フェイスブックの広告で、機械学習による最適化で成果を引き出すためには、流動性（liquidity）を高めることが必要とのこと。流動性とは、人間によるコントロールを緩めてシステムの判断に委ねることで、価値のあるインプレッションに費用が流れるようにすること。つまりは、パラメーターを広げることであり、具体的には配置、オーディエンス、予算、クリエイティブに幅を持たせること。手抜きではなく、積極的な自動化。
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。