始める前に
- このパブリケーションは、テストに関する注意事項（2022 年 11 月）、テストに関するガイダンス（2023 年 6 月）、追加のテストに関するガイダンス（2023 年 10 月）と併せて確認する必要があります。
- このドキュメントの目的は、Relevance API のユースケース、構成、テスト構造、目標、評価のベスト プラクティスに関する市場参加者のガイダンスを市場参加者に提供することです。
テスト設計の原則
テスト群とコントロール群を明確に定義し、同じ変数を測定するようにします。
ユーザーのランダム化と割り当て
- Chrome を利用したテストグループのみを使用する（他のトラフィックでテストを実施するなど）場合は、テストグループとコントロール ユーザーの分割をランダム化し、バイアスのかかっていないことを確認します。テストグループの設定にかかわらず、テスト群とコントロール群の特性を評価して、テスト群とコントロール群が同等になるようにします。セクション 15 をご覧ください。
- テスト グループとコントロール グループのユーザー特性が同じになるようにします（たとえば、テストグループとコントロール グループの両方で同様の地域を使用します）。セクション 28 をご覧ください。
- CMA が提案するテスト デザインを使用して、トリートメント（PS API + その他のシグナル）+ コントロール 1（3 PC + その他のシグナル）+ コントロール 2（3PC なし + PS API なし + その他のシグナル）の 3 つのテストグループを含めます。セクション 10 ～ 14 をご覧ください。
- 設定では、Chrome で利用できるテストラベルを可能な限り最大限に活用してください。
- Chrome では、法的、UX、技術的な理由により、これらのテストグループから一部の Chrome インスタンスを除外する予定です。これには Chrome Enterprise などが含まれます。これらの除外はモード A とモード B、つまりコントロール 1、コントロール 2、トリートメントで同一になります。そのため、テストグループで得られた指標と、テストグループ以外から得られた指標を比較しないでください。
テストグループとコントロール グループ間の構成の調整
- テストグループとコントロール グループでは、類似の広告枠、広告フォーマット、キャンペーン タイプ、キャンペーン設定など、同等のキャンペーン設定を使用します。セクション 28 をご覧ください。
- 具体的な例: 類似のコンバージョンの種類が同じアトリビューション期間とアトリビューション ロジックを使用して測定されていること、キャンペーンで類似ユーザー、インタレスト グループ、地域をターゲットに設定し、類似の広告コピーと広告フォーマットを使用している。セクション 28 をご覧ください。
- 理想的には、DSP がレポートを管理でき、アトリビューション レイヤを追加する可能性のあるサードパーティ企業に頼る必要がない。DSP の顧客がサードパーティ企業を利用してアトリビューションを実施している場合は、そのサードパーティを統合/テスト計画、およびテスト群とコントロール群の両方に含める必要があります。
- 参加している DSP によって管理される各キャンペーンが、トリートメント グループとコントロール グループ内のオークションに参加する機会が等しくあり、各グループの入札動作が他のグループの影響を受けないようにする。セクション 25 をご覧ください。
指標の収集と評価
- 結果を評価する前に、テスト グループとコントロール グループの結果の差が統計的に有意であることを確認します。セクション 25 をご覧ください。
- すべての指標で、外れ値が評価されていることを確認してください。特に、売り上げや広告費用対効果（ROAS）の指標の場合、シングルタッチ アトリビューションのロジックでは外れ値が発生しやすくなり、なんらかの方法で結果に大きく影響する可能性があります。付録: 表 2 をご覧ください。
- 3PC 以外の方法（リンク デコレーション、自社データ、その他のコンテキスト データなど）でコンバージョンを測定する場合は、必ずテストグループとコントロール グループの両方で使用するようにします。セクション 13 と 14 をご覧ください。
- Relevance API の測定と Attribution Reporting API の測定の 2 種類のテストグループを使用することを検討してください。これにより、多変量テストを回避し、所見の原因を簡単に把握できます。詳しくは、測定テストガイドと、テスト群で推奨される測定方法の表をご覧ください。
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処理群とコントロール 1 提案された最終状態と現在の状態を比較します。 |
トリートメントとコントロール 2 PS API をまったく使用しない提案された最終状態を比較します。 |
コントロール 2 とコントロール 1 3PC ありと PS API なしのコンバージョン測定を比較します。 |
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| 測定方法 | 多変量テストを回避するには、ARA データと 3PC 以外のデータを使用して、両方のテスト群でコンバージョン ベースの指標を測定します。 | 多変量テストを回避するには、両方のテスト群でコンバージョン ベースの指標の測定に 3PC 以外のデータのみを使用します。 | 多変量テストを回避するには、両方のテスト群でコンバージョン ベースの指標の測定に 3PC 以外のデータのみを使用します。 |
導入に関するアドバイス
このセクションでは、関連性 API の一般的なユースケースと、API を設定するための最小構成または最適な構成について説明します。テストの設定セクションに進む前に、ビジネスにとって重要なユースケースを理解し、設定が最小要件に沿っていることを確認することが重要です。
使用例
広告の関連性の分野における一般的なユースケースをいくつか挙げました。なお、個々の市場参加者のニーズによっては、複数の関連性 API を使用するユースケースもあります。
ブランド認知度または顧客開拓
- 最小
- Topics シグナルを意味的にオーディエンス セグメントとして使用する。
- Protected Audience API を使用して、ウェブページの訪問者をサイトのコンテキスト カテゴリを表すインタレスト グループに追加することで、オーディエンス セグメントを作成します。
- 最適
- ML モデルの特徴として、Topics をプライベートで持続性のある他のシグナル（ファーストパーティ データ、コンテキスト データなど）と併用して、ユーザーのオーディエンス セグメントを推測します。
- Protected Audience API を使って、ファーストパーティ データ、特定のユーザー アクティビティ、トピック、その他のコンテキスト シグナルに基づいて、ウェブページの訪問者をインタレスト グループに追加することで、オーディエンス セグメントを作成します。
- Protected Audience API を使用して自社オーディエンス セグメントを作成し、それをオーディエンス拡張に使って広告主のキャンペーンのリーチを拡大できます。
リマーケティング
- Protected Audience API を使って、ユーザーのアクションに応じてインタレスト グループを作成することで、サイトに合わせてカスタマイズされたリマーケティング セグメントを作成できます。
設定
Topics API
- 最小
- （DSP）広告テクノロジーは、公開されているサードパーティ Cookie を使用しない広告の関連性の最大化に関するガイドに沿って、広告選択のシグナルとしてトピックを使用します。なお、これらの Topics シグナルは、DSP が Topics API 自体を呼び出すか、パートナー SSP から提供される Topics シグナルを処理、またはその両方に起因する場合があります。
- （SSP）広告テクノロジーは一部のパブリッシャーと連携し、ORTB 2.x の仕様に沿って Topics API から返されるトピックを入札ストリームに含めるよう設定しています。この場合、広告テクノロジーは、サイトと連携して必要なライブラリ（ヘッダー入札の依存関係など）をアップグレードしてデプロイし、それらのサイトで Topics API を呼び出す必要があります。
- （SSP）広告テクノロジーは、広告テクノロジーで API を使用できるすべてのトラフィックで Topics API を呼び出します。呼び出し元ごとのフィルタリングの要件があるため、最大限の可用性を確保するためには、API を少なくとも 3 週間呼び出す必要があります。そのためには、DSP パートナーがシグナルの使用を開始する準備が整う前に、Topics API の呼び出しを開始することをおすすめします。
- 最適
- （DSP）広告テクノロジーで API が使用可能になる、カスタマー ジャーニーの有意義なマイルストーンで Topics API を呼び出します。たとえば、トピックを関連するファーストパーティ データやアトリビューション データと関連付けるなどして、このデータを ML トレーニングに使用します。
- （DSP）トピックベースの特徴を探索して ML ターゲティング モデルに導入し、オーディエンス セグメンテーションを強化します。ターゲティング時にモデルの推論を実行して、可能性のあるユーザー トピックを拡張します。推定トピックと、そのオーディエンス セグメントをターゲットとする広告主のキャンペーンを照合します。
- （DSP）トピックベースの特徴を探索して ML 入札モデルに導入し、予測クリック率（CTR）とコンバージョン率（CVR）モデルを強化します。
Protected Audience
- （DSP）広告テクノロジーが、クライアントサイドの依存関係をすべて実装して、Protected Audience API ベースのオークションに参加します。
- これには、Protected Audience API の中核となる依存関係（入札ロジックの JavaScript など）や、統合モジュール、レポート エンドポイントが含まれます。
- （DSP）2024 年第 1 四半期から第 2 四半期にかけて、請求対象の Protected Audience API ベースのオークションに参加する準備が整っている広告テクノロジー。
- これには、広告テクノロジーが SSP テスト パートナーおよびサイトを特定して調整し、エンドツーエンド テストを実施するための目標、統合ハンドシェイク、タイムラインを調整する必要があります。
- （DSP）広告テクノロジーが、Key-Value サーバーを使用してリアルタイムのシグナルを取得し、入札を生成します。
- この場合、広告テクノロジーは、予算をすべて使い切ったキャンペーンを停止するなど、リアルタイムのシグナルを必要とする主要なユースケースを特定し、これらのリアルタイム シグナルを入札ロジックの JavaScript に組み込む必要があります。
- （DSP）広告テクノロジーは、Protected Audience オークションでのパフォーマンスを高めるための高レベルのアプローチを採用しています。
- この大まかなアプローチは、パフォーマンスの測定、データの分析、パフォーマンス向上のための実装の反復的な改良という 3 つの側面から大きくなります。
- （SSP）2024 年第 1 四半期から第 2 四半期にかけて、請求対象の Protected Audience オークションに参加する準備が整っている広告テクノロジー。
- これには、Protected Audience API の中核となる依存関係（判断ロジックの JavaScript など）や、統合モジュールやオーケストレーション モジュール、アダプタ（ヘッダー入札の依存関係など）、レポート エンドポイントの実装とデプロイが含まれます。
- （SSP）広告テクノロジーが Key-Value サーバーを使用して、広告をスコアリングするためのリアルタイム シグナルを取得する。
- そのためには、広告品質要件を満たすなど、リアルタイムのシグナルを必要とする主要なユースケースを特定し、これらのリアルタイムのシグナルを意思決定ロジックの JavaScript に組み込む必要があります。
- （SSP）広告テクノロジーには、本番環境のデプロイのスケールとトラフィック量の要件を管理するための大まかなアプローチがあります。
- この場合、広告テクノロジーは DSP テスト パートナーと連携し、Protected Audience API ベースの特定のオークションとソースシグナルに参加する意向を把握する必要があります。
評価の目標と提案されるテストの設定
この評価では、Chrome を利用したテストのモード A および B のラベルを使用することをおすすめします。
提案されたテストの設定
- 次の 3 つのグループを含む CMA が推奨するテストデザインを使用します（セクション 10 ～ 14 を参照）。
- コントロール 1: モード A のトラフィック、control_1.* グループ（3PC + プライバシー サンドボックス API + その他のシグナル）
- コントロール 2: モード B のコントロール 2 グループ（3PC なし + プライバシー サンドボックス API + その他のシグナルなし）。
- トリートメント: モード B treatment_1.* グループ（3PC なし、Privacy Sandbox API + その他のシグナル）
- 広告を広告リクエストに割り当てる際、市場参加者は 3PC 以外にもさまざまなシグナル（自社のパブリッシャー データやコンテキスト情報など）を使用していることを Google は理解しています。これらのシグナルが、提案された変更（3PC のサポート終了とプライバシー サンドボックス API の導入）の影響を受けない範囲で、コントロール グループとトリートメント グループの両方で保持する必要があります。
- なお、サイトによっては 3PC がまだ使用可能な場合があります。コントロール群 2 または処理群の関連性のユースケースにこれらの 3PC を使用しないでください。これらの 3PC は、広告以外の破損に対処することを目的としています。
- なお、Privacy Sandbox API はコントロール 1 で利用できますが、業界のテストに関する CMA のガイダンスにあるように、テスト参加者は Topics API を使用したり、このトラフィックに対して Protected Audiences オークションを実施したりしてはなりません。
- 各グループのラベル、サイズ、特性については、Chrome を利用したテストをご覧ください。
提案されている指標手法
- 指標の収集や計算のための具体的な方法は提案していません。ただし、テストの手法に関して透明性を提供することを強くおすすめします。これにより、さまざまな企業から提供されたテスト結果（規制機関）を分析する担当者がばらつきを把握して、結果の比較方法を決定できるようになります。
- 一部の指標を収集するには、プライベート アグリゲーションの使用が必要になる場合があることを認識しています。プライベート アグリゲーションは、テスト時に一部のテスターが統合されていない可能性があります。
- 可能な範囲で、参加者は入札アクティビティに関連する指標やオークションの関心度（オークションに参加した入札数、平均入札単価など）を報告できます。
| テストグループ | 対応 | コントロール 2 | コントロール 1 |
| 交通手段 | モード B（3PCD） | モード B（3PCD + PA + トピックの抑制） | 現状（3PCD を除く） |
| Relevance API を適用しました | PA + トピック + コンテキスト シグナル | コンテキスト シグナルのみ | Cookie ベースのシグナル + コンテキスト シグナル |
目標 1 -（DSP）インタレスト ベース広告における 3PCD の効果の測定
指標
CMA から要求された主要な指標を含めます。可能であれば、その他に有用な次のような指標を含めることを検討してください。
- 受信したトピックの平均数: 入札リクエストで受け取ったトピックの数。Topic API カバレッジの尺度です。
- 平均滞在時間: 広告のレンダリングが開始されてから、ユーザーのビューポートに広告ピクセルの 50% 以上が存在していた平均時間。広告のエンゲージメントを計測する指標。
- インプレッションあたりのクリック数（クリック率）: インプレッションあたりの平均クリック数。広告の関連性を示す尺度。
- 1 ドルあたりのクリック数: 1 ドルあたりの平均クリック数。広告主が評価する広告品質の指標。
- 1 ドルあたりのコンバージョン数: 1 ドルあたりの平均コンバージョン数。広告主が評価する広告品質の指標。
- コンバージョン率: クリックあたりの平均コンバージョン数をパーセンテージで表示したものです。広告主様がトラフィックの質を示す指標。
- ユニーク入札レスポンスの合計数: DSP から送信された入札レスポンスの合計数。これは、個々の広告テクノロジーのサービスの需要を表すものです。
- ユニーク視聴者数: 広告主の広告がリーチしたユニーク ユーザーの数。リーチの尺度であり
- 完全再生率: 動画がレンダリングされて再生が開始されてから、動画広告の全体にわたって広告ピクセルの 50% 以上がユーザーのビューポートに存在していた平均時間。広告のエンゲージメントを計測する指標。
推奨される分析ポイント
- 広告主は、望ましい規模でターゲット オーディエンスにリーチできるか？
- 広告のエンゲージメントとインタラクションは、変更によってどのような影響を受けますか。
- この変更によって、広告主が受ける広告品質にどのような影響がありますか。
- 費用対効果の高い方法で広告を掲載できるか。つまり、妥当な期間に顧客が生み出す価値よりも低いレートで新規顧客を獲得できているかということです。
- 市場参加者のテストの結果を評価する際に考慮すべき注意すべき点はありますか？
- 市場参加者が実施した過去のテストと比較した場合、その結果を教えてください。
- パフォーマンスに影響し得る逆風にはどのようなものがありますか？逆に、パフォーマンスを高める要因は何か？
目標 2 -（DSP）第三者配信によるリマーケティングの効果の測定
指標
CMA から要求された主要な指標を含めます。可能であれば、その他に有用な次のような指標を含めることを検討してください。
- 平均滞在時間: 広告のレンダリングが開始されてから、ユーザーのビューポートに広告ピクセルの 50% 以上が存在していた平均時間。広告のエンゲージメントを計測する指標。
- インプレッションあたりのクリック数（クリック率）: インプレッションあたりの平均クリック数。広告の関連性を示す尺度。
- 1 ドルあたりのクリック数: 1 ドルあたりの平均クリック数。広告主が評価する広告品質の指標。
- 1 ドルあたりのコンバージョン数: 1 ドルあたりの平均コンバージョン数。広告主が評価する広告品質の指標。
- コンバージョン率: クリックあたりの平均コンバージョン数をパーセンテージで表示したものです。広告主様がトラフィックの質を示す指標。
- ユニーク入札レスポンスの合計数: DSP から送信された入札レスポンスの合計数。これは、個々の広告テクノロジーのサービスの需要を表すものです。
- ユニーク視聴者数: 広告主の広告がリーチしたユニーク ユーザーの数。リーチの尺度であり
- 完全再生率: 動画がレンダリングされて再生が開始されてから、動画広告の全体にわたって広告ピクセルの 50% 以上がユーザーのビューポートに存在していた平均時間。広告のエンゲージメントを計測する指標。
推奨される分析ポイント
- 広告主は、望ましい規模でターゲット オーディエンスにリーチできるか？
- 広告のエンゲージメントとインタラクションは、変更によってどのような影響を受けますか。
- この変更によって、広告主が受ける広告品質にどのような影響がありますか。
- 費用対効果の高い方法で広告を掲載できるか。つまり、妥当な期間に顧客が生み出す価値よりも低いレートで新規顧客を獲得できているかということです。
- 市場参加者のテストの結果を評価する際に考慮すべき注意すべき点はありますか？
- 市場参加者が実施した過去のテストと比較した場合、その結果を教えてください。
- パフォーマンスに影響し得る逆風にはどのようなものがありますか？逆に、パフォーマンスを高める要因は何か？
目標 3 -（SSP）Protected Audience API が実施していないオークションに対する 3PCD の影響を測定する
指標
CMA から要求された主要な指標と、有用なその他の指標を含めます。
- 予定されたキャンペーンの費用の変化率: 広告主がキャンペーンに支出した費用です。広告テクノロジーとパブリッシャーの収益分配率を示す尺度。
- 送信されたトピックの平均数: 入札リクエストで送信されたトピックの平均数。Topic API カバレッジの尺度です。
- オークションの遅延: オークションが行われるまでの平均時間。SSP の場合、SSP クライアント側のコードが最初に実行されてから、SSP が入札単価を選択して広告サーバーに送信するまでの時間を測定します。広告サーバーの場合、広告タグの実行から広告のレンダリングまでの測定。オークションの所要時間を示す尺度です。
- インプレッションあたりの収益: インプレッションあたりの平均収益。パブリッシャーの収益の尺度。
- ユニーク入札リクエストの合計数: SSP から送信されたユニーク入札リクエストの合計数。これは、個々の広告テクノロジーのサービスの需要を表すものです。
推奨される分析ポイント
- レイテンシの変化は SSP のオークション実施能力にどのように影響しますか？パブリッシャーのページの遅延にどう影響するか
- パブリッシャーの収益はレイテンシによってどのような影響を受けますか？入札リクエストで送信されたトピック数
- SSP の広告テクノロジー サービスの需要にどのような影響がありますか？
- SSP は、パブリッシャーのビジネスにとって重要なオークション関連の KPI に関するレポートを作成できますか？自社のビジネスの場合:
- 市場参加者のテストの結果を評価する際に考慮すべき注意すべき点はありますか？
- 市場参加者が実施した過去のテストと比較した場合、その結果を教えてください。
- パフォーマンスに影響し得る逆風にはどのようなものがありますか？逆に、パフォーマンスを高める要因は何か？
目標 4 -（SSP）Protected Audience API オークションの有効性を判断する
指標
CMA から要求された主要な指標と、有用なその他の指標を含めます。
- オークションの遅延: オークションが行われるまでの平均時間。SSP の場合、SSP クライアント側のコードの最初の実行から測定して、結果をレポートします。広告サーバーの場合、広告タグの実行から広告のレンダリングまでの測定。オークションの所要時間を示す尺度です。
- インプレッションあたりの収益: インプレッションあたりの平均収益。パブリッシャーの収益の尺度。
- 広告掲載率: SSP で広告が埋められた入札リクエストの割合を測定します。計算するには、広告の合計インプレッション数を SSP からの入札リクエストの合計数で割ります。
- タイムアウト率: SSP で設定可能なタイムアウトに達したために完了しなかったオークションの割合。
- ユニーク入札リクエストの合計数: SSP から送信されたユニーク入札リクエストの合計数。これは、個々の広告テクノロジーのサービスの需要を表すものです。
推奨される分析ポイント
- レイテンシの変化は SSP のオークション実施能力にどのように影響しますか？パブリッシャーのページの遅延にどう影響するか
- タイムアウトは DSP の入札機能にどのような影響を与えましたか？
- パブリッシャーの収益はレイテンシによってどのような影響を受けますか？入札リクエストで送信されたトピック数
- SSP の広告テクノロジー サービスの需要にどのような影響がありますか？
- SSP は、パブリッシャーのビジネスにとって重要なオークション関連の KPI に関するレポートを作成できますか？自社のビジネスの場合:
- 市場参加者のテストの結果を評価する際に考慮すべき注意すべき点はありますか？
- 市場参加者が実施した過去のテストと比較した場合、その結果を教えてください。
- パフォーマンスに影響し得る逆風にはどのようなものがありますか？逆に、パフォーマンスを高める要因は何か？