概要
多くの小売企業は、ECサイトへのトラフィック獲得が激化し、ユーザー行動の予測が難しくなる中で、投下する広告費の効果を最大化することが求められています。一方で、多くのブランドはいまだにDSPサイドでの最適化のみを利用しており、サイト来訪につながりやすいインプレッションを見極める上で有効な、セルサイドのシグナルを十分に活用できていないのが現状です。プログラマティック・オンライン動画（OLV）の常時配信キャンペーンを通じて、購買意欲の高いユーザーをより多く自社サイトへ誘導したいと考えていた、大手アパレル小売企業も同様の状況に直面していました。スケールとサイト来訪単価の双方を改善するため、同社は大手代理店およびinPowered AIと連携し、Indexマーケットプレイスを通じたセルサイドデシジョンが、どのようにサイト来訪単価を向上できるかを検証しました。
サプライパスの早期段階で予測インテリジェンスを適用することで、同社は、価値の高い入札を優先的に選別し、コンバージョンにつながる可能性が高い配信のタイミングに広告費を投下することを目指しました。
ソリューション
inPowered AIは、小売企業の過去のDSPパフォーマンスデータを活用し、本キャンペーン向けにカスタム予測モデルを構築しました。常時配信キャンペーンに特化して設計されたこのモデルは、同社の過去のキャンペーンから得られたパターンを使用し、サイト来訪につながる可能性を基準に、各インプレッションにスコアリング指標を付与しました。
本モデルをコンテナ型ソリューションとしてIndex Exchangeのインフラ内に直接実装することで、時間帯、ページURL、ブラウザのバージョン、OS、通信事業者、郵便番号といった詳細情報や地理的要因を含む、すべての関連するセルサイドのシグナルをリアルタイムで評価することが可能となりました。
本モデルが、高い優位性を持つインプレッションを特定すると、固有のディールIDが付与され、該当する入札に広告費が自動的に振り分けられました。
本モデルをIndex Exchangeの自社インフラ内に直接実装することで、inPowered AIは、入札がDSPへ送信される前の段階で、予測型セルサイド・インテリジェンスを適用することが可能となりました。これにより、最適化をDSPサイドのみに適用した場合には得られなかったパフォーマンス改善が実現しました。
「Index Exchangeのインフラ内で、弊社のモデルを実装することにより、可能性が広がりました。サプライ環境全体で、インテリジェンスの適用が可能になり、安定した価値のあるパフォーマンス向上が期待できます。」
inPowered AI
最高経営責任者兼共同創業者 Peyman Nilforoush
成果
サプライサイドで予測インテリジェンスを活用することで、小売り企業は、ウェブサイト来訪単価において大幅な改善が見られました。
ウェブサイト来訪単価を75％削減
DSPサイドのシグナルのみを利用するのではなく、同社はリアルタイムのサプライサイドからのシグナルを活用し、結果につながる可能性の高い入札を優先的に取り扱いました。その結果、無駄を削減し、パフォーマンスを向上させるとともに、投下する広告費の効果を高めることができました。
「本事例は、セルサイドデシジョンが引き出せる価値を明確にしました。DSPサイドの最適化のみを利用しているブランドは、大きな可能性を最大限に活かしきれていません。Index Exchange全体でオープンインターネットを評価することで、最適化対象とするほぼすべてのKPIにおいて、より良い成果が確認されています。」
inPowered AI
社長兼共同創業者 Pirouz Nilforoush
Indexマーケットプレイスとセルサイドデシジョンが、どのようにパフォーマンス向上や新たな可能性の創出を実現するのかをご紹介します。
