携帯キャリアとIPのターゲティング：トラッカーの格差と回避方法

アフィリエイト・マーケティングでは、次のことをするだけでは十分ではない。 トラフィックを購入する 収益性の高い広告キャンペーンを実施するためには、質の高い広告が必要です。すべてのローンチにおいてもう一つ重要なことは、正確なターゲティングです。このため、過去にどのブラウザーが 各国で最も人気がある そして 代理トラフィックはチャンスになる アフィリエイトのためにさて、もうひとつ重要なトピックがあります：異なるトラッカー間のモバイルキャリア・ターゲティングの精度はどの程度か？そして、より良い結果をもたらす別のターゲティング方法はあるのでしょうか？(ネタバレ：はい、あります）。

モバイルキャリアやISPなどのトラフィックデータを正確に帰属させることが、広告キャンペーンのパフォーマンスに大きな影響を与えることは周知の事実です。しかし、あなたが信頼しているツールが、あなたが考えているほど正確でないとしたらどうでしょう？

当社の技術チームは、以下のデータを分析することで、キャリアのトラフィック帰属のニュアンスを明らかにする調査を実施しました。 3つの人気トラッカー: Voluum、Binom、Keitaro.この研究では、各トラッカーが携帯キャリアとISPのトラフィックを検出する方法を分析し、驚くべき矛盾を明らかにするとともに、より良いターゲティングのための実践的な戦略を示している。

この記事で、あなたは発見するだろう：

• モバイルキャリア・ターゲティングが必ずしも期待通りの結果をもたらさない理由。
• 同じトラフィックでもトラッカーによって属性が異なる例。
• IPレンジ別ターゲティングがキャリア別ターゲティングに勝る理由

正確な比較を保証するために、私たちは構造化されたリダイレクトのチェーンを設定した： Voluum → Binom → Keitaroからのトラフィックを分析する。 主要航空会社50社 を越えて 200インプレッション.このようなセットアップを使用することで、各トラッカーが同じトラフィックをどのように評価しているかというユニークな視点を得ることができ、各トラッカーのデータ報告における決定的な違いが浮き彫りになった。

どの属性が比較されるかを理解するためには、トラッカーが提供するトラフィックデータが異なることに注意することが重要だ。 Voluum そして Keitaro 各インプレッションについて、ISPと携帯電話会社の両方の情報を報告する。 Binom はISPのデータしか提供していない。従って、分析対象は2つに絞られる：

1. 携帯キャリアのデータ比較 VoluumとKeitaroの間。
2. ISPデータの分析 3つのトラッカー（Keitaro、Binom、Voluum）すべてにおいて。

さて、アフィリエイターにとってのこの調査の価値を確立し、その条件を明確にしたところで、データに飛び込んで、この調査結果があなたの戦略にどのような影響を与え、成功へと導くことができるかを理解しよう。 モバイル広告!

最初の分析では、VoluumとKeitaroがどのように携帯電話会社を分類しているかに注目した。

下のグラフは、Voluumでは携帯電話会社のトラフィックとして認識されたものの、何らかの理由でKeitaroでは携帯電話会社のトラフィックとして認識されなかった部分を比較したものです。下のインフォグラフィックのX軸とY軸について、より詳しく説明します：

• X軸は、Voluumのデータに対するKeitaroの「不明」携帯キャリアのトラフィックの比率を示す。
• Y軸は、Voluumによって識別されたさまざまなモバイルキャリアのリストである。

このデータから、Voluumでは検出されたが、Keitaroでは認識されなかった携帯キャリアを以下に示す：

• マキシス（マレーシア）
• Jio、BSNLモバイル（インド）
• XL（インドネシア）
• ビボ（ブラジル）
• トゥルー（タイ）
• スマート、グローブ（フィリピン）
• ディジェジ（アルジェリア）
• MTN（南アフリカ）
• ソフトバンク（日本）
• ビーライン（ロシア）

しかし、これはほんの始まりに過ぎない。さらに予想外の結果が出るかもしれない。

結局のところ、特定のトラッカーは携帯キャリアに関する情報を見逃す可能性があるだけでなく、それを誤って解釈し、同じトラフィックを異なるキャリアに割り当ててしまう可能性もある。混乱しそうですか？データを見て、何が起こっているのかをよりよく理解してください（左側の携帯キャリアはVoluum、右側はKeitaroで識別されていることに注意してください）。

VoluumとKeitaroのデータには多くの誤配分があることがわかる。例として

• ロビ（Voluum） と完全に一致する。 エアテル・バングラデシュ（Keitaro）しかし、KeitaroのAirtelの分類には、VoluumのAirtelのデータからのトラフィックが含まれている。
• クラロ・ブラジル（Keitaro） と重なる。 クラロとネクステルブラジル（Voluum）.

このセクションの結論として、次のことが言える：Keitaroの分類は、トラッカーが大手携帯キャリア内の個々の子会社やブランドを特定しているため、より詳細である。しかし、それでもなお、両トラッカーのケースに見られる一定の不一致がある。

では、3つ目の主要トラッカーを調査対象に加え、Keitaro、Binom、VoluumがどのようにISPトラフィックをアトリビュートするかを比較してみよう。

下のインフォグラフィックは敷居が高く見えるかもしれないが、ご心配なく。このインフォグラフィックに飛び込む前に、次のことを心に留めておいてください： 一番目 列は Voluumその 真ん中 ひとつは Binomそして最後の (右）列 は Keitaro.今、あなたはより大きな視野に立つ準備ができている：

主な収穫

• Binomと（それほどではないが）Keitaroは、Voluumに比べ、より詳細なISP分類を提供している。
• Binomは、いくつかのISP（Axiata Bangladesh、Kar-Tel Llc、Wind Tre S.p.A、Mobinil、SK Telecom、Move Company limitedなど）を完全に（または部分的に）識別できなかった。
• Axiata（バングラデシュ）、Claro Brazil、Globeの識別には、3つのトラッカー間で小さな不正確さがある。

では、Binomが特定に苦労しているISPを詳しく見てみよう。

調査の最初の部分で行った分析と同様に、ここでは、Binomトラッカーによって部分的または完全に特定されなかったISP（Voluumによって特定された）に焦点を当てる。

そのほとんどはすでに述べたとおりだが、BinomのISPトラフィックの未確認の正確なシェアを詳細に見ることができる（Voluumの結果と比較）。

残された唯一の疑問は、ISPと携帯キャリアのターゲティングに関して、トラッカーのデータの精度と一貫性の欠如を回避する方法はないのか、ということだ。

HilltopAds アドネットワーク IPレンジ・ターゲティングは、効果的で使いやすいソリューションです。まだ経験したことがないのであれば、基本的には次のように動作する：

• ステップ1： 対応するサービス（例：bgp.he.net）を使ってオペレーターのASNを調べる。
• ステップ2： そのASNに関連するIP範囲を特定する。
• ステップ3： 確認のため、公的データベースやジオロケーションサービスと照合する。
• ステップ4： pingまたはtracerouteを使用してサンプルIP範囲をテストし、それが目的のオペレータに一致することを確認します。
• ステップ5： ターゲティング設定で定義したIP範囲で広告キャンペーンを実行する。

以下の5つのステップに従うことで、特定の携帯電話事業者向けにIPレンジを定義し、利用することができる。

いつものように、IPレンジを定義するには複数の方法があります。ここでは、最も一般的な方法を紹介します：

IP範囲を定義したら、HilltopAdsで広告キャンペーンを作成し、対応するフィールドに範囲を入力するだけです。

素晴らしい！我々は、ISPと携帯キャリアの両方に対するトラッカーデータの精度に関するすべてをカバーし、さらにIPレンジターゲティングを通じてさまざまな不一致の悪い影響を減らす方法を学びました。

この調査の主な結果を簡単に紹介しよう：

正確なターゲティングを必要とするキャンペーンにとって、IPレンジターゲティングは信頼できるソリューションです。トラッカーの不一致を理解し、IPデータを活用することで、より良いパフォーマンスのためにキャンペーンを最適化できます。

これらの洞察を行動に移す準備はできているだろうか？ HilltopAdsで広告を打ち出す アドネットワークターゲティングを最適化し、利益を最大化しましょう！