you88blog

広告とかwebとかプログラミングやら

メニュー 閉じる

カテゴリー: アド周りについて

メディアタイプ毎の広告マネタイズ戦略をまとめてみた

メディア側の持てる広告マネタイズの手法が結構増えてきているなあと感じるし、一概にメディアといってもいろんなタイプがあるなと思ったのでタイプ別にどんな広告マネタイズが良いのか考えてみた。あとフェーズによっても違うと思うのでそのへんも。メディアを作るのと広告プロダクトを作る能力はまた違うんだけど、広告プロダクトという側面では普段あまり語られることがない気がするので一つの題材になれればなと思う。ちなみにメディアってのはここではwebサービスとかも含めていて一般的な雑誌などの狭義のメディアではない、広告枠のあるwebサービスすべてを指す。

広告マネタイズの方針

  • タイアップなどでその媒体しか出せない出し方、企画による広告
  • そのサービスにしかないユーザーデータでの出し分けによる効率化

adsenseなどの第三者のアドネットワークを貼る以外だと上記の2つが主な方針だと思います。第三者のアドネットワークは運用効率、導入コスト考えてもメディアにとってなくてはならないものになりました。また上記2つを行っているところでも実際にはすべてのimpを自社のみで埋めるのは難しいのでアドネットワークを導入するところがほとんどだと思います。

ただ第三者アドネットワークによる配信は他のimpと差別化するのが難しく、ともすれば競争にさらされて単価を下げられがちです。今後は独自の価値を出さないと競争にさらされ低単価のimpを量でカバーするみたいなことになる可能性が高いので上記の方法でその媒体独自の価値を出さないと難しいかなと思っています。

どういうタイプのメディアがどの方針を取るべきか?

タイアップについて

投稿系のサービスは自分たちであんまりコンテンツを積極的に作るのはどうなんだ。。。みたいになるところも多いはず。そうなると記事タイアップは難しくなってきます。投稿系サービスだったらコンテスト企画などが王道ではあります。投稿者を集める媒体という価値の提供の仕方になると思います。逆に自社でコンテンツを作るメディア、つまりニュースメディアや情報メディアなら記事タイアップがそれに当たります。この場合、そのコンテンツ力と記事を置くという場所代が価値になるのかなと思います。(総じてimpに帰結するが)

gunosyなどのようなキュレーションプラットフォームの場合

タイアップ記事、コンテストも難しいgunosyのような

  • 自社でコンテンツを作っていない
  • 投稿サービスでもない

サービスの場合、「そのサービスにしかないユーザーデータでの出し分けによる効率化」が主な手法になると思います。gunosyでいうとどの記事を閲覧したというのが主なユーザーデータになると思います。また占いなどで生年月日などのユーザーデータをストレスなく取得しているのは非常にうまいなと思います。一部のデータを取り、それをもとに機械学習で予測しているんだと思われます。

このユーザーデータに需要があり、なおかつそこでしか使えない情報であればあるほど買い叩かれず、価格を維持してimpをマネタイズすることができます。

フェーズごとの広告マネタイズ手法

広告マネタイズでどの手法を選ぶべきかはサービスの規模とどれくらいの営業コストを負担できるかが重要かなと思います。正直営業コストってなかなかバカにならないので2人営業用意するとして最低100万売上(営業用に)は必要かなと思います。それ以下の場合は第三者アドネットワークで地道に稼いだほうがいいかなと思います。それ以上になりいよいよtoBの営業できる!となったらタイアップ記事などで高単価の案件でアップサイドを狙うみたいな感じでしょうか?

ユーザーデータを用いた出し分けはそもそもそのサービスが独自のデータを持っていないと難しいです。検索流入メインでセッションあたりページ数が1台とかでログインもしないたぐいのメディアだと難しいかなと思います。どちらかというとSNSとかが主かなと思います。これは相当アドサーバー含めコストがかかるので

  • 独自のユーザーデータがあり、そのデータを使った出し分けをしたいバイパワーのある業界がある
  • ユーザーがログインなどを行い継続的にデータを取れる
  • 開発コストをある程度取れる

などの条件がある場合は良いかなと思います。

ターゲティング手法の変化で広告媒体の市場がどうなるか予想してみた

広告市場は本当に滅茶苦茶変わっている。多分今後2−3年でもっと変わると思う。その変化は媒体側の集積とプレイスメントからオーディエンスへターゲテイングが移行するのがもっと進む事によって起こると思う。具体的にアドネットワーク、純広告、運用広告がどうなっていくか考えてみた。

オーディエンスターゲティングで媒体の差別点が薄くなる

webの広告市場は伸び続けているがその伸びというのは二社がほぼ独占的に取っていっている。もちろんその2社はgoogleとfacebookである。この2社が伸びている要因はgoogleは検索データ、facebookはデモグラデータを用いてその媒体にしかできないターゲテイングを提供していること、運用型広告という形で数百円単位で出稿できるようにして小さな事業者にも窓口を開いている所だと思う。

他の媒体の伸びが2社に取られているようにみえるのはターゲティング手法がプレースメントからオーディエンスに変わってきたことが大きな原因だと思う。というのも例えば今まで経営者にターゲティングしたい場合、経営者の見ている媒体を狙うのが一般的でこれはプレイスメントによるターゲテイングだった。ただオーディエンスでターゲティングできるようになってからは別に経営者に対してそういったメディアに掲載しないでもオーディエンスの識別さえできればfacebookでもそういったユーザーをターゲティングでできるようになった。

これにより、今まで持ってたプレイスメントの価値が薄くなり、それぞれの媒体のもっていた差別点が剥がされてしまった。これからはそういった枠をもった媒体同士だけの闘いではなくそういったユーザーオーディエンスデータをもった会社も競合になり競争は激化する。

引用:https://dmj.underworks.co.jp/2017/03/07/internet-ad-2016/

このグラフを見ても運用型広告の売上の割合が伸びている。下記のような予測もある。

引用:http://zen.seesaa.net/article/453667655.html

各広告プロダクトはどうなるか?

広告のプロダクトを下記に大別する。

  • 媒体と連動した運用型広告(facebookやgoogleのように小さい運用金額からデモグラなど細かいターゲテイングができ、運用しながらその設定を変えていくタイプの広告)
  • アドネットワーク(複数の媒体に出稿できるが細かいセグメントが切れない)
  • 純広告
  • PMP

媒体と連動した運用型広告が今後増えていく

アドネットワークと媒体と連動した運用型広告は効率的にユーザーを獲得したい、どの媒体に掲載されるかなどのブランディングはさほど気にしないというニーズでかぶっているためどんどん高精度な運用型広告に取られていくんじゃないかなと考えている。媒体と連動した運用型広告というのはfacebookやgoogleのように媒体のユーザーデータを持っている所でユーザーデータを第3者のアドネットワークより細かく取れるところを刺す。ここで取られるというのは既存の市場というより今後の伸びしろ部分でアドネットワークがなくなっていくわけではない。運用型広告ができるのは

  • ユーザー情報をもっている
  • ユーザー単位でターゲティングできる
  • 広告配信システム開発が必要になってくるのである程度大規模サイト

のサイトのみで中規模以下は引き続きアドネットワークが主流だと思う。フリークアウトさんがやっているこの施策はすごく良いなと思っていて、この運用型広告の裾野を広げられる。

「フリークアウト、媒体社向け広告配信プラットフォーム開発支援の新プロダクト「Red for Publishers」をリリース 〜第一弾として、複数のプレミアムパブリッシャーへのサービス提供を開始〜」
fout.co.jp/freakout/pr20170904/

今後上記の条件に当てはまる大規模サイトはgunosyやLINEのように独自の運用型広告を立ち上げていくだろう。自社で作れない、もしくはユーザー情報を持っていなくてフリークアウトのように大規模なDMPを持っている所からユーザー情報を持ってきたいところはフリークアウトの上記の取り組みの中に入るかもしれない。ただし、第3者のDMPのユーザーターゲティングは結局他の媒体でもできるのでただの量の勝負になってしまうのでやはり独自のターゲテイングを持っている所が強くなっていく。KURASHIRUもこのフリークアウトのソリューションを導入しているがおそらく料理メディアというだけでなく、女性メディアとしても売っていきたいと言うのが大きいんだと思う。

各プロダクトの動き

暫くの間はデモグラデータを元に潜在的なニーズを掘り起こす広告はfacebook、検索時という顕在化しているニーズをとるのはgoogleという住み分けになると考えられる。googleはandroidのデータを用いてアプリの広告をどれくらい強められるのかが今後の鍵だろう。facebookはinstaなどの連携がうまく行っているようにみえる。他の媒体を買収していき、そのデータをfacebookの正確なデモグラデータに紐付けて効率を良くしていく戦略でアップサイドをあげられそう。

twitterは生のデータで広告に使えるデータが少ないように感じる。今後tweet内容を機械学習して広告データに活用できる形に変換できるかが鍵になる。

純広告はどうなるのか?

バナーに関しては効果を求めるクライアントには運用型広告、プレイスメントを求めるクライアントにはPMPに移っていくと思う。ただ広告プロダクトはバナーだけではないので今後企画型のプロダクトが主流になっていくと思う。

© 2018 you88blog. All rights reserved.

テーマの著者 Anders Norén.