アプリ内ビディングは、マネタイズにおける最適化運用作業を自動化し業務の効率化を実現する唯一無二の機能です。パフォーマンスを最適化するには、従来のウォーターウォールほどの手間暇はかからないものの、いくつかの重要指標については定期的に確認すべきです。このため、アプリ内ビディングを採用するデベロッパーは、ビディングにおけるKPIにて透明性の高いデータを提供するマネタイズプラットフォームを選択しなければなりません。
ここでは、アプリ内ビディングの最適化に必須となる4つのKPIを紹介します。
1. ARPDAU（1日のアクティブユーザーの平均利用額）
従来のウォーターフォールにおいては、デベロッパーはアドネットワークごとにフロアプライスやCPMを設定していました。そして、各ネットワークのパフォーマンスをeCPMによって評価していたのです。しかしながら、アプリ内ビディングにおいては、各ネットワークのアルゴリズムがCPMを自動的に決定します。つまりデベロッパー側で、各々のネットワークのパフォーマンスを向上させるためにできることは実はあまりありません。このような状況では、eCPMでパフォーマンスを適切に評価することができなくなります。そこで代わって、1日のアクティブユーザーの平均収益額（ARPDAU）がアプリ内ビディングのパフォーマンスを評価する際の指標として用いられるようになりました。
ARPDAUは、特定の日におけるアプリ内購入と広告による収益の合計を、ユニークアクティブユーザー数で割ることで算出します。各アプリの収益を包括的に把握できるので、収益のバランスを測るのに最適です。
「リアルタイムビディングにおけるパフォーマンスKPIにより、デベロッパーはオークションダイナミクスにおける完全な透明性を得ることができるようになり、マネタイズ施策の管理および最適化を向上することができるでしょう。」
- Nimrod Zuta, VP Product at ironSource
2. ビッドレート（入札率）
アプリ内ビディングでは、アプリが広告のロードを呼び出す度に、各アドネットワークに対してビッドリクエストを送信し、入札の有無と入札価格を確認します。このリクエストを受けて、各アドネットワークは応札するか否かを判断します。つまりビッドリクエスト数とは、各アドネットワークがオークション参加を呼びかけられた回数であり、ビッドレスポンス数はその呼びかけに応じた回数を指します。
ビッドレートはオークションへの入札参加率を指し、ビッドレスポンス数をビッドリクエスト数で割ることで算出します。従来のウォーターフォール運用におけるフィルレートに近い概念といえるでしょう。
各ネットワークごとに性質、技術、広告案件が異なるため、ビッドレートも各ネットワークごとに大きく異なる場合があります。よって、各ネットワークのパフォーマンスを測定する上では必ずしも最適の指標ではありません。むしろ、自社アプリ同士を比較する際に、特定のアドネットワークのビッドレートがいかに異なるかという点に着目すべきです。例えば、AというアプリではironSourceのビッドレートが高いものの、Bというアプリでは低い場合、Bのアプリのアプリ内ビディング設定に何かしら問題がある可能性があります。ビッドレートが0%の場合は、設定ミスに起因することが多いです。
3. ウィンレート（勝率）
ウィンレートとは、アドネットワークがアプリ内ビディングのオークションを落札し、広告のロードに至った割合を意味します。ビッドレスポンス数をビッドウィン数で割ることで算出します。
ウィンレートを分析すれば、各アドネットワークの言わば勝率を把握し、マネタイズ環境設定において最適化すべき領域を特定するのに役立ちます。例えばある特定のアドネットワークのウィンレートが低下した場合、他社ネットワークのパフォーマンスが伸びた結果やネットワークの広告在庫に原因がある可能性があります。一方で、ウィンレートが良いアドネットワークを特定できれば、他の自社アプリや他の国に広げることができます。また、ビディングネットワーク全体でウィンレートの低下が見られた場合は、ウォーターフォールの並び順や設定に問題がある可能性があります。
ただし、ビッドリクエストを抑制しているがために、ウィンレートが高くなっているアドネットワークの存在にも留意すべきです。ウィンレートはある程度の時間軸を設けて計測した上で、次に解説するレンダーレートと合わせて参照することで有用な指標となり得ます。
4. レンダーレート（広告表示率）
レンダーレートとは、アドネットワークがオークションに参加し、実際に広告を表示した割合を示します。ビッドレスポンス数をインプレッション数で割ることで算出します。
レンダーレートとウィンレートを比較することで、アプリ内ビディングの設定に課題があるかどうかを把握することができます。例えば、ウィンレートとレンダーレートに大きな乖離が生じている場合は、そのネットワークは少数の広告接触ユーザーに対してのみ入札していたり、広告枠の設置箇所が適切でないか、もしくはアプリ側の実装に問題がありそもそも広告表示のリクエストを出していない可能性などが疑われます。以上で述べたアプリ内ビディングに関するKPIを計測する際には、ネットワーク、国、広告ユニットごとに分けて計測すべきです。データ取得にかかる時間を短縮でき、また数値の分析も容易になります。
レンダーレートは技術的な問題の解決以外にも有効です。例えば、広告表示機会に対して、実際にどのくらい広告が表示されたかを見ることにより特定ネットワーク内における競争環境を分析することができます。オークションはインプレッションレベルで行われますが、実際に全てのインプレッション機会にて広告が配信されるわけではないからです。
アプリ内ビディングを最適化する際には、ぜひともこれらのKPIを優先的に確認してください。そのような作業を行う上では、利用するプラットフォームが、これらの情報を適切な形式で開示していることが大前提となります。
