複雑化する広告領域で成果を最大化するには AI が欠かせません。学習・予測・最適化を統合し、重複配信を防ぐスマートなリターゲティングについて解説します。
最新のアドテクノロジー・プラットフォームは、こぞってよりスマートな AI を打ち出しています。最適化・学習・予測といった機能を強化し、より高い成果を実現できるとうたうメッセージも数多く見受けられます。マーケターもその流れを受けて、意思決定の自動化を進めながら、さらなる成果向上を追求しています。そうした中で、「 AI 搭載のリターゲティング・ツールが1つで効果を発揮するなら、2つ使えばもっと成果が出るのではないか？」と考えるのは自然な発想かもしれません。
複数のツールを活用することは異なるアルゴリズムを組み合わせてリーチを拡大し、効果を高める有効な戦略のように語られがちです。しかし、実際の広告運用はそれほど単純ではありません。
この仮説を検証するため、Criteo は実際にテストを実施しました。その結果──複数のリターゲティング・ツールを併用することは、成果の向上を目指すマーケターにとって見過ごせない非効率が潜んでいることがわかりました。
複数ツールによるリターゲティング戦略は本当に有効なのか？
リターゲティング・ツールを2つ使うことに説得力があるように思えるのも当然です。パートナーが増えれば、それだけ多くの目でユーザー行動を捉えられるように感じられるからです。
そこで、この考え方が本当に有効なのかを確かめるためにテストを実施しました。大規模に広告を展開する広告主の実際のキャンペーンデータを用いて、2つのシナリオで検証を行いました。
最初のシナリオでは、オーディエンスの重複がなく、ファーストプライス・オークション（最も高い入札価格を提示した広告主が、その入札額をそのまま支払う仕組み）による価格のつり上がりも起きず、さらにインベントリへ独占的にアクセスできるという、理想的な状況を想定しました。こうした干渉のない環境では、理論どおりにリーチが広がり、パートナーを組み合わせた戦略によってパフォーマンスは15％向上しました。
しかし、このシナリオでは、プログラマティック・オークションやアトリビューションが実運用の中でどのような影響をもたらすかまでは考慮されていません。実際には、複数のリターゲティング・ツールを使うことで効率が下がり、測定結果も不明確になってしまいます。
複数ツール運用に潜むリターゲティングの現実
Criteo では、複数のリターゲティング・ツールが実際にどのように機能するのかを明らかにするために、マーケターが日々の運用で直面する現実的な状況を想定した第2のシナリオをテストしました。結果は以下の通りです。
オーディエンスの重複が多発
複数の DSP を同時に稼働させると、それぞれの AI モデルが購入意欲の高い同じユーザーを狙うようになります。その結果、こうしたユーザーに広告配信が集中し、広告疲れを招くだけでなく、予算の無駄や ROI の低下にもつながります。一部には独占的にリーチできるユーザーも存在しますが、そうした例外的なトラフィックだけでは、全体の効率低下を補うことはできません。
ファーストプライス・オークションでの入札額の高騰
現代のオークションでは重複がカウントされないため、新しいパートナーがオークションに増えるほど、内部での競争が激しくなります。 DSP は機械学習を用いて競争圧力を予測するため、入札者が増えると想定需要も高まり、入札額も上昇します。つまり、結果として同一の広告主の需要が、複数の DSP 間で内部競合を起こしている状態になるのです。詳しくは Criteo AI ラボが発表した調査レポート（英語）をご覧ください。このレポートでは、複数の DSP を同時に入札へ参加させることで、ファーストプライス・オークションがどのような非効率が生じるのかを解説するとともに、その影響を定量化するモデルを提案しています。
広告配信頻度と可視性のズレ
複数のツールを併用すると、同じユーザーへの広告表示回数がツール間で共有されないまま配信が行われます。そのため、共通のフリークエンシー・キャップがなければ、似たようなクリエイティブが同じユーザーに繰り返し表示されるリスクがあります。例えば、お気に入りの Web サイトを訪れるたびに同じようなバナー広告が表示されたら、どう感じるでしょうか。ブランドへの印象が悪化するのは避けられず、ほとんど、あるいはまったく効果がないまま、CPM （インプレッション単価）だけが上昇してしまいます。
インベントリ独占という幻想：現実には起こりにくい理由
中には、インベントリに「独占的に」アクセスできるプラットフォームもあります。ただし、そうした独占アクセスで捉えられるユーザーが、購入意欲の高い層であることはほとんどありません。こうしたユーザーの多くは、数時間以内に共有インベントリにも再び現れます。 Criteo は1,300社を超えるプレミアム・インベントリや複数の SSP と直接統合されているため、広告主は独占アクセス権がなくても、最も価値の高いインプレッションにアクセスできます。
重複配信のコスト
実際の運用環境で行ったテストでは、2つのリターゲティング・ツールを組み合わせることで、パフォーマンスが10～15%低下しました。その背景には入札のカンニバリセーション（共食い）、成果に直結しないインプレッション、そしてアトリビューションの不明確化があります。
他のリターゲティング・プラットフォームが、極端に良い成功事例だけを切り取ったテスト結果を示している場合、この点を理解しておくことが重要です。シミュレーションは設計次第で結果の見せ方を変えられるからこそ、現実をきちんと反映した条件で検証する必要があります。
このような課題に対する一例として、パートナーを集約し、パフォーマンス管理を単一の AI エンジンに一元化することで、新規顧客獲得コストを55%削減した SNCF Connect の事例があります。SNCF Connect の事例の詳細は、こちらからご覧ください。
コマース AI パートナーを1つに絞るべき理由
断片化が進む現代のメディア環境では、リターゲティング・キャンペーンの成果を安定させるために、プラットフォームを1つに集約するという考え方が重要になります。データ活用の質、一貫したメッセージ配信、そして予算効率の観点からも、パートナー選びは極めて重要です。
Criteo のプラットフォームには、コマースに特化して設計されたフルスタック AI が搭載されています。1兆円規模の取引データに加え、7億2,000万人のデイリーアクティブユーザーと45億件の商品 SKU データをもとに学習し、パフォーマンス・マーケティングのあらゆる側面を支えています。大規模な機械学習から、複雑な購買意向を捉えるディープラーニング、クリエイティブをパーソナライズする生成 AI まで、幅広い領域をカバーしているのが特長です。
この一元化されたインテリジェンスは、主に4つの大きなメリットをもたらします。
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高い予測精度：
検索される前の段階で、購入意欲の高い消費者を特定します。
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リアルタイム入札の効率向上：
表示ごとに最適な入札価格を判断し、キャンペーン全体のパフォーマンスを最大化します。
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クリエイティブのパーソナライゼーション：
その時々の状況に合わせて、最適なメッセージを動的に配信します。
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広告の表示頻度とアトリビューションの管理：
無駄な配信を抑え、広告成果をより正確に可視化します。
プラットフォームを1つに集約し、インテリジェンスを基に意思決定を行うことで、断片化を防ぎ、効率と精度を高めることができます。
一元化がもたらす驚異的な精度
現代のパフォーマンス・マーケティングでは、連携とデータに基づく精度がこれまで以上に重要になっています。消費者の意向を捉えるインテリジェンスと、それを支える十分な規模を備えたパートナーを選ぶことが、測定可能で継続的な成果を生み出す鍵となります。
マーケティング戦略を見直し、成果の最大化を目指しませんか。Criteo は、消費者の購買行動に最適化された一元的な戦略設計とパフォーマンス向上を支援します。まずはお気軽にお問い合わせください。
