Playio、AIベースの広告最適化技術「STORM」を発表

500万DLされたPlayioユーザーのゲームプレイデータ及び行動データを活用し、ゲームUAキャンペーンの成果最適化を支援

GNA COMPANY CORP

2026年5月27日 10時39分

グローバルモバイルゲームリワードプラットフォーム「Playio」を運営する株式会社PLAYIOは、AIベースの広告最適化技術「STORM」を公開したと発表した。

STORMは、Playioエコシステム内で蓄積されるユーザーのゲームプレイデータおよび行動データを活用し、ゲーム広告キャンペーンにおけるターゲティング精度の向上と成果最適化を支援するAI技術である。

従来の広告市場では、インストール後に送信されるポストバックデータを中心とした断片的なシグナル分析が主流だった。一方、STORMはユーザーが実際にどのような文脈でゲームに接触し、どの程度の関心や没入度を示しているのか、さらにその後の行動フローまで分析することで、より高度な広告運用を可能にする点が特徴だ。

プライバシー保護強化により広がるUA最適化の課題

近年のモバイルアプリ広告市場では、プライバシー保護に関する規制強化やATT導入以降、ユーザー識別や成果測定に活用できるシグナルが徐々に制限されている。

その結果、広告プラットフォームではインストール後に取得されるポストバックデータを基に最適化を行うケースが一般的となっている。しかし、ユーザーがインストール前にどのような接点を持ち、どれほど高い関心や没入度を示していたのかまで把握することには限界があった。

Playioは、STORMを通じてこうした「シグナルギャップ」を補完することを目指している。STORMは、Playioが保有するリアルタイムの1st-party行動データを活用し、ユーザーのプレイパターン、ジャンル嗜好、課金可能性、広告消費傾向などを総合的に分析する。

これにより、キャンペーンの目的に応じて、インストール可能性の高いユーザー、長期的なプレイ継続が期待できるユーザー、収益貢献度の高いユーザーを、より精緻に選別することが可能になる。

Playioユーザーデータを基盤に、キャンペーン初期から最適化を支援

STORMは、キャンペーンの初期段階から、Playioプラットフォームに蓄積されたユーザー行動データを活用し、迅速な最適化を支援する。

従来の広告運用では、アルゴリズム学習のために一定期間の探索コストが発生するケースが多かった。一方、STORMはPlayioエコシステム内のユーザーデータを基盤に、キャンペーン開始直後から成果につながる可能性の高いユーザー群を予測する仕組みとなっている。

また、STORMは性別、年齢、ジャンルといった静的な基準にとどまらず、ユーザーの行動フローを多次元的に分析する。例えば、同じジャンルを主にプレイするユーザーであっても、実際の没入度、課金傾向、広告反応パターンによって、異なる価値を持つユーザーとして分類することができる。

これにより広告主は、単なるインストール数拡大を超え、キャンペーンKPIに適した高品質なユーザー獲得が期待できる。

初期ROAS 340％改善、日次インストールボリューム200％増加

STORMを適用したキャンペーンでは、同社の内部ダッシュボード基準で初期ROASが従来比340％改善し、日次インストールボリュームは200％増加した事例が確認されている。

また、高価値インアプリ広告ユーザー、すなわちIAAユーザー比率は3倍に拡大している。

PLAYIO関係者は、「プライバシー保護強化以降のUA市場では、断片的なポストバックシグナルだけで高品質ユーザーを見つけ出すことがますます難しくなっている」と延べ、続けて「STORMは、Playioが保有するリアルタイムゲームユーザー行動データを基盤に、広告主がキャンペーン初期から、ユーザーをより精密に理解し、成果を設計できるよう支援する技術だ」と説明した。

さらに、「PLAYIOは今後も、単なるユーザー獲得にとどまらず、実際にゲームをプレイし長期的な価値を生み出すユーザーと広告主をつなぐマーケティング技術を高度化していく」とコメントした。