デジタルマーケティングの世界では「ルックアライク（Look-Alike、類似）オーディエンス」と呼ばれる、オンライン上で元になるターゲットグループ（シードオーディエンスやソースオーディエンス）に似た行動傾向や好み、興味・関心などの要素でオーディエンス（広告を配信するターゲット）を拡張する方法があります。この機能は、Meta広告（旧Facebook広告）を始めGoogle Ads、Microsoft広告、LINEなどでも広く採用されています（注１）。
しかし、オンラインの類似した行動履歴の拡張だけでは、マーケティングや広告活動においては十分ではありません。デジタル広告業界で使われるSimilar Targetingのリアル行動版となるオフラインにの拡張されたオーディエンスの構築手法があります。それが類似行動オーディエンスです。英語では、Act-Alike（アクトアライク）と言います。
その場合に、オフラインにおいても対象となるターゲット層の似た行動パターンを持つオーディエンスを拡張することが可能です。その拡張されたオーディエンスの構築手法のこと。デジタル広告業界でのSimilar Targetingのリアル行動版になります。
類似行動オーディエンス とは
類似行動オーディエンスは、現実世界の行動を元にオーディエンスを拡張することができる技術です。これにより、オフラインにおける対象となるターゲットの似た行動パターンを持つオーディエンスを拡張することが可能となります。
※オンライン行動履歴の拡張による「ルックアライク（Lookalike）」とオフライン行動履歴を対象とした「アクトアライク（Act-alike）」における広告配信が特徴です。
Act-alikeは、Near社（現：Azira社）の位置情報オーディエンス構築プラットフォーム「Allspark」の機能の一つです。この機能により、訪問場所、旅程、居住地、行政区、訪問頻度、曜日、滞在期間、年齢層、性別など、シードオーディエンスの様々なプロファイルを分析して共通性を洗い出し、ブール論理を元にした独自アルゴリズムとAIによる高度な機械学習によって、対する類似性・関連性の高い多数のオーディエンスセグメントを抽出することを可能にしています。
このような拡張のアルゴリズムを実装する際に、シードデータはある特徴に同一性や均一性があるほうがよく、一方で類似性を保ったまま拡張するにはデータ量が豊富にないと広告的に十分なリーチを獲得できない、という課題があります。
この点、Allsparkは優れたアルゴリズムや学習能力のあるシステムと、膨大なデータ量とを両立しており、拡張されたオーディエンスは統計上の優位な値、信頼できるアウトプットとして実現されております。
一般的な位置情報広告とのターゲティングの違いについて
位置情報広告の基本的なヒストリカルオーディエンスは「○○店に行ったことがある」、あるいは「XXのエリアにいた」など、需要が顕在化したユーザーへのオフラインにおけるリターゲティングの対象にはなりますが、ユニークユーザーとしてはいずれも対象の範囲が限られていおります。
しかし、このアクトアライク(類似行動オーディエンス)によるオーディエンス拡張が可能となったことで、需要が顕在化していないがポテンシャルのあるユーザーにもメッセージを届けることができるようになりました。
しかも、確証したオーディエンスは、関係がないユーザーではない点が、絶妙なオーディエンス（もちろん広告受領の許諾済み）として注目され、デジタルマーケティングの新しい手法としても注目されています。
SNSのオーディエンス拡張との違いについて
Google広告やMicrosoft広告、SNSのオンラインユーザーに対するルックアライクでよくある課題としては、ある高級ブランド品のページに訪問したり、SNSフォローをしていたり、「いいね！」を押していたりするユーザーを類似オーディエンスとして判定されるということがあります。
しかし、位置情報マーケティングの世界でそれらのオンライン行動を行うユーザーは、実際にはファストファッションの店舗によく行っている、というようなデータも存在します。つまり、彼らはバーチャルな世界でのブランドの拡散には寄与しますが、現実世界でのエンゲージメントは低いということになります。
アクトアライクは文字通りリアルな行動を元にしたオーディエンス拡張であるため、ユーザーのリアルな体験に根ざした、ある意味ストレートで分かりやすい手法（実際のアルゴリズムは複雑ですが）と言えるかと思います。
類似行動オーディエンス （Act-Alike、アクトアライク）のメリット
- 複雑な手間を掛けずに、効果の高いオーディエンスを構築できる。
- より多くの潜在顧客にリーチできる。
- 低いコストで新規顧客を開拓することができる。
- シードオーディエンスと同等かそれ以上のエンゲージメント効果をもたらす。（ケーススタディ１）
Location AIでは、この新しい類似行動オーディエンスの概念や、「リアル人流DMP」などの次世代のサービスを「Location AD2.0」としていち早く世の中に提案し（注２）、ロケーションテックのリーディング企業として業界を牽引しております。
2025年Location AIは、スマホのGPSやWi-Fi位置情報ビッグデータをAIで解析し、実世界の「移動・滞在・行動特性」に基づいて高精度にターゲティング配信する新しいWeb広告手法「人流広告（Flow Ad）」を発表しています。
類似行動オーディエンス （Act-Alike、アクトアライク）のケーススタディ
ケーススタディ１：ヨーロッパのCPG（消費財）ブランド（Near社キャンペーンより）
ヨーロッパ拠点のビューティーブランドはプロモーションキャンペーンを実施するためにAllsparkを使用して、POI、年齢層、利用者層などの一連の基準に基づいてオーディエンスセグメントを構築しました。 このセグメントはシードオーディエンスとして参照され、適切なリーチ、インプレッション、CTRというキャンペーン目標を達成するために必要な規模のActalikeオーディエンスを作成しました。
ケーススタディ２：アメリカのスーパーマーケット（Near社キャンペーンより）
顧客獲得（来訪増加）を目的としたキャンペーンのために、スーパーマーケットチェーンのCRM/ファーストパーティデータを、NearのデジタルIDと照合しました。 次に、NearのActalikeモデルを使用して、現在のロイヤルティ顧客と同様の行動を示す見込み客を特定しました。 さらに、特定されたActalikeプロスペクトに対して広告キャンペーンを実施しました。
注1：Facebookの「類似オーディエンス」について
https://ja-jp.facebook.com/business/help/164749007013531?id=401668390442328
LINEの「類似オーディエンス」について
https://www.linebiz.com/jp/manual/line-ads/tracking_013/
注２：Location AI株式会社プレスリリース（2022年6月2日）リアル世界の行動傾向が似ている潜在顧客にアプローチできる 「類似行動オーディエンス広告」 を提供開始
https://location-ai.com/news/pr20220602/
類似行動オーディエンス （Act-Alike、アクトアライク）についてのご不明な点などございましたらお気軽にお問い合わせください。
