ポストCookie時代における集合データ（Aggregated Data）活用：プライバシーを遵守したターゲティングと効果計測への応用
ポストCookie時代の到来により、個別ユーザーを追跡する従来のターゲティングや効果計測が困難になっています。こうした状況下で、個人レベルではなく集団やグループといった集合データ（Aggregated Data）を活用するアプローチが注目されています。本記事では、メディアプランナーの皆様がポストCookie時代において集合データをどのように活用し、ターゲティングや効果計測に応用できるのかについて解説いたします。
ポストCookie時代における集合データの重要性
サードパーティCookieに依存した広告運用は、ユーザープライバシーへの懸念の高まりや各ブラウザによる規制強化により、限界を迎えつつあります。これにより、特定のユーザー個人のオンライン行動に基づいた詳細なターゲティングや、断片化されたユーザージャーニーを横断した精緻な効果計測が難しくなっています。
このような環境変化に対応するため、広告業界ではファーストパーティデータの活用、コンテキストターゲティング、ユニバーサルIDの導入、プライバシーサンドボックスなどの代替技術が検討・導入されています。その中でも、個別ユーザーの特定を避けつつ、集団としての傾向や特性を捉える「集合データ」を活用する手法は、プライバシー保護と広告効果の両立を図る上で重要な選択肢の一つとなります。
集合データとは、特定の個人を識別できないように匿名化・集計されたデータ全般を指します。ウェブサイトのトラフィック全体の傾向、特定の記事カテゴリを閲覧したユーザー群の一般的な興味関心、ある広告キャンペーンに接触したグループの平均的な行動変容などがこれにあたります。ポストCookie時代においては、こうした集合データから得られるインサイトを、広告キャンペーンの設計、ターゲティング、入札最適化、そして効果検証に活用していくことが求められます。
集合データ活用の仕組みとターゲティングへの応用
集合データは、さまざまなソースから収集され、個人を特定できないように処理された上で活用されます。主なソースとしては、以下のようなものが挙げられます。
- ファーストパーティデータ: 広告主自身が持つ顧客データ（購買履歴、サイト行動履歴など）を匿名化・集計したもの。
- プラットフォームデータ: GoogleやMetaなどのプラットフォームがユーザーの行動履歴を基に集計し、プライバシー保護された形式で提供するオーディエンス情報。Privacy SandboxのTopics APIなども、ユーザーの閲覧履歴を基にした興味関心カテゴリを集合レベルで提供する仕組みと言えます。
- メディア（パブリッシャー）データ: 特定のメディアサイトにおけるユーザーの閲覧行動やデモグラフィック情報を集計したもの。
- サードパーティデータ: DMPなどが提供する、匿名化・集計済みの興味関心やデモグラフィックデータ。
これらの集合データは、以下のような形でターゲティングに応用されます。
- ユーザーグループの推定: 特定のウェブサイトやコンテンツを閲覧したユーザー群、あるいは過去に特定の商品を購入した顧客群の全体的な傾向（興味関心、デモグラフィック、行動パターンなど）を分析し、類似性の高い他のユーザー群をターゲティングする。個別のユーザープロファイルではなく、集団としての特性に基づきます。
- コンテキストターゲティングの強化: 特定のコンテンツやページの集合データを分析し、そのコンテンツに関心を持つユーザー群の特性を深く理解することで、より効果的なコンテキストターゲティングの戦略を立てる。
- オーディエンスモデリング: ファーストパーティデータなどのシードオーディエンスを基に、機械学習を用いて類似性の高いユーザー群を集合データから推定・拡張する。個別のマッチングではなく、パターン分析に基づきます。
- 予測モデリング: 過去のキャンペーンデータやユーザー行動の集合データを分析し、特定の行動（コンバージョンなど）を起こす可能性の高いユーザー群を予測し、ターゲティングに活用する。
集合データを用いたターゲティングのメリットは、プライバシー保護に配慮しつつ、ある程度のスケーラビリティを維持できる点です。一方、個別のユーザーの深いインサイトに基づく精密なターゲティングは難しくなるため、ターゲティングの粒度や精度には一定の限界が生じる可能性があります。
集合データ活用の仕組みと効果計測への応用
ポストCookie時代における効果計測の最大の課題は、ユーザーのデバイスやブラウザを横断したコンバージョンパスの追跡が困難になることです。集合データは、この課題に対し、主にモデリングや集計分析を通じて貢献します。
- コンバージョンモデリング: 個別ユーザーの追跡データが不足する場合、追跡可能な限られたデータポイント（例: 広告クリック時の情報、プライバシー保護APIからのデータ）と、追跡できない部分を補完するための集合データ（例: 同じユーザー属性を持つ集団のコンバージョン率、過去の傾向データ）を組み合わせて、機械学習モデルによりコンバージョンを推定します。これにより、全体のコンバージョン数をより正確に把握しようとします。
- 増分効果（インクリメンタリティ）測定: 広告接触群と非接触群（またはコントロール群）の行動を比較することで、広告がどれだけ追加的な効果を生み出したかを測定します。この際、個別のユーザーレベルでの追跡が難しくても、プライバシー保護されたAPI（例: GoogleのConversion Measurement API）やClean Roomなどを活用し、集計されたコンバージョンデータや行動データを分析することで、統計的に増分効果を推定することが可能です。
- アトリビューション分析: 個別ユーザーの完全なカスタマージャーニーが追跡できないため、ラストクリック以外の様々なモデル（線形、接触回数など）や、データドリブンアトリビューション（DDA）の精度が影響を受けます。集合データを用いることで、ある集団の接触経路の典型的なパターンを分析したり、接触機会とコンバージョン率の相関を集団レベルで分析したりすることで、広告タッチポイントの貢献度を推定する試みが行われます。
- Clean Roomでの集計分析: 広告主とメディア、または複数の広告主間で、個人を特定できないように匿名化・集計されたファーストパーティデータを持ち寄り、安全な環境（Clean Room）で結合・分析することで、クロスプラットフォーム/クロスチャネルでのリーチ、フリークエンシー、コンバージョンなどを測定します。分析結果は集計された形でのみ出力されるため、プライバシーが保護されます。
集合データを用いた効果計測は、プライバシー規制が強化される中でも計測を継続するための重要な手段です。しかし、推計やモデリングに依存するため、従来の個別追跡に基づく計測に比べて精度にばらつきが出たり、詳細なユーザー単位での分析が難しくなるといったデメリットも存在します。
主要プラットフォームにおける集合データへの対応
主要な広告プラットフォームやベンダーは、ポストCookie時代に向けて集合データ活用のソリューションを提供・強化しています。
- Google: Privacy Sandboxの様々なAPI（Topics APIによる興味関心グループ推計、Attribution Reporting APIによるプライバシー保護コンバージョン測定など）は、根本的にユーザーを集合として扱う、または集計結果のみを返すように設計されています。Google AdsやGA4でも、同意管理モード（Consent Mode）と連携したコンバージョンモデリング機能を提供し、同意が得られなかったユーザーのコンバージョンを集合データに基づいて推定しています。
- Meta: FacebookやInstagramでは、ユーザーのログイン情報に基づくファーストパーティデータが強みですが、ウェブサイトからのコンバージョン計測については、AppleのITP対策としてAggregated Event Measurement (AEM) を導入しています。これは、ウェブコンバージョンデータを集計・匿名化して測定する仕組みです。また、Conversion API (CAPI) を通じてサーバーサイドで計測データを送信する際にも、プライバシーに配慮した集計・匿名化が推奨されています。
- 主要DSP/SSP: 多くのDSPは、コンテキストデータ、ファーストパーティデータ、提携先IDデータなどを統合的に活用し、集計データに基づいたオーディエンス推定やターゲティング機能を提供しています。SSP側も、メディアが持つファーストパーティデータを匿名化・集計して提供する機能（Supply-Side Audience: SDAなど）を強化しています。
実践的な活用ポイントと今後の展望
メディアプランナーの皆様が集合データを広告運用に活用する上で、以下の点を考慮することが重要です。
- ファーストパーティデータの収集と整備: 集合データ活用の起点となるのは、質の高いファーストパーティデータです。同意を適切に取得した上で、顧客データやサイト行動データを収集・統合し、匿名化・集計しやすい形に整備することが不可欠です。
- 計測指標の見直し: 個別ユーザーのコンバージョン率だけでなく、インプレッション、クリック、ウェブサイト訪問といった広範な接触データと、それに続く集団としての行動変容（例: 接触グループの購買金額合計、来店率の変化）など、集合データから得られる指標にも注目し、キャンペーンの成果を多角的に評価する必要があります。
- 新しいツールの理解と活用: Clean Room、強化されたCDP機能、DSP/SSPの新しい計測・ターゲティング機能など、集合データ活用をサポートするテクノロジーを理解し、自社のデータ状況やキャンペーン目的に合わせて活用を検討します。
- テストと検証: 集合データに基づくアプローチは、従来のCookieベースの手法とは異なる結果をもたらす可能性があります。新しいターゲティング手法や計測モデルを導入する際は、A/Bテストやキャンペーン効果の検証を慎重に行い、有効性を評価することが重要です。
- クライアントへの説明: なぜ個別追跡が難しくなり、なぜ集合データに基づくアプローチが必要なのか、そして新しい計測指標や評価方法について、クライアントに分かりやすく説明できる能力が求められます。プライバシー保護への配慮が、単なる制約ではなく、ユーザーからの信頼獲得につながる長期的なメリットである点を強調することも有効です。
集合データを用いたアプローチは、ポストCookie時代の広告運用において、プライバシー保護と効果を両立させるための重要な柱の一つです。技術の進化とともに、より高度な分析や予測が可能になることが期待されますが、同時に、集計データの限界を理解し、他の代替手法（コンテキスト、ファーストパーティデータ活用、ユニバーサルIDなど）と組み合わせて活用していく柔軟な戦略が不可欠となるでしょう。
今後も、各プラットフォームやベンダーの動向、そして関連するプライバシー規制の改正を注視し、集合データ活用の最前線にキャッチアップしていくことが、メディアプランナーとしての競争力を維持する上で極めて重要となります。