最先端のコンピューティング技術により、
広告主様と数多くのユーザーとの出会いをお手伝いします

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高CVRへの仕掛け

商品情報のダイレクト表示
商品そのものへの興味でのクリック

「ダイレクトマッチ」
CVR実績1.2%以上

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閲覧者の信頼を得るための仕掛け

コンテキストマッチ
ネイティブ表示

「間違えないマッチング」
内容マッチング精度85%以上

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新規ユーザー獲得への仕掛け

Cookieレス方式で
高確率ターゲティング

「Cookieレス」
CTR実測は4%以上

CANDYは広告効果最大化を実現させます

既存ユーザーも新規ユーザーも問わず、記事広告かも商品そのものかも問わず
ユーザーがメディアサイト上で閲覧するコンテンツとのトピックに関連するか否かを、
一般知識を学習したAIを用い安定して選出し、自動ネイティブ表示する。
これらを一度に実現するソリューション。それが高精度マルチマッチングモジュール「CANDY」です。

Computing Accurate Needs = Delight technology

人々のニーズを高精度に導き出すコンピューティング
それは、人々に喜びを運ぶテクノロジー

ユーザーが閲覧中のコンテンツ=ユーザーが興味のあるコンテンツと捉え、
当社の広告配信サービスは、Cookieを使わずコンテンツの解析をベースに行います。
最も類似性の高い記事・商品・サービスなどを、閲覧中のユーザーに対し、
「広告=価値ある情報」として届けること。それが私達のPolicyです。

マッチング精度の向上に対してコンピューティング技術を突き詰めているからこそ、
広告主様とユーザー様皆様が満足いただける広告配信サービスを提供できるのです。

ネイティブ広告表示でユーザーにストレスフリーな広告配信

Cookieを使わない高精度コンテンツマッチングだからこそ
実現できる3つのメリット

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CANDYのメリット①
幅広い広告対象

マッチングモジュールの広告としては、コンテンツ型記事広告が主流ですが、CANDYでは個別の商品、サービス、記事といった多様なものをネイティブ型広告として配信可能です。

CANDYのメリット②
効率的な新規ユーザーの獲得

コンテンツ解析によりマッチングを行うため、新規のユーザーに対しても高精度なマッチングで広告配信が可能となります。マッチング精度が高いからこそ高いCTRを実現し、故に短期間で効率的に新規のユーザーが獲得可能です。

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CANDYのメリット③
ユーザーを直接商品へ誘導可能

閲覧中のコンテンツをベースにマッチングを行い、ユーザーの興味が高い状態でサイトに誘導するため、高いAcquisition効果を実現します。

他社との比較


CANDY インプレッション リターゲティング 他社既存ウィジット
高CVRの仕掛け
商品情報のダイレクト表示
閲覧者の信頼を得るための仕掛け
テキストマッチ・ネイティブ表示
新規ユーザー獲得への仕掛け
Cookieレス・マッチング方式

メディア上でのマッチング事例

メディア上でのレコメンド事例

例えばファッションに関するニュース記事が媒体側メインコンテンツとして閲覧されている際には、関連する他の記事と共に、記事トピックに関連する内容の商品や店舗の広告をネイティブ表示でマッチングします。

マッチングされている理由
=この記事を選び閲覧したから。

この分かりやすさを継続して実現してこそ、マッチングモジュールを広告効果を最大化する価値あるソリューションとしてクライアント様に提供できるのです。

ダッシュボードの特徴

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レポート・解析・運用

広告の配信状況や関連キーワードその成果などをレポートします。 キャンペーンや広告などのご入稿単位毎、ダイレクトマッチ広告では出稿毎のコンテンツとのマッチングキーワード、コンテンツとのマッチングスコア、クリック率等の集計結果を解析することで広告運用担当者の意思決定をサポートし成果をより高めることができます。

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A/Bテスト

一つのキャンペーンに複数の広告クリエイティブを設定したり、広告媒体コンテンツとの複数のキーワードマッチの設定を行う事で効果を比較することができます。 どのような違いが効果を高めるのか、データを元に仮説を検証することが、より高い次元での顧客の理解や、キャンペーンの成功につながります。

商品ダイレクトマッチ

CANDYはこんなお悩みを解決する新しい広告のカタチです

・インパクトあるリッチバナーはコストも高いので何種類も作れない…

・自社商品に導くための記事広告も流行りだが作成工数がかかる…

・必要とするユーザーへ優良な情報として広告を配信したい…

AIを利用したダイレクトマッチの仕組み

間違えないレコメンド

これまでのような指定単語数種の一致の有無などの解析ではなく、人の「一般知識」を学んだAIが、記事や商品説明等のテキストの全体から内容そのものを解析し、関連性強度の視点でマッチングを行います。最終的に見たモノや買ったモノは人それぞれであっても、一般知識はユーザー毎の差分はさほど大きくありません。そのため、Cookie解析方式のような性能の不安定性はなく、故に、間違えないマッチングを安定して提供することが可能になります。間違っていないこと。違和感がないこと。これを徹底することで閲覧者の不信感などを最小化することになります。

レコメンド精度は高く、安定している

CookieからCANDYへ

皆様の商品を「価値ある情報」としてユーザーにお届けいたします