Mike Villalobos氏は、Seedtagの戦略・商業オペレーション担当上級副社長である。
デジタル広告業界は常に、複雑さを単純化する標準を作ることに熱心だった。タクソノミー（コンテンツや製品にラベルを付けるための構造化されたシステム）は、そうした試みの1つである。そして、IAB Tech Labの新しいガイダンスがContent Taxonomy 2.1とAd Product Taxonomy 2.0を接続することは進歩を示しているが、同時に根本的な疑問も提起している。これは本当に我々が必要とする進化なのか。それとも、人々がコンテンツとどのように関わるかという現実にもはや適合しないシステムを、より整然としたバージョンにしただけなのか。
公平を期すために言えば、タクソノミーには目的がある。断片化されたエコシステムに一貫性をもたらすのだ。しかし、これらのフレームワークをCTV、オーディオ、短尺動画といった新興フォーマットに拡張しようとすると、その限界を無視することが難しくなる。どれほど緻密にマッピングされた静的なラベルであっても、人間の文化が持つダイナミックな性質を反映することは常に困難である。そして結局のところ、広告は文化的関連性に根ざしたビジネスなのだ。
例えば、カテゴリーとしての「ニュース」を考えてみよう。NPRのICE（移民・関税執行局）取締りに関する広告掲載に適した記事と、同じトピックに関するケーブルテレビの意見番組のセンセーショナルなセグメントを同等のものとしてラベル付けすると、ニュアンスだけでなく意味も失われる。コンテクストは決してトピックだけの問題ではない。それはトーン、オーディエンス、感情的な共鳴に関わるものだ。そして、タクソノミーが怒りと共感を区別できないのであれば、我々は一体何を最適化しているのだろうか。
AIが問題を悪化させる
この問題は、AI駆動型ソリューションにより強く依存する環境に移行するにつれて、さらに緊急性を増す。皮肉なことに、AIは単純なラベルよりも高度だとされているが、現在の実装の多くは単にタクソノミーを偽装したものに過ぎない。それらは同じレガシー構造をわずかな改善とともに再パッケージ化し、ブラックボックスモデリングに依存してインテリジェンスを示唆している。しかし、実際にどのようなオーディエンスにリーチしているかを検証できる広告主はどれだけいるだろうか。自社の「カスタム」セグメントがどのように生成されたかを理解している広告主はどれだけいるだろうか。
多くはない。痛ましいほど少数の広告主しか、AI駆動型のオーディエンス作成を有意義に採用していない。なぜか。透明性に欠けるからだ。結果は科学的に見えるかもしれないが、オーディエンスがどのように構築されたか、あるいは特定のインプレッションがなぜ関連性があると見なされるかを追跡できないのであれば、インテリジェンスを活用しているとは言えない。機械に推測を任せているだけだ。
これは、透明性がすでに緊張状態にあるCTVのような環境では特に重要である。ほとんどのサプライサイドプラットフォーム（SSP）は、詳細なログレベルのデータを共有できない。これは戦略的な選択である。収益化が最優先されるため、インサイトはしばしば失われる。コンテンツに最も近いプレーヤーであるパブリッシャーは、意思決定のループから外されることが多い。その結果、広告主は、視聴者の行動を微妙な方法で理解するように設計されていないシステムを信頼するよう求められる。
解決策を求めて
我々が必要としているのは、分類から認知への転換である。人々がキーワードや業種ではなく、感情的トリガー、文化的コンテクスト、行動的意図に基づいてコンテンツと関わることを受け入れるならば、我々のツールはそれを反映すべきである。ニューロコンテクスチュアル広告のような新興フレームワークは、この方向を指し示し始めている。コンテンツをバケツに分類するのではなく、言語、画像、センチメントから引き出されたシグナルを使用して、オーディエンスがその瞬間にどのように感じ、考え、反応するかを解読することを目指している。
このアプローチは、AIが自動化へのショートカットではなく、より深い理解のためのツールであるべきだと認識している。そして、エコシステム（デマンドサイドプラットフォーム（DSP）、SSP、パブリッシャー、ブランド）に対して、これらのモデルがどのように機能するかについてより多くの可視性を要求することを求めている。
過去にラベルを貼り直しても、我々を前進させることはできない。デジタル広告を真に近代化したいのであれば、コンテクスト、関連性、そしてインテリジェンスそのものに関する我々の前提に挑戦する必要がある。それは、タクソノミーを基盤として手放し、ページではなく人々を見ることができるシステムを構築することを意味する。
