OTT（オーバー・ザ・トップ動画）におけるコンテキストターゲティングは、デジタル業界における2つの主要なトレンド、すなわち2020年初頭以降のデジタル動画視聴の急成長と、サードパーティークッキーに依存せずに広告キャンペーンを展開・拡大するための戦略の模索、という2つのトレンドの交差点に位置しています。
この発言だけでも、多くの背景知識――少なくとも数年にわたる業界の動向――が前提となっています。ここで一歩引いて、なぜこのような結論に至ったのか、またOTTにおける「コンテクスト」とは何を指すのかを説明しましょう。
OTTとCTVの違いは何ですか？
オーバー・ザ・トップ（OTT）とコネクテッドTV（CTV） は、しばしば同じ意味で使われがちですが、これらは同じものではないため、混乱を招くことがあります。 OTTとは、アプリを通じて配信される動画コンテンツ、つまり動画ストリーミングを指します。一方、CTVとは、テレビのような画面で動画をストリーミングして視聴するための、インターネットに接続されたハードウェアを指します。OTTといえば、Netflix、Amazon Prime Video、Hulu、Disney+などのサービスが挙げられます。 CTVといえば、スマートテレビ、Chromecast、Apple TV、Roku、あるいは動画のストリーミングが可能な各種ゲーム機（PlayStationやXboxなど）といったデバイスを指します。CTVを介してOTT動画をストリーミングすることは可能ですが、CTVデバイスではないモバイル端末やデスクトップPCからもOTT動画をストリーミングできます。
OTTの世界では何が変化しているのか？
「コードカッティング」の傾向はよく知られたものです。視聴者はここ数年、OTTサービスに切り替える形で、従来のテレビ放送の契約を徐々に解約してきました。しかし、新型コロナウイルスのパンデミックに伴う外出自粛措置により、視聴者が動画コンテンツを視聴する時間が増え、節約策を求めるようになったことで、この傾向はさらに加速しました。2020年を通じて、視聴者がストリーミング動画の視聴に費やした時間は44%増加しました。 2021年、視聴者が動画ストリーミングに費やす時間は2020年よりもさらに増加している一方で、従来のテレビ視聴時間は前年比で7％減少する見込みだ。一度「コードカッター」となった視聴者は、将来的に再び従来のテレビ契約に戻ることは通常ない。
このため、OTTは注目の的となっており、実際に、今年CTVの広告枠を購入した広告主の73％が、従来のテレビ広告からCTVへと一部の予算をシフトさせたと回答しています。2021年には、デジタル動画（OTTコンテンツを含む）が、動画広告費全体の56％を占める見込みです。
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OTTにおけるコンテキストターゲティングはどのように機能するのでしょうか？
コンテキストターゲティングはオーディエンスターゲティングとは異なります。オーディエンスターゲティングは、ユーザーの興味、行動、人口統計を示すデータに依存するのに対し、コンテキストターゲティングはコンテンツそのものを分析し、広告キャンペーンを関連性の高い環境に適合させます。テキストの場合、この仕組みは比較的単純です。アルゴリズムがページをスキャンし、キャンペーンに関連するキーワードを探し出します。より高度なコンテキストターゲティングソリューションでは、テキストの感情や口調を分析することができます。つまり、単に言葉の意味だけでなく、人間のユーザーにどのような意味が伝わるかを分析するのです。
動画には、異なる技術的アプローチが必要です。アルゴリズムで分析できるテキストの量はかなり限られています。メタデータやクローズドキャプションなど、分析可能なテキストも一部存在はします。しかし、動画内で文脈に応じた分析を行うには、アルゴリズムが形状やパターンを認識する必要があります。これは、ブランドセーフティを確保する上で極めて重要です。 広告主は、ヌードや暴力が含まれるシーンの周辺での広告掲載を避けたいと考えるかもしれません。清涼飲料水のブランドであれば、登場人物が清涼飲料水を辞めることについて話し合っているシーンを避けたいと思うでしょう。旅行ブランドであれば、日差しの強いビーチのシーンと関連付けたいと考えるかもしれません。その場合、アルゴリズムは日差しの強いビーチを認識できる必要があります。
しかし、画像や動画の文脈分析は、テキストのそれよりもはるかに大きな技術的課題です。パターン認識を技術に習得させるには、大規模な機械学習が必要となります。さらに、感情分析――例えば、あるシーンがコメディ的か、悲劇的か、あるいは皮肉的かを判断する――には、より高度な技術力が求められます。そこで登場するのが、データを分析し、画像認識を行う「コンピュータビジョン」です。 また、コンピュータビジョンは、動画における文脈に応じたターゲティングの拡大を可能にする効率化をもたらし、広告主が、従来から実績のある広告枠の供給源以外にも、ブランドに安全で関連性の高い動画コンテンツを発見できるよう支援します。
動画コンテンツからこうしたコンテキスト情報を大規模に取得できることは、大きな進展です。というのも、一般的に「ウォールド・ガーデン」環境であるOTTサービスは、広告主と共有するデータを独自に決定しているからです。コンテキスト情報の利点の一つは、動画配信事業者やストリーミングサービスが、視聴者自身からのデータに依存することなく、自社の番組に関するより多くのデータを共有できるようになる点にあります。広告が配信されているコンテンツに関する情報をより多く共有することで、広告主はOTT/CTVへの広告費を増やすよう促されるでしょう。
コンテクスチュアル広告はOTTにとってどのようなメリットがあるのでしょうか？
端的に言えば、CTV環境ではクッキーがサポートされていないため、OTTにおけるオーディエンスターゲティングは常に課題となってきました。OTTでは通常、オーディエンスターゲティングにIPデータに依存していますが、IPデータはユーザーからのシグナルに依存しています。 IPターゲティングは、もはや長期的に信頼できる戦略とは言えません。業界がユーザーにデータプライバシーの管理権限をより多く与える方向へと進む中、2023年にGoogleがサードパーティークッキーのサポートを終了する頃には、IPデータも利用できなくなることを想定しておく必要があります。デジタル広告業界には新たな戦略が求められており、パブリッシャーや広告主のツールキットにすでに組み込まれている「コンテクスチュアルターゲティング」こそが、この差し迫った問題に対する明確な解決策となります。
また、OTTにおけるコンテキストターゲティングの拡張性は、IABが新たに発表した「コンテンツ分類体系3.0」によってさらに強化されました。この分類体系は、CTV、ポッドキャスト、およびゲームを含むモバイルアプリ向けに作成されたものです。更新された分類体系では、「ニュース」という分野がより具体的なカテゴリーに細分化され（例えば、ニュースと論説記事を区別）、CTV向けの「エンターテインメント」カテゴリーも追加されています。 これは、デジタル動画におけるブランドセーフティをより確実に確保するとともに、OTT/CTVにおける長年の課題である、コンテンツ分類に関する業界のコンセンサスの欠如に対処することを目的としています [https://digiday.com/media/building-that-ecosystem-contextual-advertising-begins-to-sprout-in-ctv-ott-ad-markets/]。
また、動画内広告フォーマットにも大きなコンテキスト上の機会があります。これは、動画ストリームそのものではなく、動画の下や横に表示されるアニメーションオーバーレイです。このフォーマットは、基本的に視聴者が従来のテレビで慣れ親しんでいるロゴやバナーに類似していますが、OTT/CTV向けに適応されたものです。これにより、パブリッシャーにとっては、インストリーム動画広告と視聴者の注意を奪い合うことなく、より多くの広告枠と新たな収益源が開かれます。 広告主が動画ストリーム内の自社広告の1つにインビデオ広告を追加すると、実質的に「ビデオテイクオーバー」を実現できます。単独で使用する場合、インビデオ広告は、従来の動画広告のような高い制作コストや長い制作期間を必要としないため、OTT/CTVでの広告費用を大幅に削減することができます。
まとめとして
コンテキストターゲティングパートナーは、動画に関するインサイトの収集と共有においても重要な役割を果たしています。通常、動画のURLは入札ストリームを通じて送信されないため、コンテキストターゲティングパートナーは、パブリッシャーやプラットフォームのCMSにアクセスし、バイサイドのために有益なコンテキストデータを取得する必要があります。
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