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キーノートだけではないGoogle Marketing Live 2019
Google 広告、Googleアナリティクス、Google Marketing Platform などの広告関連プロダクトに関するアップデートや、開発の方向性を発表する Google Marketing Live 2019(以下：GML2019) が、2019年5月13日から15日の3日間にわたり、米国西海岸のサンフランシスコ市で開催されました。
イベント2日目（1日目はレセプションのみのため実質初日）のキーノートで発表された新機能まとめは、以下の記事でご確認いただけます。
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筆者はキーノートはもちろんのこと、Google Ads Stage や Google Marketing Platform Stage のセッションに2日間かけて参加してきました。キーノートで触れられなかった細かな機能アップデートや開発の方向性を知ることができ、Google が現在何を考え、今後どこへ向かおうとしているのか少し垣間見えた気がします。
本記事では、以下5つのテーマごとに2日間の内容を振り返り、GML2019 に実際に参加して感じた Google の現在と未来について考察できればと思います。
タッチポイントを網羅
モバイルデバイスの普及により、ユーザーはあらゆる「知りたい」「欲しい」という瞬間（マイクロモーメント）にアクションを起こすことができるようになりました。このマイクロモーメントをしっかり捉えることが企業のビジネスを加速させるうえで重要なひとつの要素であることは言うまでもありません。ここ数年 Google の広告プロダクトに実装されてきた新機能も、このような背景でモバイルにフォーカスを当てたものが中心でした。
一方で、ひとつのマイクロモーメントでユーザーの購買行動は完結するわけではなく、カスタマージャーニーはより複雑になっています。Googleの広告ならびにコマース製品を統括するシニアヴァイスプレジデントの Prabhakar Raghavan氏（以下Prabhakar氏）は、キーノートでビデオゲームを購入するまでのカスタマージャーニーについて実際のユーザーに見立てた「ローズ」と「ルーク」の例で紹介しています。
例えば、ローズは購入に至るまで68日間かけて80のタッチポイントを、ルークは28日間かけて550ものタッチポイントを経由しているといったように、カスタマージャーニーは以前と比較してますます複雑化していることが強調されています。なお、このようなカスタマージャーニーに関するオプトイン調査の結果は、以下の Think with Google でも公開されていますのでご参考ください。
参考：
ローズやルークの例に代表されるカスタマージャーニーの複雑化ならびにタッチポイントの多さは、他のセッションでもたびたび紹介されていました。GML2019では、あらゆるタッチポイントでユーザーのインテントを捉え（Be there）、ユーザー体験を向上し（Be useful）、特にプライバシーの観点でどのように責任を持つか（Be responsible）という3つのキーワードが強調されていましたが、その背景には、近年ユーザーのタッチポイントが劇的に増え、カスタマージャーニーの把握が難しくなっていることを改めて伝える意味もあったのではないかと感じます。
Googleプロパティの最大活用
この流れから考えると、キーノート冒頭に発表された Discovery Ads（日本語名：ファインド広告）は、google.comだけでなく、YouTube や Gmail といった Googleプロパティを最大限活用することでユーザーのあらゆるタッチポイントを捉えることを狙ったプロダクトではないでしょうか。
ユーザー数についても触れられていましたが、グローバルで月間のログインユーザー数が20億を超える YouTube や15億の月間アクティブユーザーを持つ Gmail はタッチポイントのひとつとして含まれる可能性は非常に高く、これらにひとつのキャンペーンで広告配信できることはマーケターにとって非常に魅力的だと思います。
Google Maps 内での広告在庫拡大も Googleプロパティ最大活用のひとつと言えるのではないでしょうか。GML2019開催前の2019年5月9日に発表された通り、ユーザーがGoogle Maps で経路を調べると経路付近の店舗がピンで強調され、そのピンをタップすると画面下部に広告を表示するタイプ（以下画像1番目）と、現在地付近を検索する際に画面上部に広告表示するタイプ（以下画像2番目）が発表されています。
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ショーケース広告の配信面拡大も、Googleプロパティ内に点在する広告在庫の最大活用といえるでしょう。これまで Googleショッピング、Google検索、Google検索パートナーが配信面でしたが、Google画像検索（以下画像左）、ディスカバー（以下画像中央）、YouTube（以下画像右）が追加されました。
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マーケターが Googleプロパティを最大活用しやすくする仕組みは、効果計測の観点からも整えられるようです。Google Ads Stage のセッションのひとつ「Take Performance to the Next Level with Advanced Measurement and Bidding」の中で、プロダクトマネージャーの Margo Werner氏は、Google 広告のアトリビューションレポートにYouTube動画広告を今後追加していくことを発表しました。
現在、Google 広告のアトリビューションレポートの対象となっているのは検索キャンペーンとショッピングキャンペーンですが、今後は YouTube動画広告がアトリビューションレポート内の「アシストコンバージョン」ならびに「コンバージョン経路」レポートの対象になるとのことです。
機械学習の活用範囲拡大
Google 広告における機械学習の活用は、様々なシグナルを使用したスマート自動入札がその中心だったかと思います。一方で、2018年にはレスポンシブ検索広告やレスポンシブディスプレイ広告が登場し、機械学習の活用範囲が広告のクリエイティブへ拡大されています。
参考：
今回の GML2019 で発表された Bumper Machine も、機械学習を活用して90秒以下の YouTube動画から3から4つの異なるバンパー広告を作成するという、機械学習をクリエイティブ作成へ発展させたツールとなります。筆者は製品デモコーナーで Bumper Machine のデモを見てきましたが、ほんの数十秒でそれぞれ異なるパターンのバンパー広告が4つ作成されていました。
また、各バンパー広告で元の動画のどの部分を使用しているかが分かるようになっており、かつユーザー自身で編集も可能とのことですので、マーケターの懸念事項のひとつとしてあげられるであろう機械学習活用によるブラックボックス化に対して、Google は一定の配慮を示しているように感じました。
Google Ads Stage のセッションのひとつ「Unlock Your Creative Potential with Machine Learning」の中でも、クリエイティブプロダクトマネージャーの Sylvanus Bent III氏が、レスポンシブ検索広告の組み合わせレポート（実際にインプレッションが発生した広告の簡易レポート）や広告見出し・説明文の位置固定機能に触れ、一定の透明性とコントロールを担保したうえで機械学習を最大活用していることを強調していました。
機械学習はキーワードの拡張にも使用されています。2017年3月、Googleは完全一致のマッチタイプで登録したキーワードに対して、表記ゆれや語形変化だけでなく、同じ意味の検索語句も類似パターンと見なすアップデートを発表していますが、検索語句の意味を捉える裏側では以前から機械学習が活用されています。
参考：
今回、Google Ads Stage のセッションのひとつ「Expand Your Reach with Smarter Keywords and Audiences」の中で、広告品質のプロダクトマネージャー Brandon Ervin氏が、2019年後半にはこの類似パターンの拡張をマッチタイプがフレーズ一致や絞り込み部分一致のキーワードにも適用していく旨を発表しました。完全一致の類似パターン拡張で一定の成果を得られたことが、本アップデートの背景にあるようです。
コマースプラットフォームとしてのGoogle
Googleショッピングのリニューアルは、コマースプラットフォームとしての存在感を示すという観点で Google にとって大きな意味を持つのではないでしょうか。過去の購買履歴やショッピングリストなどをベースにした商品レコメンド、商品詳細ページにおけるレビューや商品の動画説明の表示に加え、Google Express で実現していたGoogle上での商品購入を Googleショッピングに統合することで、シームレスなオンラインショッピング体験を可能にするとのことです。
Google上での商品購入に関しては、Google.com や Googleアシスタントのほか、2019年後半からは Google画像検索と YouTube でも可能になるようです。2019年2月にウォルマートの Google Express からの撤退が報じられましたが、今回のアップデートによってユーザーはオンライン上のあらゆるタッチポイントで商品の購入が可能になるため、小売業者にとって魅力的なコマースプラットフォームとしてアピールする狙いがあるのかもしれません。
参考：
世界最大の広告会社 WPP の2018年 Amazon広告の取扱高の 75% が Google の検索広告からの予算シフトであることが報じられたことは記憶に新しいかと思います。2019年3月には、Instagram でもブランドの投稿から直接商品を購入できる新機能「Checkout」が発表されるなど、コマースプラットフォームとしての覇権争いが活況を呈している状況も、今回の Googleショッピングのリニューアルを大々的に発表した背景にあるでしょう。
参考：
プライバシーとデータ
2018年5月より EU で施行となった GDPR（General Data Protection Regulation）、2020年1月より米国カリフォルニア州で施行予定の CCPA（California Consumer Privacy Act）、 Apple の ITP（Intelligent Tracking Prevention） など、ユーザーの個人情報保護とそのデータ活用に関する規制は、デジタル広告のエコシステム全体に大きな影響を与えています。
参考：
このような状況を踏まえると、GML2019 のキーノートでプライバシーにフォーカスしたセッションが行われたのも頷けるかと思います。ユーザーとの信頼関係構築や個人情報保護を推進するシニアプロダクトマネージャーの Chetna Bindra 氏によるセッションでは、これまで広告をパーソナライズするために活用できていたデータの量が、ユーザーのオプトアウトや Cookie の利用制限により今後減少していくであろうことに触れたうえで、Google はこの課題に機械学習を活用して対応していく旨を説明しました。
具体的には、ユーザーのウェブやアプリ上でのアクティビティ（行動）を基にしたターゲティングをコンテキスト（文脈）で補完していくとのことです。どのようなコンテキストを持つコンテンツにどのようなユーザーが訪れるかを機械学習を活用して判断することで、たとえ活用できるデータ量が減少した環境下でも正確なターゲティングを実現できるといいます。
Google Marketing Platform Stage のセッションにおいても、プライバシーとデータに関する言及がみられました。メディアプラットフォームの責任者である Sean Downey氏（以下Sean氏） は、セッション 「Learn What’s Next for Google Marketing Platform」 の中で、ユーザーのプライバシーに配慮しながらビジネスを成長させていくことはマーケターにとって大きなチャレンジである一方、機械学習と 1st Party データの活用で乗り越えることができるといいます。
例えばスポーツ用品メーカーのアディダスは、Googleアナリティクスと自社の売上データ、すなわち 1st Party データを活用し、機械学習アルゴリズムによって顧客のライフタイムバリューを分析、そこで得たインサイトをマーケティング活動に反映することができたとのことです。Sean氏の言葉を借りれば、データドリブンマーケティングとプライバシーは共存できるという実例といえるでしょう。
カスタマージャーニーを最適化していく
ここまで、以下5つのテーマに沿って GML2019 の2日間の内容を振り返ってきました。
- タッチポイントを網羅する
- Googleプロパティの最大活用
- 機械学習の活用範囲拡大
- コマースプラットフォームとしてのGoogle
- プライバシーとデータ
GML2019 を通して筆者の印象に残っているのは、「カスタマージャーニーにおけるタッチポイントの多さ」があらゆるセッションで強調されていたことです。そして、Google はこのカスタマージャーニーそのものを最適化できるということを繰り返し述べているように感じました。
カスタマージャーニーを最適化するためには、あらゆるタッチポイントにおいて、適切なタイミングで適切なユーザーに適切な情報を届ける必要があるでしょう。Google は、これを Googleプロパティの最大活用を通じてプライバシーに配慮したかたちでユーザーにリーチしたうえで、機械学習を活用したクリエイティブで適切な情報を届けることで実現しようとしています。
Googleプロパティの最大活用では、Discovery Ads の配信先にもなっている YouTube のホームやディスカバーが今後重要な役割を担っていく可能性があります。これらはユーザーの過去のアクティビティに基づいておすすめコンテンツを表示する機能を持っており、特にディスカバーに関しては、ユーザーが検索行動を起こす前に次のアクションを促すことができると 「The Future of Search」 と題されたセッションの中でも強調されていました。
Google Marketing Platform Stage のセッションでも言及されていた通り、プライバシーに配慮したかたちで適切なユーザーに正確にリーチするうえでは機械学習と 1st Party データの活用が重要になってきます。Google Ads Stage のセッション 「Boost Performance on Display with Automation」 の中で発表されたカスタマーマッチのディスプレイネットワークへの適用拡大（ベータ版）は、1st Party データを活用して Googleプロパティの外にいるユーザーへ適切にリーチすることを可能にする機能で、個人的には非常に大きなアップデートだと感じました。
適切な情報という観点では、情報のリッチ化を積極的に進めている様子も伺えました。モバイルの検索結果ページ最上部に画像とテキストで表示される Gallery Ads はその一例といえるでしょう。また、 AR ならびに VR の部門を統括する Clay Bavor氏（以下Clay氏） によるセッション 「AR/VR: Pushing the Boundaries of Helpfulness with what You See」 では、ARCore を活用したブランドの事例が紹介されており、これも最新のテクノロジーを駆使してリッチな情報をユーザーに届ける取り組みの一環だと思います。
参考：
Clay氏は、同じく AR を活用した取り組みとして、2019年5月7日から5月9日にかけて開催された Google I/O 2019 で同社が発表した検索結果への 「View in 3D」 ボタン適用を紹介しました。以下画像の通り、検索結果の View in 3D ボタンをタップすると 3D で表示され、さらに 「View in your space」 ボタンを押すと、スマートフォンのカメラ越しに表示されます。
3Dアセットの適用は広告プロダクトにも展開予定とのことで、「SWIRL」という 3D の広告フォーマットを Display & Video 360 で提供予定とのことです。将来的には、View in your space ボタンも追加され、3Dアセットだけでなく AR の技術が広告でも活用されるかもしれません。
機械学習の活用は加速していく
「機械学習」も GML2019 のひとつの重要なキーワードです。スマート自動入札、レスポンシブ検索広告やレスポンシブディスプレイ広告、さらにはターゲティングと、機械学習の活用範囲は年々拡大していますが、一定の透明性とコントロールが担保されない状態では、これらの機能を使用することに対して躊躇するマーケターがいるのも事実です。
今回キーノートで発表されたコンバージョン値の最大化やキャンペーンレベルでのコンバージョンアクションの選択は、スマート自動入札を活用するうえでマーケターに一定のコントロールを与えることになるでしょう。本アップデートにより、スマート自動入札への新たなシフトが起こるかもしれません。
入札戦略ならびにキーワードの類似パターン含むターゲティングの拡張と自動化、広告のクリエイティブ自動最適化、ランディングページの内容に基づいた広告の自動生成、データに基づきカスタマイズされるアトリビューションモデルなど、ここ数年のアップデートの核には機械学習があります。今後さらにこの機械学習を核としたアップデートは続くでしょうし、同時に一定の透明性とコントロールを担保する取り組みを継続することでこれら機能の利用促進を図っていくでしょう。
洗練された機械学習の恩恵にあずかるためには、マーケターはプラットフォームの仕組みをよく理解し、目的を明確にしたうえで何をインプットしていくべきか考えていく必要があります。同時に、インプットできる一定量かつ高品質なアセットを持つ広告主が大きなアドバンテージを持つことができる世界が、すでに目前に迫っているように感じました。
プロパティ外へ進出していく
Googleプロパティの最大活用と並行して、プロパティ外への進出も着々と進められています。具体的には、音楽ストリーミングサービスならびにコネクテッドTV・リニアTVの世界です。
音楽ストリーミングサービスへのオーディオ広告は、2018年5月より Display & Video 360（当時のDoubleClick Bid Manager） から配信可能となっています。Google Play Music はもちろんのこと、Spotify や Pandora など Googleプロパティ外の主要音楽ストリーミングサービスを利用しているユーザーにもリーチすることができます。
参考：
コネクテッドTVに関しても、Google は着実に進出しています。2018年10月には、広告の配信先デバイスとしてコネクテッドTVを追加し、Google 広告ならびにDisplay & Video 360 からコネクテッドTVで YouTube を視聴しているユーザーへ広告配信することを可能にしました。Google 広告のデバイスに「テレビ画面」が追加されたことは記憶に新しいかと思います。
参考：
それから間もない2018年11月、コネクテッドTVで視聴される CBS や AMC といったテレビ局の番組（プレミアムコンテンツ）への広告配信も可能となり、以下 Display & Video 360 のマーケットプレイス上でこれらプレミアムコンテンツの広告在庫を確認することができるようになっています。
さらに、同じ2018年11月にはウォルト・ディズニー・カンパニーとの戦略的提携を発表し、今後さらに Display & Video 360 でコネクテッドTVで視聴されるプレミアムコンテンツにおける広告在庫は拡大していく見込みです。
参考：
今回の GML2019 では、Display & Video 360 からアクセスできるリニアTVの広告在庫拡大と同時に、コネクテッドTVとリニアTVの広告在庫を一括で買い付けできるようにするアップデートが発表されました。このように、Google は自社のプロパティの外、音楽ストリーミングサービスならびにコネクテッドTV・リニアTVの世界へ着実に進出していることも忘れていはいけません。
参考：
デジタル広告の巨人はどこへ向かうのか
2019年4月29日に Google の親会社であるアルファベット社は2019年第1四半期（1−3月）の決算を発表しました。同発表後に同社の株価は一時的に急落し、Google における広告売上の成長率が2015年以降で最低となったことがその主な要因と言われています。
参考：
決算報告の中でモバイル検索や YouTube が成長の牽引役としてあげられていますが、上記 Bloomberg の記事では、現時点でこれら配信面に広告が溢れており、広告在庫をこれ以上増やす余地がないのではないかという懸念の声も紹介されています。
これに音楽ストリーミングサービスやコネクテッドTVの普及も相まって、Googleプロパティの最大活用だけでは補いきれないタッチポイントを、プロパティ外への進出を通して網羅すると同時に広告在庫の拡大を図っている様子が伺えます。
さらに、ディスカバーの重視や 3D、AR の技術を活用した情報のリッチ化、Googleショッピングのリニューアルによって、あらゆる場面でユーザーにとって不可欠なプラットフォームであることを目指しているように感じました。Googleプロパティを最大活用するうえでも重要な戦略といえるでしょう。
そして、機械学習を最大活用することで、プライバシーに配慮しながらあらゆるタッチポイントで適切なユーザーにリーチできる広告プラットフォームとしてあり続けようとしています。引き続き機械学習は Google のビジネスの核であることは言うまでもありません。
デジタル広告のエコシステムが激変する中、黎明期からその中心的なプレーヤーであった Google はどこへ向かうのか。エコシステム全体に影響を及ぼす巨人の動向に、今後も目が離せません。
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