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デジタルマーケティングの効果検証
R-DCR Brand Lift Survey
R-DCRブランドリフトサーベイ
- Feature
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- YouTube広告やLINE広告の接触ログべースでの効果検証が可能
- 他メディアとのクロスメディア分析がログベースで実施可能
- 楽天グループならではのデータアセットを活用可能
- 傾向スコア分析に対応
アンケートデータと、Data Clean Room（DCR）に蓄積される広告の接触ログを連携することで、「実際にウェブ広告に接触した人」に対してYouTube※1広告やLINE広告の効果検証が可能です。
- ※1 YouTubeはGoogle合同会社の商標登録です
商品特長
Feature01
YouTube広告やLINE広告の
接触ログべースでの効果検証が可能
楽天インサイトのR-ブランドリフトサーベイの強みを活かし、YouTube広告やLINE広告の効果測定も行うことが可能です。
Feature02
他メディアとの
クロスメディア分析が
ログベースで実施可能
最も効果がある配信メディアの組み合わせや独自リーチが取れるメディアを把握することができ、
プランニングに生かすことが可能です。
- ※ YouTube広告やLINE広告以外のメディアに関しては、タグの設置や各メディアで出稿したAdID/IDFAが必要になります
- ※ 一部計測ができないメディアがございます
- ※YouTubeとLINEの掛け合わせは不可となります
- ※LINE広告を含めるクロスメディア分析は条件により実施可否が異なるため別途お問い合わせください
- ※LINEはインクリメンタルリーチ分析は非対応です
Feature03
楽天グループならではの
データアセットを活用可能
Data Clean Room（DCR）を活用することで、楽天グループ各社が蓄積する行動データと、
これまでログの抽出がかなわなかったYouTube広告やLINE広告の接触データを合わせた分析が可能となります。
これにより、広告接触によるさまざまな消費行動の分析ができます。
- ※ オンライン購買データにつきましてはご利用いただけるよう調整中です
- ※ 利用データにより実施可否や条件が異なるためお問い合わせください
さらに、楽天インサイトの生活意識データ等（アスキングビッグデータ）を加えることで、
広告効果の高かったユーザーのプロファイル分析/ペルソナ作成が可能となります。
Feature04
傾向スコア分析に対応
広告接触者・非接触者間に生じるバイアスを「傾向スコア」により補正します。
広告接触者と非接触者のカテゴリ関与（以下の例ではアルコール飲用頻度）が異なる場合、
この広告とは異なる因子によって、ブランド評価指標に影響を与えてしまいます。
「傾向スコア」を使用し、カテゴリ関与の違いを均すことで、
より正確に広告効果を測定することが可能となります。
- ※ LINE広告は非対応です
広告接触者の分析方法
YouTube広告やLINE広告の接触ログはData Clean Room（DCR）に蓄積され、
楽天インサイト実施のアンケートデータや、蓄積するアスキングビッグデータ、メディア接触データ等を
Data Clean Room（DCR）にて連携、集計し、その集計結果を出力します。
活用事例
- 業界
- メディア企業
- 課題
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- YouTube広告の接触ログを取得できないため、YouTube広告と他の広告のクロスメディアに関わるブランドリフトや
純増リーチ（インクリメンタルリーチ）が把握できず、 十分な分析結果が得られない状況にあった。 - 従来、YouTube広告はアンケートによるアスキングで広告認知有無のみを聴取。
他のデジタルメディア広告は接触ログとアスキングで認知有無を聴取し、クロスメディアの広告効果を測定していた。
- YouTube広告の接触ログを取得できないため、YouTube広告と他の広告のクロスメディアに関わるブランドリフトや
従来のスキームとアウトプットのイメージ
- 施策
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- GoogleのData Clean Room（DCR）であるAds Data Hub（ADH）によるYouTube広告の接触ログを活用して、
接触ベースでYouTube広告に対する他メディアのリーチ純増分（インクリメンタルリーチ）を確認する。 - 接触ベースの重複効果と、接触媒体毎に効果が示される購買プロセスの階層の違いを確認する
（例 商品認知により効くのか、購入意向により効くのか）。
- GoogleのData Clean Room（DCR）であるAds Data Hub（ADH）によるYouTube広告の接触ログを活用して、
Ads Data Hub（ADH）活用による結果
基本納品物
- 回答本調査ローデータ（CSV形式）
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データチェック後のローデータです。Data Clean Room（DCR）連携前のデータのため、
YouTube接触有無の情報は無しのデータとなりますため、ご希望された場合のみご納品となります。
- 単純集計表・クロス集計表（エクセル形式 / Tableau形式）
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接触者/非接触者の軸と、ご指定の割付軸で集計した表です。
エクセル形式またはTableau形式でのご納品となります。
Data Clean Room（DCR）とは
Data Clean Room（DCR）とは、プラットフォーマーから提供される、プラットフォームの保有データとプラットフォーム以外のデータを、プライバシーが守られた状態で、統合し分析できる環境です。個人情報保護の観点から、様々なプラットフォーマーで構築が進んでおります。
Ads Data Hub（ADH）はGoogleが提供するData Clean Room（DCR）の名称です。Googleが蓄積するYouTube広告のインプレッションデータと、外部データを統合し分析することができる基盤となります。
LINE データクリーンルーム for Client（LDCR）はLINEヤフー社とトレジャーデータ社が業務提携し提供する、LINE広告やLINE公式アカウントの効果分析やオーディエンスの作成、配信連携機能を持つData Clean Room（DCR）の名称です。LINEユーザーのデモグラフィックデータや興味・関心データ、あるいはLINE公式アカウントのメッセージ配信結果などを、1st Paty Dataに連携してメッセージ配信や広告配信に利用することができます。
