モバイルゲームのUA:Metaの拡大する優位性、よりスマートなリターゲティング、そしてリワード型獲得の台頭

Kentaro Sugiura氏は、そのキャリアを通じてモバイルゲームのユーザー獲得に深く関わり、幅広い層を対象とするカジュアルタイトルから、リスクが高く厳しく規制されたソーシャルカジノやiGamingの世界まで、業界で最も難易度の高い複数の分野で活躍してきました。今回の対談では、有料成長とオーガニック成長のバランスを取ること、Metaにどこまで依存し、チャネルをどこまで分散させるかを判断すること、そして「離脱した」プレイヤーが本当に完全に去ったのかを見極めることなど、UAで最も難しい問題への同氏のアプローチについて語っていただきました。チャネルミックスにおけるMetaの存在感の高まり、他の新興チャネルが実証できていない中でリワード型獲得がなぜ成果を上げているのか、そしてより賢いリアクティベーション戦略がモバイルゲームのリテンションをどのように再構築しているのかについて、お話を伺いました。

AppSamurai: あなたはカジュアルタイトルからソーシャルカジノ、iGamingまで、モバイルゲームのさまざまな領域で仕事をされてきました。ユーザー獲得の観点から見て、これらのカテゴリー間で気づいた最も大きな違いは何でしょうか。主な違いは、使用するチャネル、最適化する指標、プレイヤーの行動、クリエイティブ戦略、それとも他の何かにありますか。

Kentaro Sugiura:  モバイルゲームのジャンル間で最も大きな違いは、必ずしも獲得チャネルにあるわけではなく、根底にあるビジネスモデルと、有料獲得とオーガニック獲得がどのように連携するかにあると言えます。

非常に幅広い層を対象とするジャンルもあり、その場合はCPIが低くなり、オーガニックインストールのボリュームも大きくなる傾向があります。こうしたケースでは、有料ユーザーの平均的な質がオーガニックユーザーよりも高いこともあるため、ペイバックモデルは主に有料獲得のパフォーマンスに基づいて評価できます。

一方で、CPIが高く、より小規模で専門性の高い層を対象とするジャンルもあります。その層に効率よくリーチできる範囲には限界があるため、有料獲得だけでは利益が出ないように見えることがあります。しかし、有料キャンペーンは追加のオーガニック発見も生み出すことができます。有料ユーザーとオーガニックユーザーを合わせて評価すると、全体の採算性が利益を生む可能性があります。ニッチなジャンルでは、オーガニックユーザーはそのタイプのゲームにすでに強い関心を持っているため、特に価値が高い場合があります。

これにより、パフォーマンスの測定方法も変わります。私は帰属されたROASだけを見るのではなく、有料の支出、オーガニックのアップリフト、獲得したユーザー全体の価値、そして各タイトルに適した乗数、つまり「K-factor」の関係を考慮します。同じ帰属結果でも、キャンペーンが生み出すオーガニック需要の大きさによってビジネスへの影響は大きく異なるため、インクリメンタリティテストは重要です。

中核となる広告チャネルは、ジャンルを問わずおおむね似ています。変わるのは、対象となる層の規模、達成可能なスケール、ペイバックの期待値、そして投資判断を行う際に有料とオーガニックの影響をどのように組み合わせるかです。

AppSamurai: Metaはこの1年でインプレッションのシェアを大幅に伸ばした一方、他の主要プラットフォームのいくつかは後退しています。チャネルテストの手間が減るという意味で、この集中はあなたの仕事を実際に楽にしているのでしょうか。それとも、UAリードとしてこれほど多くの予算を一つのプラットフォームのオークションダイナミクスに依存させることに不安を感じますか。

Kentaro Sugiura: 大規模なポートフォリオを管理する際には、チャネルの分散が不可欠です。Metaに支出を集中させることで日々の運用は簡素になるかもしれませんが、同時に大きなリスクも生まれます。オークションの圧力、アルゴリズムの変更、クリエイティブの疲弊、測定の問題などによってパフォーマンスが低下した場合、予算を振り向ける先が必要になります。

だからこそ私は、ソーシャルプラットフォーム、SDKネットワーク、DSP、プリロード、そしてリワード型やインセンティブ型のチャネルなど、さまざまな種類のチャネルを定期的にテストすることをチームに勧めています。1年前にうまくいかなかったチャネルでも、技術、最適化モデル、インベントリ、ターゲティング機能が改善されたことで、今日では異なるパフォーマンスを示すことがあります。

テストは追加の運用作業を生みますが、私はそれを将来の選択肢を維持することと捉えています。すべての実験にすぐ大きな予算を割り当てる必要はありません。目的は、信頼できるベンチマークを構築し、各チャネルがどこで貢献できるかを理解し、緊急に必要になる前に代替手段を見つけておくことです。

Metaは高い限界収益をもたらす限りポートフォリオの主要な部分であり続けられますが、集中は意図的な投資判断であるべきで、テストをやめた結果であってはなりません。分散されたポートフォリオは、支出を移動させ、全体のパフォーマンスを守り、より広い広告エコシステム全体の改善を活用するための柔軟性をチームに与えます。

AppSamurai: あなたは以前、再エンゲージメント戦略において、特に非アクティブ期間やリターゲティングのルールに関する前提を疑うことの重要性について語られました。あなたの経験では、モバイルゲームのチームが離脱したプレイヤーについていまだに抱いている最も一般的な前提とは何でしょうか。また、どのようなアプローチがより良いリアクティベーションの成果につながるのでしょうか。
Kentaro Sugiura: よくある間違いの一つは、すべてのゲームに同じ非アクティブ期間を適用すべきだと考えることです。適切な期間は、ジャンル、競争環境、そしてプレイヤーがどれだけ簡単に別の製品で体験を置き換えられるかに大きく依存します。

たとえば、私は非常に独特なゲームプレイを持ち、近い直接的な競合が存在しないカジュアルゲームに携わったことがあります。この場合、非アクティブ期間はより長く設定できました。プレイヤーが同等の体験を他で見つける可能性は低かったため、すぐにリターゲティングを行う緊急性は低かったのです。主な問いは、彼らが自然に戻ってくるかどうか、そしていつ戻るかでした。

また、複数の製品が似た体験を提供する、ニッチながら競争の激しいカテゴリーのゲームにも携わったことがあります。この場合、待ちすぎると、プレイヤーが競合との新しい習慣を形成するリスクが高まります。したがって、リターゲティングはより早く開始する必要があり、より短い非アクティブ期間と、関連するコンテンツ、イベント、プレイヤーの進捗に結びついたメッセージが求められます。

重要なのは、一つの普遍的なルールでプレイヤーを「離脱した」と定義しないことです。私はジャンル、プレイヤーの価値、過去のエンゲージメント、競争の激しさによって、さまざまな非アクティブ期間をテストします。そのうえでホールドアウトグループを用いて、キャンペーンが本当にプレイヤーの復帰を引き起こしたのか、それとも単にオーガニックで戻ってきたユーザーの成果を主張しているだけなのかを判断します。

成功する再エンゲージメント戦略は、そのゲーム体験がどれだけ置き換え可能か、そしてプレイヤーの関心がどれだけ早く他へ移る可能性があるかを反映しています。

AppSamurai: プレイアブル広告はモバイルゲームマーケティングの定番になりましたが、ゲームによってはプレイアブルに落とし込むのがはるかに難しいものもあります。UAリーダーとして、キャンペーンのパフォーマンスを最大化しつつ、プレイヤーにゲーム内で体験できることを本物として感じてもらえるプレイアブルを設計するために、他のチームとどのように連携していますか。

Kentaro Sugiura:  プレイアブル広告を開発する際には、技術的な制約と、プレイヤーのモチベーションを正確に表現することという、二つの主要な課題があると考えています。

私は以前、主要なAAA IPに基づくモバイルゲームに携わりました。そのゲームは規模が大きく、ビジュアルも複雑だったため、プレイアブルの厳しいファイルサイズと技術的な制約の中で全体の体験を再現するのは困難でした。私たちはProductチームと緊密に連携して、不可欠なアセットとメカニクスを特定し、その後、外部のプレイアブル開発パートナーと協力して、それでもゲームとの関連性が明確に感じられる簡略化された体験を作り上げました。

二つ目の課題は、プレイヤーがなぜプレイしたいのかを理解することです。プレイアブルは、必ずしもすべてのシステムを再現したり、製品の正確なミニチュア版を提示したりする必要はありません。中核となるモチベーションが収集、進行、または戦略的な意思決定であるなら、プレイアブルはそのフォーマット内で効果的に機能するシンプルなインタラクションを通じて、そのモチベーションを伝えるべきです。

私の経験では、モチベーションの一貫性は文字通りの再現よりも重要です。プレイヤーはインストールにつながった広告のすべての詳細を覚えていないかもしれませんが、製品が広告によって作られた期待に応えられなければ、それに気づきます。プレイアブルはメカニクスを簡略化できますが、そのゲームが楽しいという根本的な理由を誤って伝えてはなりません。

UAリーダーとしての私の役割は、パフォーマンスデータをProduct、Creative、技術の専門知識と結びつけることです。私たちは中核となるモチベーションのさまざまな簡略化された表現をテストし、エンゲージメントとインストールコンバージョンを評価し、その後、獲得したユーザーをリテンション、予測LTV、ROASを通じて検証します。これにより、パフォーマンスを最大化しつつ、そのゲームに本当に適したプレイヤーをプレイアブルが引き寄せることを確実にできます。

AppSamurai: あなたはリワードネットワークとCTVを実際に勢いを増しているチャネルとして挙げ、インフルエンサーマーケティングが単発の取引から長期的でパフォーマンス重視のパートナーシップへと移行していると指摘されました。この三つの賭けのうち、実際に期待どおりに成果を上げたのはどれで、スケールさせようとしたときに実態よりも誇大宣伝だったと判明したのはどれでしょうか。

Kentaro Sugiura:  この三つのチャネルはいずれも急速に発展していますが、そのスケーラビリティはゲームのジャンル、予測LTV、ビジネスモデルに大きく依存します。三つの中で、直接的なパフォーマンスの観点から現在最も実証されているのはリワード型獲得です。

リワードネットワークには主に二つのモデルがあると考えています。一つ目はアプリベースで、ネットワークが自社のリワードアプリのためにユーザーを獲得し、その中で広告主のオファーを提示します。二つ目はSDKベースで、リワードインベントリがサードパーティのアプリに統合されます。私の経験では、アプリベースのモデルの方がスケーラブルになり得ます。ただし、その採算性は広い広告市場の影響を受けます。リワードプラットフォームは自社のユーザーを獲得しなければならないため、市場のCPIが上昇すると、その追加コストは最終的に広告主に転嫁されます。予測LTVが十分に高いゲームはその高いCPIを吸収できますが、LTVの低いジャンルではこのモデルで利益を出すのが難しい場合があります。

CTVにも意味のある可能性があります。以前はそのインベントリが専門のCTVパートナーに集中していましたが、今日では多くのDSPや確立されたUAネットワークがそれへのアクセスを提供しています。主な制約は測定です。従来のMMP帰属では、デバイス横断の完全なジャーニーを捉えられません。ユーザーがテレビで広告を数回見た後、Metaの広告を見てからコンバージョンすることがあり、最後のタッチポイントがほとんどの功績を得てしまいます。

したがってCTVには、インクリメンタリティテスト、地理的な実験、そしてカスタマージャーニーのより広範な分析が必要です。従来の帰属されたROASだけで評価すると、その真の貢献よりもはるかに良くも悪くも見えることがあります。私はCTVを誇大宣伝というより有望なものと表現しますが、その測定能力はまだ成熟する必要があります。

インフルエンサーマーケティングも、はるかにパフォーマンス志向になってきています。クリエイタープログラムは紹介コードを通じて収益分配を提供でき、eコマースですでに一般的なモデルをゲームに持ち込みます。TikTokのようなプラットフォームもキャンペーンをよりプログラマティックにしています。広告主は目標、オーディエンスやクリエイターの要件、コストの期待値を定義でき、クリエイターは参加を申請します。これにより、すべての関係を手動で管理することなく、はるかに大きな規模でインフルエンサー施策を運用することが可能になります。

全体として、リワード型獲得が最も明確な直接的パフォーマンスの成果を生み出しています。CTVとインフルエンサーマーケティングはいずれも大きな可能性を持っていますが、どちらも自動的にスケーラブルというわけではありません。その成功は製品の採算性、技術的な実装、そして測定に依存します。帰属、実験、キャンペーン管理の技術がより洗練されるにつれて、両者とも改善していくと予想しています。