対談・コラム

CANDY(キャンディ):人工知能を利用してレコメンド広告を表示するマルチマッチングモジュールの仕組みと特長

こんにちは!Webマーケティング予算の再編や、新規の広告媒体をお探しではありませんか。

今回は、新規獲得を目的とした広告配信が可能なデータフィード広告「CANDY(キャンディ)」を紹介します。
比較的最近になって登場したレコメンド広告メニューのため、今後の活用が期待されます。

POAS、CPAなどの成果が気になる場合に、無料シミュレーションを受付中です。お気軽にご相談ください。
 

CANDYとは

CANDYは、NECパーソナルコンピュータとスリーアイズが共同で運営するレコメンド広告プラットフォームです。メディアの記事本文と、入稿された広告のタイトル、説明文を人工知能(AI)が解析し、記事にマッチした広告をネイティブ枠(レコメンドウィジェット)に表示します。
 

CANDY(キャンディ)媒体資料ダウンロード

スリーアイズの提供する「CANDY」は、ネイティブ広告枠に商品レコメンドを掲載できる広告プラットフォームです。広告主の商材から人工知能が記事毎に最適な商品を自動選択、ユーザーを直接商品へ誘導します。

  • コンテキストマッチ広告の価値
  • Cookieレスで実現するマッチング
  • 広告効果の最大化へ

 

広告掲載の例

ニュースメディアでのCANDY広告の表示例を紹介します。サンダルに関する記事内での広告掲載のため、関連するECの商品をレコメンドしています。

上記では、Eコマースの商品表示例を紹介しました。CANDYのレコメンド広告は、流通・小売業界の商品リストのほか、旅行業界での宿泊予約、ツアー情報、人材業界での求人情報などサービス企業でも活用されています。

 

CANDY広告の特長

動的にレコメンドを生成するダイナミック広告では、サイト訪問済みユーザーへのリターゲティング配信が一般的ですが、CANDYでは新規リーチを目的とした広告配信を実施することができます。

新規リーチが可能

記事コンテンツの内容を元に広告を表示するため、広告の表示対象は訪問済みユーザーに限りません。過去にサイトを訪問したユーザーを対象に広告を配信するリターゲティングと異なり、新規ユーザーへのリーチが可能です。

独自AIによるマッチング

CANDYのAIは、ユーザーの閲覧・購買行動履歴をベースとした協調フィルタリングではなく、日本のニュース記事を解析し生成された日本人の一般知識・一般的思考の辞書をベースにしたマッチング技術を採用しています。

Cookie不要

一般知識・一般嗜好をベースとしたマッチングを行うため、ユーザーの行動をトラッキングする必要がなく広告主サイトへのタグ設置は必要ありません。

 

広告掲載の仕組み

CANDYへの広告掲載には、レコメンドウィジェットに表示する画像、タイトル、説明文、価格、URLなどの情報をデータフィードで入稿する必要があります。新しい商品の追加や削除などもデータフィードで更新を行います。

パフォーマンスを最大化するためには、適切な情報をデータフィードの項目にセットします。また、最新情報を広告に表示できるよう常にフィードを更新しましょう。

 

まとめ

CANDYは、記事コンテンツを閲覧するユーザーの興味、関心にあわせ広告主の商品・サービスを広告に表示します。
ユーザーの行動履歴を加味しないため、サイトへのタグ設置は必要ありません。一方で、データフィードの最適化は必須となるため導入に際しては、フィードの設計・構築も考慮する必要があります。
配信先メディアの追加など、今後の動向に注目ですね。
 

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[尾野 2017年12月07日公開]