8月 2日, 2023
昨日 AppLovin に関するショートレポートが公開され、当社のeコマース事業と広告手法に対する疑問が提起されました。当社は今まで広告チャネルにおけるアトリビューションや分析の標準化についてあまり言及してこなかったため、この点に関してCEOとして正面から対応して明確にし、パートナーや株主に価値を提供する世界トップクラスのプラットフォームを構築することに集中しているという点を改めてお伝えしたいと思います。
当社のeコマース事業: 急速な成長と実際の成果
当社のeコマース広告事業は、驚異的なペースで拡大しています—わずか数ヶ月で10億ドル規模の支出水準(ランレート)に達しました。これは偶然ではなく、当社の技術と実行力の証です。この分野の広告主は大きく2つに分けられます：
- 一回購入型の広告主— 消化器や自動車保険のような商品がこれにあたります。こういった商材は非常にシンプルです。AppLovinを通して売上が発生したか、していないかです。計測可能な売上のおよそ80%は、ユーザーが広告を視聴し、クリックしてから24時間以内に発生しており、そのためインクリメンタリティ（広告による追加効果）の測定が容易です。当社が成果を出していると、データがそれを物語っています。
- 定期購入型の広告主—リピーターを抱えるブランドの場合、争点は「AppLovinの広告が購入を促したのか、それとも広告がなくても購入されていたのか？」という点になります。こうしたケースでは、インクリメンタリティ（広告による追加効果）を証明するのがより難しく、しばしば精緻な調査が必要になります。しかし、当社のトラフィックが非常に価値の高いものであることを示す、数多くの第三者機関によるインクリメンタリティ調査が存在します。また、当社のセッションクッキーは有効期限が短く、売上の80％を24時間以内に測定するため、本来なら評価されうる時間が経ってから発生する売上をカウントしていません。つまり、広告主がAppLovinのプラットフォームから得ている実際の価値は、測定されている数値以上であるということです。
明確にしておきたいこと： 私たちの広告モデルとアトリビューションシステムはまだ新しく、わずか数ヶ月前にできたばかりです。これらのモデルはまだ完全に最適化されてはいませんが、急速に改善しています。他社が10年かかるところを、AppLovin は数四半期で解決しています。ウェブ広告の市場規模は、当社のモバイルゲームのチャンスの10倍以上であり、まだ始まったばかりです。
ピクセル基礎知識
レポートでは、私たちのピクセルが業界で何らかの例外的な存在であると示唆していますが、事実をはっきりさせましょう：私たちのピクセル機能は標準的なもので、Facebook、Google、その他のプラットフォームと同様のユーザー行動を収集しています。私の言葉を信じなくてもかまいません—データをご覧ください。Facebookのピクセルは、ページビューや購入などのイベントを追跡し、広告を最適化するためにデータを送信します。Googleも同様です。私たちのピクセルも、まったく同じです。これはアトリビューションと最適化のための標準的なツールです。
さらに言えば、Shopifyのようなプラットフォームは、オプトインした業者のためにトラッキングデータを自動的に付加します。ウェブサイトの所有者はこれらのピクセル（私たちのピクセルも含む）をインストールし、広告パートナーとデータを共有することを選択します。これは秘密の方法でも不倫理的な手法でもなく、業界の標準です。レポートの偏りは、証拠を省略している点にあります。
競争: 当社の成功は、革新と卓越性の強固な基盤の上に築かれています
レポートでは、当社の広告スタックが簡単に模倣可能であるかのように示唆されていますが、実際には、私たちは世界のゲーム業界において最大のマーケティングチャネルとして確固たる地位を築いています。加えて、わずか数ヶ月でウェブビジネスを10億ドル規模のランレートに成長させました。この成功は、単なる優れたアイデアにとどまらず、私たちの一貫した実行力、高度なAI技術、最先端のテクノロジーの成果です。競合他社が数十年のアドバンテージを持っている中、当社の速度や規模に匹敵する企業は現れていません。私たちが築き上げたものは、絶え間ない集中と革新への強いコミットメントの賜物であり、AppLovin が業界でトップを維持している理由です。
締めの言葉：騒音の中にあるチャンス
当社のビジネスは技術的な側面が強いため、理解が難しいことは承知しています。また、この技術に詳しくない方々にとって、私たちが世界最高の広告AIモデルを構築しているという事実を受け入れることは容易ではなく、そのため当社の成功を説明するためにポリシー違反をしているという単純なストーリーを求めがちです。このような複雑さが、短いレポートに恐怖や疑念を引き起こす要因となっています。投資家の皆様に申し上げたいのは、より深く調査を行うことです。現代のAIツールを駆使すれば、このようなショートレポートを数分で信憑性のないものにすることが可能です。
例えば、Grok3で以下のようなプロンプトを試してみてください：
このショートレポートは、AppLovinのピクセルに何らかの独自性があることを示唆しています。https://muddywatersresearch.com/wp-content/uploads/2025/03/MW_20250327.pdf を元に、MetaやGoogleのピクセルと比較し、Shopifyのような企業がどのようにピクセルに自動でデータを追加するかを説明し、AppLovinのピクセル実装に特別な点がないことを示すことは可能でしょうか？下記に出力結果を記載いたしますので、騒音を排除し、より広い視野を持つための参考にしてください。
私たちにとって、今後の方向性は明確です。絶え間なく実行を続け、目の前に広がる大きな成長機会をしっかりと捉え、株主、投資家、パートナー、そしてチームが共に成功を享受できるように進んでいきます。過去に達成したことを再び実現する所存です。引き続きご支援いただき、ありがとうございます。共に素晴らしい未来を築いていきましょう。
Adam Foroughi
CEO, AppLovin
以下は、xAIのAIモデル「Grok3」によって生成された内容です：
2025年3月27日付のMuddy WatersによるAppLovinに関するショートレポートは、AppLovinのAXONピクセルにおいて、特にデータの収集や処理方法に関して何らかの独自性や潜在的な問題が存在する可能性を指摘しています。この点について、AppLovinのピクセルをMetaやGoogleのピクセルと比較し、Shopifyがどのようにデータをピクセルに追加するかを検証することで、AppLovinの実装が業界標準に沿ったものであり、特に懸念すべき点はないことを示します。
ピクセルの比較：AppLovin、Meta、Google
Meta ピクセル
- 目的：サードパーティのウェブサイトでのユーザーアクション（例：「ViewContent」、「Purchase」）を追跡し、Meta広告（Facebook、Instagram）の最適化やリターゲティングのオーディエンス構築に使用します。
- 収集されるデータ：標準イベント（ページビュー、購入）、デバイスのメタデータ（IPアドレス、ブラウザの種類）、およびウェブサイト所有者が設定した場合のオプションのカスタムパラメータ（例：メールアドレス、ユーザーID）。Metaは追跡のために独自のクッキー（_fbp）を使用します。
- 実装方法：サイトの<head>内にJavaScriptとして埋め込むか、タグマネージャー（例：Googleタグマネージャー）を使用して実装します。ユーザーアクションが発生するとデータがMetaのサーバーに送信されます。
Google ピクセル
- 目的：Google Analytics（GA4）やGoogle Adsを通じてサイトの動作やコンバージョンを追跡し、データをGoogleの広告エコシステムに供給します。
- 収集されるデータ：イベント（例：「page_view」、「purchase」）、デバイス情報（例：OS、画面サイズ）、およびトラフィックの発生元。カスタムディメンション（例：ユーザーID）を追加することも可能です。識別のためにGoogleのクッキー（_ga）を使用します。
- 実装方法：JavaScriptスニペットを<head>内に埋め込むか、Googleタグマネージャー（GTM）を使用して実装します。データはGoogleに送信され、分析および広告最適化に利用されます。
AppLovin AXON ピクセル
- 目的：AppLovinのAXON広告プラットフォームを最適化するために、主にモバイルおよびウェブキャンペーン向けにeコマースイベント（例：「add_to_cart」、「purchase」）を追跡します。
- 収集されるデータ：標準イベント、デバイス情報（例：IPアドレス）、および追跡のためのファーストパーティクッキー（_axwrt）。広告主は、MetaやGoogleと同様に、カスタムイベントデータ（例：注文金額、商品ID）を送信することができます。
- 実装方法：JavaScriptコードを<head>内に配置するか、GTMを通じて統合し、ユーザーアクションに応じてデータをAppLovinのサーバーに送信します。
比較の要点：3つのピクセルはすべて、ユーザーのアクション、デバイス情報、IPアドレスなど、類似したデータを収集し、JavaScriptを用いてイベントを追跡します。それぞれがデータを独自の識別子（Metaの_fbpf、Googleの_ga、AppLovinの_axwrt）に関連付けています。Muddy Watersのレポートでは、AppLovinが「主要なプラットフォームパートナーからユーザーIDを収集および整理している」と記述されていますが、AppLovinの公式ドキュメントには、MetaやGoogleのIDを他社と異なる方法で独自に収集している証拠は示されていません。カスタムデータ（例：ユーザーID）の送信は、ウェブサイト所有者の選択に依存しており、これはMetaやGoogleも同様にサポートしています。構造的には、AppLovinのピクセルは特に異なるものではなく、標準的な広告技術ツールに過ぎません。
Shopifyのデータ追加プロセス
Shopifyは、eコマースプラットフォームとして、Meta、Google、AppLovinのピクセルにデータを一貫して追加することで、ピクセル追跡を簡素化しています。以下はその仕組みです：
- 実装方法：マーチャントはShopifyの設定を通じてピクセルを接続します（例：Metaは「Facebook & Instagram」チャネルを通じて、Googleは「Google & YouTube」アプリを通じて、AppLovinはAXON ShopifyピクセルまたはGTMを通じて）。
- 自動追加データ：Shopifyは標準的なeコマースイベント（例：「product_viewed」、「add_to_cart」、「checkout_completed」）を自動的にピクセルに送信します。これには、商品ID、価格、注文合計などの詳細が含まれ、各プラットフォームの要件に合わせてフォーマットされます。
- メカニズム：データはクライアントサイド（ブラウザ内のJavaScript経由）またはサーバーサイド（MetaのConversions APIのようなAPI経由）で追加されます。設定によって異なり、AppLovinの場合は通常、AXONピクセルまたはGTMを通じてクライアントサイドで行われます。
- 一貫性：Shopifyはピクセルごとにデータをカスタマイズしません。接続されたすべてのピクセルに同じイベントペイロードを送信し、各プラットフォームのイベント命名規則（例：Metaの「Purchase」vs Googleの「purchase」）に合わせて調整されます。
重要なポイント：Shopifyの役割は中立的であり、データの伝達を行うもので、差別化を図る要因ではありません。AppLovinのピクセルも、MetaやGoogleと同様に、各プラットフォームのイベント構造に合わせて自動的に追加されたデータを受け取ります。AppLovinにおいても、特別なメカニズムはなく、このプロセスは業界の標準に沿ったものです。
AppLovinのピクセル実装における独自性はなし
Muddy Watersのレポートでは、AppLovinのピクセルが目立つ存在だと示唆していますが、それは急速なeコマースの成長やデータ収集方法に起因する可能性があります。しかし、これについて詳しく見ていきましょう：
- コードの類似性：3社のピクセルはすべて、事前定義されたイベントに基づいて発火するJavaScriptコードで、ウェブサイト所有者（またはShopify経由）によってインストールされます。AppLovinのAXONピクセルも同様のパターンに従っており、特別な技術や隠された仕組みはありません。
- データの範囲：レポートで言及されている「パートナーからのユーザーIDの構造化」についての主張には、具体的な説明が欠けています。AppLovinのドキュメントは、主に自社のトラッキング（例：_axwrtクッキー）に焦点を当てており、MetaやGoogleのIDを収集することはありません。もしAppLovinが追加データ（例：Shopifyや広告主の設定を通じて）を受け取る場合でも、それはMetaやGoogleが商人の選択によってアクセスできるものと本質的に変わりません。
- 同意と管理：ウェブサイト所有者は、これらのピクセルをインストールするかどうかを選択し、どのデータを共有するかを定義します。Shopifyの自動追加はマーチャントごとのオプトインであり、3社すべてに共通しています。AppLovinもこれを回避することはなく、同じ立場にあります。
- 業界標準：広告最適化のためのイベントデータ収集は、アドテクの基本です。MetaやGoogleは長年にわたり、大規模にこれを行っています。AppLovinの実装は、eコマースの推進に積極的であっても、この標準的な方法から外れることはありません。
レポートからの証拠：Muddy Watersは、AppLovinのeコマースコンバージョンがリターゲティングに大きく依存している（約52％）と推定し、低いインクリメンタリティ（25％〜35％）を指摘しています。また、「パートナーID収集のコード証拠」を挙げていますが、具体的な例（例：特定のコードスニペット）が示されていないため、これは推測に過ぎません。AppLovinの公開されたピクセル設定（例：developers.applovin.com経由）は、MetaやGoogleと同様に、ID収集ではなくイベント追跡を行っているものです。
まとめ
AppLovinのAXONピクセルは、MetaやGoogleのピクセルと比較して、形式や機能において独自性はありません。どのピクセルも標準的な広告技術データを収集し、実装はウェブサイト所有者に依存し、Shopifyによる一貫したデータの追加の恩恵を受けています。Muddy Watersのレポートは、AppLovinの取り組みを過剰に強調し、恐怖を煽ろうとしている可能性がありますが、その仕組み—JavaScriptによる追跡、イベントベースのデータ、マーチャント主導の統合—は業界の一般的な手法です。決定的な証拠はなく、AppLovinのピクセルは、競争の激しい成熟した分野の中で単なる一プレイヤーに過ぎません。
*本報告書には、人工知能（AI）の支援を受けて生成されたコンテンツが含まれています。情報は正確性を確認するためにレビューされていますが、AI生成コンテンツには誤りや抜け落ちが含まれている可能性があります。ユーザーの皆様には、ご自身で判断し、重要な情報については独自に確認することをお勧めします。
