【自分用】Media2 W1 キャンペーンスキル / プラットフォームアーキテクチャ

・プラットフォームアーキテクチャ？
    → 進化や戦略に大きな影響を与えるもの

・PESOモデル
参考：

https://mag.sendenkaigi.com/kouhou/201710/introductory-own-media/011513.php#:~:text=%E3%80%8CPESO%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%80%8D%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%80%81,%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%88%EF%BC%89%E3%82%92%E6%8C%87%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82

https://jetb.co.jp/12543#%E3%82%AA%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%89%E3%83%A1%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%A2%EF%BC%88Owned_Media%EF%BC%89%E3%81%AE%E5%BD%B9%E5%89%B2

・重要なことは、ペイドメディア（テレビ・ラジオ・新聞・雑誌のマス4媒体やWeb広告、イベントなどのスポンサーシップ）は益々
デジタル広告やアドテク、画面の左側のアフィリエイトマーケティングと同様に有料検索やクリック課金（ex.google）が加速していくこと

・アーンドメディア：一般的な広報に関するプロモーション
　インフルエンサーリレーションは、アーンドだったり、ペイドであったり、シェアードであったり。

・ブランディッドコンテンツ：境界を曖昧にしている
　広告やスポンサーシップと、ニュース発表、オピニオン編集、
　日常的な日記などをブレンドして表現することができるから。

・Point of view（POV）：
広告のオプションを評価するために、「Point of View」レポートとも呼ばれるPOVを作成します。POVレポートは、企業や組織がその製品、サービス、または原因を促進するために使用するための最適なメディア手段を選択することに重点を置いている

広告環境の定義
POVレポートでは、まず広告環境全体と、クライアントと会社が検討したい広告オプション、そして会社のマーケティング戦略に加える可能性のある広告オプションを調査することから始めます。まず、業界内の広告トレンドと、クライアントにとって最も現実的なものはどれかを議論することから始めます。具体的には、現在の広告オプションは、業界の現在の広告トレンドにどのように収まるかを議論する。競合、流通チャネル、メディアチャネル、レビューなど、多くの詳細について確認する必要があります。

PESOモデルとPOVモデルがあるが、POVの方が重なりが少ない？

参考：what is POV
https://smallbusiness.chron.com/pov-mean-marketing-25739.html
・オウンドメディア：
ブランドが所有し、最もコントロールできる資産
企業が作成したコンテンツ等

【例】
レッドブル
メディアハウス
https://www.redbullmediahouse.com/

アートや写真集、ライフスタイル誌、音楽、エクストリームスポーツなどのコンテンツも制作

→完全なメディア企業。

== 2

マーケティングテクノロジー

Book: platform architecture 

誰もがコンテンツマネジメントを必要としている

ウェブサイトやブログなど、
組織として顧客と関わりを持ちたいウェブプロパティを強化する技術

ソーシャルメディア

SEO（ネット上で上位に表示する）

・PRエージェンシーは、広告マーケティングの領域に入りつつある

== 3

・データドリブンペルソナ
・パーソナライゼーション

Q、過去100年、どのようにデータを収集してきたのか？

→地域別（ロンドン、スコットランドの違い）
→ID、IPアドレス
→目に見える多くの特徴を含む人口統計学的な情報（年齢、性別、収入）
→性格、価値観、態度、趣味や娯楽
→ライフスタイル、行動、信念（宗教）、価値観

サイコグラフィック・データとは？
心理学的な特性データ、消費者のかち、趣味、思考、習慣など

行動データ
Ex. スーパーマーケットで誰がいつ、どこで何をとるか

これらは長年飛び込み営業のような形でやってきた
ダイレクトマーケの典型例：
コールセンター 
→ ファーストパーティデータ入手可能

addressability：
ファーストデータとサードデータの融合
大規模な効率性を構築が目的
セグメンテーション→パーソナライゼーションに進化

data-driven ペルソナ（デジタルペルソナ） 
データを人間らしくするために数字に置き換える

例えば顧客グループに対応するデジタルペルソナを作成
→よりカスタマイズされたメッセージを費用対効果高い方法で実現が可能

Amazonは20年以上前にウェブサイトのパーソナライズをはじめた

パーソナライゼーション？
参考：
https://www.brainpad.co.jp/rtoaster/blog/about_personalization/

パーソナライゼーションは終わる？
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-12-02-gartner-predicts-80--of-marketers-will-abandon-person

4 ==

Awareness
Interest
Decision
Action

Tofu
Mofu
Bofu

参照：
https://www.techtarget.com/whatis/definition/ToFu-MoFu-and-BoFu

メタデータ（付帯情報）
プロモーション活動が最大の可能性を発揮できるように、
コンテンツを整理して表示する上で重要な役割を果たす

ファイル名、作成されたデータ、動画の特徴など
→この情報は検索に役立つ

例えばプラットフォームのアルゴリズムや、
そのデジタルペルソナから入ってくる情報に応じて、
プロモーションのプロがコンテンツを作ったり、
マッチングさせたりすることが必要