あるサイトで見た商品が、なぜ無関係なニュースサイトで広告として追いかけてくるのか。その原因は「サードパーティ・クッキー」と呼ばれるシステムが複数のサイトを横断してあなたの行動履歴を収集・蓄積しているからだ。そもそも、検索エンジンやSNSを無料で利用できる代償として、私たち自身の行動や興味関心がデータベース化され、広告主に向けて「商品化」されていることをあなたは知っているのだろうか？
書籍『アルゴリズム・AIを疑う』より一部を抜粋・再構成し、この問題を解説する。
蓄積される行動や検索の履歴
検索エンジンやSNS、動画共有サイトなど、多くのプラットフォームは広告モデルによってその収益を上げている。その中でも代表的な商品が、「行動ターゲティング広告」とよばれる広告商品である。
行動ターゲティング広告とは、ユーザーがプラットフォームを利用した行動履歴（クリックや閲覧、購買などのアクションの履歴）をパラメーターとして、そのユーザーがコンバージョン（購買）する確率の高い商品やサービスの傾向を推測し、それらの「ターゲティングされた」広告を広告主企業に販売し、それをアルゴリズムによって表示する仕掛けのことである。
レコメンドやリターゲティングのアルゴリズムを、コンテンツの選別だけでなく、広告配信にも応用したものだ。
もともとレコメンドやリターゲティングは、アマゾンのようなECのプラットフォーム内において、ユーザーの検索履歴や閲覧履歴などに従って商品を選別し、よりコンバージョン・レート（サイトに訪れたユーザーが購買などの行動変容にいたる割合）が高くなるように最適化する手法であった。
行動ターゲティング広告においては、同一のプラットフォーム内での広告表示に加えて、外部のウェブサイト上にもこのようなレコメンドやリターゲティングに基づく広告を表示することが特徴的である。
たとえば、グーグルの検索エンジンで、ある商品に関するキーワードで検索し、その結果を確認した後、他のウェブサイトに移動した際に、その商品に関する広告が表示されたりする。
あるいは、アマゾンでチェックしていた商品が、他のニュースサイトなどを閲覧している際に広告として表示されたりする。近年ではこのような広告がかなり一般化しているため、驚く人は少ないかもしれないが、これらはすべて行動ターゲティング広告である。
しかし、グーグルで検索したものや、アマゾンでチェックした商品が、なぜ無関係なニュースサイトやブログ記事などをみている際に特定されてレコメンドされるのか、考えてみたことはあるだろうか。
そこになんらかのアルゴリズムが動作しているとして、そのアルゴリズムは誰が設定し、そのパラメーターとなる自分自身の行動履歴はどこで収集・蓄積されているのだろうか。
これらは「アドネットワーク」とよばれる、表面上のインターネットサービスとは別のプラットフォームによって実現されている。実際にアドネットワークを運営しているのも、グーグルやメタなどのプラットフォーム企業である。
グーグルは検索エンジンの最大手であると同時に、ウェブ上のアドネットワークの最大手でもある。メタはフェイスブックやインスタグラムを運営するSNS事業者であると同時に、スマートフォンアプリ上のアドネットワークの最大手でもある。
これらのプラットフォーム企業の広告収益においては、自社が展開しているサービスだけでなく、アドネットワークという広告プラットフォームからの収益もかなり大きなものになっている。
背景にユーザー特定の仕掛けがある
ウェブ上のアドネットワークを実現する技術のひとつが、「サードパーティ・クッキー」とよばれる共通化されたクッキーである。
クッキーとは、ウェブブラウザーを識別するための技術で、例を挙げれば、ECサイトで商品をみて買い物かごに入れた際にブラウザーを識別するクッキーを設定しておけば、そのユーザーが一度他のページをみてから再度買い物かごにアクセスしても、同じブラウザーであることが認識でき、買い物を続けることができる。
このようにクッキーは、広告だけでなく、複数のウェブページ間の移動においてユーザーの識別をスムーズに行うための機能でもあるため、ほとんどのウェブサイトで利用されている。
行動ターゲティング広告の実現基盤のひとつであるアドネットワークでは、このクッキーを共通化し、アドネットワークと提携をした複数のウェブサイト間で同じサードパーティ・クッキーを利用することで、ユーザーを識別している。
たとえば、グーグルのサードパーティ・クッキーを設置したA社のウェブサイトで、商品Xのページを閲覧したとする。そうするとA社を閲覧した行動履歴が、サードパーティ・クッキーを通じてグーグルのデータベースに蓄積される。
次に同じユーザーが、やはりグーグルのサードパーティ・クッキーを設置したB社のニュースサイトにアクセスしたとする。そうするとグーグルのアルゴリズムはそのユーザーがA社の商品Xを閲覧したことをもとに、B社の広告枠に商品Xに関連する広告を表示するのだ。
ユーザーがその広告をクリックすれば、グーグルからA社に広告料が請求される。このときの広告料は多くの場合CPC（1クリックあたりのコスト）といわれ、クリック数に応じてA社からグーグルに支払われ、その広告料の一部がB社に分配されることになる。そしてこれらの一連の処理は、すべてグーグルのアルゴリズムによって自動的に実行されるのだ。
このタイプの広告はみかける機会が多い一方で、背後にあるアドネットワークのしくみを知らなければ、なぜこのようなレコメンドが可能なのか違和感を覚える人も多いのではないだろうか。
なぜなら多くの場合、A社とB社には直接の関係がないにもかかわらず、「自分がみた」と思われるものが相互に連携して把握されているようにみえるからだ。グーグルなどのアドネットワークは、これらの広告主と広告掲載先をつなぐ背後のプラットフォームとして、ユーザーが気づきにくい形でデータを連携している。
