Jul 17, 2026·6 分で読める

入札リクエスト(OpenRTB)

入札リクエスト(OpenRTB) (入札リクエスト) cover diagram

入札リクエストとは、アドエクスチェンジが入札者(DSP)に対して利用可能な在庫を説明するために送信するメッセージです。IAB OpenRTB仕様で定義され、ページURL、デバイス情報、ユーザーID、および1つ以上のImp(インプレッション)オブジェクト(それぞれ特定の広告枠を表します)が含まれます。エクスチェンジは、通常数十ミリ秒から数百ミリ秒未満の厳格なタイムアウト内に入札レスポンスを期待します。遅延したレスポンスは破棄されるため、入札リクエストの処理は主要なレイテンシ課題となります。

ビッドリクエストとは

ビッドリクエストは、プログラマティック広告における供給の最小単位です。ユーザーがページやアプリを読み込むと、パブリッシャーのアドサーバーが取引所を呼び出し、取引所は接続されているすべてのDSPにOpenRTBのBidRequestオブジェクトをブロードキャストします。

ビッドリクエストの主要コンポーネント

  • Impオブジェクト — 各インプレッション枠を記述:サイズ、フロアプライス、許可されるクリエイティブタイプ、オプションのBannerVideoNativeサブオブジェクト。
  • Site/Appオブジェクト — パブリッシャーのドメイン、コンテンツカテゴリ、在庫タイプ。
  • Deviceオブジェクト — OS、ブラウザ、IP、デバイスモデル、位置情報。
  • Userオブジェクト — 匿名化されたID(Cookie、デバイスID、PPID)とオプションのセグメント。
  • Regsオブジェクト — COPPA、GDPR、CCPAなどの規制フラグ。

1つのリクエストに複数のImpオブジェクトをバンドルできます(例:300×250のバナーと728×90のリーダーボード)。DSPは、どのImpに入札するか(または入札しないか)を決定し、Imp.idごとにレスポンスを返す必要があります。

つまり: ビッドリクエストはすべてのオークションの原材料です。その豊かさによって、DSPがインプレッションをどれだけ適切に評価できるかが決まります。情報が不足していたり不正確なリクエストは、入札判断の質を低下させます。

計算方法

Bid Requestは計算されません。取引所がパブリッシャーの供給シグナルから構築するものです。Bid Requestの数は、ある期間に取引所が入札者に送信するBidRequestメッセージの数です。

Bid Requests = 送信されたBidRequestメッセージの数

重要な注意点

  1. マルチインプレッションリクエスト — 3つのImpオブジェクトを含む1つのBidRequestは、依然として1つのBid Requestであり、3つではありません。スロットレベルのボリュームが必要な場合は、代わりにImpオブジェクトをカウントしてください。
  2. 重複リクエスト — 一部の取引所は同じインプレッションを複数の入札者に送信します(マルチプレクシング)。各送信は個別のBid Requestとなります。これにより、実際の広告呼び出し数よりもリクエスト数が増加します。
  3. フィルタリングされたリクエスト — 検証に失敗したリクエスト(必須フィールドの欠落など)は通常、エラーとして記録され、Bid Requestとしてはカウントされません。取引所の定義を確認してください。
  4. タイムアウト破棄 — 応答なしで期限切れとなったBid Requestも、リクエストとしてカウントされます。破棄されるのはDSPの応答です。

つまり: Bid RequestのボリュームをBid Responseのボリュームと比較することで、DSPが実際に評価した機会の数がわかります。大きな差がある場合は、多くの場合、タイムアウトやスロットリングの問題を示しています。

ダッシュボードでの読み方

Bid Request(入札リクエスト)ボリュームはファネルの最上部に位置する指標です。数値が高いとDSPが多くの機会を捉えていることを示し、低い場合は接続の問題、トラフィックの少なさ、またはスロットリングの可能性があります。

組み合わせて見るべき指標

  • Bid Response(入札応答)率 — Bid Responses / Bid Requests。低い率はDSPが多くのリクエストをスキップしていることを意味します(スロットリング、データ不足、処理遅延)。
  • Win Rate(勝率) — 獲得インプレッション / Bid Responses。リクエストボリュームが高いのに勝率が低い場合、入札戦略や価格設定に問題があります。
  • 平均レイテンシ — リクエスト受信から応答送信までの時間。レイテンシがタイムアウトに近づくと応答が破棄され、実効応答率が低下します。

よくあるダッシュボードの誤読

Bid Requestsの急増は「供給増加」と喜ばれがちですが、その急増が低品質在庫(例:MFAサイト、無効トラフィック)によるものであれば、DSPは貴重なインプレッションを獲得せずに計算リソースを浪費します。必ず在庫ティアでセグメント化してください。

つまり: Bid Requestボリュームは成功指標ではなく、健全性シグナルとして扱ってください。本当の問いは「これらのリクエストのうち、どれだけが利益のある獲得につながるか」です。

通常、この指標を動かすもの

ビッドリクエストのボリュームは主に取引所接続トラフィック品質フィルターによって制御されます。DSPはパブリッシャーの供給量を増やすことはできませんが、受信・処理するリクエスト数に影響を与えることは可能です。

ビッドリクエストボリュームを増やす手段

  • より多くの取引所に接続する — 新しい取引所との統合ごとにリクエストのストリームが追加されます。
  • より多くの供給タイプを有効にする — オープン取引所、PMP取引、ダイレクト在庫はそれぞれ異なるリクエストフローを生成します。
  • スロットリングを緩和する — DSPがQPS(1秒あたりのクエリ数)を制限している場合、上限を引き上げることでより多くのリクエストを受け入れられます。
  • ターゲティングを広げる — 地域、デバイス、カテゴリの制限を解除することで、プレビッドフィルターを通過するリクエストが増えます。

ビッドリクエストボリュームを減らす手段

  • トラフィック品質フィルター — MFA(広告目的サイト)、広告専用サイト、低視認性ドメインをブロックするとリクエスト数は減りますが、平均品質は向上します。
  • 供給経路最適化(SPO) — リセラーよりも直接SSP接続を優先することで、重複リクエストを削減できます。
  • ユーザー同意制限 — GDPR/CCPAのオプトアウトにより、アドレス可能なリクエストのプールが減少します。

トレードオフ

  • リクエストが多い=収益が多いとは限らない。 低品質の在庫でビッダーをあふれさせると、計算コストが増加し、モデルの精度が低下する可能性があります。
  • 積極的なスロットリングはインフラを保護しますが、価値のあるインプレッションを逃す可能性があります。QPS制限と期待される勝利価値のバランスを取ってください。
  • フィルタリングが早すぎる(ビッドモデル実行前)と、一見安価に見える高価値インプレッションをブロックする可能性があります。階層的なフィルタリングを使用してください。まず安価なプレビッドチェック、次に高価なモデル評価です。

つまり: 生のボリュームではなく、価値のあるリクエストボリュームを最適化してください。50万件の高品質リクエストを処理するDSPは、500万件の低品質リクエストに埋もれるDSPよりも優れたパフォーマンスを発揮することがよくあります。

計算式

Bid Requests = count of BidRequest messages sent

複数Impのリクエストは1つの入札リクエストとしてカウントされます。フィルタリングされたリクエストやエラーリクエストについては、ご利用のエクスチェンジの定義をご確認ください。

適用シーン

  1. タイムアウトの罠

    DSPはビッドリクエスト量が1日200万件で安定しているにもかかわらず、ビッドレスポンス率が85%から60%に低下しました。

    原因: 取引所がタイムアウトを150msから80msに短縮しました。DSPのモデルが応答するには遅すぎました。

    修正: モデル推論レイテンシをプロファイリングします。負荷の高い処理(ユーザーセグメンテーション、クリエイティブ選択)を事前計算レイヤーに移します。ビッダーにタイムアウトガードを追加し、時間内に処理できないリクエストをスキップします。

    教訓: レスポンス率の低下は、多くの場合、供給量の減少ではなくレイテンシが原因です。

  2. 重複リクエストの洪水

    DSPが新しいSSPと統合したところ、ビッドリクエスト量が一晩で40%増加しました。勝率は横ばいですが、計算コストが急上昇しました。

    原因: 新しいSSPが同じインプレッションを複数のビッダーに送信(マルチプレクシング)していました。DSPは同じ実際の供給に対して1.4倍のリクエストを受信していました。

    修正: 取引所のrequest_idまたはimp.idseatの組み合わせを使用してリクエスト重複排除を実装します。または、直接接続を優先するSPOルールを適用します。

    教訓: すべてのリクエスト増加が実際の供給増加とは限りません。インフラを拡張する前に重複排除を行ってください。

  3. 品質フィルターの過剰補正

    ホームサービス広告主のDSPが、視認率50%未満のドメインからのすべてのリクエストをブロックしました。ビッドリクエスト量は70%減少しましたが、勝率はほとんど改善しませんでした。

    原因: 視認率の閾値が広告主のニッチに対して過度に厳格でした。多くの正当なローカルニュースサイトが基準を下回り、キャンペーンの供給が不足しました。

    修正: より緩やかなフィルター(例:ブロックではなく重みを減らす)を使用するか、ビッドモデルがインプレッションをスコアリングした後にのみフィルターを適用します。ホールドアウトグループでテストします。

    教訓: 供給を過剰にフィルタリングすると、キャンペーンの配信が損なわれる可能性があります。実際の勝率データに対して品質閾値を検証してください。

よくある誤解

  • ビッドリクエスト量を成功指標として扱うこと

    ビッドリクエストが増えても収益が増えるわけではありません。「毎秒1000万リクエストを処理している」と自慢するDSPは、ジャンク在庫に計算リソースを浪費している可能性があります。

    代わりにすべきこと: ボリュームとともにビッド応答率勝率を追跡します。リクエストを在庫ティア(プレミアム、標準、ロングテール)でセグメント化し、価値の源泉を特定します。

  • マルチインプレッション乗数を無視すること

    5つのImpオブジェクトを含む単一のBidRequestは、依然として1リクエストです。リクエスト数で広告枠数を推定すると、5倍過小評価することになります。

    代わりにすべきこと: 枠レベルの分析にはImpオブジェクトをカウントします。ビッドリクエスト数はインフラストラクチャのスケーリングとタイムアウト監視にのみ使用します。

  • すべての取引所が同じ方法でリクエストをカウントすると想定すること

    一部の取引所はフィルタリングされたリクエスト(例:無効なユーザーエージェント)をビッドリクエストとしてカウントし、他はカウントしません。リトライをカウントする取引所もあれば、しない取引所もあります。

    代わりにすべきこと: 各取引所のドキュメントを読みます。プラットフォーム間で比較する際は、一貫した定義(例:ビッダーのモデルに到達したリクエストのみ)を使用して正規化します。

まとめ

入札リクエストは、すべてのプログラマティックオークションに供給される生のシグナルです。そのボリュームは重要ですが、レスポンス率、勝率、品質セグメンテーションと組み合わせて初めて意味を持ちます。

  • リクエストをカウントするが、インプレッションを評価する。 品質のない大量のリクエストはノイズです。
  • レイテンシに注意する。 タイムアウトに間に合わない高速モデルは無意味です。
  • ソースごとにセグメント化する。 すべてのエクスチェンジや在庫タイプが同じではありません。別々に測定してください。

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参考情報

  • IAB Tech Lab OpenRTB仕様 — 概念リファレンス (https://iabtechlab.com/standards/openrtb/)
  • OpenRTB 2.6 PDF — 入札リクエストとインプレッションオブジェクトの定義 — 概念リファレンス
  • Google Ad Manager ヘルプ — 入札リクエストの概要 — 概念リファレンス

学習用の解説です。入札や出稿の助言ではありません。

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