のクライアントが成功してこそ、私たちも成功するのです

多くのMMMフレームワークでは、パフォーマンスの原因をチャネル、予算、タイミングに帰属させます。しかし、インプレッションが配信された時点でオーディエンスが受容的な状態にあったかどうかは把握できません。つまり、このモデルでは成果がどこから生まれたかは示せても、なぜ特定の配置がより良いパフォーマンスを発揮したのかまでは説明できないのです。マインドセットに基づいて構築されたキャンペーンは、MMMだけでは定量化できない要素、すなわち接触時のオーディエンスの受容性を加えることができます。

ラストクリック、マルチタッチ、データ駆動型など、ほとんどのアトリビューションモデルは、ユーザーが広告を閲覧した後の行動を追跡します。しかし、これらはユーザーが広告に接触した時点での心理状態を考慮していません。同じ広告枠であっても、オーディエンスの受容性によって、結果が大きく異なることがあります。ユーザーの心理状態を無視するアトリビューションモデルでは、標準的な指標では検出できない理由により、実際には高い成果を上げている広告枠の価値を過小評価してしまうことがよくあります。

一般的なブランドリフト調査では、認知度、想起度、好感度に変化があったかどうかがわかります。しかし、その変化の原因については説明されません。Attentive Liftは、注意の質と受容性をブランドの成果と結びつけることで、リフトが発生したかどうかだけでなく、どの「受容性が高い瞬間」がそれを牽引したのかまで把握できるようにします。これこそが、単に成果を測定することと、その原因を理解することとの違いです。

ブランド認知度の測定では、多くの場合、インプレッション数、リーチ、および想起率を追跡し、すべてのインプレッションを同等に扱っています。しかし、問題なのは、関心のないオーディエンスに届けられたインプレッションと、真に受け入れる準備が整った瞬間に届けられたインプレッションでは、その効果が大きく異なるという点です。受容性を考慮した認知度測定であれば、単に配信された広告枠だけでなく、実際にブランド構築に寄与した広告枠がどこであるかを明らかにすることができます。

ビューアビリティは、広告が視認可能であったことを示すものです。しかし、それが視聴者がその広告を受け入れる準備ができていたことを示すものではありません。スクロール中だったり、注意が散漫だったり、周囲のコンテンツに関心を向けていなかったユーザーに対して配信された、完全に視認可能なインプレッションは、真に受容的な状態で配信されたものとは、その成果が大きく異なります。ビューアビリティは必要な基準ではありますが、パフォーマンスを予測するために設計されたものではありません。