アドネットワークは古くから存在する、広告主と媒体を結ぶオンライン広告の手法だが、最近急激に注目を集め始めている。comScore の調査によると、広告到達率の順に米国オンラインメディアを並べると1位から6位まで全てアドネットワークが占めており、米国では主要な広告といえる状況だ。

アドバタイジングドットコム・ジャパン株式会社（アドバタイジングドットコム）は、全米のインターネット人口に対して約91％のリーチ率を誇る全米最大のアドネットワーク運営者であるAdvertising.com Inc.（現AOL Advertising）と、三井物産株式会社の2社が共同出資して2007年5月より日本におけるサービスを開始した。

日本におけるアドネットワークの成功がオンライン広告市場の成長の重要なファクターと考え、日々邁進するアドバタイジングドットコム・ジャパン株式会社 代表取締役社長の高橋正憲氏に、同社の展開について話をうかがった。

アドバタイジングドットコム・ジャパン 代表取締役社長 高橋　正憲 氏

米国の広告主、広告代理店のアドネットワークを使用者へのアンケートによると、アドネットワークを「ブランディングおよびダイレクトマーケティング両方」を目的として利用していると答えたユーザーが全体の6割程度を占め最も多い。

2007年には「ダイレクトマーケティング」と答えていたユーザーは全体の4割強を占め、最も多い割合であったが、2008年には大きく低下、以後ブランディング目的に利用したいというユーザーの割合が増加している中で、ブランディング及びダイレクトマーケティング双方の目的を達成したい広告主が有効に利用している実態がある。

アドバタイジングドットコムの提供するアドネットワークは、日本においてすでに、月間25億インプレッション、100サイト、4,000万を超えるユニークユーザーを達成するにいたっており、十分にブランディング、パフォーマンス双方のニーズに応えることのできるネットワークとなっている。

● 最適化エンジンで数十倍のコンバージョンを達成

アドバタイジングドットコムは、広告主には CPA、CPC、CPM など広告主のニーズに沿った課金体系での広告配信を行い、配信先メディアからは、CPMベースで広告枠を買い切り、安定した収入を提供している。

特にパフォーマンスマーケティングに主軸をおいている広告主にとっては、広告出稿のリスクをアドバタイジングドットコムが請け負う形になるので、非常に有効な施策となるが、反面アドバタイジングドットコムは大きなリスクを取ることになる。そのビジネスモデルを成り立たせているのが、広告配信最適化エンジン「AdLearn(R)」の存在だ。「AdLearn(R)」 は、過去の配信結果を元に広告主が目的とする成果を学習し、配信サイト・曜日・時間などの条件に沿って最適な配信先をリアルタイムに選定し配信するテクノロジーだ。これにより獲得に必要なインプレッションを極力減らし、効果的な配信を行うことができるようになる。

例えば、ある広告主では、「AdLearn(R)」 の利用によって予約完了のコンバージョン件数が、当初の1日数件程度から日に数百件を超えるレベルまで大きく増加したという。「AdLearn(R)」は、コンバージョンにタグを置いて、そのタグにより学習を行うので、特に件数の多く発生する商材では高いパフォーマンスを実現するという成果が出ているとのことだ。また、クリックをベースに学習をすることで、サイト誘導における効率を向上させることができ、ブランディング目的のキャンペーンや、BtoBの広告主にも大きな効果を発揮している。

なお、アドバタイジングドットコムでは、配信先のメディアは非公開としている。メディアを公開せずに、結果だけを重視して配信を行うことで、真の最適化が実現できると考えているからだ。

ただし、高橋氏いわくアドバタイジングドットコムは既にハイクオリティネットワークとして配信先メディアのクオリティを非常に重視しており、「どこに出ても安心」という理解を多くの導入広告主から得ていると言う。

● 広告の目的はシンプルなはず

一方で現状のオンライン広告の状況について、高橋氏は「広告を出稿する目的を明確化しないことが成功を妨げている」と指摘する。広告の評価基準には、ブランディング、サイト誘導、購入や会員登録など、さまざまな指標が存在する。これらを無秩序に混在させた目標設定では、結果に結びつかない。「広告の目的はシンプルなはず。成功しなかったのはこの明確化ができていなかったから」というのが高橋氏の指摘だ。

「AdLearn(R)」は、サイト誘導や購入完了など、成果地点をベースに学習を行い、明確な目的に応じて、広告の配信先を最適化する。アドバタイジングドットコムのアドネットワークは、単に広告を配信するだけではなく、明確な目標に向けて最適化を行うという役割を担っているのだ。

このように徐々に日本においてもマーケットが確立してきたアドネットワークだが、過去にもマーケットには多数のネットワークが存在した。ただなかなか大きな成功を収められなかったのは、個別の媒体との違いを出すため単価面に固執し、ネットワークのクオリティが維持できず、結果として「安かろう悪かろうなメディア」になってしまったことが要因として考えられる。「AdLearn(R)」は成果をベースに「配信先」を最適化するので、ネットワーク内の各媒体にとって適した広告が配信され結果として媒体の価値を高めていくことができる。これが「AdLearn(R)」本来の目的であると高橋氏は語った。

広告主と媒体双方が対等な立場でオンライン広告の中で目的を実現してく。そのためにアドバタイジングドットコムは「米国のように結果を出していく」と高橋氏は決意を表明した。