日本初! 細かなターゲティングが可能なDSP「AdNear」上陸 - GPSに頼らない位置情報取得技術が強み

これらの情報から基本属性としての年代や性別を推察した上で、アプリの利用履歴や行動履歴のフットプリントと複数のデータを掛け合わせて分析を実施するのだ。

具体的には、路線価の高い地域に住んでいると思われる人を「富裕層」、空港をよく利用する人は他の情報と組み合わせて「旅行者」や「ビジネストラベラー」、移動が少なく生活系のアプリを多く使う人を「主婦層」などと標準オーディエンスに割り振る。

「例えば、朝10時に住宅地で音楽系のアプリを起動し、午後には大学のとある場所でTwitterアプリを利用し、夕方は新宿でファッション系のアプリを起動した……というような動きを、ある程度の期間にわたり見ます。その上で、この人は学生で女性だろう、とプロファイリングするのです」と語るのは、AdNearリージョナル ディレクターである猪谷久氏だ。
プロファイリングであるため、正しいという保証はないが目安にはなる。そして、これを利用することでターゲティング広告の配信を実現するのだ。「女性の学生に対して配信したい」や、「20代～30代の男性で大阪と東京に住んでいる人をターゲットにしたい」「特定店舗から2km圏内の主婦層に情報を送りたい」