IX Perspectives

マネタイゼーションのためのAd Tech (広告技術) の進化

アダプションは進化のカギです。

技術よりも急速に進化している分野は他にありません。自動車を例にとりましょう。自動車が最初に発明されたときは、それは馬車にとって代わるものでした。まもなく自動車は、個人旅行の距離と時間のバリヤを破り、誰も想像しなかったことが可能となったのです。しかしながら直に、この技術がいかに画期的であったかを知り、自動車の型式が創作され始めたのです。自動車市場は、同じような型式の車ですぐに飽和し始めました。かって革命的であったものは商品となります。しかしながら、この業界に留まっている発明家たちは、もっと進化したことを知っていました。そして今日、電気やハイブリッド、水素で走行する自動車、そして自走式さえも登場したイノベーションの新時代に入りました。

Indexでは、私たちはAd Techにおいて同様な進化の先端にいると感じています。弊社はすでに、ヘッダ入札がいかに革新的であり、また同様なヘッダ入札ソリューションで市場が急速に飽和し始めていることを<92>説明</92> しました。今では弊社は、 <96>Adaptive Timeout</96>といったAdaptive Machine Learning機能を備えたAd Techの新時代での案内役を求めています。

このことはパブリッシャにとって何を意味し、またこれらの新しいAdaptive Machine Learning 機能がどのように収入増加の原動力となるのでしょうか?

進化のバリヤ

以前は、ヘッダ入札ソリューションを採用したパブリッシャは、単一の固定されたタイムアウト値を設定することのみが可能でした。これたのタイムアウト値は、こエンドユーザのネットワーク待ち時間やデバイスといった要因に対して最適化させることができませんでした 。このため、パブリッシャの入札アダプタの入札時間切れが大量に発生するという結果になりました。要は、パブリッシャは、タイムアウト値が最適化されてない入札が多数あったために、それらに気づかなかったのです。このため、パブリッシャは自身の広告サーバに多数の入札を送信しなかったために、ヘッダ入札からの収入可能性を失っていた結果となりました。これはまた、バイヤーの入札の多くがパブリッシャによって考慮されなかったことも意味します。

これらはすべて、パブリッシャの著しい収益損失という、唯一の重要な問題に煮詰まります。

Adaptive Machine Learning 機能をヘッダ入札に導入することによって、Index はパブリッシャが単一の固定されたタイムアウト値を克服させることができました。今では、適用性のある最適化されたタイムアウト値を使用すれば、パブリッシャは、以前では実現されなかった収入機会を得ることができます。

特に、Adaptive Timeoutは以下を意味します: 

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入札アダプタのタイムアウト短縮:

  • Adaptive Timeout は、ユーザのデバイスタイプ、地理、現在のネットワーク待ち時間、閲覧動向などの変化する要因に基づいて、ページ閲覧ごとのラッパータイムアウト値を最適化します。言い換えれば、Adaptive Timeout は、ユーザの体験とヘッダ入札タイムアウト値に影響する全要因を考慮して、それらの現在の条件を最適化します。

すべての入札アダプタへの入札参加増大:

  • 適合性があり最適化されたタイムアウト値を使用すれば、パブリッシャは入札アダプタのタイムアウト値を短縮することができます。これは、Adaptive Timeoutがパブリッシャの広告サーバに入るヘッダ入札からの入札件数を増加させることを意味します。過去においては、考慮されなかったより高い入札値が存在していました。現在では、パブリッシャは広告主からのすべての入札を完全に評価することができます。

パブリッシャの収入増大:

  • 短縮されたタイムアウト値によって入札密度を増大させることにより、Adaptive Timeout はパブリッシャが間接広告から得る収入額が増大します。収入額は、タイムアウト中の入札アダプタから落札するだけではなく、Walled Gardenからの需要源を含む、エコシステムのすべてのプレイヤーにさらに加わる価格圧力によっても増大します。

Adaptive Machine Learning のシリーズを継続するに従い、この技術を広告技術の他の分野にどのように導入するかを説明する予定です。それまで、Adaptive Timeoutや他のイノベーションについての詳細を知るには、弊社 <201>Knowledge Base</201>を閲覧してください。

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