決定論的データと確率論的データの違いについて

モバイル広告業界はバズワードが大好きですが、最近、話題の新語が続々と登場しています。IDFAが廃止されて以来、アドテクノロジーの関係者は、決定論的データと確率論的データの違いや、両者をブレンドしてユーザーにマーケティングする方法について、何度も議論しています。以下では、それぞれのデータを定義します。 また、AppleのATTフレームワークに従ってリターゲティングを効果的に行うために、後者のタイプである確率的データをどのように使用するのかについても説明します。

決定論的データとは？

モバイル広告において、決定論的データとは、真実かつ正確であることが分かっているユーザーに関する情報に直接リンクしているデータのことです。データは人から直接提供されるため、この正確性は100％検証可能です。例えば、あるユーザーが1年間の定期購読を申し込む際に、年齢とメールアドレスを入力すると、それらの詳細が決定論的データとなります。人口統計学的な情報だけでなく、ユーザーの興味やよく閲覧するモバイルウェブサイトやアプリの情報も決定論的なデータとなり得ます。ただし、モバイルブラウジングデータを決定論的に検証するためには、IDFAのようなユーザーのデバイスIDにアクセスできる必要があります。

決定論的データは、モバイル広告でどのように使われるのですか？

決定論的データは、広告の測定やアトリビューションのために、モバイルウェブサイトやアプリで個人を追跡するために使用することができます。AppleのATTフレームワーク以降、IDFAのような決定論的識別子は、iOSデバイスのユーザーから同意を得て提供される必要があります。ユーザーからオプトインを得たブランドは、決定論的データを使用して、ターゲットを絞ったモバイルマーケティングキャンペーンを構築することができます。

決定論的なデータは、ファーストパーティデータと同じものなのでしょうか？

特定の状況においては、そうです。ファーストパーティデータは、ブランドが顧客から直接収集した情報であり、したがって所有するものです。ですから、氏名、電子メール、電話番号など、ブランドが人々から直接収集したファーストパーティデータは決定論的です。しかし、ブランドが他の手段でファーストパーティデータを収集する場合、それは必ずしも決定論的でない可能性があります。例えば、モバイルのランディングページで行われたアクション、読まれた記事、購入取引、その他の行動データの形で、ブランドがファーストパーティデータを収集する場合があります。このデータは、個人から直接提供されたものではないので、決定論的とは言えません。決定論的データとは、通常、名前、メールアドレス、電話番号でログインすることで、その人自身が提供した情報のことです。

確率的データとは？

確率的データは、文脈的な信号で構成されています。この文脈的な信号には、ユーザーのデバイスのオペレーティングシステム、IPアドレス、ページビュー、滞在時間などが含まれます。これらの個々の情報をまとめ、グループ化し、分析することで、ユーザーに関する結論が導かれます。

確率的なデータを作成するために、マーケターはアルゴリズムと機械学習を使って、ユーザーグループ内の行動パターンを特定することができます。そこから、マーケターは特定の行動パターンに従ってユーザーをグループ化し、より適切な広告を提供することができます。例えば、あるブランドが確率論的データを作成し、ユーザーが最も消費しそうなメディアによってユーザーをグループ化するとします。また、タッチポイントにアクセスする際に使用する可能性の高いデバイスの種類によってグループ分けすることもできます。

確率論的なデータを取得するために、デバイスIDは必要なのでしょうか？

答えは「いいえ」です。確率的データは、ユーザーに関する有用な情報を伝えるプライバシーに準拠したデータポイントである文脈的信号から開発されます。この情報には、ユーザーの位置情報、デバイスの種類、広告が表示されているアプリやモバイルウェブサイトの特徴などが含まれます。マーケティング担当者は、これらのシグナルを利用して、広告をインプレッションにマッチングさせ、ユーザーがエンゲージする確率を正確に評価することができます。ここから、確率的なデータを生成して、各インプレッションに対する入札額を決定することができます。これにより、キャンペーンの支出を長期的に反復することができます。

モバイル広告では、確率論的データはどのように使われているのでしょうか？

機械学習により、文脈上の信号から確率的データを作成することができます。文脈上のシグナルを他の指標と組み合わせることで、将来の望ましい結果の確率を予測するアルゴリズム・モデルを作成することができます。例えば、CTAボタンなどの特定の広告要素で行われたインタラクションの数に関する情報とコンテキストシグナルを組み合わせることで、クリエイティブのどの部分がパフォーマンスを牽引しているかを理解することができます。そこから、デバイスIDを利用した広告とほぼ同じ精度で、各広告インプレッションのリアルタイムの価値を判断することができます。新しいコンテキスト・シグナルを確率的データモデルに追加し、ホールドアウト・グループに対して繰り返しテストすることができます。そのシグナルがパフォーマンスを向上させない場合は、使用されません。しかし、そのシグナルがポジティブな影響を与える場合は、既存のモデルに追加し、ライブトラフィックでテストすることで、モデルの予測可能性を高めていくことができます。

モバイルユーザーのリターゲティングに確率的データを使用できますか？

もちろんです。iOS14.5以前のモバイル広告キャンペーンでは、IDFAのようなデバイスIDが、ブランドがプラットフォームを超えてユーザーデータを取得する上で重要な役割を果たしました。例えば、YouAppiのDSPは、独自のコンテクスチュアル・ターゲティング・アルゴリズムを使用することで、ターゲットキャンペーンをサポートする方法を開発しました。この独自のコンテクスチュアル・ターゲティング・アルゴリズムは、機械学習を活用して多様なコンテクスチュアル・シグナル間のつながりを特定し、確率的なデータモデルを構築します。前述の通り、この種の確率論的モデリングは、AppleのIDFAの変更に準拠している。

まとめ

決定論的データと確率論的データの違いは何ですか？

• 決定論的なデータ アンケートへの回答、ソーシャルメディアプラットフォームの利用、購入時にユーザーが情報を入力した際に収集される。決定論的データは、広告測定やアトリビューションのために、モバイルウェブサイトやアプリを横断して個人を追跡するために使用することができます。AppleのATTフレームワーク以降、IDFAのような決定論的識別子は、iOSデバイスのユーザーの同意を得て提供する必要があります。
• 確率的データは、ユーザーのブラウジング行動から収集された文脈的シグナルから生成されます。文脈信号とは、ユーザーに関する有用な情報を中継するプライバシーに準拠したデータポイントです。この情報には、ユーザーの位置情報、デバイスの種類、広告が表示される環境などが含まれることがあります。多くのDSPは、機械学習と文脈信号を使って、ATTに準拠した確率モデルを構築する技術を革新してきました。