3rdPartyデータのセグメントの定義について(第1回)

2018.12.06

初めまして、田中芳樹です。

同名の作家さんもいらっしゃいますが、私は一般人です。データマネジメントチームという、DataCurrentセグメントを管理するチームに所属しています。

 

今回は「セグメントの定義」について書いていきたいと思います。というのも、私たちのDataCurrentのように広告配信用のオーディエンスデータをセグメントとして提供するサービスは、これまで日本で、そして全世界で続々と登場しているのですが、それに比例して、セグメントがどのように定義されているかを明らかにするよう求めるマーケターの声が、日に日に強まっているように感じているからです。透明性の課題とも言われたりします。

 

こういった声が強まるのは、オンラインマーケティング用に提供されているオーディエンスデータの多くが「サードパーティデータ」であることに起因しています。契約の都合などもあって、基本的にはサードパーティデータは取得元が明らかにされません。

一方で、取得元が明らかにされているデータもあります。「セカンドパーティデータ」と呼ばれているものです。このコラムの第一回でも紹介されたデータがそれにあたりますね。○○サイトで取得した男性セグメント、と取得元わかるだけでも、そのセグメントがどういう人の集まりかはかなりイメージがしやすくなります。

話をサードパーティデータに戻すと、この取得元が伏せられているわけで、単に「男性セグメント」としか開示されません。そうなると、どういう定義で作られているのかが気になって、利用に対して慎重になってしまうのも無理もないことなのかもしれません。

 

実際、このセグメントの定義に関して世の中には明確なルールがありません(これを執筆している2018年11月時点では)。提供する側が男性だと定義してしまえば、男性セグメントとして世に出てしまうのです。これはオーディエンスデータ界隈では大きな課題のようにも感じています。実際、世の中に出回っている男性セグメントは、大まかに以下2種類の作り方で提供されているようです。

 

・サイトでの会員登録やアンケート回答などで男性だと表明してもらっている

・閲覧したサイトやコンテンツの内容などから、男性だと推測している

 

私達のチームでは通称として、前者を確定データ、後者を類推データ、などと呼んでいたりしますが、当然ながら特徴は違ってきます。前者は本当に男性である確率(精度)は高まりますが、性別を明かすユーザーアクションに依存しているのでボリュームはある程度限定されます。反対に後者は精度は落ちますが、セグメントに入る条件は緩くなりますのでボリュームは大きくなります。

どちらが良い悪いではなく、これがマーケター側でわかっていればキャンペーン目的に応じてケースバイケースで使い分けられるはずなのです。が、これが単にどちらも「男性セグメント」として世の中に出てきてしまっているのが現状です。こういう事情もあって、セグメントを広告に利用したマーケターが、別途パネル調査データを使って精度を検証しているケースもあるとか。そういう話を聞くと、なんだか申し訳ない気持ちになってきます。

 

DataCurrentの個人属性領域では、こういう確定データで作成したセグメントと、類推データで作成したセグメントは明確に分けるようにしています。類推を働かせて作成したセグメントには「類推」と明記しており、例えば、連携先の1つであるGoogle DBMにおいて今は次のように表示させています。

 

・DataCurrent > 3rd Party Data > ウェブ面 > 個人属性 > 性別(類推) > 男性

※データ提供先によってはCCIではなく連携先がセグメント名の表示形式を決定することがあります。少なくともCCIからは2つのセグメントに分けて届けているので、DataCurrentセグメントについて、念のためどちらか確かめたいという場合は各連携先プラットフォームに問合せをしてみてください。

 

確定データを用いることで、間違いなく精度は高まります。いろいろな要因により100%とまではいかない(同じブラウザを複数人で共用したり、ECサイトなどでは配偶者のクレジットカードで購入したりするケースもある)のですが、それでもDataCurrent性別セグメントでは社内の調査でコンスタントに9割前後の精度を維持できています。精度を重視するキャンペーンでは、是非DataCurrentの確定データのセグメントを活用していただけたらなと思います。

 

透明性という意味では、こういう確定データ、類推データがセグメントになるまでの仕組みについても、このコラムのどこかで書いていきたいですが、今回はここまでとします。最後までお読みいただいてありがとうございました。