2012年8月23日に開催されたTATEITO社主催のDigital Marketing Tribe Night Summer 2012で講演をさせていただいた際の資料です。SES San Francisco 2012で大きなテーマだったビッグデータ、統合マーケティングを中心に、今後リスティング広告従事者に求められる要件を提言しています。 http://www.atara.co.jp/

1. Digital Marketing Tribe Summer 2012
「SES San Francisco 2012レポート：
検索エンジンマーケティングから見る求められる人材
像」
2012年8月23日
アタラ合同会社
杉原 剛

2. 自己紹介
• 杉原 剛
– アタラ合同会社 代表取締役CEO
• 経歴
– 大卒でKDDIでコンサル営業を経験し、インテルでマーケティングを
学ぶ
– 2002年 オーバーチュア立ち上げ時のセールスプランニング
• 代理店制度、Overture Professional講師、モバイルスポンサードサーチ、
Panamaプロジェクトのリード、スポンサードサーチAPIのエバンジェリ
スト
– 2007年 グーグルでAdWordsのセールスストラテジー、YouTube広告
営業チームの立ち上げ、AdWords APIのエバンジェリスト
– 2009年にアタラを設立。自動化/効率化ソリューション開発とアト
リビューション/リスティング広告戦略コンサルティングを行う
– 海外事情を吸収しにSESやSMXなどは7-8年ほど参加
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3. アジェンダ
• SESおよびSMXとは
• SES San Francisco 2012 報告
• 今後のSEM従事者の要件
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4. SESとは
SES (Search Engine Strategies)は検索エンジン業界のカリスマ編集者Danny
Sullivan氏（現SMX/Third Door Media Editor-in-Chief）が1999年に創設した
世界的なカンファレンスシリーズ。現在はIncisive Mediaが運営。他には
Search Engine Strategies, ClickZなどのメディア事業、教育事業など。
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5. SMXとは
SMX (Search Marketing eXpo)はDanny Sullivan氏が2006年に創設した世界的
なカンファレンスシリーズ。Third Door Mediaが運営母体で他には
Search Engine Land、Marketing Landなどのメディア事業など。
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6. カンファレンスの内容
著名人/インフルエンサーによるキーノート
大手企業のCMO、GoogleのAnalyticsスペシャリスト Avinash
Kaushik、 「グランズウェル」の著者シャーリーン・リーなど
セッション
リスティング広告、SEO、アクセス解析、アトリビューション、ディスプ
レイ広告、ソーシャルなどのトラックに分けて2-3日間
トレーニング/ワークショップ
より深い内容、ハンズオンのトレーニング（追加費用）
ネットワーキングイベント
ランチ、パーティー、スポンサーイベントなど
学習意欲の高いサーチ業界/周辺業界のエキスパートたち
が世界中から集まり情報発信、情報共有する場
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7. SES San Francisco 2012 – 会場
AppleのWWDCと同じ会場 Moscone Center 7

8. SES San Francisco 2012 – Expoホール
主な出展者は検索エンジン、ツール会社、エージェンシー、etc.
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9. SES San Francisco 2012 – キーノート
初日キーノートはGoogleのAvinash KaushikによるMulti-Channel
とNew Metricsについて 9

10. SES San Francisco 2012 – キーノート
2日目キーノートはGoogleのMatt Cuttsに加え、SMXのDanny
Sullivan、Webmaster WorldのBrett Tabkeが一同に会すという歴史 10
的セッション

11. SES San Francisco 2012 – セッション風景
Q&Aは活発。セッション終了後もプレゼンターへ積極的に質問しにいく。
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12. SES San Francisco 2012 – Googleトラック
主にAdWords, DoubleClickプロダクトの紹介
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13. SES San Francisco – ネットワーキングイベント
ホワイトハットSEO派？ブラックハットSEO派？で語るイベント
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14. SES San Francisco 2012 – 日本からの参加者間情報交換
現地での情報交換。リアルおよびFacebookグループで。
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15. 近年のテーマ/キーワード/トレンド/変化
2010 2011 2012
ソーシャル ソーシャル
ディスプレイ
アトリビューション アトリビューション
ホリスティック 統合マーケティング
ビッグデータ
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16. 近年のテーマ/キーワード/トレンド/変化
• 確実にサーチのみでは語れなくなってきている
– サーチ自体の進化もやや緩やかに
– SES、SMX共に「サーチに特化したイベント」を維持しづらくなってきた
– 「〜 Search」などの会社が社名変更している事実
• Silo-ed（縦割り/単体施策）から、Cross-Channel（クロスチャネル）、
Holistic（全体、相対）、Integrated（統合）へのシフト
– サーチとディスプレイ広告やソーシャルとの合わせ技
– アトリビューションマネジメントはその概念の中の取り組みの一つ
• それに伴うテクノロジーの変化、取り入れ
– リスティング広告の自動入札管理→全体を見える化、最適化
– ビッグデータは自動化/効率化よりもROI改善など攻めのマーケティングで
活用
• 人の問題は世界共通
– ツールだけでは解決しないのは自明
– 各施策も複雑を極めそれぞれの分野でのエキスパートはより一層必要
– 全体を理解し統括できる人材は米国でもほとんどいない状況
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17. ビッグデータ関連〜キーノート、セッションなど
から
Big Data: What Marketers Need to Knowというセッションから
• 「ビッグデータ」とは？ビッグデータとして認められるための３つの
「V」条件
1. Volume 大量の
2. Variety 構造化データ、非構造化データ
3. Velocity スピーディに、リアルタイムに
映画「マネーボール」のように様々なマーケティ
ングのシーンでデータを活用する時代が到来
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18. ビッグデータ活用のわかりやすい例
• パリ、ミラノ、アントワープの街中を定点観測→服の色を大量
解析
→トレンディングしている服の色をリアルタイム表示→商品レ
コメンド
http://www.pimkiecolorforecast.com/
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19. ビッグデータの先進事例
• Amazon: 10年前からビッグデータを利用
– ほぼ自社でシステムを内製。非常に洗練されている
– レコメンデーションのみならず、リスティング広告の入稿/入札
管理、クーポン、マーチャンダイジング、ウェアハウジング、
商品出荷判断のためにデータを活用
– マイケル・ジャクソンが亡くなった日、MP3ストアの構成を2時
間のうちに変更し、数時間で他社に先んじて大きな売上を確保
した話は有名
• Target: 昨年のある「事件」
– 消費者の購買履歴データの収集と解析から妊娠女性に
向けたクーポンを配信
– たまたまある未成年の娘宛に送られたことで、父親が妊娠を知
る
– Targetは過去のデータの分析から、彼女が妊娠であることを父親
よりも前に知る事に（Targetはその後クーポン戦略を改善）
– データを活用する企業が消費者のニーズを把握するという例
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20. ビッグデータに対する企業の課題
• CMOの一番の悩み→情報大爆発
• ビッグデータにどう取り組むかを真剣に考えているが
チャレンジは3つ
– People（人）
– Process（プロセス）
– Tools（ツール）
• ビッグデータに取り組むための優秀なツール群は入手で
きる状況。それらを活用できる人と適切なプロセスを見
いだすことが今後企業にとって最重要課題の一つ
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21. ビッグデータをマーケティングで活用するための
ツール
1. Analytics tools
解析ツール
2. Predictive analytics tools
予測解析ツール
3. Data driven automation tools
データドリブンなマーケティング自動化ツール
4. Adaptive learning and automation tools
適応学習型マーケティング自動化ツール
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22. ビッグデータ関連ソリューション
OneSpotは大量のコンテンツ消費データからウェブサイ
トの訪問ユーザーに最もRelevant（関連性の高い）なコ
ンテンツを解析し、バナー広告、ウィジェット、ヘッ
ドライン、ニュースレターを自動生成
DataPopは何百万通りにもなりえる商品属性データ（商品
名、カテゴリ、色、サイズ、地域、etc）とユーザのIntent
（意図）データパターンをデータ解析し、Relevance（関
連性）の高いリスティング広告を自動入稿・入札管理
BloomReachのWeb Relevance Engineがウェブコンテンツ
（自社、競合他社）データとユーザーデータを収集し、
ビッグデータ解析でRelevanceスコアを算出（1日に10億
ページと10億のユーザーインタラクションデータを1000
のHadoopジョブで大量処理）。その結果を元にIntent
Rich（ユーザー意図を的確に捉えた） なコンテンツペー
ジをリアルタイムに自動生成 22

23. ビッグデータ関連ソリューション
Runaはマウスクリック、サイト滞在時間、購買履歴など
90種類の変数を予測解析し、どの特別オファーが最大の
利益を生むかを判断しオファーをリアルタイムに自動生
成。サイト全体をカバーするオファーは8%の売上増の
ために10%の利益を失ってしまうが、Runaのパーソナラ
イズされたオファーでは19%の売上増を3%の利益減で達
成することができる。
どのソリューションにも共通しているのはビッグデータ
解析で「User Intent（意図）」を精度高く予測し、
Relevance（関連性）の高いコンテンツや広告をリアルタ
イムに生成・配信し高い効果を出すという点
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24. 統合マーケティング（IMC）のセッションから
Keynote: Integrated Marketing:
What Does That Really Mean?
【パネリスト】
Mark Huffman, Integrated Production
Manager, Procter & Gamble
Corey Kahn, Group Search Director, Ogilvy
Giovanni Rodriguez, Digital and Social
Strategy, Deloitte Consulting LLP
「統合マーケティングコミュニケーション（Integrated Marketing Communication IMC）は、消費
者とブランドや企業とのすべての接点をメッセージ伝達のチャネルと考え、ターゲットの購買
行動に直接影響を与えることを目的とする。・・・消費者から出発し、あらゆる手法を駆使し
て、説得力あるコミュニケーションを実践するプロセスである。」（ノースウェスタン大学の
シュルツ教授（Don E. Schullz））
• IMCへの取り組みが理由でCMOの平均在任期間が28ヶ月から49ヶ月に。IMCが難しく、より
時間がかかるため
• IMCはCMOの興味としては3番目と高い
• ANA（Association of National Advertisers）のリサーチによるとIMCの中でSEMが最も価値があ
る施策という結果
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25. IMCの中でSEMが最も価値がある施策という結果
SEMがPRをおさえて1位（【最も需要】と【重要】の合計87%）
一方でソーシャルとモバイルの伸び率が大きい
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26. 統合マーケティング（IMC）のセッションから
• IMCの取り組みの差
– 取り組みが行き過ぎるとリスクもある（やりすぎ）が、遅れると先行企業
に追いつくためのリスクが非常に高くなる。つまり差が出やすくなる可能
性
• IMCの課題
【データ分析の問題】
– 今後もますますフラグメントするメディアランドスケープ
– デジタルとオフラインのアトリビューションをどう見る？
– データ見える化環境の整備
【プロジェクト管理、人の問題】
– 複数代理店が存在する場合のチャレンジ
– 統合の責任者は誰？
• リーダーシップ、知識、経験、ノウハウの問題
– サーチを理解する人が少ない
• 社内外の関係者への教育は今後重要
– データサイエンティストの不足（マッキンゼーの指摘）
• 米国は14-19万人の分析専門者、ビッグデータの分析をベースに意思決定ができ
るマネージャー/分析官が150万人不足すると指摘
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27. その他： サーチと相性のいいQuantcastの
リアルタイムオーディエンスディスプレ
イ
• Quantcastはオーディエンス測定およびターゲティングを
専門にした会社
優良なサイト訪問者デー 大量のパブリッシャー
タ データ
リアルタイムにLookalike
オーディエンスの
カスタムモデルを構築
RTBでターゲット
• 定義済セグメントではなくリアルタイムデータ
を使う（cookieもフレッシュなうちに活用でき
る点も効果を呼び人気）
• CPA課金
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28. まとめ：ビッグデータ・統合マーケティング時代のSEM従事者の要
件
• ビッグデータの前にやることは多い
– 旧来の構造化データ（CRM、商品データベース）の活用はまだまだ
• 虫の目と鳥の目の両方を持つ
– リスティング広告はより高機能で複雑に。深堀/エキスパート化は
必須
– 逆にリスティング広告の詳細から離れ、クライアントのゴールをホ
リスティックにどう解決できるかを考られるスキルも必要
– コンバージョン率2%（のマイノリティ）にフォーカスしすぎない
（by Avinash）。残りの98%に対して何ができるかを考える（macro
and micro conversion）
• 来るべき統合マーケティング/ビッグデータ時代に向けて
– 洗練されたSEM従事者はIMCのリーダーになれる可能性が高い
– サーチ以外の施策を理解する努力は必要。施策連携するためのプラ
ンニング力、コミュニケーション/調整能力を備える
– 社内外でサーチの価値を教育する場面は増える。積極的に行う
– テクノロジーを避けない。テクノロジーは全てを解決しないのは当
たり前。テクノロジーの得意・不得意を理解しうまく役割分担でき
る人が勝者
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29. 最後に
• 来年のSESおよびSMX、杉原は参加する予定です
• ぜひ現地で一緒に最先端のデジタルマーケティングに触
れましょう
ご清聴ありがとうございました！
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