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ターゲット広告[ 1 ] またはデータ駆動型マーケティングは、オンライン広告を含む広告の一形態であり、広告主が宣伝する製品や人物に基づいて、特定の特性を持つオーディエンスに向けられています。[ 2 ]
これらの特性は、人種、経済状況、性別、年齢、世代、教育レベル、所得レベル、雇用に焦点を当てた人口統計学的特性、または消費者の価値観、性格、態度、意見、ライフスタイル、興味に焦点を当てた心理学的特性のいずれかである。[ 1 ]この焦点には、ブラウザ履歴、購入履歴、その他の最近のオンライン活動などの行動変数も含まれる。広告主にとっては効率的だが、この手法はプライバシーとアルゴリズムの偏りに関する懸念を引き起こしており、批評家は、意図しない差別や特定のグループの疎外につながる可能性があると主張している。[ 3 ]
看板、新聞、雑誌、ラジオなどの従来の広告形態は、オンライン広告に徐々に取って代わられつつある。 [ 4 ]
新しいオンラインチャネルの出現により、企業は無駄な広告を最小限に抑えることを目指しているため、ターゲット広告の有用性が高まっています。[ 5 ]現在、ターゲットを絞った新しいメディア広告のほとんどは、消費者のオンラインまたはモバイルウェブ活動の追跡、過去のウェブページの消費者の人口統計と新しい消費者のウェブページへのアクセスの関連付け、暗示的な関心の根拠としての検索語の使用、またはコンテキスト広告など、ターゲットの二次的な代理指標を使用しています。[ 6 ]
企業は、ウェブユーザーに関する情報を収集できる技術を持っています。[ 7 ]インターネットサービスプロバイダは、ユーザーが訪問するウェブサイトを追跡および監視することで、消費者の好みに関連した広告を直接表示できます。今日のほとんどのウェブサイトは、ユーザーのインターネット行動を追跡するためにこれらのターゲティング技術を使用しており、プライバシーの問題に関して多くの議論があります。[ 8 ]
検索エンジンマーケティングは、検索エンジンを利用してターゲットオーディエンスにリーチします。たとえば、Googleのリマーケティングキャンペーンは、広告主が自社の Web サイトを訪問したコンピューターのIP アドレスを使用して、 Google ディスプレイネットワークの一部である Web サイトを閲覧しているとき、または Google 検索エンジンで製品やサービスに関連するキーワードを検索しているときに、以前に自社の Web サイトを訪問したユーザーに広告を再配信するタイプのターゲットマーケティングです。[ 9 ]動的リマーケティングは、広告内に消費者が以前に広告主の Web サイト上で閲覧した製品やサービスを含めることができるため、ターゲット広告を改善できます。[ 10 ]
Google Adsにはさまざまなプラットフォームがあります。検索ネットワークは、「Google 検索、マップやショッピングなどの他の Google サイト、および検索結果にマッチした広告を表示する数百の非 Google 検索パートナー Web サイト」に広告を表示します。[ 10 ]「ディスプレイ ネットワークには、Google Web サイト ( Google ファイナンス、Gmail、Blogger 、 YouTubeなど)、パートナー サイト、および特定のページのコンテンツにマッチした Google Ads の広告を表示するモバイル サイトとアプリが含まれます。」[ 10 ]
これら2種類の広告ネットワークは、企業の具体的な目標や業種に応じてそれぞれ有効です。例えば、検索ネットワークは、特定の製品やサービスを積極的に探している消費者にリーチしたい企業にとって有益です。
広告キャンペーンがユーザーをターゲットにする他の方法としては、ブラウザの履歴や検索履歴を利用する方法があります。たとえば、ユーザーがGoogle などの検索エンジンに「販促用ペン」と入力すると、販促用ペンの広告がオーガニック検索結果よりも上のページ上部に表示されます。これらの広告は、ユーザーのIP アドレスの地域に合わせてジオターゲティングされ、ローカルエリアまたは周辺地域の商品やサービスが表示されます。広告の上位表示は、多くの場合、品質スコアが高い広告に与えられます。[ 11 ]広告の品質は、品質スコアの 5 つの要素によって影響を受けます。[ 12 ]
これらの基準に基づいてランク付けされると、広告オークションの参加資格、実際のクリック単価（CPC）、広告掲載順位、広告掲載順位の入札額の見積もりなどが改善され、広告主にとって有利になります。つまり、品質スコアが高いほど、広告掲載順位が向上し、コストが低くなります。
Googleはディスプレイネットワークを利用して、ユーザーが何を見ているかを追跡し、ユーザーに関する情報を収集します。ユーザーがGoogleディスプレイネットワークを使用しているウェブサイトにアクセスすると、そのウェブサイトはCookieをGoogleに送信し、ユーザーの情報（検索履歴、IPアドレスから特定されたユーザーの所在地など）を記録します。そして、Googleはユーザーに関するプロファイルを作成し、より的確な広告配信を容易に行えるようにします。
例えば、ユーザーが販促用ペンを販売する販促会社のウェブサイトに頻繁にアクセスする場合、Google は年齢、性別、場所、その他の人口統計情報、訪問したウェブサイトの情報などのユーザーデータを収集し、そのユーザーを販促製品のカテゴリに分類します。これにより、Google はユーザーが訪問する販促製品に関連する広告を簡単に表示できるようになります。 [ 13 ]
ソーシャルメディアターゲティングは、地域ターゲティング、行動ターゲティング、社会心理学的ターゲティングといった一般的なターゲティング属性を利用し、消費者が各ソーシャルメディアプラットフォーム上で提供した情報を収集する、ターゲット広告の一形態である。
メディアユーザーの閲覧履歴に基づいて、その基準に関心のある顧客は、特定の製品やサービスの広告によって自動的にターゲットにされます。[ 14 ]例えば、Facebook はプラットフォーム上の監視インフラストラクチャから膨大な量のユーザーデータを収集しています。[ 15 ]ユーザーの「いいね！」、閲覧履歴、地理的位置などの情報は、パーソナライズされた製品で消費者をマイクロターゲティングするために活用されます。
Facebookの有料広告は、ターゲットを絞ったキャンペーンを作成することで、企業が潜在顧客にリーチできるよう支援することで機能します。[ 16 ]
ソーシャルメディアは消費者のプロフィールも作成し、ユーザーのプロフィールという一箇所を見るだけで、すべての興味や「いいね！」を見つけることができる。
例えば、Facebookでは、広告主が性別、年齢、地域などの大まかな特性を使用してターゲティングを行うことができます。さらに、人口統計、行動、興味に基づいてより詳細なターゲティングも可能です（Facebookのさまざまなターゲティングオプションの包括的なリストを参照してください[ 17 ]）。
広告は、デジタルケーブル、スマートテレビ、またはオーバーザトップビデオを視聴している特定の消費者にターゲティングできます。[ 18 ] [ 19 ]ターゲティングは、年齢、性別、場所、映画などの個人的な興味に基づいて行うことができます。[ 20 ]
ケーブルボックスの住所は、 Acxiom、Equifax、Experianなどのデータブローカーからの情報（結婚、教育、犯罪歴、信用履歴などの情報を含む）と相互参照される可能性があります。政治キャンペーンでは、政党所属や、どの選挙や党の予備選挙で投票したかなどの公的記録と照合される場合もあります。[ 19 ]
2000年代初頭から、広告はオンライン、そして最近ではモバイル環境で広く普及しています。モバイルデバイスに基づくターゲット広告では、消費者の興味関心だけでなく、位置情報や時間情報など、消費者に関するより多くの情報が伝達されます。[ 21 ]これにより、広告主は消費者のスケジュールやより具体的な変化する環境に合わせた広告を制作することができます。
最も単純なターゲティング方法は、コンテンツ/コンテキストターゲティングです。これは、広告主が、存在する関連コンテンツに基づいて特定の場所に広告を掲載する場合です。[ 8 ]消費されるコンテキストに対応するため、コンテンツ指向広告とも呼ばれます。
このターゲティング方法はさまざまな媒体で使用できます。たとえば、オンラインの記事では、住宅購入に関連する広告（保険広告など）が表示されます。これは通常、ページの内容を分析したりキーワードを見つけたりして、ポップアップなどを介して関連性の高い広告を表示する広告マッチングシステムによって実現されます。[ 22 ]
広告マッチングシステムは、正の相関と負の相関を区別できない場合があり、失敗することがあります。その結果、コンテンツに不適切な矛盾した広告が表示される可能性があります。[ 22 ]
テクニカルターゲティングは、ユーザー自身のソフトウェアまたはハードウェアの状態に関連しています。広告は、ユーザーの利用可能なネットワーク帯域幅に応じて変更されます。たとえば、ユーザーが接続が制限されている携帯電話を使用している場合、広告配信システムは、より高速なデータ転送速度のために、より小さいバージョンの広告を表示します。[ 8 ]
アドレサブル広告システムは、広告に接触する消費者の人口統計学的、心理学的、または行動的属性に基づいて、広告を直接配信します。これらのシステムは常にデジタルであり、アドレサブルである必要があります。つまり、広告を配信するエンドポイント（セットトップボックス、ウェブサイト、またはデジタルサイネージ）は、広告配信時にそのエンドポイント固有の消費者属性に基づいて、他のエンドポイントとは独立して広告を表示できる必要があります。
したがって、アドレサブル広告システムは、広告の選択と配信の基礎として、エンドポイントに関連付けられた消費者の特性を使用する必要がある。[ 23 ]
Journal of Marketingによると、2016年には18億人以上の顧客がウェブベースのネットワークメディアを通じて毎日最低118分を費やしました。[ 24 ]これらの顧客の約77%は、いいね、コメント、コンテンツに関連するリンクのクリックなどを通じてコンテンツと交流しています。この驚異的な購買傾向を踏まえ、広告主は広告効果を最大化するために、コンテンツをスケジュールする適切な時間を選択する必要があります。
コンテンツのスケジュール設定に最も効果的な時間帯を決定するには、脳が記憶を保持するのに最も効果的な時間帯を知ることが不可欠です。時間心理学の研究では、時間帯が人のワーキングメモリのアクセス性の日内変動に影響を与え、ワーキングメモリのアクセス性が低い時間帯にワーキングメモリの有効性を高めるための抑制プロセスが実行されることが明らかになっています。ワーキングメモリは言語知覚、学習、推論に不可欠であることが知られており[ 25 ] [ 26 ]、迅速な情報を保存、検索、処理する能力を提供します。
多くの人にとって、ワーキングメモリへのアクセスは、起床直後は良好で、夕方には最も低下し、夜間には中程度になります。[ 27 ]
社会人口統計ターゲティングは、消費者の特性に焦点を当てています。これには、年齢、世代、性別、給与、国籍が含まれます。[ 8 ]このアイデアは、特定のユーザーをターゲットにし、収集したデータを使用することです。たとえば、18～24歳の男性をターゲットにします。Facebookやその他のソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーの人口統計に関連する広告をアカウントに表示することで、この形式のターゲティングを使用しています。これは、バナー広告、モバイル広告、または商用ビデオの形式で表示されます。[ 28 ]
このタイプの広告では、ユーザーの地理的な位置に基づいて異なるユーザーをターゲットにします。IP アドレスはユーザーの場所を示すことができ、通常は郵便番号を通じて場所を転送できます。[ 8 ]位置情報はユーザーの静的プロファイルに保存されるため、広告主は地理的な位置に基づいてこれらの個人を簡単にターゲットにすることができます。
位置情報サービス（LBS）は、空間的および時間的なデータ伝送を可能にするモバイル情報サービスであり、広告主にとって有利に利用できます。[ 29 ]このデータは、位置情報へのアクセスを許可するデバイス上のアプリケーション（Uberなどのモバイルアプリ）から利用できます。 [ 30 ]
この種のターゲット広告は、コンテンツのローカライズに重点を置いており、たとえば、ユーザーには、食事場所、近くのショップなど、その地域でのアクティビティのオプションが提示される可能性があります。消費者の位置情報サービスから広告を作成することで、広告配信の効果を高めることができますが、ユーザーのプライバシーに関する問題が発生する可能性があります。[ 31 ]
行動ターゲティングはユーザーの活動/行動を中心に行われ、ウェブページ上でより簡単に実現できます。[ 32 ] [ 33 ]閲覧したウェブサイトからの情報は、ユーザーの検索履歴のパターンを見つけるデータマイニングによって収集できます。この方法を使用する広告主は、ユーザーにとってより関連性の高い広告が生成され、消費者がそれらに影響されやすくなると考えています。[ 34 ]
消費者が頻繁に航空券の価格を検索している場合、ターゲティングシステムはこれを認識し、Facebook の航空券のお得な情報など、無関係なウェブサイトに関連広告を表示し始めます。その利点は、興味が異なる可能性のある人々のグループをターゲットにするのではなく、個々の興味をターゲットにできることです。[ 8 ]
消費者がウェブサイトを訪問すると、訪問したページ、各ページの閲覧時間、クリックしたリンク、検索内容、操作した項目などのデータが収集され、サイト側はそのデータやその他の要素に基づいて、訪問者のウェブブラウザに関連付けられた「プロファイル」を作成します。その結果、サイト運営者はこのデータを利用して、類似したプロファイルを持つ訪問者に基づいて、明確なオーディエンスセグメントを作成することができます。
訪問者が同じウェブブラウザを使用して特定のサイトまたはサイトネットワークに再訪問した場合、それらのプロファイルを利用することで、マーケティング担当者や広告主は、提供される製品やサービスに対してより高い関心と意欲を示す訪問者に対して、オンライン広告やメッセージを表示させることができる。
行動ターゲティングは、メディアプロバイダーが個々のユーザーに非常に関連性の高い広告を提供できるため、デジタルマーケティングと広告の効率と利益を高めるために使用される主要なテクノロジーの 1 つとして登場しました。適切にターゲティングされた広告とメッセージはより多くの消費者の関心を引き付けるという理論に基づいて、パブリッシャーは行動ターゲティング広告にプレミアム料金を請求でき、マーケターはそれを達成できます。
行動マーケティングは単独で使用することも、他のターゲティング手法と組み合わせて使用することもできます。[ 17 ]多くの実務家は、このプロセスを「オーディエンスターゲティング」とも呼んでいます。[ 35 ]
行動ターゲティングは広告効果を高めることができる一方で、プライバシーに関する懸念も引き起こします。[ 36 ]ユーザーは、自分のオンライン行動が追跡され、広告目的で使用されるという考えに不快感を覚えるかもしれません。パーソナライゼーションとプライバシーのバランスを取ることが重要です。[ 37 ]
行動ターゲティングは、訪問者のエクスペリエンスを向上させるか、コンバージョン率の向上や支出額の増加を通じてオンラインプロパティに利益をもたらすという前提で、あらゆるオンラインプロパティに適用できます。この技術/哲学を最初に採用したのは、HotWired [ 38 ] [ 39 ]のような編集サイト、大手オンライン広告サーバー[ 41 ]を使用したオンライン広告[ 40 ] 、小売業者、または訪問者ごとに製品オファーやプロモーションの関連性を高めるための手法としての他のeコマースWebサイトでした。最近では、この従来のeコマース市場以外の企業も、これらの新しい技術の実験を開始しています。
この問題に対する一般的なアプローチは、まずウェブ分析や行動分析を用いて、すべての訪問者の範囲を複数の個別のチャネルに分類することから始まります。次に、各チャネルを分析し、それぞれのチャネルに対応するための仮想プロファイルを作成します。
これらのプロファイルはペルソナに基づいて作成することができ、ウェブサイト運営者は、それぞれのペルソナに対してどのようなコンテンツ、ナビゲーション、レイアウトを表示するかを決定する際の出発点として活用できます。プロファイルを正しく配信するという実際的な課題については、通常、専門的なコンテンツ行動分析プラットフォームを使用するか、専用のソフトウェア開発を行うことで解決されます。
ほとんどのプラットフォームは、サイトへの訪問者一人ひとりに固有のIDクッキーを割り当てることで訪問者を識別し、それによって訪問者のウェブ上での行動を追跡できるようにしています。そして、プラットフォームはルールに基づいて、どのようなコンテンツを提供するかを決定します。
自己学習型のオンサイト行動ターゲティングシステムは、サイトコンテンツに対する訪問者の反応を監視し、望ましいコンバージョンイベントを生成する可能性が最も高いものを学習します。多くの場合、多数の同時多変量テストを使用して、各行動特性またはパターンに適したコンテンツが確立されます。オンサイト行動ターゲティングでは、特定のオファーが設定された行動プロファイルを持つユーザーからのコンバージョンを生成する確率に関して統計的な信頼水準に達する前に、比較的高いトラフィックレベルが必要です。Yahoo !などの大規模なユーザーベースを活用することで、これを実現しているプロバイダーもあります。ルールベースのアプローチを採用しているプロバイダーもあり、管理者が特定の特性を持つユーザーに表示されるコンテンツとオファーを設定できます。
研究によると、行動ターゲティングはプライバシーの大きな損失をもたらすにもかかわらず、ほとんどメリットがない。性別をターゲティングした場合、ターゲットの推測の精度は42%で、ランダムな推測よりも低い。性別と年齢をターゲティングした場合の精度は24%である。[ 42 ]
広告ネットワークは、個々のサイトとは異なる方法で行動ターゲティングを利用します。多くの異なるサイトに多数の広告を配信するため、インターネットユーザーの人口統計学的構成を把握することができます。[ 43 ] 1 つの Web サイトへの訪問データは、MicrosoftやGoogle の子会社、Facebook、Yahoo、多数のトラフィックログサイト、小規模な広告会社など、多くの異なる企業に送信される可能性があります。[ 44 ]
このデータは、100を超えるウェブサイトに送信され、ビジネス目的でビジネスパートナー、広告主、その他の第三者と共有されることがあります。データは、Cookie、Webビーコン、類似の技術、および/またはサードパーティの広告配信ソフトウェアを使用して収集され、サイトユーザーとサイトアクティビティに関する情報が自動的に収集されます。一部のサーバーは、ユーザーをそのサーバーに誘導したページ、その後ユーザーが訪問したウェブサイト、ユーザーが見た広告、クリックされた広告も記録します。[ 45 ]
オンライン広告では、特にユーザーを識別するために使用されるツールであるクッキーを使用して、ウェブサイト上でのユーザーの行動を監視し、ターゲット広告を配信します。この目的で使用されるクッキーは、トラッキングクッキーと呼ばれます。Googleなどの広告ネットワーク企業は、クッキーを使用して、ユーザーの興味に合わせた広告を配信したり、ユーザーが広告を見る回数を制御したり、特定の製品を顧客の好みに合わせて広告しているかどうかを「測定」したりします。[ 46 ]
このデータは、個人の名前、住所、メールアドレス、電話番号を添付せずに収集されますが、IPアドレス、MACアドレス、ウェブブラウザ情報、Cookie、またはユーザーのコンピュータのその他のデバイス固有の英数字IDなどのデバイス識別情報が含まれる場合があります。ただし、一部の店舗では、データとともにゲストIDを作成する場合があります。
Cookieは、表示される広告を制御したり、サイト上での閲覧活動や利用パターンを追跡したりするために使用されます。企業はこのデータを利用して、人々の年齢、性別、購入の関心などを推測し、クリックされる可能性の高いカスタマイズされた広告を作成します。[ 47 ]
例えば、サッカーサイト、ビジネスサイト、男性ファッションサイトで見かけるユーザーが挙げられます。妥当な推測としては、そのユーザーは男性であると想定されます。社内（ユーザー調査）または社外（Comscore/Netratings）で提供される個々のサイトの人口統計分析により、ネットワークはサイトではなくオーディエンスを販売することができます。[ 48 ] 広告ネットワークはこの製品を販売するために使用されていましたが、これはオーディエンスがいるサイトを選択することに基づいていました。行動ターゲティングにより、これに関してもう少し具体的にすることができます。
「行動ターゲティングを用いたオンライン広告の経済分析」[ 33 ]というタイトルの論文で、 ChenとStallaert（2014）は、オンラインパブリッシャーが行動ターゲティングを行う場合の経済的影響を研究しています。彼らは、パブリッシャーが広告枠をオークションにかけ、クリック単価に基づいて報酬を受け取ることを想定しています。ChenとStallaert（2014）は、パブリッシャーの収益、広告主の利益、および社会福祉に影響を与える要因を特定しています。彼らは、状況によっては、行動ターゲティングを使用するとオンラインパブリッシャーの収益が2倍になる可能性があることを示しています。
出版社の収益増加は保証されていません。競争の度合いや広告主の評価によっては、広告価格、ひいては出版社の収益が低くなる場合もあります。彼らは、行動ターゲティングに関連する2つの効果、すなわち競争効果と傾向効果を特定しています。2つの効果の相対的な強さによって、出版社の収益がプラスに影響を受けるかマイナスに影響を受けるかが決まります。ChenとStallaert（2014）はまた、行動ターゲティングによって社会福祉が向上し、小規模な広告主はより有利になるものの、支配的な広告主は不利になり、従来の広告から切り替えることに消極的になる可能性があることも示しています。
2006年、BlueLithium（現在のYahoo! Advertising）は大規模なオンライン調査で、コンテキストコンテンツに基づく行動ターゲティング広告の効果を検証した。この調査では、行動とコンテキストの境界を越えて配信された4億回の「インプレッション」、つまり広告が使用された。具体的には、1000万回以上の「インプレッション」を持つ9つの行動カテゴリ（「買い物客」や「旅行者」など）について、コンテンツ全体にわたるパターンが観察された。[ 49 ]
本調査におけるすべての測定は、クリック率（CTR）と「アクション率」（ATR）、すなわちコンバージョン率に基づいて行われました。つまり、ユーザーが広告を目にするたびに、クリックした回数がCTRデータに反映され、広告を閲覧したりコンバージョンに至ったりするたびに、ユーザーが「アクション率」データに追加されます。
調査結果によると、広告主が広告のトラフィックを求める場合は、コンテキスト内での行動ターゲティングに注力すべきである。同様に、広告のコンバージョンを求める場合は、コンテキスト外の行動ターゲティングが最も効果的なプロセスである。[ 49 ]このデータは「一律の経験則」を決定するのに役立ったが、[ 49 ]結果はコンテンツカテゴリによって大きく変動した。研究者による全体的な結果は、行動ターゲティングの有効性は、広告主の目標と、広告主が到達しようとしている主要なターゲット市場に依存することを示している。
分析ツールを使用することで、マーケターは顧客の行動を理解し、データに基づいて情報に基づいた意思決定を行おうとします。[ 50 ] Eコマース小売業者は、データ駆動型マーケティングを使用して、顧客体験を向上させ、売上を増やそうとしています。ハーバード・ビジネス・レビューで挙げられている例の1つは、実店舗とオンライン製品カタログを持つファッションブランドのVineyard Vinesです。同社は、人工知能（AI）プラットフォームを使用して、eコマースサイトで行われた、または行われなかった行動から顧客に関する知識を得ています。カート放棄などの特定の時点で、電子メールやソーシャルメディアのコミュニケーションが自動的にトリガーされます。この情報は、検索エンジンマーケティングを改善するためにも使用されます。[ 51 ]
広告は、広告主が既存および見込み顧客と直接コミュニケーションをとる手段を提供する。言葉や画像の組み合わせを用いることで、広告の一般的な目的は「情報媒体」（デビッド・オグルヴィ[ 52 ]）として機能することであり、情報の伝達手段と伝達先が最も重要となる。広告は、広告の構造要素が受け手にどのような影響を与えるか、またいつ影響を与えるかを明確に定義する必要がある。なぜなら、すべての受け手が同じではなく、したがって単一の同様の方法で反応するとは限らないからである。[ 53 ]
ターゲット広告は、特定の広告を特定のグループに配信することで、情報に関心を持つであろう消費者にリーチすることを目的としています。広告主は、より効果的なキャンペーンにつながると信じ、消費者にできるだけ効率的にリーチすることを目指します。ターゲティングを行うことで、広告主は最大の利益を得るために、広告をいつ、どこに掲載すべきかを特定できます。そのためには、顧客の心理（ニューロマーケティングも参照）を理解し、最適なコミュニケーションチャネルを決定する必要があります。
ターゲティングの種類には、人口統計、心理統計、行動変数、コンテキストターゲティングに基づく広告などが含まれますが、これらに限定されません。
行動ターゲティング広告は、オンラインで最も一般的に使用されているターゲティング手法です。インターネットサーバーとブラウザ間でやり取りされるインターネットクッキーは、ユーザーを識別したり、ユーザーの行動を追跡したりすることを可能にします。クッキーには、ユーザーが訪問したページ、各ページの閲覧時間、クリックしたリンク、検索履歴、操作履歴などの詳細情報が含まれます。
この情報から、クッキー発行者はユーザーの閲覧傾向や興味を理解し、プロファイルを作成します。広告主はプロファイルを分析することで、類似した情報（プロファイル）を持つユーザーに基づいて、定義されたオーディエンスセグメントを作成できます。その後、広告主の代理として活動する組織が消費者の興味関心と想定するものに基づいて、消費者に合わせた広告が表示されます。[ 54 ]
これらの広告は、ユーザーのプロファイルに基づいて、最も関心を引く可能性が高いページやユーザーに表示されるようにフォーマットされています。たとえば、行動ターゲティングでは、ユーザーのコンピュータに保存されているクッキーによって記録されたデータに基づいて、ユーザーが最近複数の自動車ショッピングサイトや比較サイトを訪問したことがわかっている場合、ユーザーが他のサイトを訪問したときに自動車関連の広告が表示されることがあります。[ 55 ]
行動ターゲティング広告は、ユーザーが意図的または無意識的に提供するデータに依存しており、2つの異なる形態で構成されています。1つは、ユーザーのウェブ上の行動の評価に基づいて広告を配信すること、もう1つは、インターネットサービスプロバイダのゲートウェイを通過する際の通信と情報を分析することです。
人口統計ターゲティングは、オンラインで使用された最初の最も基本的なターゲティング形式です。性別、年齢、民族、年収、親であるかどうかなどのパラメータを使用して、オーディエンスをより具体的なグループに分割します。グループのすべてのメンバーは共通の特徴を共有しています。
つまり、広告主が特定のグループの人々を対象としたキャンペーンを実施したい場合、そのキャンペーンは、キャンペーンの対象となる特性を持つグループのみを対象とします。広告主のターゲット層が確定したら、ターゲット層の大部分が利用するメディア形式であるウェブサイトまたはウェブサイトのセクションが媒体として選択されます。
サイコグラフィックスを用いたセグメンテーションは、個人の性格、価値観、興味、ライフスタイルに基づいています。南カリフォルニア大学エンターテインメントテクノロジーセンター、ホールマークチャンネル、E-Poll Market Researchが実施した、人々がどのようなメディアを使用しているかに関する最近の研究では、メディア使用をより正確に予測できるのはユーザーのライフスタイルであると結論付けられています。
研究者らは、これらのグループのコホートは人口統計学的プロファイルが似ているかもしれないが、態度やメディアの使用習慣は異なる可能性があると結論付けた。[ 56 ]サイコグラフィックスは、特性を使用してオーディエンスを特定のグループに区別することで、さらなる洞察を提供することができる。これが事実であると認識すれば、広告主は、たとえば年齢以外の要因が顧客についてより深い洞察を提供することを認識した上で、顧客をターゲットにし始めることができる。
コンテキスト広告とは、宣伝する製品に関連するテーマを持つ特定のウェブサイトや印刷雑誌などのメディア媒体に広告を掲載する戦略です。[ 57 ] : 2広告主はこの戦略を用いて、ターゲットとするオーディエンスを絞り込みます。[ 58 ] [ 57 ]広告は、ユーザーのIDとメディアの表示コンテンツに基づいて、自動システムによって選択され配信されます。広告はユーザーのさまざまなプラットフォームに表示され、キーワードの検索に基づいて選択され、ウェブページまたはポップアップ広告として表示されます。これは、広告のコンテンツがユーザーが閲覧しているウェブページのコンテンツと直接相関する、ターゲット広告の一形態です。
リターゲティングとは、広告主が行動ターゲティングを利用して、ユーザーが特定の商品を閲覧または購入した後に、そのユーザーを追跡する広告を表示する手法です。その一例として、店舗のカタログが挙げられます。店舗は、購入後に顧客をメール配信システムに登録することで、顧客が他の商品にも興味を持ち、継続的な購入につながることを期待しています。
リターゲティングのより現代的な例としては、ウェブ上でユーザーを追跡し、以前に閲覧した商品やサービスを再検討して購入してもらうことを期待して、同じ商品やサービスを表示する広告が挙げられます。リターゲティングは非常に効果的なプロセスであり、消費者のブランドに対する行動を分析することで、消費者の行動に適切に対応することができます。[ 59 ]
すべてのブランド、サービス、製品には、一般の人々やコミュニティからどのように見られるかという個性があり、マーケターはターゲット市場の性格特性に合うようにこれらの個性を作り出します。 [ 1 ]消費者がブランド、サービス、製品の特徴に共感できる場合、製品とのつながりを感じて購入する可能性が高くなるため、マーケターや広告主はこれらの個性を作り出します。
広告主は、人によって生活様式や欲求、ニーズが異なることを認識しており、消費者の人生のさまざまな段階で、個々の違いを補うことができると考えています。心理的特性に基づいてセグメンテーションを行う広告主は、自社製品をこれらの欲求やニーズに対する解決策として宣伝します。ライフスタイルによるセグメンテーションでは、消費者がライフサイクルのどの段階にいるか、そしてそのライフステージに関連する嗜好は何かを考慮します。
心理学的セグメンテーションには、宗教、性別、政治、スポーツやレクリエーション活動、環境問題、芸術や文化に関する意見も含まれます。市場セグメントが持つ見解や参加する活動は、彼らが購入する製品やサービスに影響を与え、メッセージへの反応にも影響を及ぼします。
行動ターゲティング広告の代替手段としては、オーディエンスターゲティング、コンテキストターゲティング、サイコグラフィックターゲティング[ 60 ]などがあります。
ターゲティングは、広告の効果を高め、その製品を購入する可能性の低い消費者に広告を送ることで生じる無駄を削減することを目的としています。ターゲット広告またはターゲティングの改善は、広告コストと支出の削減につながる可能性があります。[ 61 ]
広告が社会やターゲット層に及ぼす影響はすべて、広告が自律的な選択を損なうかどうかという考察によって暗黙のうちに支えられている。[ 62 ]
広告の倫理的許容性を主張する人々は、広告は商業的に競争的な状況にあるため、消費者は何を受け入れ、何を拒否するかを選択できると主張する。
人間は認知能力を持ち、広告の影響を受けるかどうかを判断するのに必要な能力を備えている。[ 63 ]反対意見としては、例えば、広告によって欲しくないものを買わされる可能性があることや、広告は資本主義システムに組み込まれているため、消費主義中心の現実に基づいた選択肢しか提示せず、非物質主義的なライフスタイルに触れる機会が制限されることなどが挙げられる。
ターゲット広告の効果は主にターゲット層に集中しているが、ターゲット層以外の人々にも影響を与える可能性がある。意図しない視聴者は、他のグループをターゲットにした広告を見て、広告や広告の背後にあるブランドや企業について判断や決定を下し始めることが多く、これらの判断は将来の消費者の行動に影響を与える可能性がある。[ 64 ]
ネットワーク広告イニシアチブは2009年にターゲット広告の価格設定と効果を測定する調査[ 65 ]を実施しました。その結果、ターゲット広告は次のような効果をもたらすことが明らかになりました。
しかし、他の研究では、少なくとも性別によるターゲット広告は効果的ではないことが示されている[ 1 ]。
しかし、ターゲティングの経済効率を測定する上で大きな課題の一つは、ターゲティングが行われなかった場合に何が起こったかを観察できないことである。なぜなら、広告主がターゲットとするユーザーは一般ユーザーよりもコンバージョンする可能性が高いからである。FarahatとBailey [ 66 ]は、Yahoo!における大規模な自然実験を利用して、ブランド検索とクリックに対するターゲティング広告の真の経済的影響を測定した。彼らは、1000回の広告表示あたりのコスト（CPM）を1ドルと仮定すると、次のことがわかった。
調査によると、2015年のコンテンツマーケティングは、従来のアウトバウンドマーケティングの3倍のリードを生み出し、コストは62%削減されました[ 67 ]。これは、ターゲットとなる消費者に広告できることが、一般大衆への広告の理想的な方法になりつつあることを示しています。他の統計では、86%の人がテレビCMをスキップし、44%の人がダイレクトメールを無視していることが示されており、間違ったグループの人々に広告することはリソースの無駄遣いになる可能性があることも示されています[ 67 ] 。
ターゲット広告の支持者は、消費者と広告主の双方にメリットがあると主張する。
ターゲット広告は、消費者の購買行動や閲覧履歴を利用して効果的に消費者を惹きつけることができるため、消費者にとって有益です。これにより、広告はより目立ち、顧客にとって役立つものとなります。消費者の興味関心に関連した広告を表示することで、効果的な接点を通じてメッセージを直接届けることができます。ターゲット広告が消費者に有益な例としては、以前オンラインで閲覧して興味を持った商品と類似した商品の広告が表示された場合、消費者はその商品を購入する可能性が高くなります。
消費者は、ターゲット広告から次のようなメリットを得ることができます。
世界中の諜報機関は、軍事基地や訓練キャンプなどの機密性の高い場所で標的を追跡する際に、人員をヒューミントのリスクにさらすことなく、より簡単に、これらの場所にいる工作員が使用するジオターゲティングが有効になっているモバイルデバイスから位置情報データを収集する商用プロバイダーから位置情報を購入するだけで済む。[ 70 ]
位置情報データは非常に貴重な情報であり、保護されなければなりません。位置情報データからは、ある場所における利用者数、利用者や物資の移動、利用者および組織の日常的な行動パターンなどの詳細が明らかになり、利用者と場所の間に存在する、これまで知られていなかった関連性も判明する可能性があります。
—国家安全保障局
ターゲット広告は、広告主にとって、商品に強い魅力を持つ消費者を惹きつけることで、広告費を削減し、より効果的な広告を作成できるというメリットがあります。ターゲット広告は、関心のない消費者への無駄な広告を最小限に抑えることで、広告費を削減できます。ターゲット広告は、ターゲットとした消費者の注目を集め、結果として企業の投資収益率を高めます。
行動ターゲティング広告は、広告主がユーザーの嗜好や購買習慣をより容易に把握できるため、消費者にとってより適切で有益な広告を提供できるようになります。消費者への広告をより効率的かつ効果的に行うことで、広告主は以下のような大きなメリットを得られます。
消費者からの情報を使用することで、広告主はより効率的なキャンペーンを開発することで利益を得ることができ、ターゲット広告は効果的かつ効率的に機能することが証明されています。[ 71 ]彼らは「間違った人」に広告を出して時間とお金を無駄にしたくないのです。[ 61 ]技術の進歩により、インターネットは広告主が従来のメディアの能力を超えて消費者をターゲットにし、はるかに多くの量をターゲットにすることを可能にしました。[ 72 ]
ターゲット広告を使用する主な利点は、製品の対象となる個人に関する詳細な情報を使用することで、無駄な広告を最小限に抑えることができることです。[ 73 ]消費者が自分を対象とした広告を目にした場合、興味を持ってクリックする可能性が高くなります。「消費者を知る」は広告主が使用する単純な原則であり、企業が消費者に関する情報を知っていれば、消費者をターゲットにして製品を購入してもらうことが容易になります。
消費者の中には、自分の情報が利用されることを気にせず、簡単にアクセスできるリンク付きの広告を受け入れる人もいます。これは、一般的な広告よりも、自分の好みに合わせた広告を好む傾向があるためです。そうした広告は、消費者が欲しい商品へと誘導しやすく、購入につながる可能性が高く、結果として広告主の収益増加にもつながります。
ターゲット広告は、特にプライバシー権とポリシーに関して論争を引き起こしてきました[ 69 ]。行動ターゲティングは、サイト履歴、閲覧履歴、購入行動などの特定のユーザー行動に焦点を当てているため、すべての活動が追跡されているというユーザーの懸念が生じています。
英国に拠点を置き、世界中でプライバシー権を擁護・促進する登録慈善団体であるプライバシー・インターナショナルは、倫理的な観点から、ウェブトラフィックの傍受は明示的かつ十分な情報に基づいた同意を条件とするべきであり、組織が違法行為を行ったことが証明された場合は措置を講じるべきだと提言している。
ピュー・インターネット＆アメリカン・ライフ・プロジェクトが2012年1月20日から2月19日にかけて米国で実施した調査によると、ほとんどのアメリカ人はターゲット広告をプライバシーの侵害と捉えており、賛成していないことが明らかになった。実際、調査対象者の68%は、オンラインでの行動が追跡・分析されることを好まないため、ターゲット広告には「賛成できない」と答えている。[ 74 ]
ターゲット広告のもう一つの問題点は、商品やサービスの「新しい」広告が不足していることです。すべての広告はユーザーの好みに合わせてカスタマイズされるため、消費者に新しい商品が紹介されることはありません。したがって、この場合、消費者は新しい情報に触れる機会がないため、損をすることになります。
広告主は消費者にリソースを集中させており、正しく行えば非常に効果的です。[ 75 ]広告が効果を発揮しない場合、消費者はこれを不気味に感じ、広告主がどのようにして自分の情報を入手したのか疑問に思うことがあります。[ 28 ]消費者は、自分に向けられた広告が個人的すぎて不快に感じ、自分のデータに対するコントロールの必要性を感じることがあります。[ 76 ]
ターゲット広告では、保護されるユーザー情報の種類と関係する当事者の数から、プライバシーは複雑な問題となります。オンライン広告に関わる主な当事者は、広告主、パブリッシャー、ネットワークの3つです。ユーザーは以前に閲覧したウェブサイトを非公開にしておきたい傾向がありますが、ユーザーの「クリックストリーム」は広告ネットワークと連携する広告主に転送されます。ユーザーの好みや興味はクリックストリームを通じて明らかになり、行動プロファイルが生成されます。[ 77 ]
2010年現在、多くの人々はこの種の広告を懸念しており、これらの戦術を操作的で差別的だと感じています。[ 77 ]その結果、広告を回避するためのいくつかの方法が導入されました。[ 7 ]広告ブロッカーを使用するインターネットユーザーの数は急速に増加しています。2018年初頭の世界平均広告ブロック率[ 78 ]は27%と推定されています。ギリシャは、インターネットユーザーの40%以上が広告ブロックソフトウェアを使用していると認めており、リストのトップです。技術系の人々の間では、広告ブロックは58%に達しています。[ 79 ]
ターゲティング広告はプライバシーに関する懸念を引き起こします。ターゲティング広告は、 HTTP Cookieやデータマイニングなどのオンラインサービスを通じて消費者の活動を分析することによって行われますが、これらはどちらも消費者のプライバシーを侵害する可能性があると見なされています。マーケターは、プログラマティック広告やSEOなどのターゲティング広告キャンペーンのために、消費者のオンライン活動を調査します。
消費者のプライバシーに関する懸念は、今日の前例のない追跡機能と、その追跡ツールを信頼すべきかどうかという点に集中しています。消費者は、サイトが自分のオンライン活動についてこれほど多くの情報を把握していることに不安を感じるかもしれません。ターゲット広告は、購入意思決定プロセスの重要な段階で特定の消費者に広告キャンペーンを配信することで、潜在的な購入者に対するプロモーションの関連性を高めることを目的としています。これは、消費者の代替案に対する認識を制限し、選択的な情報接触を強化する可能性があります。
消費者は、同じ広告が繰り返し表示されると、特定のサイトやブランドを避けるようになり、監視されていると感じたり、特定のブランドに苛立ちを感じたりする可能性があります。ウェブ全体でトラッキングクッキーの使用が増加したため、多くのサイトでは、訪問者がサイトにアクセスした際にクッキーに関する通知が表示されるようになりました。この通知では、クッキーの使用方法、クッキーが訪問者に与える影響、およびクッキーが取得できる情報に関する訪問者の選択肢について説明しています。
2019年現在、多くのオンラインユーザーや擁護団体は、ターゲット広告に関するプライバシー問題について懸念を抱いている。なぜなら、ターゲット広告では、性的指向や性的嗜好、健康問題、位置情報などの非常に機密性の高いデータを含む大量の個人データの集約が必要であり、それがリアルタイム入札の過程で数百の当事者間で取引されるからである。[ 80 ] [ 81 ]
これは、行動ターゲティング業界が教育、啓発、および製品の制約を通じて、すべての情報を個人を特定できないようにするか、エンドユーザーから許可を得ることで抑え込もうとしている論争です。 [ 82 ] AOLは2008年にアニメーション漫画を作成し、ユーザーの過去の行動が将来表示される広告の内容を決定する可能性があることを説明しました。[ 83 ]
オタワ大学カナダインターネット政策・公共利益クリニックのカナダ人研究者らは最近、連邦プライバシーコミッショナーに対し、ターゲット広告のためのインターネットユーザーのオンラインプロファイリングについて調査するよう要求した。[ 84 ]
欧州委員会（メグレナ・クネヴァ委員を通じて）は、オンラインデータ収集（個人データ）、プロファイリング、行動ターゲティングに関連するいくつかの懸念も提起しており、「既存の規制を執行する」ことを目指している。[ 85 ]
2009年10月、ペンシルベニア大学とバークレー法技術センターが実施した最近の調査で、米国のインターネットユーザーの大多数が行動ターゲティング広告の使用を拒否していることが判明したと報じられた。[ 86 ] 2009年現在、学者やその他の研究者によるいくつかの研究により、匿名化されているはずのデータでも実際の個人を特定できることが実証されている。[ 87 ]
2010 年 12 月、オンライン追跡会社のQuantcast は、消費者を追跡するために「ゾンビ」クッキーを使用したことに対する集団訴訟を和解するために 240 万ドルを支払うことに合意しました。MTV、Hulu、ESPN などのパートナー サイトにあったこれらのゾンビ クッキーは、削除されてもユーザーを追跡し続けるために再生成されました。[ 88 ]このような技術の他の使用例としては、 Facebookと、よりターゲットを絞った広告のために後で使用するためにインターネット全体でユーザーを追跡するFacebook Beaconの使用が挙げられます。 [ 89 ]消費者の同意なしに追跡メカニズムを使用することは一般的に好ましくありませんが、オンラインまたはモバイル デバイスでの消費者の行動の追跡は、インターネットの大部分の財政的基盤であるデジタル広告の鍵となります。
2011年3月、オンライン広告業界が、マーケティング担当者がオンラインで消費者を追跡する方法（行動ターゲティング広告とも呼ばれる）を監視および規制するプログラムの一環として、Better Business Bureaus協議会と協力して自主規制を開始する予定であると報じられた。[ 90 ]
少なくとも2010年代半ば以降、スマートフォンやその他のモバイルデバイスの多くのユーザーは、テクノロジー企業がターゲット広告の目的で、デバイス内のマイクを使用して個人的な会話を録音しているという説を唱えている。[ 91 ]こうした説には、以前の会話と明らかに関連のある広告に関する個人的な逸話が伴うことが多い。[ 92 ] Facebookはこの行為を否定しており、マーク・ザッカーバーグも議会証言でこれを否定した。[ 93 ] Googleも、広告のターゲット設定に周囲の音や会話を使用していることを否定している。[ 94 ]これらの主張を調査したテクノロジー専門家は、それらは証明されておらず、ありそうもないと述べている。[ 94 ] [ 95 ] [ 96 ]会話とその後の広告との間に明らかな関連性があることに対する別の説明としては、テクノロジー企業がマイク以外の多くの方法でユーザーの行動や興味を追跡しているという事実が挙げられる。[ 97 ]
2023 年 12 月、404 Media は、 Cox Media Group がマーケティング担当者向けに「アクティブ リスニング」と呼ばれるサービスを宣伝していると報じた。このサービスは、スマートフォン、スマート TV、その他のデバイスに搭載されたマイクを聞き取り、消費者に広告を配信する機能を提供するものだった。 [ 98 ] [ 99 ]この機能を宣伝するプレゼンテーション資料には、「Google/Bing」をターゲットにしていること、Cox Media Group がGoogleプレミア パートナーであることが記載されていた。[ 100 ] Meta、Amazon、Google、Microsoft はいずれもこのサービスの使用を否定した。[ 101 ] 404 Mediaからの質問に対し、 Google は審査の結果、Cox Media Group をパートナー プログラムから除外したと述べた。[ 100 ] Cox Media は Web サイトから資料を削除し、会話を盗聴したことを否定した。[ 102 ]
現代のデータ駆動型マーケティングは、顧客とのコミュニケーションをパーソナライズすることが容易になったデータベースマーケティングの出現とともに、1980年代に遡ることができます。 [ 103 ]
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