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RTB HOUSEのディープラーニング(深層学習)を活用したダイナミックリターゲティング広告の特徴と効果をあげるポイントとは?

RTB HOUSEのディープラーニング(深層学習)を活用したダイナミックリターゲティング広告の特徴と効果をあげるポイントとは?

※2020年8月24日 更新

RTB HOUSEは、ディープラーニング型の学習技術を活かしたダイナミックリターゲティング広告の配信で注目される広告媒体です。日本でのサービス提供開始は2017年の7月と比較的新しいサービスながら、その効果の高さから配信数を拡大しています。
そこで今回は、RTB HOUSEの特徴やメリット、効果をあげるポイントについてまとめてみたいと思います。

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RTB HOUSEとは?

RTB HOUSEとはディープラーニングを活用したダイナミックリターゲティング広告を提供する広告媒体です。

2012年にポーランドで創業され、現在はアジアを含む世界44か国で展開、広告主は全世界で1200社を超え、中央ヨーロッパにおける広告主のリピート率は99%と実績をあげています。日本でのサービス提供開始は2017年7月、日本法人設立は2018年2月と、比較的最近のサービス展開でありながらその効果の高さから注目を浴びています。

RTB HOUSEの最大の特徴は、ディープラーニング(深層学習ーDeep Learning)型の学習技術を用いて最適化された配信技術です。

ユーザーの来訪歴のみならず来訪元や滞在時間、カートに入れる際の行動などあらゆる情報を一元管理してディープラーニングで行動を予測し、各ユーザーのコンバージョン可能性や成果につながるクリエイティブを自動生成し、ダイナミックリターゲティング広告を配信します。

そもそもディープラーニングとは?

【TIPS】ディープラーニングとは?:
コンピューターによる機械学習で、人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークを多層的にすることで、コンピューター自らがデータに含まれる潜在的な特徴をとらえ、より正確で効率的な判断を実現させる技術や手法。音声認識と自然言語処理を組み合わせた音声アシスタントや画像認識など、パターン認識の分野で実用化されている。
(出典:デジタル大辞泉より

例えば、一般的な機械学習では、予め”人を介して”たくさんの猫の絵を機械に読み込ませたり、「猫」の特徴を予め数量化した特徴量を設定したりすることで、より類似したデータがでてきたときに、判別することができるのに対し、ディープラーニングでは、「猫」を構成する様々な属性や要素(色、毛、形など)を大量に機械学習することで、”人が直接関与することなく”、ネコの特徴をコンピューターが自動的に学んでいくという違いがあります。

RTB HOUSEの特徴

ディープラーニングによるアルゴリズムで最適化されたダイナミックリターゲティング広告

一般的な機械学習を活用した広告配信では、効果のよいクリエイティブやユーザーを機械に学習させることで、配信効率をあげています。

一方、RTB HOUSEのディープラーニングを活用した広告配信では、効果を高めるための要素、例えば、クリエイティブ、フィードデータ、タグ情報、広告配信先、ユーザーの来訪歴、来訪元や滞在時間、カートに入れる際の行動など、より粒度の細かなあらゆる要素レベルの情報を一元管理して深層学習(Deep Learning)で判断/判別し、各ユーザーのコンバージョン可能性や成果につながるクリエイティブを自動で生成し、動的リターゲティング広告を配信しています。

4つの課金モデルを提供

2020年8月現在、以下の4つの課金モデルが用意されており、広告配信するうえでサイトの目的に応じて選択することが可能です。

  1. CPS(=ROAS) 保証課金
  2. CPA 保証課金
  3. CPC 課金
  4. ダイナミック CPC 課金

CPS(=ROAS) 保証課金

CPS = Cost per Sales (広告費 / 売上) x 100 になります。
ROAS保証のイメージに近いです。売上金額にROAS分を割り戻してコストを計算します。

例)
ROAS1,000%の場合、コスト100円に対して売り上げが10倍(1,000円)を指しますので、
この場合、CPSはCost per Salesなので、10%になります。

CPA 保証課金

文字通り、目標CPAを設定し、その目標を保証します。
万が一、目標CPAを下振れた場合は、超過分の配信費は媒体側の負担となり、目標CPA分のコストのみ課金されます。

CPC 課金

CPC = Cost Per Click(コスト・パー・クリック)の略です。
クリックが発生するごとに広告費が発生します。
広告表示(インプレッション)が何回でも費用は変わらず、クリックされて初めて広告費が発生します。
※配信効率が悪いため殆ど使用されておりません。

ダイナミック CPC 課金

基本的には、CPC課金と同じくクリックが発生するごとに広告費が発生します。

違いとしては、ダイナミックCPC課金はエンジンが動的にCPCを決めて配信する点です。例えば、獲得が獲れやすい配信面/ユーザーのときは入札を引き上げ、そうでないときは入札を引き下げるなどディープラーニング(深層学習ーDeep Learning)のエンジンが学習したデータにより動的に入札を変えてくれます

CPS/CPA保証課金モデルでも、CV確度の高いユーザーや配信面に配信することになりますが、ダイナミックCPC課金モデルのほうが保証モデルよりも配信量が伸びやすく、目標を大きく下ぶれるということも少ないため、最近はほぼこちらの課金モデルが主流になってきています。

他リターゲティング広告との併用のすすめ

すでにリターゲティング広告を運用している場合であっても、RTB HOUSEと併用することで相互に効果を高めることが期待できます。

他のリターゲティング広告との併用では、それぞれ異なるエンジンをもとに異なるユーザーにアプローチすることができ、その結果が相互のエンジンの学習に影響を与え、さらに精度を高めることができます。

以下の記事では、RTB Houseの媒体特性(課金方式・配信面・クリエイティブ・広告配信アルゴリズムのロジック)に加え、実際にCriteoを配信中のケースにおいて、追加でRTB Houseを配信した際の一般的な開始3-5か月のシュミレーションもご紹介していますので、是非ご覧ください。

フルファネルに対応したRTB HOUSE

2020年1月21日、機能アップデートとして、フルファネルの広告配信が可能になる広告メニューが発表されました。

これによりRTB HOUSEは、サイト訪問済みのユーザーに向けたダイナミックリターゲティング広告だけでなく、購買ユーザーや自社の顧客に類似した未接触ユーザーへの広告配信も可能となりました。

ディープラーニングの効果を最大限にするために?

RTB HOUSEの効果を最大限に高めるためには、ディープラーニングの要素となる多くのデータを正確に伝え、蓄積し、機械学習の精度をあげることが重要です。

例えば、データフィードに含まれる情報を充実させることで、クリエイティブの要素が最適化され、レコメンドの精度もあがります。またタグを正しく設置することで、プラットフォーム側にサイト上のユーザーの行動データを渡すことができます。

弊社フィードフォースが提供するダイナミック広告に特化した広告運用サービス「Feedmatic 」では、RTB HOUSE・Criteo・Googleダイナミック広告・ショッピング広告・Facebookなど各種ダイナミック広告配信に対応しており、データフィードの構築から広告の配信・最適化までを一貫して行うことで広告効果の最大化を実現します。

各種ダイナミック広告運用、データフィード最適化についてお気軽にご相談ください。

サービスサイト:https://jp.feedmatic.net/

お役立ち資料ダウンロード

成果報酬型動的リターゲティング広告「RTB HOUSE」についてその特徴から活用方法をまとめた資料をご用意しました。是非あわせてご参考ください。

資料:成果報酬型動的リターゲティング広告「RTB HOUSE」
(執筆:松元)

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