こんにちは！最近色々な配信方法について相談される事も増えてきました。今回は、自分の中で改めて整理したいと思い、まとめてみました。
簡単ですが運用者目線を踏まえて紹介しますので、参考になりましたら幸いです！
表示スタイル別紹介
リスティング（ディスプレイ含む）
まずは、運用者が最も利用するリスティング広告における、配信可能な広告のスタイルについて。
Y/G共通
Yahoo!
その他
- 純広告（タイアップ記事広告等含む） 過去記事
- ネイティブ広告（フィード広告含む）
- リッチメディア広告（動画等がそうですが、様々な多様性があるのでひとまとめに・・・）
などがあげられるかと思います。これらその他に分類されるものは、運用者としてはどちらかといえば現状イレギュラーで対応するようなものかとは思います。
ただリッチメディア広告というのも実質は総称ですし、今リッチと呼ばれるものが今後更に進化し、触覚や味覚、嗅覚に訴える3Dだか4Dだか、というスゴイ広告スタイルが出てくるかもしれませんね！
主要配信経路別紹介
リスティング系
こちらは所謂「検索広告」のことを指します。運用者お馴染みの検索をかけたときに出てくるアレです。こちらと後述のアドネットワークの登場によって、WEB広告事情は劇的に変わったといっても過言ではないでしょう！
アドネットワーク系
色々なメディアをとりまとめ、広告枠を一括管理するネットワーク。これにより広告出稿の幅が大きく広がりました。主にディスプレイ広告が配信される配信経路ですね。ブログなり、SNSなりの広告枠をひとまとめにしているということであり、GoogleやYahoo!の配信において、パートナーにも出ます、というのがコレになりますね。
アドエクスチェンジ系
若干後発のもので、アドネットワークと比較して最も違うのは「インプレッション単位」で各メディアをまとめずにメディア毎で提供するという点であり、効率的な配信が可能になっています。リアルタイムビッディングシステムでインプレッション毎に入札が瞬時に決まります。
入札方式が異なる、アドネットワークだと思えば差し支えないのではないでしょうか。一部DSPでは、これを使えることをウリにしているところがありますね！
その他
他にも、リスティング運用者としてはあまり使う機会がありませんが、メーカー企業様のWEB担当者の方などは、Lineの定期的な配信やメールマガジンも、メインどころだと思います。
サブカテゴライズ紹介
主要経路は上記かと思いますが、それらに組み合わせてよりコアな配信経路を求める事も出来ますね。
それらの主なものをご紹介致します。
- インタレスト・コンテンツ連動系
一言で言えば、サイトでセグメントして出すタイプです。ディスプレイ広告を出す運用者には馴染み深いものですね！アドネットワークの中でも、サイトのコンテンツ傾向等に基づいてより見込の高いところへ！という、定番の配信方法です。 - クッキー・キャッシュ連動系
こちらは一言で言えば、ユーザーでセグメントして出すタイプです。リターゲティング等、訪問履歴にもとづいて配信するタイプですね！女子的なネットサーフィン趣味を持つ男性は、きっと女性と間違われて配信されているでしょう！ - GPS連動系
これもユーザーセグメントタイプといえますが、更にコアなものですね。ユーザーの現在位置に基づいてタイムリーな広告を出すタイプです！位置情報サービスをONにしていないと基本的には出ないですが、今後こういったものもどんどん増えるのでしょうね！頻繁な外出に怪しんだ奥さんが、広告を活用してカマをかける時代がくるかもしれません・・・プライベートでも嘘はつけませんね！
課金形式の紹介
これまで紹介してきた配信手法の中で、主要な課金形式と考えられるものを図にしました。
リスティングで使われるものを「リスティング領域」として入れており、それ以外については下に記載しています。リスティング運用者としては、領域内の4つは覚えておきたいところですね！
※CPA（コンバージョン単価制）というものも存在しますが、意味合いが違うので非掲載です。
また、中には、会社の報酬としての料金体系としてCV1件あたりおいくら頂きます、といった成果課金をお客様に対して併用しているケースもあるかと思いますが、そういったことではなく、あくまで配信した時に媒体から課金される方式について表しています。これらをある程度把握しておけば、お客様にもご説明しやすいですね！
まとめ
いかがでしたでしょうか。現在WEB広告として考えられるものにも、色々な形態・色々な種類がありますね！特にリスティングではCPC制が馴染み深いものですが、他にも種類はあります。最近でも、Googleではより最適な広告配信のため、テクノロジーを常時進化させており・・・
人間がかけるアルゴリズムには限界があるということから、観察から学習する汎用のアルゴリズム「ディープラーニング」なるものに注力しているとか・・・
今何が主流で、今後どうなっていくのかなどその時々で色々変わるかと思いますが、情報収集を怠らずに対応出来るようにしていきたいですね！
