課題

JobNinjaは以前から、Googleアナリティクスでたびたび異常値を検知していました。例えば、主なターゲット市場がドイツであるにもかかわらず、アイルランドからのアクセスが急増したり、特定の提携サイトから大量のトラフィックが流入したりしていました。

Webサイトのトラフィック品質を高く維持するため、JobNinjaは外部から購入するトラフィックの分析と最適化を進める必要がありました。Webサイトのアクセスを詳細に分析し、ボットによるアクセスを特定して、マーケティング費用を効果的に最適化するためのソリューションを探していました。

解決に向けた取り組み

革新的な求人プラットフォームであるJobNinjaは、常に時代の先を行く企業です。さまざまな分野でAIを活用している同社にとって、AIベースのソリューション導入は自然な流れでした。そこで、Webサイトにfraud0のタグを実装しました。

JobNinjaは自社のデータを自ら管理し、各プロバイダーからのトラフィックを正確に把握するためにfraud0を導入しました。導入は簡単で、わずか1行のコードを追加するだけでした。高度なアルゴリズムがユーザーの行動やデータパターンを分析し、ボットなどの無効なトラフィックや低品質なトラフィックを検出します。

分析の結果、有料検索と2つのプログラマティックディスプレイキャンペーンという、3つの有料マーケティングチャネルでボット率が最も高いことが判明しました。これら3つのチャネルはすべてCPC（クリック課金）モデルを採用していたため、JobNinjaは質の悪いトラフィックに対しても広告費を支払うという大きなリスクを抱えていました。

解決策：広告費の再配分

JobNinjaは、得られたインサイトを活用して、より高品質なトラフィックをもたらすチャネルへ戦略的にシフトしました。十分なデータが集まった段階で、最適化に着手。提携パートナーから提供されるトラフィックを詳細に分析し、そのデータをもとにパートナーとの交渉を始めました。品質が改善されず、ボットや海外からのトラフィックが続く場合は提携を解消し、該当キャンペーンの予算をよりパフォーマンスの高いチャネルやパートナーへ再配分しました。

さらに、特定されたボットのIPアドレスを広告パートナーのブロックリストに追加し、トラフィック品質をさらに向上させました。

これらの施策により、250,000ユーロの予算をより高品質な人間のトラフィックを呼び込むチャネルへ再配分することができ、無効なトラフィック（IVT）を60%削減することに成功しました。

JobNinjaとfraud0の協業は、データの健全性を維持するという採用業界の新たな基準を確立しました。この戦略的な取り組みは、同社の市場におけるポジションを強化するだけでなく、ユーザー層からの信頼獲得にもつながっています。