課題

JobNinjaは以前から、Googleアナリティクスで度々異常値を検知していました。例えば、ドイツ市場をターゲットにしているにもかかわらず、アイルランドからのアクセスが異常に多かったり、特定のパートナー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。

高品質なWebサイトトラフィックを維持するため、JobNinjaは外部からのトラフィック購入を分析・最適化したいと考えていました。同社は、自社サイトのトラフィックを詳細に分析し、ボットによるアクセスを特定し、マーケティング費用を効果的に最適化するためのトラフィックソースを把握できる解決策を求めていました。

経緯

革新的な求人プラットフォームであるJobNinjaは、常に最先端の技術を取り入れています。様々な分野でAIを活用してきた同社にとって、AIベースのソリューション導入は自然な流れでした。その結果、自社サイトにfraud0のタグを導入しました。

JobNinjaは、自社データを手元でしっかりと管理し、個々の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、コードを1行追加するだけでした。fraud0の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、ボットなどの無効で質の低いトラフィックを検出します。

分析の結果、3つの有料マーケティングチャネル（リスティング広告と2つのプログラマティックディスプレイキャンペーン）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（クリック単価）課金型モデルを採用していたため、JobNinjaは悪質なトラフィックに対して費用を支払うという大きなリスクに直面していました。

解決策：広告費の再配分

JobNinjaは、これらのインサイトを活用して、より質の高いトラフィックが得られるチャネルへと戦略的に誘導することができました。十分なデータが集まった段階で最適化を開始。これには、パートナーから提供されたトラフィックの詳細な分析も含まれます。得られたデータをもとにパートナーとの交渉を始めました。トラフィックの品質が改善せず、ボットや国外からのアクセス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と再配分しました。

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登録することで、トラフィックの品質をさらに向上させました。

これらの対策により、25万ユーロがより高品質な人間のトラフィックを生み出すチャネルへと再配分され、無効トラフィック（IVT）は60%減少しました。

JobNinjaとfraud0の連携は、求人業界におけるデータ健全性の維持に新たな基準を打ち立てました。この戦略的な取り組みは、同社の市場ポジションを強化しただけでなく、ユーザー層からの信頼向上にもつながりました。