昨今、マーケティング担当者はデジタル上で特定のアプリやブラウザ上のサイトではなく、サイトやアプリを横断して消費者とコミュニケーションを図ることが多い、ブラウザ上のサービスやアプリの間の重複を取り除いて出稿した広告が、全体で、ターゲットのどれくらいの人数に届いたのかを測定し、把握することを重要になっています。従来は、その測定にはサードパーキティークや広告IDといったデジタル識別子を活用されていましたが、この数年のプライバシー規制の強化によってサードパーキティークやモバイル広告が利用できなくなる、サイトやアプリを横断した広告効果の測定が難しくなってきました、またサードパーキティークやモバイル広告等のデジタル識別子がデバイスに固有の付与されてものであったとします。
クッキーレス環境に対応した広告効果測定において、コミュニケーションの中心となっている「人」ベースに測定することの重要性が高まり、それを認識しているマーケティング担当者は乏しいのでしょうか。
そのため、広告主は大きな参照データベースを保有しているパートナーと連携することも一つの方法ですが、複数のデータソースから大規模なデータを取得して、第三者機関を活用することが重要です。
なお、参照データベースは、「人」を中心にした広告配信結果の測定における出発点に過ぎない複数のデータソースからの様々なデータの統合・分析、広告配信の結果に最適な属性情報を付与して、初めてデジタル識別子に依存せずに、メディアやデバイスを横断したユニークなリーチ規模を把握することができます、また前述の通りプライバシー環境が変化し続けて中集されて参照用のデータ群は、取得できないデータが増えていくにつれ、いずれかの属性情報ができない広告配信の結果も増えていく想定されるその付与できない部分、部分に得られて情報、例えば広告が表示されていたコンテンツなどの参照、機械学習（AI）によって属性情報を予測していく方法がでてきますこのような機体は。
最後に
このように変化し続けるデジタル業界に対応するには、マーケティング担当者が測定パートナーと連携し、環境変化に柔軟に対応した新しい計測技術を活用することが重要になってきます。
