デジタル広告の最適な表示回数の上限を算出するフレームワークを開発

株式会社電通デジタル（本社：東京都港区、代表取締役社長：鈴木禎久、以下、電通デジタル）は、デジタル広告の最適な表示回数（フリークエンシー）の上限を導き出すフレームワークを開発し、本日より提供を開始します。これにより、広告配信対象となるセグメント・広告予算・配信期間に応じて、最適な広告上限表示回数の設計を実現します。

現在のデジタル広告には、一定期間内に同一ユーザーへの広告表示回数を制限する機能があり、広告効果を最大化するためにこの機能の適切な活用が重要となっています。しかし、これまでは広告表示回数の上限をどのように設定すべきか、データドリブンな算出に課題がありました。

そこで電通デジタルは、当社が保有するフリークエンシー回数別（以下、FQ回数別）リフトモデルと、プラットフォーマーが保有するリーチシミュレーションデータ（ユーザーへのリーチ数とフリークエンシー分布の予測データ）を組み合わせることで、配信セグメント・広告予算・配信期間に応じて最適なフリークエンシー上限回数を導き出す本フレームワークを開発しました。

FQ回数別リフトモデルは、広告接触時に発生する広告効果の伸びしろと可変性（態度変容のしやすさ）を軸に、FQ回数別の態度変容指数を導き出すもので、複数の事例を通して検証を重ね精緻化を進めてきました。その結果、限られたユーザーに複数回広告を表示し続けるよりも、可能な限り多くのユーザーに1回広告を表示した後に、2回目以降の広告を表示することが理想的なフリークエンシーの制御方針となることが分かりました。

またFQ回数別リフトモデルにより、配信予算規模に応じて、最適なフリークエンシー上限回数が異なることも判明しました。具体的には、フリークエンシー上限設定回数が少ないほどオークションプレッシャー^※がかかりCPM（広告表示1,000回あたりの料金）の高騰が起こるため、広告予算規模が大きい場合はフリークエンシー上限設定回数も多い方が広告効果を期待できる傾向にあることが分かりました（下図参照）。本フレームワークでは、リーチシミュレーションデータより得られるオークションプレッシャーによるCPMの変動率とFQ回数別リフトモデルを加味することで、配信セグメント・広告予算・配信期間に応じて最適なフリークエンシー上限回数を算出しています。なお、同一予算規模における広告効果の最大値と最小値を比較すると、その態度変容効果は平均でプラス36%向上しました。

今後は、本フレームワークにおける対応可能な広告の種類や配信セグメントの拡充を進めるとともに、引き続き大手プラットフォーマーとの連携による多様なソリューションの開発に取り組んでまいります。

以上