3rdPartyデータのセグメントの定義について(第2回)

2019.01.24

こんにちは、田中芳樹です。このコーナーでは引き続き、セグメントの定義を中心に話をしていきたいと思います。

 

前回、DataCurrentのセグメントには「確定データ」から作成したセグメントと「類推データ」から作成したセグメントの2種類があるということをお話ししました。男性セグメントを例にとれば、「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」のが「確定データ」で「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」のが「類推データ」、というような区別をしているということです。

 

しかしこういう話をすると、つまり会員登録情報やアンケートの回答が実は第三者にそのまま流れてしまっているのか、と不安に思う声が挙がるかもしれません。実際にはそうではなく、そのサイトで定めるプライバシーポリシーに則って個人情報ではない範囲で属性情報を連携しているのですが、その説明だけですんなり納得いくような話でもないと思います。そこで今回は、こういう確定データがどのようにオーディエンスデータに組み込まれていくのか、ということを説明していきたいと思います。

 

が、そのためにはまずDMPによるセグメントの作成のプロセスを知っていただく必要があるでしょう。DataCurrentでは、その他のオーディエンスデータ提供サービスと同じように、DMP(Data Management Platform)を活用してセグメントを管理しています。情報を収集するWebサイトにDMPのタグを実装することで、そのサイトを閲覧した端末・ブラウザをセグメントに分類することができるようになります。

 

もう少し仕組みの部分に踏み込んで言い換えると、Webサイトに実装されたDMPのタグは主に以下の2つの働きをします。

 

1.そのサイトを閲覧したブラウザにDMPのCookieを付与する。

2.閲覧したサイト、ページの情報を上記1で発行したCookie IDに紐付けて計測する。

 

Cookieとはブラウザに着けられる名札のようなもので、DMPでの識別用にブラウザごとにユニークなIDが発番され、保存されています。基本的にCookieにはそのIDのみが書き込まれ、IDの形式も8桁だったり、16桁だったり、DMPによって様々で、DataCurrentでもそういった乱数が発行されています。

 

そして、上記2の計測でCookie IDごとにどのサイト、ページを閲覧したかの情報がDMP側に蓄積されていきます。「サイト、ページの情報」と一括りにしてしまいましたが、そこには

・URL情報

・WebページのHTMLタイトル

・アクセス端末のOS、ブラウザ

・IPアドレス

など、一部アクセス端末の情報も含まれています。これによって、例えばこのDataCurrentのWebサイトにアクセスしたCookie IDを、計測されたURLを指定してDMP側でグループ化(セグメント化)して、広告配信の対象として認識することができます。

 

一方でアクセスユーザーが男性か女性か、あるいは何歳か、という情報はDMP計測タグひとりの力だけで計測することはできません。話がようやく本題に戻りました。こういう性別などの属性情報のDMPでの計測はサイト側の協力が必要になります。多くの場合、会員ユーザーがサイトにログインした状態であれば、そのサイトの会員データベースから性別を表す識別子(例えば男性なら「M」、女性なら「F」などの文字情報)がDMPの計測タグに渡されて、Cookie IDとセットで計測する手法をとっています。この場合「M」で計測されたCookie IDだけを集めれば男性セグメントができる、ということです。

いかがでしょうか。以上がいわゆる確定データをオーディエンスデータに組み込む部分の仕組みになります。オーディエンスデータサービスもこういう風に仕組みがわかることで、今まではよくわからない不気味だったものが、多少は親しみが持てるものに変わってくれればよいなと思っています。

 

次回は、もう一方の推定データの仕組みについても話していきたいと思います。最後までお読みいただいてありがとうございました。