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Molocoの機械学習を活用したモバイル広告DSP事業

Moloco

アプリ広告の領域がレッドオーシャン化する中、GoogleやMetaなどのビッグテック以外の「オープンインターネット」への配信に注目が集まっている。機械学習テクノロジー企業のMolocoで新規ビジネスを担う大久保 賢氏に、アプリマーケティングの次の一手となる同社のDSPについて聞いた。

Moloco
New Business Director
大久保 賢氏

デジタルからモバイルシフトへ広告投資配分の変化

―事業概要について教えてください。

機械学習テクノロジー企業であるMolocoは、元GoogleのエンジニアであるIkkjin Ahn(イクジン アン)がアメリカで創業しました。2019年に日本市場に参入し、機械学習技術を活用したモバイルアプリ向けのDSP広告事業などを展開しています。「機械学習を通じてあらゆる規模の企業が成長できるよう支援すること」が当社のミッションです。

―昨今のモバイルアプリ広告をとりまく環境についてどのように捉えていますか。

企業の広告投資はデジタルシフトはもちろんのこと、モバイル広告の予算が増加傾向にあります。調査会社Ipsosとの共同調査の結果、ブランド広告の予算を増加すると答えた日本の企業は48%だったのに対し、パフォーマンス広告の予算を増加すると答えたのは54%と半数以上であることが明らかになりました。

パフォーマンス広告への投資を増やそうしている理由として、「ブランド広告より収益の拡大を促進させる効果がある」とマーケティング担当者の多くが考えていることが挙げられ、同調査でも国内マーケターの68%が回答しています。その要因はコロナ禍や紛争など、世界環境を見た際に先々の経済状況を見通しづらい状況が続いていることが挙げられます。こうした環境においては、中長期で成果を見るべきブランド構築のための広告投資は削減せざるを得ず、短期で成果が出やすいパフォーマンス広告への投資が増える傾向があります。

また、特にモバイル広告の領域でパフォーマンス広告が堅調なのは、企業のスマホを活用したマーケティング戦略の変化も影響していると思います。以前で言えば、パフォーマンスを目的としたモバイル広告と言えば、ゲームアプリを中心とする出稿主が想起されたと思います。しかし、業種を超えて、あらゆる産業においてスマホ、さらにはアプリを介したコミュニケーションが一般的になる中で、アプリのダウンロードや利用を促すためのモバイル広告を活用する企業のすそ野は広がっています。

スマホを使う可処分時間の66%がビッグテック以外

―スマホを利用するユーザー動向において、特筆すべきことはありますか。

皆さんはユーザーがスマホ利用時に、時間を費やす場としてYouTubeやX(旧、Twitter)、Instagramなどを想起されると思います。しかし、Statistaにおけるデータではユーザーがスマホを利用している可処分時間のうち、66%がビッグテック以外の「オープンインターネット」で時間を費やしていることがわかっています(図)

私たちMolocoは、モバイル広告の活用において過小評価されていた、この残りの66%の時間に対するアプローチについて、GoogleやMetaに負けない成果を機械学習テクノロジーで提供できるプレイヤーとして、存在感を出していきたいと考えています。

図 広告インベントリ別にみるユーザー可処分時間と広告費の割合

アドフラウドへの対策強化 信頼性と透明性を担保

―主力サービスであるモバイルアプリ事業者向けの広告プラットフォーム「Moloco Cloud DSP」について教えてください。

アプリ事業者の方は、アプリのインストールやアプリ内課金、会員化、アプリ内イベントなどのCPA(顧客獲得単価)やROAS(広告費用対効果)の最適化を目的としたキャンペーンに際してご利用いただけるプラットフォームです。ファーストパーティデータやコンテクスチュアルデータなどをインプットの材料として、機械学習モデルが最適化をはかることでパフォーマンスを最大化しています。

当社の広告を利用しているアプリ事業者の内訳としては、現在はゲーミングカテゴリーが最も多いです。しかし、非ゲーム領域であるエンタテインメント、動画ストリーミング、人材系も増えています。GoogleやMetaなどの大手プラットフォームに配信していたが、なかなか成果が上がりづらくなってきた際の次の選択肢として、また依存度を下げて事業上のリスク分散のために導入いただくケースが多いです。

―「Moloco Cloud DSP」について、他社との差別化ポイントや独自性はありますか。

透明性と信頼性の高さです。DSP広告のデメリットとして、アドフラウド(不正広告)の発生確率が高いことがよく挙げられます。Molocoではアドフラウド対策も強化し、実際にフラウド対策ツールにおいてもクリーンな媒体と評価されています。

もうひとつのデメリットとして、DSP広告はどのサイトに配信されるかが事前にはわからないことも挙げられますが、Molocoではすべての広告の掲載先が透明性高く開示されます。

またMolocoは自社の広告インベントリを持っていないことも特徴です。自社の配信面を持ちつつ他のインベントリにもアクセスしている企業は、どうしても自社面に多く広告配信がなされるような設計をしてしまいがちです。しかし、Molocoは自社の広告インベントリを持っていないことから中立的な立場で、純粋にパフォーマンスが良い掲載先に振り分けることができます。

―「Moloco Cloud DSP」導入の流れについて教えてください。

「Moloco Cloud DSP」はご契約を結ばせていただいた後、予算を投下していただきながら配信の最適化をしていき、広告投資を増やして成果を上げていただくようにしています。「最初のパフォーマンスが合わない」「最適化前に投じた初期の予算は無駄になるのでは」という懸念を持たれる方もいますが、「Moloco Cloud DSP」が評価されているのが最適化までの時間が短いことです。これは、複数のDSPに精通した広告会社の方からもよく評価をいただくポイントです。

「Molocoは機械学習の精度が高く速度が早い。通常のDSPだと期待するKPIに到達するまで2~3週間かかることも多いが、Molocoは最短1週間でKPIに合う」という声もいただいています。広告配信前からデータを送れば事前に学習できるため、パフォーマンスが上がるまでの期間を大幅に短縮することもできます。また、Molocoは様々な基準や業界的なガイドラインに全て準拠した形でご提供しているので、安心してご利用開始していただければと思います」。

    お問い合わせ

    Moloco合同会社
    New Business Director 大久保 賢
    E-mail:satoshi.okubo@moloco.com

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