アプリの成長戦略を考える上で、最も効果的なチャネルを選択し、ユーザーの行動変容に対応するためのテクノロジー活用は不可欠です。しかし、刻々と変化し続けるデジタル環境の中で、適切なメディアミックスを選択することは容易ではありません。マーケティングソフトウェアのリーディングカンパニーであるAppLovin（アップラビン）で非ゲーム担当バイスプレジデントを務めるアンドレイ・カザコフ氏に、ノンゲームアプリのマーケティングにおける従来のチャネルミックスにとらわれないための考え方、パフォーマンス・マーケティングにおけるモバイル広告の重要性、モバイル広告の未来を形作るAIの先進的な役割について聞きました。
Q. ノンゲームアプリの成長戦略を立てる際、メディアミックスについて考えるべきポイントは。
A.
メディアミックスを構成する際には、たとえば、課金利用者を増やして収益を伸ばしたい、などといった目標を明確にし、それに合致する費用指標を選択するということです。例に挙げた課金利用者ならCPP（課金ユーザーあたりコスト）でしょうし、イベントあたりのコスト（CPE）というものもあります。後者は単なるクリックやビューに留まらない、ユーザー行動に焦点を置くことができるため、モバイル広告主にとって特に重要な指標です。
また、計画を立てる際は、各新規チャネルが効果を発揮し、望ましい成長率を生み出すまでには時間がかかることも考慮する必要があります。通常、目に見える成果を達成するまでには、数週間から1カ月ほどかかります。そのため新しいチャネルの追加を検討する場合、チャネルが提供するリーチとそれを達成するためのテクノロジーが重要な要素となります。
Q. ユーザー行動の最近の傾向を踏まえ、効果的なマーケティングを行うためにモバイル広告が重要な理由は何ですか。
A.
米調査会社スタティスタの推計によると、グローバルにおける2023年のeコマース全体の支出において、6割がスマートフォン経由といいます。この点において、広告の主戦場はモバイルと言えます。しかし、SNS広告やインテント広告（購買意欲の強いユーザー向け）のリーチは大きいですが、成長戦略をこれらに限定してしまうと、広告主のビジネス成長は限定的になってしまうことでしょう。
たとえば、SNS広告はSNSの外にいるユーザーにはリーチできないという点です。アプリでは「ゲームをする」「ショッピングを楽しむ」「スケジュールを管理する」ユーザーにもリーチすることができます。すなわちスマートフォン上でのほぼすべての活動が対象になります。また、各ユーザーのアプリ上での行動パターンなど、モバイルプラットフォームが保有している、SNSよりも幅広いデータを活用する機会も損失していることになります。
SNSは複数あるチャネルのうちのひとつにすぎません。冒頭で述べた通り、目標に合致するメディア戦略を策定することが不可欠です。モバイル広告は、あらゆる消費者向けのビジネスを成長させるために効果的な方法だと言えます。多くのモバイルユーザー獲得のための成長戦略は、主要なSNSプラットフォームを活用するというのが当社の考えです。そのため、他のチャネルでパートナーを見つけ多様化することで競争力を高めることができます。
Q. モバイルの持つデータセットの量や質で、検索やSNSよりも優位な点とは具体的に何でしょうか。
A.
モバイルアプリ領域にキャンペーンを拡大することで、SNSの外にいるユーザーにもリーチできるという利点が一番大きな違いになります。ソーシャルにおいては「SNSを利用する」ユーザーだけをターゲットにしていたのなら、アプリでは「ゲームをする」「ショッピングを楽しむ」「スケジュールを管理する」ユーザーにもリーチすることができます。この点においても、SNSは複数あるチャネルのうちの一つに過ぎないということが言えます。各ユーザーの行動パターンなど、SNSよりも幅広いデータを保有し、活用することができます。
たとえば、「ユーザーがショッピングカートに何かを入れたが、購入を完了しなかった」場合に、このユーザーは、さまざまなアプリでパーソナライズされたメッセージを活用してリターゲティングされる可能性があります。
Q. ノンゲームアプリのモバイル広告においてAIはどのような役割を果たし、どのようにターゲットオーディエンスを効果的に特定し、リーチすることができますか？
A.
AIは、特にグロース（成長の加速を共に目指す）パートナーが提供する有意義なリーチと組み合わせることで、モバイルの成長戦略を効率的に実現するための重要な役割を果たすことができます。
大幅なパフォーマンス向上への期待に加え、新しいパートナーの採用コストは、AppLovinがクリエイティブ制作を支援し、AIモデルの学習に必要なデータ量が削減されため大幅に削減されました。
Q. 「AIモデルの学習に必要なデータ量」が減ることで、広告主側が負うコストは具体的にどう削減されますか。
A.
ここでいうコストとは費用だけでなく時間も含まれます。新しいパートナーを採用する際にはテストを行い、最適化を行うためのデータ収集が欠かせません。AppLovinの新しいAIモデルは、マーケティングを最適化するための学習に必要なデータを大幅に削減し、テストに費やす時間と費用を削減することに成功しました。そのため広告主はより短い時間、少ないテスト期間（すなわち、少ない費用）でキャンペーンを最適化し、KPIを達成する事ができます。このパートは次のAppLovinのプロダクト紹介の部分と一つにまとめて修正してしまおうと思います。
Q. ノンゲームアプリのユーザー獲得において、においてAIを活用する方法は。
A.
AIは、特にグロース（成長の加速を共に目指す）パートナーが提供する有意義なリーチと組み合わせることで、モバイルの成長戦略を効率的に実現するための重要な役割を果たすことができます。
新しいパートナーを採用する際にはテストを行い、最適化を行うためのデータ収集が欠かせません。AppLovinの新しいAI
モデルは、マーケティングを最適化するための学習に必要なデータを大幅に削減し、テストに費やす時間と費用を削減することに成功しました。そのため広告主はより短い時間、少ないテスト期間（すなわち、少ない費用）でキャンペーンを最適化し、KPIを達成することができます。
Q. チャネルミックスの多様化に成功したアプリの例を教えてください。
A. ライブ配信アプリを運営するBIGO Techは、BIGO
Techが独自に設定したアプリ内のミドルファネルイベントを達成するユーザーを獲得するキャンペーンを実施し、2021年6月1日〜9月30日の4カ月間、前月比平均でインストール数が40％増加しました。
パーソナル・ファイナンス・プラットフォームのKikoffは、AppDiscoveryのパフォーマンスCTVキャンペーンを利用して、理想的なインストール価格でダウンファネルのパフォーマンス目標を達成し、インストール率を3倍に向上させ、CPEを約30%削減しました。
Q. AppLovinのソリューションと、そのほか類似のソリューションとの違いは具体的にどのような点にありますか。
A.
AppLovinのソリューションと他のソリューションの違いは、まず、ROAS、CPP、CPEなどのパフォーマンス指標に沿った新規ユーザーの望ましい組み合わせを保証し、広告主ごとに異なるビジネス目標を達成するように調整することです。さらに、大規模なオーディエンスにリーチすることで、パフォーマンスキャンペーン迅速な立ち上げを可能にすると同時に、立ち上げにかかる時間・費用のコストを大幅に削減します。
また、AppLovin
ソリューションにおけるAIの活用への取り組みも他社との差別化ポイントです。これにより、広告主にハイレベルな効率性をもたらし、企業が求めるユーザーを正確にターゲティングできるようになり、他社との差別化が図れます。
お問い合わせ
AppLovin Japan
Email：jp@applovin.com
