話題のジューストを試用してみた。P2Pの技術を採用しているだけあって、ビデオは予想以上に快適に視聴できた。任意のキーワードで検索すると、番組と並列して広告もリストされた。コンピューターや自動車と検索してみて、ヒューレットパッカード、インテル、オペルのビデオ広告を確認した。多数の広告を見つけられなかったのは、日本から視聴していることや性年齢といった属性によって制限を受けているからかもしれない。ビデオ広告の再生中にプレイヤー上部の「Explore this program's interactive feature」をクリックすると、画面に透過レイヤーが被さり、ウェブサイトへのリンクなどが現れた。このレイヤーでは、ゲームなどの高度なインタラクションもできるという。プレイヤー下部の「Show information about the program」をクリックすると、テキストによるビデオ広告の紹介が現れた。そこには「Joost Link」という、そのビデオ広告のユニークなアドレスも含まれている。これらのビデオ広告はプリロールやミッドロールとして強制挿入されると考えられるが、その条件は不明。広告だらけにならないように挿入頻度などは配慮されるはず。広告主にはどのように広告を買い付けるのか。一般のテレビと同じように、視聴者の居住地、チャンネルや番組、日時の指定はできるのでは。性年齢といった視聴者の登録属性の指定、番組メタデータとのマッチング、視聴履歴に基づくターゲティングまでできるかもしれない。
電通デジタルの三谷壮平氏が、データクリーンルームを解説。 Ads Data Hubとは何か?その活用の可能性を探る(第1回) https://www.dentsudigital.co.jp/topics/2021/1005-001050/ Data Clean Roomの魅力と、最大限にその価値を引き出す活用のポイント(第2回) https://www.dentsudigital.co.jp/topics/2021/1012-001058/ 電通デジタルのData Clean Roomソリューション(第3回) https://www.dentsudigital.co.jp/topics/2021/1026-001073/ Data Clean Roomと外部データを連携した分析のさらなる広がり(第4回) https://www.dentsudigital.co.jp/topics/2021/1102-001086/ 以下は要約。 データクリーンルームは、広告プラットフォーム事業者の提供する次世代型レポーティングの仕組み。プラットフォーム側が用意したクラウド環境上で、プラットフォーム内部の広告配信ログデータに外部データを掛け合わせて分析できる。 重複リーチの分析、プラットフォーム保有属性での分析、独自指標でのアトリビューション分析、最適予算配分の分析などに利用できる。 広告をクリックしてウェブサイトに来訪する以前のインプレッション情報(プラットフォーム内にしかない広告接触データ)を分析できることが価値。 データクリーンルームについては、電通の前川駿氏による発信も目立つ。