ポストCookie時代ガイド

ポストCookie時代のブランドリフト計測：代替手法とプライバシー配慮型アプローチ

ポストCookie時代への移行が進む中で、デジタル広告の効果測定、特にブランドリフト計測は大きな変革期を迎えています。これまでサードパーティCookieに依存していたオンライン上のユーザー追跡が困難になる中、広告接触とブランド指標の変化をどのように結びつけ、効果を正確に評価するかが、メディアプランナーの皆様にとって重要な課題となっています。

本稿では、ポストCookie時代におけるブランドリフト計測の現状の課題を整理し、Cookieに頼らない代替手法とそのプライバシー配慮型アプローチについて解説します。

Cookieベースのブランドリフト計測が直面する課題

従来のブランドリフト調査は、サードパーティCookieを用いて広告接触者を特定し、非接触者と比較することで、ブランド指標（認知、好意度、購買意向など）の変化を測定する手法が一般的でした。しかし、この手法は以下の課題に直面しています。

• プライバシー規制強化: 各国の個人情報保護法（GDPR、CCPA、改正個人情報保護法など）により、ユーザー同意なくサードパーティCookieを使用することが制限されています。
• ブラウザによるCookie規制: 主要ブラウザ（Safari, Firefox, Chromeなど）がサードパーティCookieのサポートを段階的または完全に終了させています。
• ユーザーのCookie拒否: ユーザー自身がブラウザ設定や同意管理プラットフォーム（CMP）を通じてCookieのトラッキングを拒否するケースが増加しています。

これらの要因により、Cookieに依存した広告接触データの収集が不完全となり、ブランドリフト計測の精度やカバレッジが低下しています。特に、Webサイトを跨いだ横断的なユーザー追跡が困難になるため、カスタマージャーニー全体を通じた広告効果の評価が難しくなっています。

ポストCookie時代におけるブランドリフト計測の代替手法

サードパーティCookieが利用できない状況下で、ブランドリフトを測定するためには、複数の代替手法やアプローチを組み合わせる必要があります。代表的なものを以下に示します。

1. パネル調査/サーベイ連携

   • 概要: 事前に同意を得た調査協力者（パネル）に対してオンラインまたはオフラインでアンケートを実施し、広告接触状況とブランド指標の変化を調査します。
   • 仕組み: パネル側のデータ（属性、ウェブ閲覧履歴、アプリ利用履歴など）と、広告配信データやメディアの接触データを紐付けて分析することが可能です。メディア企業や調査会社が提供するサーベイ連携ツールを利用する場合、特定のキャンペーンに接触したパネルセグメントに対してリフト調査を実施できます。
   • メリット: Cookieに依存しない直接的なユーザーへの問いかけであるため、回答者の主観的な変化を捉えられます。詳細な質問設定により、ブランドのイメージやメッセージ浸透度など、多様な指標を計測できます。プライバシーに配慮した同意ベースのデータ収集が可能です。
   • デメリット: パネルの代表性や規模によっては、調査結果のスケーラビリティや精度に限界があります。アンケート回答者のバイアスが発生する可能性があります。リアルタイム性が低く、コストがかかる場合があります。
   • プライバシー: 同意を得たパネルデータを使用するため、プライバシー規制への対応が比較的容易ですが、匿名加工やセキュリティ対策が必要です。

2. コンテキストベースのリフト推定

   • 概要: 広告が掲載されたウェブサイトやコンテンツの文脈（コンテキスト）情報を基に、ブランドリフトを推定するアプローチです。特定のコンテキストに接触したユーザー群の行動やブランド指標の変化を観察します。
   • 仕組み: 広告が配信されたURL、記事カテゴリー、キーワードなどのデータを収集・分析し、これらのコンテキストがブランド指標に与える影響を評価します。
   • メリット: Cookieや個人を特定する識別子に依存しないため、プライバシー規制の影響を受けにくいです。実装が比較的容易な場合があります。
   • デメリット: 個人レベルでの正確な広告接触を特定できないため、効果測定の粒度が粗くなります。コンテキスト単体ではブランドリフトへの貢献度を正確に評価することが難しい場合があります。
   • プライバシー: 個人データを扱わないため、プライバシーリスクは低いですが、特定のユーザー属性を示唆するようなコンテキスト情報を不用意に組み合わせないよう注意が必要です。

3. プロキシ指標（Proxy Metrics）の活用

   • 概要: 直接的なブランド指標ではなく、ブランドリフトを示唆する可能性のある間接的な指標（プロキシ指標）を観測する手法です。
   • 仕組み: 広告キャンペーン実施期間中の指名検索数の変化、ウェブサイトへの直接流入数の増加、ソーシャルメディア上での言及数の変化などをモニタリングします。
   • メリット: 多くのデータがCookieに依存せず収集可能です。リアルタイムに近いデータが得られる場合があります。
   • デメリット: これらの指標の変化が必ずしも広告接触によるものとは限らず、他の要因（競合の動き、季節性、ニュースなど）に影響される可能性があります。ブランド指標との直接的な因果関係を示すことが困難です。
   • プライバシー: 多くのプロキシ指標は匿名化された集計データであるため、プライバシーリスクは低いです。

4. モデリング手法（MMMやインクリメンタリティテストとの連携）

   • 概要: 統計的モデルを用いて、様々なマーケティング活動（デジタル広告含む）がブランド指標に与える影響を推定するアプローチです。
   • 仕組み: マーケティング投資額、広告接触データ（可能な範囲で）、ブランド指標、外部要因（競合、季節性、経済指標など）といった多様なデータを組み込み、回帰分析やその他の統計モデルを用いて各要素の貢献度を算出します。インクリメンタリティテスト（介入効果測定）の手法を応用し、特定のキャンペーンの増分的なブランドリフト効果を測定することもあります。
   • メリット: ポストCookie時代に利用可能な多様なデータソースを統合して分析できます。広告以外も含めた統合的なマーケティング効果評価が可能です。
   • デメリット: モデル構築に高度な統計分析スキルと十分なデータ量が必要です。データの粒度や質に制約がある場合、モデルの精度が低下する可能性があります。特定の個人への広告接触を追跡するわけではないため、マイクロレベルでの分析には向きません。
   • プライバシー: 匿名化・集計済みのデータやモデル化されたデータを使用するため、個人のプライバシーリスクは低いですが、モデル構築に使用するデータの取り扱いには注意が必要です。

5. プライバシー保護技術を用いたデータ連携（Clean Roomなど）

   • 概要: 複数の主体が保有するデータを、個人を特定できない形で安全に連携・分析できる技術（データクリーンルーム等）を活用するアプローチです。
   • 仕組み: 広告主のファーストパーティデータ（会員データなど）と、メディア側やプラットフォーム側が持つ広告接触データ（特定のIDや集計値）を、セキュアな環境内で連携・分析します。これにより、直接的な個人情報の共有なく、広告接触者のブランド指標変化を推定することが可能になります。
   • メリット: 個人情報保護に配慮しつつ、従来のCookieベースの手法よりも正確性の高い広告接触データを用いた分析が可能になる可能性があります。複数のデータソースを横断的に統合できます。
   • デメリット: 導入・運用にコストと技術的なハードルがあります。連携可能なデータソースや粒度は、利用するClean Roomやパートナーによって異なります。
   • プライバシー: 個人データそのものは連携せず、匿名化・集計されたデータや分析結果のみが共有されるため、プライバシーリスクは低いです。Clean Room自体のセキュリティや運用ポリシー遵守が重要です。

主要プラットフォームの対応状況

GoogleやMetaといった主要プラットフォームも、ポストCookie時代に対応したブランドリフト計測ソリューションを提供し始めています。

• Google: Privacy Sandboxの取り組みとして、アトリビューションレポートAPIやその他のプライバシー保護APIの開発を進めています。これらの技術が成熟すれば、将来的には同意を得たユーザーデータやモデリングを活用したブランドリフト計測の改善が期待されます。また、既存のGoogle Survey Partnerなどのパネル連携サービスも継続的に利用可能です。
• Meta: Meta独自のID（ログインユーザー）に基づいた広告接触データと、Metaプラットフォーム内でのブランド指標調査を組み合わせてブランドリフトを計測するソリューションを提供しています。プラットフォーム内閉鎖的な環境での計測は比較的精度を保ちやすい一方、プラットフォームを跨いだ横断的な評価は課題となります。

これらのプラットフォームのソリューションは進化し続けており、最新の対応状況を常に確認することが重要です。また、各プラットフォームの提供するソリューションだけでなく、独立した調査会社やアドテクベンダーが提供する代替手段も検討対象となります。

複数の手法を組み合わせる重要性

ポストCookie時代において、単一の手法のみでブランドリフトを正確かつ包括的に計測することは困難です。それぞれの代替手法にはメリット・デメリットがあり、得られるインサイトも異なります。

メディアプランナーとしては、広告キャンペーンの目的、対象オーディエンス、利用するメディア、予算、データ保有状況などを総合的に考慮し、複数の手法を組み合わせたハイブリッドなアプローチを設計することが求められます。

例えば、 * 認知度向上を目的とした大規模キャンペーンであれば、パネル調査やプロキシ指標（指名検索など）を中心に、MMMでの全体効果検証を組み合わせる。 * 特定のプラットフォームに注力する場合、そのプラットフォームが提供するブランドリフトソリューションを主軸としつつ、コンテキスト分析や外部パネル調査で補完する。 * ファーストパーティデータを豊富に持つ広告主であれば、Clean Roomを活用した接触分析と、オンライン・オフライン統合型のパネル調査を組み合わせる。

このように、キャンペーンの特性に合わせて最適な計測手法のポートフォリオを構築することが、ポストCookie時代のブランドリフト効果を適切に評価し、次の施策に繋げる鍵となります。

プライバシー規制と代替手法

Cookieに依存しない代替手法であっても、プライバシーへの配慮は不可欠です。特にパネルデータやサーベイ連携においては、ユーザーからの明確な同意取得（オプトイン）が必須となります。また、データクリーンルームを利用する場合も、匿名加工レベル、データ利用目的、連携範囲などを明確にし、プライバシー規制に準拠した運用を行う必要があります。

プロキシ指標やコンテキスト分析は比較的プライバシーリスクが低いですが、それでも特定の個人やグループを示唆するような情報が不用意に特定されることがないよう、データの集計・分析方法には注意が必要です。

メディアプランナーは、提案する計測手法が、関連する国内外のプライバシー規制（GDPR, CCPA, 改正個人情報保護法など）および広告主や自社のプライバシーポリシーを遵守しているかを常に確認し、クライアントに対しても責任ある説明ができるように準備しておくべきです。

今後の展望とメディアプランナーへの提言

ポストCookie時代のブランドリフト計測技術は現在進行形であり、新たな技術や標準化の動きが今後も出てくる可能性があります。GoogleのPrivacy Sandboxのように、ブラウザやOSレベルでのプライバシー保護機能が進化し、これを利用した計測手法が主流になるかもしれません。また、業界団体やコンソーシアムによるデータ連携や計測に関する標準化の議論も重要性を増すでしょう。

メディアプランナーの皆様は、これらの最新動向を継続的にキャッチアップし、新たな技術がブランドリフト計測にどのように応用できるかを常に探求する必要があります。そして、単に新しいツールを導入するだけでなく、キャンペーン目的、データ状況、プライバシー要件を踏まえ、複数の手法を戦略的に組み合わせる能力を磨くことが重要です。

クライアントに対しては、ポストCookie時代のブランドリフト計測の難しさと、それに代わる多様なアプローチが存在することを丁寧に説明し、透明性のあるレポーティングを行うことが信頼関係の構築に繋がります。Cookieに完全に依存しない、持続可能でプライバシーに配慮したブランドリフト計測戦略を構築し、変化する環境下でも広告効果の最大化に貢献できるメディアプランニングを目指してください。