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メディアの価値を高めたい。CDPの導入支援、広告配信支援など、「All About PrimeAd」からパブリッシャー支援メニューが続々登場!

2019.2.15

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メディアの価値を高めたい。CDPの導入支援、広告配信支援など、「All About PrimeAd」からパブリッシャー支援メニューが続々登場!

オールアバウトのコンテンツマーケティングプラットフォーム「All About PrimeAd」を活用したパブリッシャー向けのサービスとして、データエクスチェンジを支援する「All About PrimeAd CDPオプション」と広告配信を支援する「プライムアド ブースト配信」を発表したオールアバウト。詳しいローンチ背景をプラットフォーム開発部 ジェネラルマネージャーに聞きました。

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オールアバウトは、昨年11月30日に、パブリッシャーのデータエクスチェンジ支援を目的に、CDPの導入から運営までをサポートする「All Aboutプライムアド CDPオプション」を英Armと共同で発表。そして2019年1月30日には、パブリッシャーの広告配信を支援する「プライムアド ブースト配信」を発表しました。

オールアバウト、Armと共同でパブリッシャー向けにデータエクスチェンジ支援を推進~CDPの導入から運用までをサポートする「All About プライムアド CDPオプション」の提供を開始〜

オールアバウト、Armと共同でパブリッシャー向けにデータエクスチェンジ支援を推進~CDPの導入から運用までをサポートする「All About プライムアド CDPオプション」の提供を開始〜

オールアバウト、パブリッシャー向けに広告配信を支援する 「プライムアド ブースト配信」の提供を開始 ~約50の優良提携メディアへAIで最適化配信し、分析レポートも提供~

 オールアバウト、パブリッシャー向けに広告配信を支援する 「プライムアド ブースト配信」の提供を開始 ~約50の優良提携メディアへAIで最適化配信し、分析レポートも提供~
本記事では、パブリッシャー支援関連のソリューションをローンチした背景について、プラットフォーム開発部 ジェネラルマネジャーの中島に聞きました。

■コミュニケーションの最前線を担うパブリッシャーのデータは顧客理解に必要不可欠。

―まず、昨年に英Armとの共同提供を発表した「All About プライムアド CDPオプション」について、サービスの特長を教えてください。

オールアバウトは、2017年より一次情報メディアとのメディアアライアンスを推進し、企業とパブリッシャーがオープンにデータをつなぐコンテンツマーケティングプラットフォーム「All About プライムアド」の構築をすすめています。

昨年末にローンチした「All About プライムアド CDPオプション」は、このメディアアライアンスに参画いただくパブリッシャーに対し、オプションとして、カスタマーデータプラットフォーム(CDP)の導入から、運用までを支援するサービスです。 パブリッシャーは、英Armとオールアバウトが共同で提供するCDP環境を利用できます。そのほか、導入後のデータ蓄積や分析、レポーティングなど実際にデータ活用する上で必要になるシステム環境も活用でき、データエクスチェンジをスピーディーに進めることが可能です。
「All About プライムアド CDPオプション」...

「All About プライムアド CDPオプション」を導入するパブリッシャーのイメージ図

―なぜパブリッシャーに限定しているのですか?


データマーケティングにおいて、デモグラフィックデータだけでわかることは殆どなく、生活者の興味関心を把握できるパブリッシャーのデータを必要とする企業は多いです。また、データはただ集めるだけでは意味がありません。良質なデータと掛け合わせ、文脈から仮説をたて、実際にコミュニケーションしてみる。この繰り返しを検証していくことで施策は最適化され、初めてデータが活用されている状態といえるでしょう。このコミュニケーションプランを考える上でも、メディアのこと、生活者のことを最も理解したパブリッシャーの存在が必要となってくるわけです。

しかしながら、弊社は現在約50メディアと提携していますが、多くのパブリッシャーと話すなかで、システム開発に伴うエンジニアリソースの確保や、導入したあとの費用対効果が見えないことが障壁となり、データエクスチェンジが進められないといった課題が見えてきました。そこで、パブリッシャーの負荷を軽減することで、データエクスチェンジの推進を支援できないかと考えました。

―企業のデータとパブリッシャーのデータを掛け合わせることで、どのような事が可能になるのでしょうか?

オールアバウトでは、記事広告に反応したユーザーが、それ以前にメディアでどのような記事を読んでいたか、機械学習を用いて記事内のキーワードを抽出しクラスター化していて、ユーザーの興味関心を大まかに把握することができます。また、個票データをみれば、ユーザーが読んだ記事を時系列でみることができ、広告をクリックするまでのユーザーの意識変化や、ユーザーの悩みなど、属性データだけではわからないペルソナ像を推察することができます。

サンプル図はBBQコンロの記事を読み、ブランドサイトまで遷移したユーザーが、過去にAll Aboutでどのような記事を読んでいたかを調べたものです。キーワード分類してみると、グルメ関連の記事のほかにも、子育てや人間関係、お金の悩みなどの記事も多く読まれていることがわかります。
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さらに個票データをみると、ママ友との付き合い方に関する記事を読む中で、BBQコンロの記事にたどり着きクリックしていることがわかります。これだけでも、BBQコンロの魅力を伝えるには、男性向けの切り口だけでなく、子供がいる女性向けの切り口も有効であると考えられるほか、例えばホームパーティーでのBBQコンロの活用術や、BBQコンロ×コストコ食材など、ユーザーに共感されやすいコンテンツの切り口も見出しやすいと言えます。
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