブ戦略には、マッチレートを高めるためのより多くのタイプのクリエイティブの活用、そしてクリエイティブに情報を付加するためのオーディエンス属性の活用が含まれます。Aarki はクリエイティブのパーソナライゼーションやローカライゼーションなどといった戦略を用いて広告エンゲージメントを向上させています。
  • プログラマティック・スケール - 自社のプログラマティック/RTB用に世界の主要エクスチェンジ全てと統合し、さらに 5 つのグローバル・データセンターを抱えている Aarki は、クライアント様とのキャンペーンに際して高品質な広告枠に大規模にアクセスできます。

リターゲティングに対する Apple プライバシー変更のインパクト

2021 年は、広告主にとって激動の年でした。Identifier for Advertisers(IDFA)、はアプリ内広告におけるメディア購入の柱でしたが、Apple のプライバシーにおける変更により状況は大きく変わりました。特に iOS 14.5 のリリースによる影響は大きいもので、これによりユーザーのトラッキング、デバイスの広告識別子へのアクセスのために、広告主は App Tracking Transparency(ATT)を通じてユーザーの承認を得なければならなくなりました。では、この変更はリターゲティング・キャンペーンにどう影響するのでしょうか?

現在ではユーザープライバシー保護のためユーザーのデータの遅れが大きくなり匿名性も増しましたが、購入モデルのための最適化の方法の基本は変わりません。購入する側のパートナーは、コンバージョン値をアプリ内イベントに復元し、モデルをそれらイベントに最適化した形で学習・配備することができます。

いまひとつのキャンペーン最適化およびモデルのデータソースは、モバイル測定パートナー(MMP)から送られます。データのスケールと有用性はアプリキャンペーン(と含めざるを得ないバイアス)により変化し得るものですが、必要な同意を含むユーザーのプライバシーに関するポストバックは、豊かな最適化データを提供し得るものです。

この変更により生じた疑問に包括的に答えるために、弊社で行った Aarki チームのメンバーへのインタビューなどの多くの記事が参考になります。

Aarki と連携するメリット

Aarki は、100% リアルタイム・ビッディング(RTB)のデマンドサイド・プラットフォーム(DSP)です。弊社は、機械学習、データ、そして顧客への巨大なリーチを用いて、企業の成長、モバイルユーザーへのリエンゲージを支援します。Aarki は、ネイティブ、ビデオ、インタラクティブ、プレイアブル、インタースティシャルを含む様々な広告フォーマットを活用し、数多くのリターゲティング・キャンペーンを実施してきました。オーディエンスとユーザーエンゲージメントデータのの豊かなデータベースを活用し、Aarki のデータサイエンティストはロバストな機械学習アルゴリズムを用い、興味が近く、アプリでエンゲージおよび支出をすることがもっとも見込まれるオーディエンスを見つけます。これにより Aarki は、アプリマーケターのリターゲティング目標の別にかかわらず、一貫して強力なアプリマーケティングパフォーマンスをお届けすることが可能です。

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Topics: Retargeting, Marketplace Insights