アイデンティティグラフ

アイデンティティグラフは、複数の識別子（デバイスID、ハッシュ化されたメールアドレス、Cookie、モバイル広告ID）を単一の個人または世帯の表現にリンクするデータベースであり、広告主やプラットフォームが各識別子を個別の切断されたユーザーとして扱うのではなく、デバイスやセッションをまたいで同じ個人を認識できるようにします。

決定論的マッチングと確率論的マッチング#

アイデンティティグラフは、多くの場合組み合わせて、2つの方法で構築されます。決定論的マッチングは、直接的な確認済みの接続に基づいて識別子をリンクします。例えば、ユーザーが自分のスマートフォンとラップトップで同じパブリッシャーアカウントにログインすると、グラフは両方のデバイスIDを自信を持って一人の人物に結び付けることができます。一方、確率論的マッチングは、確認されたログインなしに、一貫して同じIPアドレスと場所から夜間に接続するスマートフォンとラップトップなどのパターンから、可能性の高い接続を推測します。決定論的マッチングはより信頼性が高いですが、ハッシュ化されたメールから構築されたUnified ID 2.0のような何らかの認証されたアイデンティティが必要です。確率論的マッチングはより広範囲にスケールしますが、誤ったリンクのリスクが高くなります。

プラットフォームが構築する理由#

アイデンティティグラフは、デマンドサイドプラットフォームやデータマネジメントプラットフォームが、単一の識別子だけではできないことを可能にするレイヤーです。例えば、個人のスマートフォンとデスクトップにまたがって広告のフリークエンシーキャップを設定し、別々の見知らぬ人に見せてしまうのを防ぐ、モバイルで開始しデスクトップでコンバージョンするアトリビューションパスをつなぎ合わせる、または既知の広告主顧客から構築した類似オーディエンスを、最も重要なターゲット市場内でのジオターゲティングによってさらに洗練された、十分な一致特性を持つ新しい見込み客に拡張する、といったことが可能です。

何らかのアイデンティティ解決がなければ、すべてのデバイスとブラウザは孤立した匿名の訪問者のように見え、これはまさに、サードパーティCookieがオープンウェブ全体で信頼性を失うにつれて、シグナルロスが業界の多くを押しやっている状態です。

アイデンティティグラフの限界#

アイデンティティグラフの信頼性は、基礎となるマッチングの品質に完全に依存しており、確率論的リンクは、共有デバイス世帯、公共ネットワーク、またはグラフが依存する行動パターンがノイズになる場所では低下します。プライバシー規制も、特に明確な同意なしに別々のソースからのデータを組み合わせることに関して、何が合法的にアイデンティティグラフに供給できるかを制約します。これはデータクリーンルームが存在する理由の一部であり、両当事者が完全な結合グラフを直接構築することなく、マッチングされたアイデンティティの利点の一部を得られるようにするためです。

特定の広告主が現在何を配信しているかを理解することが優先事項であり、そのオーディエンスが誰かをモデル化することではない場合、それはアイデンティティ解決よりも簡単な問題であり、OpenAdLibraryの広告インテリジェンスインデックスがライブクリエイティブ自体を追跡することで直接解決します。

実用的な注意事項#

カバレッジは業種や地域によって大きく異なり、主に一地域のログイントラフィックから構築されたグラフは、ログイン習慣やデバイスパターンが異なる市場にそのまま拡張できるとは限りません。ベンダーが提示するマッチ率は、テストの出発点として扱い、ターゲットとするすべてのオーディエンスに均等に適用される保証ではないことを認識してください。