RTB HOUSE その他媒体

RTB House、他媒体との併用のすすめ ~Criteoとの併用シュミレーションの結果は?

RTBHOUSE

RTB Houseという媒体をご存知でしょうか?まだ日本に上陸して約3年の新規媒体なので、初めて聞く方、名前は聞いたことがあるけど、配信するにあたってどういうメリット/デメリットがあるのか分からない、という方も多いのではないでしょうか。

Feedmatic Blogでは、RTB Houseとは?他媒体との併用の効果は?改善ポイントは?などよくお問い合わせいただく内容をシリーズとして発信していきたいと思います。

今回は、お問い合わせの中でも一番多い、「Criteoなど他媒体との併用の効果」について深堀りし、ご説明していきたいと思います。

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RTB Houseとは?

RTB Houseとは、国内外多数のSSPと連携があるダイナミックのディスプレイ広告になります。

特徴としては、ディープラーニング(深層学習ーDeep Learning)のエンジン(※1)を用いていること、CPA/ROAS保証/ダイナミックCPCなど、他媒体ではない課金モデルが選択できること、またクリエイティブも、見せ方が凝っていてスタイリッシュな点があげられます。

※1 ディープラーニング(深層学習ーDeep Learning)とは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。

課金方式

  • CPS(=ROAS) 保証課金
  • CPA/ROAS 保証課金
  • ダイナミック CPC 課金
  • CPC 課金

配信面

Google/海外/国内ネットワーク(国内はYahoo面を除く)

RTB HOUSE配信面

ここでお気づきの方もいらっしゃると思いますが、Criteo等他媒体と配信面(SSP)はYahoo面を除くと重複するところは多いです。(※2)

それでもRTB Houseが日本市場において約3年間でアカウント/売上金額ともに右肩上がりに急成長している理由は、限られたネットワーク、配信面のなかでも、RTB Houseならではの特徴を活かしながら、単体での活用に加え、他媒体との併用においても実績をあげているからといえます。
RTB HOUSE日本市場の伸び率

※2 一部を除きSafariには配信をしていません。(掲載面側で独自にユーザーに許諾を行ってる場合のみ配信)
こちらは、ITPの影響を加味し、何度対応しても次回のiOSアップデートで次なる対応をしていくというところにリソースを割くのではなく、根本的な解決をすることが重要と考えてるようです。RTB House のビジネスができたとき (2015 年前後) にはすでに ITP が市場で問題になっていたというのも大きいとのことです。

クリエイティブ

RTB Houseのクリエイティブバナーの一部をご紹介します。動きがあり、複数の商品それぞれの魅力を伝えるユニークなバナーであることがわかります。バナーによっては商品にマウスオーバーすると、拡大表示され、ユーザーが興味を示した商品にフォーカスして訴求することもできます。

Criteoなど他媒体との併用のすすめ

まずは、こちらの図をご覧ください。これは、リターゲティング広告のターゲティングを”お笑いでウケるユーザー層”に例えて図解したものです。

RTBHOUSEのターゲティング

リターゲティング広告媒体を一社でのみ行った場合、その媒体のエンジン内で最適なユーザーと判断されたユーザーしかセグメントされません。(右の例えですと、ノブでしか笑いが取れない状況になります。)

そこに追加でもう一社リターゲティング広告媒体を加えるとターゲットできるユーザーの層が広がります。(ノブでウケなかった層にクッキーでウケれば全体として笑いの取れた数は増えます。)

この違いはお客さんの笑いのツボが異なるように、それぞれの媒体のユーザーの確度の判断の仕方(アルゴリズム)が異なり、それぞれの芸人が異なるネタを披露するようにクリエイティブの出し方がそれぞれの媒体で異なるために起こります。

RTB House のアルゴリズムが異なるのはDeep learningが機械学習とは異なるアルゴリズムでユーザーを定義する点で大きく異なります。

結論として、複数のリターゲティング広告媒体を運用することで全体のリターゲティングするトラフィックを増やし、それに伴いコンバージョン件数を増加させるというメリットしかありません

エンジンの特徴

一般的なダイナミック広告のアルゴリズムでは、例えばサイトへの訪問回数が多いユーザーほど、購入確度が高いと考えられ、そういったユーザーを分析するには下図のようなY=ax などの線形分析で表される分析手法で広告配信が行われてきました。

一般的なダイナミック広告のアルゴリズム

RTB Houseのアルゴリズムとしては、Deep Learning(深層学習)エンジンを使用しており、一般的なダイナミック広告のロジックとはまた異なります。

RTB HOUSEのアルゴリズム

ロジスティック回帰分析

例えば、”ユーザーがサイトを 5 回訪問したときに購入確度が一気にあがる”であったり、” 特定のイベント(キャンペーン、クーポンなど)が発生した時に購入する可能性が高くなる” 、など(上図参照)のように直線では捉えられない購買行動も、非線形分析手法を用いて、エンジンが判断しターゲティングします。

ですので、配信面(SSP)が同じでも、配信するユーザーや広告、掲載する商品が異なるので、一部面としての被りはあるものの、他媒体では配信しない・配信してもCVしないと判断されたが、RTB Houseでは配信し、CVするユーザーも存在してくるのです。

Criteoと併用開始数か月の実績のシュミレーションとその後

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か月の実績の動きを下図に表しました。

RTBHOUSEとCriteoの配信シュミレーション

左側の図は、CriteoとRTB Houseを同じROAS目標で配信したケースです。
RTB House(赤)を開始したタイミングでCriteo(紫)の配信額は効率に合わせ下がっているものの、その落ち込み分以上をRTB HouseがCV額を補っているのが分かります。

また、右側の図は予算はRTB House(赤)を追加しても、追加前と同じ上限予算800万円で、配信したケースです。結果的に両社で効率を高め合い、RTB House追加前はROAS 900%だったものが、追加後は1,000%でCV額が増加しています。

Criteoの配信費はどちらも効率に合わせ減額しているものの、WEBサイトの事業主としては、結果的に売上の拡大に成功しているのです。

よくある間違い設計

開始1ヵ月からCriteoと同じ成果を求める

→上述している通り、RTB HouseのエンジンはDeep Learning(深層学習)エンジンを使用しており、従来のロジックよりも複雑な分析にクリックやCV数が必要です。
サイトの月間UU数やクリック数・CV数によりますが、最低1-3ヵ月は学習期間が必要です。

課金モデルがCPA/ROAS保証が出来るからといって、開始当初から現段階で他媒体でも届かないことが多いような理想の目標を設定する

→上記と同じく、どうしても保証モデルが効く、というと理想のCPA/ROASを設定したくなる気持ちはお察しします。ですが、他媒体でも届いていないような目標をはじめから掲げてしまうと、効率に合わせようと配信が抑制され、ますますクリックやCVが発生せず、学習期間を長引かせることに繋がるのです。ここは先行投資と思い、学習期間中は許容できる目標に設定し、徐々に目標値を上げていき、将来的に理想の目標に届かせるラダーを組むことをオススメいたします。

カテゴリやユーザー属性で除外設定

→こちらもRTB HouseのDeep Learning(深層学習)とは相性がよくありません。サイトには掲載しており、タグは発火しているのに、フィードには掲載がない、などとなると、エンジンが分析できずに学習が正確に進まないことになります。また、タグとフィードの不一致率が高すぎると、成果としてお返しできないと掲載NGになってしまうこともあります。基本的にエンジンには最大限の情報を送り、強化したいカテゴリやユーザーに関しては、除外ではなく別の手法をおすすめします。そちらについては、次回のコンテンツで詳しく触れていきたいと思います。

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まとめ

いかがでしたでしょうか?初めてRTB Houseを知った方も、知っていたけれども、追加する意義が見いだせなかったという方もいらっしゃったと思います。まだ日本で配信しだして約3年程の新しい媒体ですが、ディスプレイ広告の中で一番予算を使っている、というアカウントも増えてきました。

弊社では、日本上陸の割と当初に契約しており、改善のナレッジも溜まってきておりますので、次回は、更に実績を改善するにはどういう施策があるの?という点についても、ご紹介していきたいと思います。

ご興味・ご不明な点がある方はお気軽にお問い合わせくださいませ。

広告運用サービス「Feedmatic」

この記事を書いた人
寒川 浩子

株式会社フィードフォース
Feedmaticチーム 広告運用コンサルタント

化粧品メーカーからIT企業の営業・営業企画・Webマーケティングを経験後、2018年に株式会社フィードフォースに入社。現在は、ダイナミック広告運用サービス「Feedmatic」のコンサルタントとして、フィードコンサルや広告運用の改善まで幅広く担当。

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