つぶやく【ACADEMY】アプリ内広告のセグメンテーション基礎講座：プレイヤーを分割して分析する方法
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ユーザーセグメンテーションはゲーム業界にとって新しいことではない。アプリデベロッパが複雑なCOVID-19の世界で競争力を求め続け，セグメンテーションツールが日に日に進化しており，ゲームのエコシステムの中で高度な広告セグメンテーションがより重要になっているのは間違いない。
ユーザーセグメンテーションを広告戦略に適用する場合，基本的なものから複雑なものまで，考え方は基本的には同じだ。ゲーム内でのプレイヤーの広告体験を，過去の行動，潜在的な行動，または特定の特性に基づいて変化させ，ユーザー体験とリテンションとアプリ内購入と広告の両方からの収益のバランスを微妙に調整する。そして，各グループに異なる広告収益化戦略を適用する。
ここでは，ゲームに付加価値を与え，収益を増加させるために，実施してテストすべき広告セグメンテーションの実例をいくつか紹介する。
Payers vs. Non-Payers セグメンテーションの実践
ユーザーを有料グループと非有料グループに分けることは，プレイヤーをセグメント化する最も一般的で基本的な形態の1つだ。このアプローチでは，ゲームにお金を投資したユーザーと投資していないユーザーを見て，広告とのエンゲージメントや潜在的なエンゲージメントを調整する。これにより，有料グループのすべての広告（ユーザー主導の報酬型広告とシステム主導の非報酬型広告の両方）を削除したり，一部の広告（通常は非報酬型広告のみ）を削除したり，広告の掲載頻度や報酬額を調整したりできる。
ユーザーを有料グループと非有料グループに分割することは，プレイヤーをセグメント化する最も一般的で基本的な形態の1つだ
この2つの異なるグループをどのように扱うかを決める際に，万能な解決策はないが，100％オプトインである有料プレイヤーから価値のある報酬付き広告ユニットを削除した場合の影響を考慮することが重要だ。それはプレイヤーへの「罰」として認識され，最終的にはプレイヤーを離反させる原因となる可能性がある。さらに，ある時点でアプリ内購入をしたプレイヤーは，ゲームの難しい部分を押し通すために報酬付きのビデオを見ることにして，あとになって別のIAPをするために戻ってくるかもしれない。これらは究極のユーザーであり，ゲームを進めるために設計されたさまざまなゲームメカニクスに価値を見出し，単なるIAPユーザーよりも維持率が高い傾向にある。
このタイプのセグメンテーションでは，さらに一歩踏み込んで，2つの重要な区別を理解してほしい。
- 新規プレイヤーはいつから非購入者とみなされるのか（例：ゲームをインストールしてから7日後，または購入せずにゲーム内で一定のレベルに達したあと）
- 購入後，何日後に有料プレイヤーが再び非有料プレイヤーとして扱われるのか （例: 14日後）
これらのセグメントをどのように定義するかは，1日のアクティブユーザーあたりの平均収益，リテンション，ライフタイムバリュー，さらにはストアランキングなど，ゲームの評価指標に大きく影響する。
さらに，ゲームの進行度やエンゲージメントのレベルに基づいて，課金者になる確率が高いユーザーを別のグループにすることも検討してみよう。報酬付き動画に参加しているプレイヤーは，アプリ内で購入する可能性も高いため，このグループの報酬付き広告の頻度を制限したり，視聴を遅らせることは，ゲーム全体の収益とパフォーマンスにとって好ましくないかもしれない。そういった知識とのバランスを取る必要がある。
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このようなユーザー層が確立されたら，テストを行い，インタースティシャルを見る頻度を増やしたり減らしたりすることで，適切なバランスを見つけ，ARPU/LTV（ユーザー/生涯価値あたりの平均収益）を最大化するように，さらにブレイクダウンしていくとよいだろう。インタースティシャルが多すぎると，ユーザーは興味を失い，解約してしまう。十分ではないと，それらから価値をほとんど得られず，ゼロになるリスクがある。
最後に，プレイヤーはグループを変更することができる。それは良いことであることを覚えておいてほしい。そこで，可能な限り最高のリターンを得るために，各グループのプレイヤーをどのように扱うかの概要を説明する。
高度なセグメンテーション手法
セグメンテーションは，支払者グループと非支払者グループと並行して行われる場合もあれば，独立して行われる場合もあるほか，多くの方向性がある。たとえば，国などの特定のプレイヤーの特性に基づいて，報酬額を調整したり，報酬アイテムを調整したりする戦略がある。
地域ごとに変化する動的な価値交換は，新しい概念ではない。これはIAPでよく行われているもので，プレイヤーの購買力を現実的なものにしながら，より多くの購買を促すために，プレイヤーの地理に応じて特定の購買に対して与えられる報酬を変化させるものだ。
地位ごとにプレイヤーをセグメント化できるのと同様に，ゲームの進行度に応じて報酬を得ることができる
同様に，この考え方は，異なる地域のプレイヤーを対象にして，報酬付きの動画に参加した見返りに，プレイヤーが受け取る価値を見る場合にも適用できる。たとえば，アメリカのプレイヤーは動画を見たいと思うようにするには，より大きな報酬額が必要だが，ブラジルやロシアのような他の国のプレイヤーは同額の報酬を必要としない。むしろ引き換えにより多くの動画を見たいと思うかもしれない。このような場合には，報酬を適応させたほうがよいだろう。動的にプレイヤーに報酬を与えることは，それだけに留まるべきではない。プレイヤーを地域ごとにセグメント化し，それに応じて報酬を与えることができるのと同じように，プレイヤーのレベルやゲームの進行度に応じて報酬を与えることもできる。プレイヤーがゲームへの投資を深め，ゲームの進行に伴ってゲームのメカニズムが自然に改善されていくと，より多くのバーチャルグッズへの欲求や必要性も高まっていく。
より価値のあるアイテムがより高い価格で提供されるようになると，大多数のプレイヤーはコンバージョンしなくなり，プレイヤーを完全に失うか，リワードビデオを利用したプレイヤーのエンゲージメントに別の大きなリワードを提供するかの選択を迫られる。このタイプのセグメンテーションは，支払者と非支払者のセグメンテーションに加えて，ゲームのIAPの必要性と価値を低下させないようにする必要がある。
このようなきめ細かいレベルのデータにより，デベロッパはユーザーが広告のクジラになる可能性を予測できる
セグメンテーションをさらに進化させたのが，最初にどこでどのように獲得したかによってプレイヤーをセグメントするという考え方だ。そのプレイヤーはクロスプロモーションキャンペーンからアプリをダウンロードしたのか？どのキャンペーンから入手したのか？そのプレイヤーは他のゲームから来たのか，もしそうならばどのゲームジャンル（ハイパーカジュアルかハードコアか）から来たのか？これらの獲得ソースはすべて，異なるユーザーセグメントに変化する可能性があり，広告体験が大きく異なる扱いを受ける可能性がある。広告収益測定の利用
ゲームは，それをサポートする技術が同様に複雑で深いものであるように，そのような豊かで広大な業界だ。業界が提供するツールの1つがARM（広告収益測定）であり，これは，すべての広告ネットワーク上のすべての広告ユニットに対して，各デバイスが生成した広告収益を分析するものだ。ARMはマネタイズ行動についての洞察を与えてくれるので，セグメンテーション活動をより洗練させるために利用できる。
たとえば，ARMのデータを使用して，特定のタイプの広告ユニット（リワード動画，インタースティシャル，バナー，オファーウォールなど）でより多くのエンゲージメントを得ているユーザーなどのグループを特定し，それに応じて広告戦略を調整できる。
ARMツールはまた，プレイヤーの総価値を集計し，その広告生涯価値を計算する。この粒度の高いデータにより，デベロッパはユーザーが広告の大口顧客になる可能性を予測し，そのユーザーを異なる広告戦略を持つ新しいセグメントに振り分けることができる。
予測要素
洗練されたセグメンテーションの価値は，選択したセグメンテーション戦略だけでなく，収益を生み出すためにインサイトを活用できるかどうかにもある。次のセグメンテーションレベルを作成しても，そこからの差益がなければ，その努力は無意味だ。
これが価値のあるものになるためには，セグメンテーション戦略を，ユーザーがIAPや広告を利用する可能性と直結させることができなければならない（これは，エンゲージメントの予測可能性と呼ばれている）。リテンション，アプリ内購入，広告とのエンゲージメントの向上につながるパターンを特定できれば，ポジティブな限界利益を達成できるだろう。
Justin Norman氏は，IronSourceの製品戦略担当ディレクターだ。氏は2013年に入社し，6年近くにわたり米国のサプライオペレーションチームを率いていた。現在の職務では，製品戦略と採用を推進するために，AAAスタジオや大手インディーズデベロッパとコンサルティングを行っている。IronSourceは今年初めにハイパーカジュアルゲームスタジオSupersonic Gamesを立ち上げた（関連英文記事）。
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※本記事はGamesIndustry.bizとのライセンス契約のもとで翻訳されています（元記事はこちら）
