コンテンツマーケティングの重要性
今のユーザーが、
検索→LP→離脱→比較→LP→CVという流れを踏むと考えると、
キュレーション系→コンテンツ→LP→CVの方が費用対効果がいいかも。
コンテンツはSEO的にも資産になるし。
オーディエンスターゲティングで効果が出ないのは、オーディエンスの精度という問題もあるけど、見せているコンテンツにも要因があるのでは。
低CPCで薄いユーザーをコンテンツページに飛ばしユーザーを育成し、そのままLP、またはリダゲでコンテンツページに合わせたバナーで追いかけたりメールで追いかければ強そう。
比較サイト経由のユーザーはCVRが高い印象があるんだけど、本質ってちゃんとコンテンツを見させて理解してもらってるからこそ高いんだろうと思うし。
読了：0ベース思考
バイアスや慣習に流されず、インセンティブを理解して、
因果関係があるものごとに対して手を打っていくべき。
大切なことは、本当に効果のあるインセンティブを突き止める事。
生身の人間が現実的にどう行動するかを考える事。
20150413：気になった記事
フリークアウト、自社のDSP／DMPと「Adobe Audience Manager」を連係
株式会社アイスタイル、エキサイト株式会社、インキュベイトファンドの3社は本日、新会社OPEN8の設立に参画することで合意
今後市場の急拡大が予想されるスマートデバイスの動画広告事業の強化に向け協業
事業展開の第一弾としてアイスタイル、エキサイトが保持する女性ユーザーへの圧倒的なリーチ力を独占的に活用し、すでに参加意向のあるプレミアムメディアを含めた各社と日本最大級の女性系スマートフォン動画広告ネットワーク事業の構築を推進します。また、第二弾として今回の出資元の一つであるインキュベイトファンドと共に、ゲームアプリ市場へのサービス活用も促進
DeNA、特化型キュレーションプラットフォームを新たに提供開始～年内に10サービスまで拡大目指す
DeNAは、4月6日、男性ファッションに特化したキュレーションプラットフォーム「JOOY（ジョーイ）」の提供を開始した。また、妊娠・出産・子育てに特化したキュレーションプラットフォーム「cuta（キュータ）」の提供を6月より開始する予定。
また、同社は旅行情報に特化したキュレーションプラットフォーム「Find Travel（ファインドトラベル）」を運営するFind Travel社を2015年2月に買収し子会社化しており、DeNAグループが運営するキュレーションプラットフォームは、住まい・インテリアの「iemo（イエモ）」、女性向けファッションの「MERY（メリー）」、レシピ・食卓の「CAFY（カフィ）」と合わせ、計6つとなる。
141223：読了 競争優位の終焉
競争優位を築けば安泰という時代ではない。優位を築いても一時的なもの。
その為に、衰退している時には早めに撤退も考え、変革を成し遂げていくべき。
少しづつ変革をしていっておくべき。
20141020：学び DMP
DMPは3つのプロセスでデータの価値を引き出す
DMPには必ず①データ収集、②データ整理・分析、③データ活用という3つのプロセスが存在します。これらのプロセスを通して、膨大なデータをマーケティングにとって価値のあるものに変えていくことがDMPの提供価値です。
広告主がDMPを運用する際に注意すべき3つのポイント
ポイント① セグメンテーション精度とオーディエンス人数のトレードオフ
ポイント② オーディエンスを規定するデータ一つ一つの精度
ポイント③ データ収集、セグメント作成、施策運用の一貫した戦略
データを活用する際に考えるべきなのは、そのデータの質と量、価格（収集コスト）の３点です。DMPでは、同じ属性、同じ興味を持つ顧客を集めたセグメントを作り、効果の見込めるセグメントに集中した施策ができます。その際に、セグメントの量が大きく収集コストが安ければより費用対効果を高められます。
アンケートや記入されたデータは別として行動データ（サイト閲覧、検索、購買など）からユーザーの属性や興味を抽出する場合、ほぼ間違いなく「推定」が必要になります。行動データには、行動の意味／強さ(購買＞検索＞サイト閲覧など)、鮮度（昨日した行動か、去年した行動か）、頻度といったたくさんの要素が紐づいています。これらの要素をヒトの感覚で分類する、または機械学習などの方法で類似度を算出することで、その行動をした人物のインサイトや属性を「推定」するのです。
例えば、ある商品のウェブサイトを閲覧した人と商品を買った人ならば、商品を買った人の方が明らかに商品に対する関心は高いでしょう（購買＞閲覧）。ですが、ウェブサイトをここ1週間で何回も見た人と比較して、商品を1年前に1回だけ買った人では、商品に対する関心はどちらが高いでしょうか。データから正しくインサイトや属性を推定するには、「意味／強さ、鮮度、頻度」 の要素を理解することが不可欠なのです
DMPでは、「1週間で○回以上閲覧」のように、頻度や鮮度の条件を加えることで精度を高めたデータに加工することができます。しかしながらそれらの条件で絞った場合、今度は精度の代わりにセグメントが収縮し、対象ターゲットを失うというジレンマに陥ります（ポイント①）。このトレードオフを解決するには経験による肌感が重要になってきます。
