日本のインターネット広告の歴史

1996年頃~

バナー広告(純広告)

  • 1996年4月、商用検索サイト「Yahoo! JAPAN」がサービスを開始
  • 1996年6月、「電通」と「ソフトバンク」の合弁によるインターネット広告を専門に扱う広告代理店「サイバー・コミュニケーションズ」設立
  • 1996年7月、「Yahoo! JAPAN」がバナー広告の取り扱いを開始
  • その後、「インフォシーク」、「goo」などの検索サイトを始め、朝日新聞、日本経済新聞などのWebサイトがサービスを開始

メール広告

  • 数行程度のテキストメール広告からスタート
  • メールマガジン発行サービスが誕生し、メルマガのヘッダーやフッターに広告文を挿入するサービスを提供

1999年頃~

アフィリエイト広告

  • 世界初の成果報酬型インターネット広告
  • 1996年のアメリカで誕生、Amazon.com「アソシエイトプログラム」が世界初のアフィリエイトプログラム
  • 日本では、1999年に「Value Commerce」、2000年に「ファンコミュニケーションズ(A8.net)」がサービス開始

アフィリエイト広告(ポイントサイト出稿)の流れと特徴 アフィリエイト広告(アフィリエイトサイト出稿)の流れと特徴

2002年頃~

リスティング広告(検索連動型広告)

  • Google Adwords
    • 2002年2月からアメリカでサービスを開始
    • 2002年9月に日本でサービスを開始
  • Overture(現Yahoo!リスティング)
    • 2002年11月から日本でサービスを開始
    • 2003年7月Yahoo!がOvertureを株式交換により買収することを発表
    • Yahoo!はリスティング広告を手掛ける100%子会社のOvertureを2009年10月1日付けで吸収合併
  • これらは従来の広告と全く異なる次世代広告として革命を起こし、「最も優れた広告」と言われている
  • 「能動的で購買に直結、しかも少額予算から可能」という特徴が、多くの広告主にとって大きなメリットとなった

2003年頃~

コンテンツマッチ広告(コンテンツ連動型広告)

  • Google Adwords(コンテンツターゲット)
    • Google AdSenseの枠やGoogleが持っている広告枠に広告を配信できるシステム
    • テキスト、言語、リンク構造、ページ構造などの要因に基づいて、サイトのコンテンツとテーマを分析してセグメントし、特定されたWebページの主要なテーマと広告主の選択したキーワードや広告文をマッチングさせることで、関連性の高い広告を配信する仕組み
    • あらゆる規模のサイト運営者が Google の膨大な広告主ネットワークにアクセス可能に(2003年4月23日に買収した Applied Semantics 社の技術を導入し、Google AdSense が誕生)
  • Overture(コンテンツマッチ)
    • 閲覧しているWebページの内容に応じた広告を表示する仕組み
    • 2009年にサービス終了(「インタレストマッチ」が後継サービス)

2005年頃~

行動ターゲティング(あくまでターゲティングの手法であり、広告配信の手法ではない)

  • 行動ターゲティングとは、インターネットユーザー(厳密にはCookie)のあらゆる行動を解析・分析して、ターゲティングする対象ユーザーを選別するターゲティング手法
  • 登場したのは2000年のアメリカだったが、当時は行動ターゲティングに対する準備が整っていなかった
  • 2004年頃から再びアメリカの一部で行動ターゲティングの熱が高まり始め、2005年後半から徐々に日本でも広まってきた
  • 行動ターゲティングを利用した広告には、興味関心連動型広告やリターゲティング広告などがあげられるが、これらが注目されるようになったのは2008年頃から

2008年頃~

興味関心連動型広告

  • Overture(インタレストマッチ)
    • 2008年9月中旬、Yahoo!より興味関心連動型広告「インタレストマッチ」のサービスが開始
    • 「入札キーワード」と「今閲覧しているページ内コンテンツ」「過去に閲覧したページ内コンテンツ」「直近の検索キーワード」との適合性および「入札価格」「広告の品質」などを総合的に判断し、掲載する広告を決定する仕組み
    • コンテンツ連動型広告のコンテンツマッチに「過去に閲覧したページ」「直近の検索キーワード」などの行動ターゲティングの要素(ユーザーをセグメントできる)がプラスされたサービスで、デモグラフィック情報や時間軸でもターゲティングできる
    • この時点では精度がかなり低くあまり浸透しなかったが、2013年現在はリリース当初よりも精度が上がっている

アドネットワーク広告(広い意味での第三者配信)

  • 広告媒体のWebサイトを多数集めて「広告配信ネットワーク」を形成し、多数のWebサイト上で広告を配信する広告配信手法
  • 多くのWebサイトを媒体とすることで、全体では多くのトラフィック量を確保することが可能
  • 多種多様なジャンルの広告や広告媒体が混在しているため、広告配信効果を最適化する技術として、Cookieのデータをもとにユーザーの傾向を分析する行動ターゲティング広告(BTA)が導入されている場合が多い(e.g.リターゲティング広告)
  • 特定の広告について掲載しないようにしたり、ジャンルをあらかじめ限定したりするといった設定が可能(媒体側)
  • 広告主はサイトのジャンルを指定することもできる
  • “アドテク”時代の到来

アドネットワーク広告の概要 アドネットワークを使った広告配信

2010年頃~

アドエクスチェンジ

  • 各媒体・各アドネットワークが抱える広告枠を、インプレッション単位で取引する市場
  • アドエクスチェンジを介して配信プラットフォーム(仕様)が統一された⇒広告枠の取引市場化
    • 「どこに広告を出す」から「どの単価で出稿するか」へ
  • アドエクスチェンジのうち、広告枠のインプレッションが発生するたびに競争入札を開始し、最も高い金額をつけた購入者の広告を表示するといった方式が「リアルタイム入札(RTB)」と呼ばれる

アドエクスチェンジの概要 アドエクスチェンジを使った広告配信

2011年頃~

オーディエンスターゲティング(あくまでターゲティングの手法であり、広告配信の手法ではない)

  • ユーザーの行動履歴から“その人がどんな人なのか?”を推測したパーソナルデータを使ったターゲティング方法
  • アメリカの行動ターゲティング市場について、2007年頃からビッグデータをもとにした詳細なターゲティング方法としてオーディエンスターゲティングが登場した。インターネット広告費の中で占める割合は3.3%(2008年)→4.1%(2009年)→4.8%(2010年)→5.4%(2011年)と規模を拡大している(eMarketer資料より)
  • 複数のポータルサイトからオーディエンスデータ提供を受け、それを組み合わせることで精度の高いターゲティングが可能となった
  • 従来の行動ターゲティングと比較して、「誰(どんな行動履歴を持つ人)に配信するか」により重点を置いていることが特徴
  • アドエクスチェンジにおけるオーディエンスデータの利用
    • アドエクスチェンジ(広告取引市場)により各媒体・アドネットワークの仕様が統一され、オーディエンスターゲティングにより統一化されたプラットフォーム上のユーザー行動履歴を取得できるようになった
    • アドエクスチェンジを介してネット全体を横断したオーディエンスターゲティングが可能となった
    • 「どの単価で出稿するか」から「どの単価で出稿するか」 +「どんな人に広告を出すか」へ

オーディエンスターゲティングの概要 アドエクスチェンジとオーディエンスターゲティング

DSP(Demand-Side Platform)

  • 複数のアドエクスチェンジやネットワークを一元管理する広告配信の統合プラットフォーム(Demand-Side Platform)
  • 広告主や広告代理店が使用する、広告在庫の買い付け、広告配信、掲載面、オーディエンスターゲティング等を一括して行う(あらゆる最適化がシステム化)ことができる
  • 複数のSSP(Supply-Side Platform)とRTB接続することで、広告在庫を必要とした時にすぐに購入することが可能
    • SSPとは
      • 媒体側の純広告以外の在庫の収益を最大化させる仕組み
      • アドネットワーク毎の想定eCPMを算出 、アドエクスチェンジ/DSPからRTBでリアルタイムに入札された単価を受け取る
      • 基本的に、1番高額と判定されたアドネットワーク/アドエクスチェンジ/DSPの広告が配信される
      • 落札決定要因として、入札価格以外にもビットレスポンスなどがある(表示する広告を瞬時に決定する必要があるため)

DSPの概要 DSPを使った広告配信

3PAS(第三者配信)

  • 複数のメディアの広告を一括管理して配信・効果測定を行うアドサーバー(第三者配信アドサーバー)、つまりサーバー自体のことを指し、前述の第三者配信(アドネットワーク)よりも狭義の第三者配信
  • DSPやアドエクスチェンジと違って、3PASには広告枠の買い付けや配信のオプティマイズ機能などはないが、「リッチメディア配信」「クリエイティブ管理」「メディアを横断した効果測定」の機能が特徴
  • 効果測定のメインは「SEO(自然検索)」「リスティング広告」「ディスプレイ広告」だが、「純広告」も3PAS経由で配信できるものもあり、他の広告と同様に効果測定が行える

3PASを使った広告配信

アトリビューション分析/アトリビューションマネジメント

  • アトリビューション分析とは
    • コンバージョンに至ったアクションそれぞれの貢献度を分析すること
  • アトリビューションマネジメントとは
    • 貢献度に応じてポートフォリオの組み換えを行うこと
  • アトリビューション分析にはオンライン施策のみの貢献度を算出する「オンラインアトリビューション分析」とTVCMなどのオフライン施策も含めて分析を行う「統合アトリビューション分析」の2つの種類がある
  • 上記とは別の切り口で、「成果配分モデル」「ベイジアンネットワークモデル(数理モデル)」「マルコフ連鎖モデル(数理モデル)」「ボルツマンウェイトモデル(統計物理モデル)」などの分析モデルが存在
  • ラストクリック評価
    • 媒体別にインプレッション数とクリック数と、コンバージョン数と媒体費とCPAを並べて、掲載期間内の媒体評価を行う
    • コンバージョンに至った最後のコンバージョンだけを評価し、間接的な貢献度は媒体評価に加味しない
  • クリックスルー評価
    • 直接コンバージョンの前に、実際にクリックした広告は、貢献度分析に含めるという考え方
    • コンバージョンに結びついた間接クリック効果を算出して、予算を再配分するという考え方
  • ビュースルー評価
    • 広告を実際に見た人も貢献度分析に含めるという考え方
    • コンバージョンに結びついたビューの効果を算出して、予算を再配分するという考え方
  • アトリビューション評価の視点
    • どのコンバージョンタイプまで評価に含めるか
      • ラストクリック、クリックスルー、ビュースルー
    • 間接効果を評価する期間
      • 「ラストクリックから半年以上前の間接効果は評価しない」など
    • 正しい重み付けを行う(間接効果の適切な評価モデル)
      • 均等配分モデル/流入回数の重み付けモデル/誘導力モデルなど
      • どのモデルを採用するかは実際に複数のモデルで分析してから判断しても良い
  • ゴールを忘れない
    • ゴールはコンバージョン(売上)を最大化する広告施策全体のアロケーションを組むこと
      • どんなアトリビューション分析を行うにしても、その分析によってコンバージョンが最大化されればそれが正解 ⇒ 共通の正解はないので、仮説・検証を繰り返し、自社に合ったアトリビューション分析/アトリビューションマネジメントを発見する

アトリビューション分析の5つのモデル(成果配分モデル)

2012年頃~

アドベリフィケーション

  • アドネットワーク広告などにおいて、ブランドイメージを守るために利用される広告主が許可した掲載場所だけに広告が配信されたかを確認するサービス
  • 広告が不適当な掲載場所やサイトに掲載されないようにすることで、企業のブランドイメージを守るほか、ユーザーの視認可能な場所に掲載されているかなども検証することができる

動画広告

  • 動画・音声を利用し、インパクトのある訴求が可能な広告
  • U.S.を中心に利用が拡大しており、2012年予測で約31億ドルの市場規模(対前年比150%)、Display広告全体の約25%を占める
  • 静止画だけではサービスの価値を伝えることが難しい商材での利用、また、ブランディングを目的として利用が拡大
  • 日本では2011年頃から登場し、2012年時点ではまだまだ出稿が少なかったが、2013年から普及しそうな予感

インタラクティブ広告(※Web広告だけに限らない)

  • ユーザーに“体験させる”広告

DMP(Data Management Platform)

  • インターネット上の様々なサーバーに蓄積されるビッグデータや自社サイトのログデータなどを一元管理、分析し、最終的に広告配信などのアクションプランの最適化を実現するためのプラットフォーム
  • オープンDMP:サイト訪問ユーザーのデモグラ情報や、興味関心・嗜好性等などを外部のオーディエンスデータとシンク(データエクスチェンジ)させることができる
  • プライベートDMP:オープンDMPの領域に加え、企業独自のマーケティングデータ(購買情報、ユーザープロファイル、各種プロモーションの結果等)を集約し、外部のオーディエンス情報とシンクさせ構築するプラットフォーム

DMPを使った広告配信

2014年頃~

ネイティブアド(ネイティブ広告)

  • 広告掲載面に広告を自然に溶け込ませることで、“ユーザーにコンテンツの一部として見てもらう”ことを目的とした広告
  • 具体的な広告フォーマットを指すのではなく、いわば概念
  • ネイティブアドの広告フォーマットは6つに分類できる
  • 記事広告やインフィード広告はネイティブアドの広告フォーマットの一種
  • 広告のリンク先が“売り込み色が強すぎるページ”だったり、“広告掲載面との関連性が低いページ”だったりすると、ユーザーが広告を嫌うだけでなく、メディアへの不信感にも繋がる

ネイティブアド(インフィード広告)

2015年頃~

PMP(Private Market Place)

  • RTBとは異なり、参加できるメディアと広告主が限定された広告取引
  • “悪い枠を除外する”ではなく、“良い枠を囲ってしまう”という仕組み → アドベリフィケーションと逆の発想
  • 「在庫予約」「固定単価」などで出稿できる
  • TVCMを出稿しているようなブランド広告主を中心に、シェア拡大が期待される(2015年8月現在)
    • Invitation Only Auction(RTBの中のPMP)
      • 全ての広告主やメディアが参加できるのではなく、参加者が限定されたクローズドオークション(プライベートマーケットプレイス)
      • Open Auctionに対して優先権を持ち、良い広告枠がオープンなRTBに流れる前に入札できる
    • Unreserved Fixed Rate
      • オークションが発生しない固定単価制の取引方式
      • Invitation Only Auctionと同様、CPMを高くすることで、RTBに広告枠が流れる前に買い付けることが可能
      • 在庫予約はできないが、固定単価なので、広告主は必要な広告費を事前に想定することができることが特長
    • Automated Guaranteed
      • 固定単価かつ在庫予約の取引方式
      • 購入優先度が最も高く、品質の高い広告枠を他のマーケットよりも先に購入することができる
      • 先行する海外市場の事例では、CPMがオープンなRTBと比べて、数倍~10倍以上
      • 『一定期間のリーチ数をコミットできる』いうのが特長

プログラマティックな広告取引の種類 マーケットのポジションとプレミアムな広告枠の流れ

2017年頃~

CDP(Customer Data Platform)

  • CDP(カスタマーデータプラットフォーム)とは、顧客一人ひとりの属性データや行動データを収集・蓄積・統合するためのデータプラットフォーム
  • キーが顧客個人であることが特徴で、Web訪問履歴を代表とするログデータに限らず、オフラインの購買情報や位置情報、アスキングデータ、IoT対応の製品から得られるデータなども収集、統合する
  • 実在する個人がデータを統合するためのキーとなるため、「メールアドレス」「基幹DBの会員ID」「氏名」「生年月日」「住所」など、個人情報にあたるデータもCDPが取り扱う範囲となる
  • DMP(特にプライベートDMP)とCDPの違いについて、機能的な差はあまり無い → ただし、設計思想が違う(CDPは個人プロファイルを中心に考えられたシステム

カスタマーデータプラットフォーム

2020年頃~

コンテキスト広告(コンテキストターゲティング)

  • Webページのキーワード、文意、画像などをAI(人工知能)が自動で解析し、文脈に合った広告を配信する手法
  • ユーザーが閲覧しているコンテンツや文脈、画像を元に広告が配信されるため、閲覧しているユーザーの興味をひきやすく、よりユーザーに親和性のある広告を配信することができる
  • 個人情報保護の観点からも期待される広告
  • コンテキスト広告とサービス提供企業

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この記事の著者

広瀬 信輔(ひろせ・しんすけ)

マーケティング情報サイト『Digital Marketing Lab』の運営者。

1985年、長崎県佐世保市生まれ。西南学院大学 経済学部 国際経済学科 卒業。

2008年、株式会社マクロミルに入社。現在は同企業のオンラインマーケティング部門の責任者として、デジタルマーケティングを推進。

株式会社イノ・コード 取締役 CMOも務める。

2017年、ディーテラー株式会社を創立。メディアプランニング、Web広告運用、SEO対策、Webサイト制作など、デジタルマーケティング領域のコンサルティング及びアウトソーシングサービスを提供。ビジネスメディアでのコラム執筆やイベント出演、大手企業のマーケティングを支援。

2021年、公正取引委員会 デジタルスペシャルアドバイザーを受嘱。デジタル市場における競争政策の的確な運営のために活動。

著書:『アドテクノロジーの教科書』(版元:翔泳社)

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