ポストCookie時代ガイド

メディアプランナーが知るべき：ポストCookie時代における多様な外部データ（位置情報、オフライン購買等）の安全な広告活用戦略

ポストCookie時代を迎え、広告ターゲティングや効果計測の根幹をなしていたサードパーティCookieに依存しない新たな手法の確立が急務となっています。多くの企業がファーストパーティデータの活用に注力していますが、それだけではリーチやインサイトに限界があるケースも少なくありません。

本記事では、ファーストパーティデータに加えて、位置情報データやオフライン購買データといった多様な外部データを、ポストCookie時代においてプライバシーに配慮しつつ、どのように安全に広告活用できるのか、その戦略、技術、留意点についてメディアプランナーの皆様が理解しておくべきポイントを解説します。

ポストCookie時代における外部データ活用の必要性

サードパーティCookieが利用可能であった時代には、さまざまなデータプロバイダーから提供されるデータ（サードパーティデータ）を購入し、特定のオーディエンスセグメントを構築したり、既存顧客に類似する新規顧客候補（Lookalike Audience）を特定したりすることが一般的でした。位置情報ベンダーやデータブローカーが提供するオフライン行動データや属性データなども、ターゲティングや効果測定に活用されてきました。

しかし、サードパーティCookieの廃止、モバイルOSにおけるIDFA/GAIDの制限強化、そして世界的なプライバシー規制の強化により、こうした外部データの収集、連携、活用はより厳格な制約を受けるようになっています。特に、個人が特定されうる粒度の高いデータの連携は困難になり、利用には高い透明性とユーザー同意、そして技術的なプライバシー保護措置が求められます。

このような状況下で、広告主の多様なビジネス目標（オンラインコンバージョンだけでなく、店舗への来店促進、オフライン購買の最大化など）に対応するためには、ファーストパーティデータだけでは不十分な場合があります。特定のオフライン行動データや、業種特有の外部データが必要になることもあります。ポストCookie時代においては、これらの外部データをいかに安全かつ効果的に活用できるかが、提案の差別化や広告効果の向上において重要な鍵となります。

ポストCookie時代に活用が期待される多様な外部データソース

ポストCookie時代でも、プライバシーに配慮した形で収集・処理された多様な外部データは、引き続き広告活用ポテンシャルを持っています。代表的なものをいくつか挙げます。

1. 位置情報データ

• 概要: スマートフォンアプリやIoTデバイスなどから取得されるユーザーの位置情報に基づいたデータです。特定の店舗や場所への訪問履歴、通勤・通学ルート、滞在時間の傾向などを把握できます。
• 活用可能性:
  • 特定の地域や店舗への来店意向が高い層へのターゲティング。
  • オンライン広告接触者のオフライン来店率・購買率の測定（O2O効果測定）。
  • 競合店舗訪問者へのターゲティング。
  • 地理的な行動パターンに基づくオーディエンス分析。
• プライバシー配慮: ユーザーの明確な同意（オプトイン）が必須です。取得された位置情報は、個人を特定できないように集計・匿名化・ハッシュ化して利用されます。高頻度・高精度な位置情報の継続的な追跡は、ユーザーの懸念を引き起こしやすいため、利用目的と透明性が極めて重要です。

2. オフライン購買データ

• 概要: ポイントカード、会員ID、POSシステム、決済情報などから取得される、実店舗での購買履歴に関するデータです。誰が、何を、いつ、どこで購入したかといった情報を含みます。
• 活用可能性:
  • 特定の製品カテゴリやブランドの購入者層へのターゲティング。
  • オンライン広告がオフライン購買に与えた影響の測定。
  • リピート購入促進やクロスセル・アップセル施策。
  • オフライン購買データに基づいたオンライン上での類似オーディエンス作成。
• プライバシー配慮: 多くの場合、個人情報（会員IDなど）が含まれるため、Clean Roomのような安全な環境でのデータ連携・突合が不可欠です。特定の個人が特定されないよう、統計化・匿名加工情報としての利用が中心となります。同意取得の範囲も重要です。

3. 属性・興味関心データ（プライバシー配慮型）

• 概要: 統計的に推測された年齢、性別、世帯構成、ライフスタイル、特定の興味関心などに関するデータです。Cookieに依存しない収集方法（例：アンケート、統計モデリング）や、匿名化・集計済みの形式で提供されます。
• 活用可能性:
  • デモグラフィック属性やライフスタイルに基づいたオーディエンスセグメンテーション。
  • 特定の趣味・嗜好に合致する層へのターゲティング。
• プライバシー配慮: 個人を特定できない統計データや、厳格な匿名化処理が施されたデータセットとして提供・利用されます。

安全な外部データ活用のための技術・手法

ポストCookie時代に外部データを安全に活用するためには、以下のような技術や手法が不可欠です。

1. Clean Room

• 概要: 複数の組織が保有するデータを、個人を特定できない安全な環境下で分析・突合するためのプラットフォームです。データそのものを移動・共有するのではなく、指定された分析クエリのみを実行し、その結果（統計データ等）のみを出力します。Google Ads Data Hub (ADH)、Amazon Marketing Cloud (AMC)、Snowflake/LiveRamp/The Trade Deskなどが提供するソリューションが代表例です。
• 外部データ活用における役割: 広告主のファーストパーティデータと、位置情報ベンダーやオフライン購買データプロバイダーが保有する外部データを、お互いに非公開のまま安全に突合し、共通のオーディエンスを特定したり、キャンペーンのオフライン効果を測定したりするために利用されます。プライバシー規制を遵守しつつ、複数のデータソースを連携させる最も現実的な手段の一つです。

2. プライバシー保護コンピューティング (PPC)

• 概要: 暗号化された状態のデータをそのまま計算・分析する技術（準同型暗号）、複数の関係者が協力してデータ分析を行う際に、各参加者が自身のデータを公開せずに全体の分析結果を得る技術（マルチパーティ計算：MPC）、個々のデータにノイズを加え、全体的な統計的特性を維持しつつ個人の特定を困難にする技術（差分プライバシー）などを含みます。
• 外部データ活用における役割: Clean Roomの基盤技術として、あるいはClean Roomの外でのデータ連携・分析において、データそのものを復号せずに処理することで、プライバシーリスクを最小限に抑えつつデータ活用を可能にします。現在は発展途上の技術も多いですが、将来的にデータ連携の可能性を広げる技術として注目されています。

3. 統計化・匿名化処理

• 概要: データを集計し、特定の個人が特定できないレベル（例：最低人数閾値を設ける）に加工したり、氏名や住所などの識別情報を削除・置換したりする処理です。
• 外部データ活用における役割: 粒度の高い個人データではなく、集計・匿名化されたデータを広告プラットフォームに取り込むことで、プライバシーリスクを低減します。ただし、粒度が粗くなることでターゲティング精度や分析の深度が制限される可能性があります。

外部データ活用のユースケース例

メディアプランナーがクライアント提案に活用できる外部データ活用の具体的なユースケースをいくつかご紹介します。

• O2Oキャンペーンの効果測定: オンライン広告（Webサイト訪問、アプリ利用など）に接触したユーザーが、その後実店舗に来店したか、またはオフラインで購入したかを、位置情報データやオフライン購買データ（Clean Room経由で安全に突合）を用いて測定・分析し、オンライン広告のオフラインへの貢献度を可視化します。
• 実店舗商圏内のターゲティング: 特定の店舗の商圏内（例：半径X km圏内、または特定の施設への訪問者）に頻繁に訪れるユーザーを、位置情報データを活用して特定し、そのユーザー層に特化した広告メッセージを配信します。
• オフライン購買履歴に基づくオンラインリターゲティング/オーディエンス拡張: 実店舗で特定の高額商品やリピート性の高い商品を購入した顧客層のオフライン購買データをClean Room経由で連携し、オンライン広告プラットフォーム上で該当顧客へのリターゲティングや、類似属性を持つ新規顧客へのオーディエンス拡張を行います。
• 競合ブランド/店舗訪問者へのターゲティング: 特定の競合店舗や競合ブランドの販売店を頻繁に訪れるユーザー層を位置情報データから特定し、自社ブランドへのスイッチを促す広告を配信します。
• メディアミックス効果測定の高度化: テレビ視聴データやDOOH接触データといった外部データと、オンライン広告接触データを安全な環境で統合分析し、複数チャネルが購買（オンライン・オフライン問わず）に与える複合的な影響を測定します。

外部データ活用のメリットとデメリット

外部データを活用することで、以下のようなメリットとデメリットが考えられます。

メリット

• オーディエンスの拡大と多様化: ファーストパーティデータだけでは捉えきれない層（新規顧客候補、特定のオフライン行動特性を持つ層など）にリーチできます。
• 深いインサイトの獲得: オンライン行動とオフライン行動、購買履歴などを結びつけることで、ユーザーの全体像や深いインサイトを把握できます。
• オンライン・オフライン連携強化: O2O施策の効果測定や、オンライン広告によるオフライン誘導・購買促進が可能になります。
• 効果測定の精度向上: オンラインコンバージョンだけでなく、オフラインコンバージョンを含めた統合的な効果測定が可能になります。

デメリット

• プライバシーリスク: データの種類によっては個人情報を含む可能性があり、漏洩や不正利用のリスク管理が厳重に必要です。
• 技術的複雑さ: Clean RoomやPPCといった新しい技術への理解と導入が必要です。複数のデータソースを連携・突合するための技術的な障壁が存在します。
• コスト: 外部データの利用料、Clean Roomの利用料、データ連携・処理のための開発コストなどがかかります。
• データ品質: 外部データの収集方法や精度にばらつきがあり、データの信頼性を評価する必要があります。
• 同意取得の難しさ: 外部データの取得元（アプリ提供者、オフライン事業者など）や、その広告利用に関するユーザーからの同意取得・管理が複雑になる場合があります。
• スケーラビリティ: 特定の種類の外部データが限定的な場合や、安全な連携手法に対応しているベンダーが限られる場合、大規模なキャンペーンへの適用が難しいことがあります。

プライバシー規制との関連性

外部データの活用は、GDPR、CCPA、そして日本の改正個人情報保護法といった各国のプライバシー規制と密接に関連します。特に以下の点に留意が必要です。

• 同意: 多くの場合、外部データの収集や広告目的での利用には、ユーザーからの有効な同意（オプトイン）が必要です。同意の取得方法、管理、撤回対応などが規制で厳格に定められています。
• 利用目的の特定: 取得したデータを何のために（広告目的、効果測定目的など）利用するのかを明確に特定し、ユーザーに分かりやすく示す必要があります。
• 安全管理措置: 外部データ、特に個人情報やプライバシー性の高い情報を含む場合は、漏洩や不正利用を防ぐための厳重な安全管理措置を講じる義務があります。Clean Roomのような技術は、この安全管理措置の一環として有効です。
• 匿名加工情報・仮名加工情報: 個人情報保護法においては、特定の加工を施した匿名加工情報や仮名加工情報は、通常の個人情報とは異なる取り扱いが定められています。外部データをこれらの形式で取得・利用する場合、その定義や要件を正確に理解する必要があります。

メディアプランナーは、提案する外部データ活用施策が、これらの規制を遵守しているか、データプロバイダーや利用するプラットフォームが適切な対応を取っているかを十分に確認する必要があります。法務部門やコンプライアンス担当者との連携も重要です。

まとめ：メディアプランナーへの提言

ポストCookie時代において、ファーストパーティデータのみに依存せず、多様な外部データを安全かつ効果的に活用することは、広告主の多様なニーズに応え、競争優位性を築く上で非常に重要です。

メディアプランナーとしては、以下の点を押さえておくことが求められます。

1. 外部データの種類とポテンシャルの理解: 位置情報データ、オフライン購買データなど、多様な外部データがどのようなインサイトやターゲティングの可能性を持つかを理解する。
2. 安全な活用技術・手法の理解: Clean RoomやPPCといったプライバシー保護技術の基本的な仕組みと、それが外部データ連携にどう活用されるかを理解する。
3. プライバシー規制への対応: 各国のプライバシー規制が外部データの収集・利用にどう影響するかを理解し、同意取得や安全管理の重要性をクライアントに説明できるようになる。
4. 外部データ活用ベンダー・プラットフォームの動向把握: 外部データプロバイダー、Clean Roomベンダー、DSP/SSPなどが提供する外部データ活用ソリューションの最新動向を常にキャッチアップする。
5. ユースケースの習得: クライアントのビジネス目標に合わせて、外部データを活用した具体的な広告施策（O2O効果測定、オフライン購買層ターゲティングなど）を提案できるよう、多様なユースケースを学ぶ。

ポストCookie時代は、単にIdentifierが変わるだけでなく、データ連携や活用のあり方そのものが大きく変化します。外部データの活用は複雑性が増しますが、適切に対応することで、より高精度でプライバシーに配慮した広告運用を実現し、クライアントのビジネス成長に貢献できるでしょう。積極的に新しい技術や手法を学び、クライアントへの価値提供につなげていってください。