ドイツの10大出版社のうち8社は、読者の単一データベースの作成に取り組んでいます。 並行して、ユーザーデータはThe Guardian、CNN、Financial Times、Reuters、The Economistを組み合わせています。



最大のタブロイドBildを含む1000のサイトがデータセットの交換を開始しました。 Axel Springer、Gruner + Jahr、Bertelsmann Group、およびDer Speigelは、従来のライバル関係を延期し、読者に関する貴重な情報を互いに共有しています（直接の競合他社と読みます）。 そのため、パブリッシャーはGoogleとFacebookのアクションに対応しています。今日の企業はデジタル広告市場の85％を支配していますが、残りのプレーヤーは残りを共有する必要があります。



「当社の最大の競争相手は保守的な出版社ではありません。 Axel Springerが所有するSales House Media ImpactのCEOであるKarsten Schweckeは次のように述べています。

アイデアはどのようにして生まれましたか

ビッグデータを分析せずにメディア広告を販売することは非常に困難です。 はい。各パブリッシャーには、ターゲティング、セグメンテーション、および行動要因に関して一定量のユーザー情報があります。 しかし、今日ではこれで十分ではありません。 広告主のリクエストは常に増え続けています。 複数のサイトで同時に必要なオーディエンスセグメントにリーチしたいと考えています。 別のメディアアウトレットや出版社でさえ、そのようなキャンペーンに必要なデータを持っていません。 言い換えれば、広告がセグメントによってターゲットにされている市場でお金を稼ぐために、現代のメディアはビッグデータを必要とします。 さらに、すべてのメディアがビッグデータの分析において十分な技術的資格を持つ専門家の存在を自慢できるわけではありません。 はい、多くの人はそのようなサービスを維持する余裕がありません。



昨年、世界の大手メディア企業、The Guardian、CNN International、Financial Times、Reuters、The Economistによって作成されたPangea Allianceプロジェクトの参加者も、広告ターゲティングを成功させるためにデータを組み合わせる必要に迫られました。



「データは非常に重要です」と、Guardian News＆Media Revenue Director Tim GentryのPangeaプロジェクトマネージャーは述べています。 彼によると、メディア企業はユーザーに関する主要な情報を交換することにより、「視聴者のユニークで魅力的なセグメント」を作成します。 たとえば、ある出版社の購読情報を別の出版社の行動情報と組み合わせることができます。 その結果、広告主が支払いを希望する詳細なユーザープロファイルが作成されます。

ドイツでの新しいデータベースの仕組み

出版社からの生の情報は、 Emetriqと呼ばれる単一のプラットフォームに送られます。Emetriqは 、ヨーロッパ最大の電気通信会社であるDeutsche Telekomによって管理されています。 後者はデータをふるいにかけてきれいにし、対象を絞った高品質のオーディエンスセグメントを作成します。これを使用して、パブリッシャーは広告オファーを改善します。



各パブリッシャーは、4,000ユーロ（5,000米ドル）から15,000ユーロ（17,000米ドル）のデータセグメントを使用するための固定額を支払います。 価格は、サイトでのページの表示回数と、広告を表示するときに一般的な「銀行」から使用されるデータの量によって異なります。



このようなプロジェクトは、ドイツでは初めて開始されません。 2010年、Axel Springerを含む国内最大の出版社のうちの7社は、プログラムによる直接原則に基づいて広告を販売する合弁会社AdAudienceを設立しました。 これが、Emetriqがパブリッシャーデータにアクセスする方法です。各データは匿名のままです。 出版社は、ユーザーに関する社会的および人口統計情報、インターネットでのユーザーの行動に関するデータ、購入、およびWebサイトのセマンティックコアとコンテキストを使用できます。 これは、パブリッシャーが広告主にアピールする高品質の読者プロファイルと広告セグメントを作成する方法です。



Emetriqによって作成されたすべてのセグメントは、 GfK研究グループの消費者パネルと照合されます。 また、ドイツテレコムは、アクセスできる唯一の広告主であると引き換えに、独自のデータの一部を追加しています。 EmetriqのCEOであるダニエル・ノイハウスは次のように述べています。



セグメント化されたデータは、独自のデータ管理システム（DMP）で実行するセグメントを選択できるパブリッシャーに送り返されます。

データを共有する理由

データを組み合わせると、パブリッシャーがGoogleとFacebookに依存するのを減らすことができます。これは、大部分がビッグデータのおかげで市場を支配しています。 ドイツの出版社は、リソースを単一の銀行に「流出」させることで、より多くの収入を得ることができる代替の比較的大きなデータセットを作成する、とBusiness Insiderは述べています。



ダニエル・ノイハウスによると、ドイツの出版社はまだメディアの巨人のレベルからはほど遠いものの、データの質と量が近づいています。ユーザーについては、GoogleやFacebookと密接に比較することさえできません。」



「Emetriqのコンセプトは、データが必要な場所で人々が革新的であることを支援し、それを実現することです」とNeuhaus氏は述べています。 彼によると、グーグル、フェイスブック、アマゾン、アップルは、誰とも共有せずにデータを収集して自宅に保存するという事実は、「最終的にイノベーションを殺す」という。



AdAudience Joint VentureのCEO、Stefan Kreutzは、次のように述べています。「合併の本当のメリットは、顧客が本当に必要とするより良いセグメントを作成することです。 彼によると、低カバレッジで質の高い広告キャンペーンを、あるいは逆に低品質で高カバレッジを獲得することはそれほど難しくありません。 「しかし、両方を同時に行うのは難しい作業です」とステファン・クロイツは付け加えました。



最終的に、出版社にとってのメリットは明らかです。 彼らは、自社のブランドポートフォリオよりもはるかに大きい「共通の大釜」から、拡張された匿名のデータセグメントを取得します。 これにより、サイト運営者はCPM（広告ユニットの1,000インプレッションあたりのコスト）を増やすことができます。 最近プロジェクトが開始されて以来、AdAudienceはCPMの成長を示す数値を提供していませんが、Stefan Kreutzによると、すでに「重要」であるという最初の兆候があります。

データ集約が市場をどのように変えるか

データと直接販売に従事している多くの商用ブランドを組み合わせます。 これにより、顧客をターゲットにしたり、ターゲットを変更したりして、購入する興味や購入の準備ができた時期、所有しているガジェットや機器に関する情報を受け取ることができます。



たとえば、昨年の終わりに、英国のアフィリエイトネットワークであるSkimlinksは、 Audiences by Skimlinksという「データ協同組合」を立ち上げました。 ユーザーの行動に関する情報に基づいて、広告を正しくターゲティングできるセグメントが作成されます。



SkimlinksのCEO兼共同設立者であるAlicia Navarroは、プロジェクトに参加することの利点について説明しました。 たとえば、出版社のウェブサイトの特定のユーザーが記事を読みながら、女性のバッグのリンクをクリックすると、この製品を販売しているストアのウェブサイトにリダイレクトされます。 その結果、購入が行われると、次のチェーンが発生します：ページビュー>クリック>コンバージョン。 その結果、ユーザーが何も購入しなくても、プロジェクトに参加している出版社と小売業者は、特定のユーザーの行動モデル（パターン）を受け取ります。 彼が別の出版社のウェブサイトに表示されると、Skimlinksがユーザーのコンピューターに残すCookieファイルのおかげで、女性のバッグを販売するページに再びリダイレクトできます。 プロジェクトの作成者によると、それは「ほとんど信じられない」コンバージョンの増加につながりました。



Marketing Landによると、広告主はセグメント化されたデータに対してCPMベースで支払います。 収入は、提供するデータに基づいて「協同組合」のメンバーに分配されます。データの価値が高いほど、利益は大きくなります。 たとえば、ページのインプレッション情報は、クリック情報よりも費用がかかりません。



Alicia Navarro氏は、「データが多ければ多いほど、より正確になります。」と述べています。 彼女によると、SkimlinkのAudiencesプロジェクトは、この「協同組合」の参加者が「コンテンツから商取引まで」を見るという点でユニークであり、他のデータプロバイダーは原則として小売業者データまたは顧客データのみを持つ意図。



この種の別のプロジェクトは、米国で成功裏に開発されています。 ニューヨークに本拠を置くBomboraは、検索クエリ、ドキュメントのダウンロード、ウェビナー、展示会の登録、記事とブログの視聴、動画の消費、ソーシャルネットワークでのいいねとシェア、および特定の製品や製品を探している起業家によるその他の活動の証拠を監視しています。 このプロジェクトには、フォーブス、アバディーングループ、および訪問者との月間10億を超えるやり取りに関するデータを提供する約2,500の他のサイトが含まれます。通常、これらはビジネスバイヤーです。 広告主と代理店はこの情報をマーケティングと販売に使用し、関心のある企業へのターゲティングに基づいて提供します。



Bomboraは、「B2Bの行動データの最初の集約ソースになったのは自社であり、プレミアムメディア企業のこの種の最初の「データ協同組合」を作成した」と主張しています。

ロシアでのメディア協力は可能ですか？

ロシアの出版社のそのような取り組みについてはまだ聞いていません。 専門家は、ロシアのメディア環境はまだそのようなプロジェクトの準備ができていないことに注意します。 私たちの例であるRelap.ioを使用して、ロシア市場のメディアでビッグデータを操作した経験を知ることができます。



Runetの2000以上のメディアがRelap.ioレコメンダーウィジェットを使用し、 そのうち 100以上がパーソナライズされたRelap.ioネイティブ広告で獲得しています。 ユーザーがどのように行動し、どのテキストを読むかを知っています。 これにより、関心のあるユーザーセグメントを作成できます。 どのサイトでもユーザーを認識し、ユーザーが何を表示しているかに関係なく、広告や広告を表示できます。これは、観光やニュースに関する専門サイトです。



サイトで広告からのお金を半分に分けます。 セグメントを適切に選択するほど、つまり、収集するさまざまなリソースでのユーザーの行動に関するデータが正確になるほど、ネイティブ広告がサイトにもたらすお金が増え、収益も増えます。



したがって、さまざまなリソースでのユーザーの行動に関する知識は、メディア収益の増加に役立ちます。



Habréの資料をお読みください。主な開発者がメディアプラットフォームでテキストを分析する方法について説明しています。