プログラマティック広告で代理店を際立たせる方法

代理店として、クライアントのために生成する結果を過給することは最優先事項です。 これは、テクノロジーの最新の変化と、業界で起こっていることに遅れずについていくことを意味します。

したがって、活況を呈しているプログラマティックディスプレイ業界を無視するわけにはいきません。 2019年、プログラマティック広告の支出は米国のデジタルディスプレイ市場の85％を占めました。

簡単に言うと、プログラマティックディスプレイは、SEMネットワークでは利用できないサイト運営者の広告枠の自動購入です。 広告の購入は、デマンドサイドプラットフォーム（DSP）、広告ネットワーク、広告交換、トレーディングデスク、および/またはマーケティングエージェンシーのテクノロジーによって促進されます。 （注意：プログラマティック広告の完全な複雑さをレイアウトすることは、この記事の範囲を超えています。今後のブログ投稿でこのトピックについてさらに取り上げます！）

プログラマティック広告は、オーディエンスを幅広く正確にターゲティングすることを約束します。 これは、ビジネスに関連するサイトの在庫と、オーディエンスに関する情報を提供するサードパーティのデータの統合によって実現されます。

このガイドでは、プログラマティック広告のメリット、サービスとして提供する必要がある理由、クライアントに最高の結果をもたらす方法について詳しく説明します。

プログラマティックを機能として追加する必要がある理由

それが最初に設計されたとき、プログラマティックディスプレイは、一見無限の一連の会議、交渉、およびRFPの議論において、発行者と広告主の間の面倒なやり取りをなくすために構築されました。

その後、インターネットの発明により、出版社の数は、広告主にとって単純に管理できないレベルにまで増加しました。 したがって、プログラマティックディスプレイは、サイト運営者の広告枠が売れ残りになるのを本質的に防ぐためにさらに開発されました。

これは、広告購入者をさまざまなターゲティングオプションに自動的に接続することで実現しました。 見込み客が自然に引き寄せられるコンテンツ内で広告をターゲティングできるようにします。

最も重要なことは、プログラマティックディスプレイデザイナーは、単なる在庫ではなく、人口統計とコンテキストを介してターゲティングオプションを分類することにより、広告主が最も関連性の高い広告スペースを購入できるように支援できたことです。

今日、プログラマティックディスプレイは、人間による最適化のタッチによって補完される高度な配置アルゴリズムを使用して、バナーの失明（バナーのような広告を無視する行為）と戦うことが知られています。 本質的には、90年代後半から00年代にかけての刺激的で煩わしいバナー広告のエクスペリエンスを改善し、ネイティブでコンテキストに応じた関連性の高いクリエイティブに置き換えます。

しかし、プログラマティック表示はバナー以上のものです。 これには、ビデオ形式、ネイティブ形式、インターネットテレビ、外出先でのデジタル、モバイル、ソーシャルなどが含まれます。 また、ジオフェンシング、データターゲティング、キーワードターゲティングなど、多数の技術的なターゲティング機能も備えています。

混乱している検索マーケターにとっては、検索と在庫だけでは利用できない幅広い広告ターゲティング機能を備えた並行広告業界と考えてください。 原則の多くは似ていますが、運用の実行と一般的な用語は異なります。

正確で関連性の高いターゲティングオプション、新しい広告枠、エキサイティングなフォーマット、高成長の広告セクターに参加するチャンスに関心がある場合は、プログラマティックを機能として追加することを検討する必要があります。

結局のところ、それはデジタル広告の中で最も急速に成長している部分であり、毎日よりスマートになっています。

クライアントに対してどのような結果を得ることができますか？

プログラマティックディスプレイのハイパーターゲットの性質により、クライアントは試してみると、はるかに大きな広告費用対効果を得ることができます。

また、検索エンジンやソーシャルメディアを介して単にリターゲットする場合よりも、リーチが大幅に拡大します。

プログラマティック表示は、プロスペクティングにも非常に役立ちます。 クライアントは最初に広範囲をターゲットにして、収集されたデータから、最高のパフォーマンスのフォーマットと広告在庫タイプに基づいて情報に基づいた広告グループを構築できます。 そこから、ターゲットグループに似た類似オーディエンスを作成して、リーチを大幅に拡大できます。

最後に、すべてのチャネルでより適切な予算配分が可能になります。 プログラマティックディスプレイが成長するにつれて、それはますますすべてのクライアントのマーケティングミックスの一部になります。

プロスペクティングキャンペーンとブランディングキャンペーン

たとえば、アマンダ財団からのこのキャンペーンを見てください。

メッセージングは​​シンプルですが、効果的です。 コピーをユーザーの行動や人口統計と一致させるだけです。 たとえば、「あなたと同じように、私は素晴らしいアウトドアが大好きです」は、冒険やハイキングに興味を示した人々に提供されます。

クリスミードとして、キャンペーンの背後にあるコピーライターは言います：

「私たちのキャンペーンは、データドリブン/プログラマティッククリエイティブの最前線にいることで好評を博しました。ある記事では、「このキャンペーンが典型的なプログラマティックケーススタディの1つである理由を簡単に理解できます」と述べています。

この次の例は、英国を拠点とする慈善団体MissingPeopleからのものです。 毎年、英国中の行方不明の子供たちのためにキャンペーンを行うために、1,000万ポンド相当の広告スペースが提供されています。

プログラマティック広告を使用する前は、毎週1回のアピールしか実行できませんでした。 よりプログラマティックなアプローチをとると、場所に基づいてアピールを宣伝し始めました。 これらはデジタル屋外広告に掲載され、子供が見つかったらすぐに置き換えることができます。

MissingPeopleの資金調達とコミュニケーションのディレクターであるRossMillerは、このアプローチがどれほどの影響を与えたかを共有しています。

「私たちが最初に[デジタル外出先]を使い始めたとき、私たちが訴えた子供たちの50％が生きていることがわかりました。 家庭外でのよりプログラム的な使用に切り替えたとき、回答率は70％になりました。 人々は、住んでいる場所または場所のいずれかに関連するメッセージに応答します。」

クライアントにメリットを伝える方法

これで、プログラマティック広告のメリットと、それによって代理店の運営をより効率的にし、クライアントにより良い結果をもたらす方法を理解できました。 問題は、クライアントが同じことを理解するのをどのように支援するかということです。

あなたとあなたのクライアントがプログラマティックが提供しなければならない全体像を理解するのを助けるために、それぞれの利点をより深く見ていきましょう。

1.個人レベルで宣伝する

プログラマティックには、SEMにはない多数のターゲティング機能が付属しています。 これまで以上に、適切なチャネルを通じて、適切な顧客に適切なタイミングで広告クリエイティブを確実に配信できます。

SEMの場合と同様に、顧客セグメントレベル（人口統計などに基づく）から始めて、場所、デバイス、閲覧したコンテンツ、さらには個人的な興味に基づいてさらに深く掘り下げることができます。

しかし、プログラマティックを使用すると、広告スペース周辺のコンテンツのタイプに基づいてターゲティングするコンテンツターゲットのようなエキサイティングな新しい可能性があります。 ジオフェンシングは、GPSを超粒状レベルでターゲットにすることを可能にするもう1つのプログラム上のお気に入りです。

これはどのように作動しますか？ ユーザーがサイト運営者のウェブサイトやアプリにアクセスするたびに、ユーザーの情報が広告取引所に送信されます。 これには、ユーザーが閲覧している場所、使用しているデバイス、興味などの人口統計情報が含まれます。この情報は、どのブランドが広告を掲載したいかを判断するために使用されます。

これは、ドメインレベルに基づいて単に広告を配信するよりもはるかに効果的です。 ターゲティングは、特定のWebサイトに広告を掲載するのではなく、個人にリーチすることの問題になります。

2.複数のデバイスにまたがるキャンペーン

人々は1日を通して複数のデバイスを切り替えます。 数時間以内であっても、人々は自分のコンピューター、タブレット、スマートフォン、テレビに触れたり、同時に複数のデバイスを使用したりする可能性があります。

つまり、広告主は、実際にタブレットを使用しているときにスマートフォンをターゲットにすることで、チャンスを逃す可能性があります。 プログラマティックは、複数のチャネルに同時に広告を掲載できるようにすることで、この問題に対処します。 広告が表示されてクリックされる可能性が大幅に高まります。

キャンペーンが開始されると、マーケターは、オーディエンスが広告に応答するために最も頻繁に使用するデバイスを確認できます。 このデータを利用して、次回はさらにターゲットを絞った広告を送信できるため、ユーザーアクションの可能性が高まります。

プログラマティックの世界のすべてが統合されているため、データ管理の処理がはるかに簡単になります。 すべてが単一のエコシステム内に収集されます。

3.広告の透明性に向けて前進しています

デジタルマーケティングがこのようにスケーラブルで普及しているため、広告のクリックがボットに捕捉されないようにすることは非常に困難です。 さらに悪いことに、不適切なコンテンツの近くに表示されます。 次に、プラットフォーム自体からの高騰した価格設定に問題があります。

幸いなことに、プログラマティックは、広告主と消費者の両方にとって透明性に役立ちます。 たとえば、ads.txtは、許可されたメディアプラットフォームのみが広告枠を販売できるようにする最近のソリューションです。

このレベルの透明性により、広告主は広告がどこに配置され、誰に配信されているかを確認できます。 どのプレースメントと広告バリエーションが最も効果的であるかを可視化できるため、成功を最適化してダブルダウンできます。

4.どこでも顧客にリーチする

ユーザーと消費者がチャネルからチャネルへと跳ね返るにつれて、それらに追いつくのは難しくなっています。 これが、マーケティングへのオムニチャネルアプローチが2019年以降に重要になった理由です。

プログラマティック広告は、ブランドや代理店にこの幅広いリーチを提供します。 広告主は、訪問するWebサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、出版物だけでなく、すべてのデバイスで消費者にリーチできます。

これを上記で説明したデータと組み合わせると、顧客セグメントが最も受け入れやすいデバイスとチャネルを特定して焦点を合わせることができます。

5.より正確で詳細なレポート

あなたがそれに基づいて行動することができない場合、そのすべてのデータを持つことの使用は何ですか？ マーケターにとって、詳細で詳細なレポートは常に優先事項であり、プログラマティック広告も例外ではありません。

最高のプログラマティックプラットフォームは、すぐに使用できるレポート機能とダッシュボード機能を提供します。 CTR、コンバージョン率などの重要なパフォーマンスメトリックを追跡し、各チャネル間でこれらを相互参照できます。

これらの洞察は、マーケターに戦略的意思決定を行うために必要なすべてのものを提供します。 これにより、エージェンシーは、エグゼクティブサマリーを使用して重要な指標の概要を示し、クライアントにもたらした結果を正確にレポートすることができます。

プログラマティック表示戦略を実装する方法

プログラマティック広告は本質的に動的です。 したがって、戦略を立てることが重要ですが、パフォーマンスデータを収集するときにコースを変更する準備をする必要があります。 言い換えれば、進化するテクノロジーに適応するには、柔軟性と俊敏性を維持する必要があります。

この考え方により、時代の先を行く計画を立てることができます。 それを行うのに役立つプログラム戦略を作成するための手順を見てみましょう。

ステップ1：クライアントとの目標を設定する

すべての広告戦略と同様に、プログラマティックは目標から始める必要があります。 目標設定は、戦略の目的だけでなく、結果の測定方法も定義します。

最初から適切なKPIを選択することで、クライアントキャンペーンを展開する際に、プログラムによる取り組みをより正確に測定できるようになります。 これらの目標には次のものが含まれます。

• 毎月のコンバージョン、リード、または売上のX％の増加
• CLTVの増加
• クリック数の増加
• 全体的なCPCの低下
• ディスプレイ広告によるブランド認知度の向上

目標を設定したら、それらを測定するために使用するKPIについて合意する必要があります。 目標に合ったアトリビューションを使用してください。 たとえば、クライアントの売り上げを伸ばしたい場合は、ソーシャルメディアのエンゲージメント、インプレッションなどを目標につながる指標として測定できます。

ステップ2：視聴者から始める

目標を定義したら、ソースである顧客に移りましょう。 まず、自分自身に問いかけます。クライアントが引き付けようとしている顧客セグメントはどれですか。

これらの質問に答えるには、クライアントがすでにアクセスしている所有データを確認してください。 それらを取得するのにどれくらいの費用がかかりますか？ どのセグメントが変換する可能性が最も高いですか？

これらの質問への回答は、それらを見つけるためにどれだけの費用を費やす必要があるか、およびそれらを見つけるチャネルを示します。 また、選択したプログラマティックプラットフォームを使用して、最良の結果を得る方法を理解するのにも役立ちます。

プログラマティックは、各インタラクションについて学習するときに最も効果的に機能します。 したがって、所有しているデータから始めて有利なスタートを切り、プログラム技術を使用してさらなる学習を収集し、それに基づいて行動します。

ステップ3：柔軟な予算を設定する

プログラマティックキャンペーンを最初から実行する場合は、予算を設定することをお勧めします。 ただし、機械学習とAIがその役割を果たしているため、完璧な顧客にすばやく到達するための新しい方法が提供されます。

したがって、予算に固執することは避けてください。 新しい機会が発生したときにそれを活用するために、より柔軟なアプローチを可能にします。

経験則として、あなたとあなたのクライアントが満足しているCPAから始めることです。 もちろん、これは目標によって異なります。たとえば、冷たくてハードな販売をしたい場合は、選択したセグメントのCLTVに基づいてCPAを高くすることを正当化できます。

代理店として、これがどうあるべきかについてアドバイスするのはあなた次第です。 クライアントが所有するデータから始めて、顧客のペルソナごとにセグメント化し、クリックとコンバージョンごとに何を投資すべきかについて推奨事項を作成します。

ステップ4：チャンネルを選択する

この段階で、あなたはほとんどすべての基礎を整えました。 これは、投資するプログラマティックプラットフォームを決定する絶好の機会です。

ベンダーの選択プロセスを実行するときは、クライアントに対して定義した目標を達成するのに役立つ機能を探してください。 また、堅牢なレポート機能（およびそれらのレポートにホワイトラベルを付ける機能）を提供しながら、スケーリングできるかどうかを評価することも賢明です。

オムニチャネルアプローチを採用する場合は、他のサプライヤやチャネルと統合しているベンダーを探してください。 そうしないと、すぐにプラットフォームを超えてしまい、プロセスを最初からやり直す必要が生じる可能性があります。

ステップ5：適切な広告クリエイティブを使用する

ビデオや動的表示からHTML5まで、クライアントのマーケティングメッセージを顧客セグメントに配信するために使用できるいくつかの形式があります。

追求するフォーマットを選択するときは、次のことを考慮してください。

• 制限事項：アドテクの優れている点は、限られた数のアセットを使用してクリエイティブをスケーリングする方法です。 高品質のコピーとアセットの作成に重点を置き、機械学習で最高のパフォーマンスの組み合わせを見つけられるようにします
• サイズ：アセットと言えば、アセットが多いほど、パブリッシャーに配布できる在庫が大きくなります。 さまざまなディメンションでアセットを作成すると、より幅広いパブリッシャーと連携できるため、リーチがさらに広がります。
• 予算：広告クリエイティブは新鮮に保つ必要があります。 ただし、アセットを更新する頻度は、クライアントの予算によって異なります。 2〜4週間ごとに新しいアセットを作成することを目指します（最大12）

結論

クライアントの広告費からより良い結果を得たい場合は、プログラマティックを調査する価値があります。 それは彼らがすでに費やしているものからより良い結果をもたらすだけでなく、あなたとあなたの代理店を絶対的なスーパースターのように見せます。

パイロットプロジェクトは、開始するのに最適な場所です。 オンボードして小規模でテストするのに最適なクライアントを2つまたは3つ特定します。 彼らに割引料金を与え、それがもたらすことができる利益と結果を伝えます。

また、スタッフをすぐに拡大することなく、ガイダンスや支援を受けるために、独立したトレーディングデスクと協力することを選択することもできます。

次に、これらのパイロットプロジェクトから生成した結果を使用して、サービスを新規および既存のクライアントに展開します。 ケーススタディを使用して、彼らの注意を引き付け、目がくらみ、代理店の新しい収益源を生み出します。

画像：

注目の画像：Unsplash / YouXVentures経由

画像1：エコサルタンシー

画像2：行方不明者