【最新のAI広告】深い顧客経験パーソナライゼーションのためのAI広告の役割

AIはアドテクノロジーにとって最大の可能性を秘めています。他のテクノロジーの中でAIがどこに位置しているのか、そしてなぜマーケターが今すぐAIに投資する必要があるのかを見てみましょう。

 

・広告における入札最適化、ターゲティング、セグメンテーション、自動化、オーディエンス拡張はAIによって可能になります。
・AIの仕事は膨大な量の情報を処理し、それを消化可能な方法で解釈して、広告スタックが行動できるようにすることです。
・AI導入の障害は、専門知識の不足と導入コストの高さが関係しています。
・プログラマティックにおけるAIのおかげで広告購入はより速く、より安く、より効率的になりました。
・SmartyAdsのCEOはAI広告、その長所、そして企業がパーソナライズの課題を克服する方法についての洞察と詳細を共有しています。

 

スマートプレイリスト、YouTubeやNetflixのコンテンツレコメンデーションツール、コンサルタントの代わりにチャットボット、レジ係のいないメガストアなど、私たちは超精密なAIベースの広告メカニズムを持っています。私たちはすでにAIの時代に生きています。それでも広告におけるAIの浸透は、ほとんどが気づかれないほど微妙なものです。

 

ほぼ10年間AI広告は、セグメンテーション、自動化、ビッグデータの顧客の意図への解釈など、マーケターが日々の業務に対処するのに役立ってきました。今日広告におけるAI技術は自動化、パーソナライゼーション、セグメンテーション、その他の機能に包まれており、これなしではアドスタックは考えられません。では、そもそもなぜアドスタックはこれらの機能を必要としているのでしょうか？その答えは、データがあるからです。

 

手動で広告を配置していた時代に、専門家が深刻なデータ不足を訴えていたとしたら、今日ではテクノロジーなしではほとんど処理できないほどのデータ量に圧倒されています。アドテク市場が過飽和状態になると、データ駆動型のAIソリューションが時折登場するので、正しい判断と正当な投資を行うためには、このテクノロジーがスタックにとってどれだけ重要かを理解しておくことが重要になります。

 

アドテックスタックにおけるAIの重要性と他のテクノロジーとの違い

広告でAIを使用すると、長期間にわたって収集されたビッグデータポイントの膨大な配列を分析することで、行動パターンを特定し認識するのに役立ちます。顧客の洞察を得るために採用されているほぼすべてのデータソース（直接配信された個人情報、ソーシャルメディア、オンライン、オフラインの購買習慣）は、将来の行動や購買傾向を予測するために使用することが可能です。

 

このようにして、アドスタックはユーザーの行動パターンを決定するための予測モデルを作成します。これらのパターンをもとに特定の人、時間、文脈に適した商品レコメンデーションを配信することができるようになります。

簡単に言うと、アドテクスタックにおけるAIの最大の能力は膨大な量の切り離されたユーザー情報を見て、それを人間のように解釈できることです。従来のコンピューティングシステムとは異なり、AIの認知機能はターゲットオーディエンスが誰なのか、彼らが何を好きなのか、あるいは好きではないかもしれないのか、彼らがどのような購買選択をする可能性が高いのか、そしてそのためにどのようなデバイスを使用する可能性が高いのか、ということを理解することをもたらします。

 

このようにAIは、ワークフローの自動化から、広告メッセージのパーソナライズとその配信のターゲティングまで、広告スタックで多くのタスクを実行することができます。では、機械学習やニューラルネットワーク、ディープラーニングなどの他のテクノロジーの役割は何なのかを見ていきましょう。

 

1. 機械学習

機械学習もAIの一部門です。MLは原則としてAIと肩を並べて働き、体験学習の機能を果たします。データを集めて分析し、時間をかけて学習して新しいパターンを認識し、将来的に広告キャンペーンを最適化する方法をシステムに指示できるようにします。このようにして、例えばMLは様々なオークションの種類や条件における入札パターンを分析し、その情報をもとに最適な入札戦略を立案することができます。

 

2. ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは人工知能を再現するために、人間の脳の働きを再現する数学的モデルに基づいて構築されています。そのアルゴリズムは、主にパターン認識を目的とする人間のニューロンと似たような働きをする緊密に関連したノードに基づいています。アドスタックでは、ニューラルネットワークの主な目標は、収集したデータから正確で最も価値のある出力を得るために、できるだけ多くのデータを処理することです。

 

3. ディープラーニング

ディープラーニングは、ニューラルネットワークのデータ処理能力を応用した機械学習のサブセットで、異なる文脈のデータをより良く分析しパターンを認識し、これらのパターンを通常分類に使用されるカテゴリに適用できるようにします。GoogleやFacebookなどの広告大手は、予測モデリングのためにディープラーニングを実装していることで知られています。

 

ジオ分析、セグメンテーション、入札フロアやタイムアウトの最適化に関する洞察、オーディエンスの拡大など、特定の機能に関しては、これらのアルゴリズムが広告スタックにもたらす大きな機会があります。これらの技術は密接に相互に関連しており、広告スタックがスムーズかつ効果的に機能するのに役立ちます。

 

マーケターがAI広告のスタックに投資させる3つのメリット

近い将来、広告は完全に再定義されると考えられています。ユーザーが完全に無関係な商品の豊富なバナーを見ているという状況は絶滅するでしょう。デジタル広告におけるパーソナライズされたマーケティングメッセージは、クライアントに価値観を与え、ユーザーの忠誠心を育み、それはCTRやコンバージョンの増加だけでなく、エンゲージメントの向上やユーザーのリテンションにもつながります。

 

次の統計は、この傾向を十分に示すことができます。

 

・米国のマーケティング担当者の88％が、パーソナライズが広告の成果に測定可能な影響を与えていると主張しています。
・eコマース業界の企業経営者の40％が、パーソナライゼーションが売上や会社の収益に直接影響すると報告しています。
・パーソナライズされたマーケティングでは、通常ブランドは少なくとも20％の売上アップを見ます。
・80%のユーザーが広告がパーソナライズされていると購買意欲が高まると回答しました。

 

AIを導入したマーケティングや広告の専門家は、はるかに優れた広告キャンペーンの成果を達成し、ひいてはアドスタックが期間中に生み出す収入の増加につながります。以下の3つの理由から、AIがどのように貢献しているかを簡単に説明します。

 

1. コンバージョンの増加

例えば、AIを内蔵したCRMシステムは、コンバージョンの可能性を自動的に判断し、顧客がどのタイプのサービスや製品を購入するか、どのタイプのメッセージが顧客にとって最も関連性が高いかを提案することができます。これにより、営業担当者は自分たちの努力とそれをどこに適用するかについて、より多くのことに集中することが可能です。

 

2. 顧客とのコミュニケーションの最適なチャネルを見つける

AIはマーケティング担当者がクライアントの異なるセグメントのトランザクションの確率を定義するために、数あるインタラクションとチャネル（メール、電話、プッシュメッセージ）の関係性を判断するのに役立つかもしれません。

 

3. 広告のパーソナライゼーションを可能にする

広告とAIを併用することで、パーソナライゼーションの成果を簡単に高めることが可能です。このようにして、小売業者は何らかの理由で効果がなくなってしまったロイヤルティプログラムに新しい命を吹き込むことができます。このようなプログラムは、主に割引やホットオファーに基づいているため、関連するロケーションベースのジオマーケティングやジオフェンシング広告キャンペーンなどで第二の人生を得ることができます。

 

マーケッター、ブランド、広告主にとって、AIベースのスタックにお金を投資することが、第一の商業的機会であると思われる理由がこれです。実際デロイトの調査によると、英国の中堅から大企業の82%以上がAIの機会を受け入れていることが明らかになっています。一方で、これらの企業のうちかろうじて15%の企業がAI機能の全範囲を実際に使いこなす方法を知っています（米国24%、ドイツ22%、カナダ19%、フランス17%）。

 

広告テクノロジーはデータへの依存度が高いため、包括的なAIベースの広告スタックに投資することは、今後のもう一つのチャンスになるかもしれません。FacebookとGoogleはユーザーデータの大部分を所有していますが、AIの能力を最大限に活用しているのはおそらくこれらの企業だけです。今やAIベースの広告スタックに投資する企業は、個別のオファーで新規顧客を簡単に惹きつけるパーソナライズされた製品やサービスを作成することができるようになりました。

 

広告にAIを使うことの弊害とその克服法

AIベースの広告のメリットがワークフローの自動化、セグメンテーション、メッセージのパーソナライゼーション機能で来るならば、広告でAIを使用することの短所はそれほど明白ではないかもしれません。

 

1. 経験の欠如

惰性と技術的な専門知識の欠如が、AI広告スタックが多くの企業にとって夢のようなものである主な理由です。これに関しては広告スタック開発の段階で適切な人材を採用することが不可欠であり、大多数の場合、組織内のデータサイエンティスト、データ、ソフトウェアエンジニアを招くことで構成しています。

 

2. コストが高い

AIベースの広告は、広告ターゲティング、セグメンテーション、AI自動化機能を搭載していないオプションと比較して、常にコストが高くなっています。当然のことながら、より大きな技術力は常にコストの増加を伴います。AI広告プラットフォームと非AIの間で選択すると、最初はほとんどの場合より高度なので、より高価になることを覚えておいてください。

 

良い知らせとしては技術が成熟し、より広い市場の採用を得るように、その価格が減少する傾向があるということです。良い例はプログラマティック広告です。アルゴリズムの購入に基づいて、プログラマティックが最初の1996年にGoogleダブルクリックでシーンに来ました。その後、同様に企業や独立系広告主のための手頃な価格のソリューションをたくさん持つ急成長しているアドテック業界になりました。

 

プログラマティックAIベースの広告プラットフォームはオーディエンスをセグメントし、メッセージをパーソナライズし、柔軟な設定を使用してキャンペーンパラメータを設定し、外出先で広告キャンペーンを最適化することが容易になります。このようなプラットフォームは購入した広告がターゲットユーザーと広告主の両方にとって正しいものであることを確認するために、無数の基準を考慮に入れる複雑なAIを搭載したツールです。

 

このようなプラットフォームは、広告主に代わってウェブサイトのインプレッションを自動的に購入し、適切なデバイスと時間にターゲットとなるオーディエンスに配信します。

 

プログラマティックAIツールがより深いパーソナライゼーションを促進する方法

1. 動的な創造的最適化

ユーザーの好みや嗜好に合わせて、個々のユーザーに合わせたデザインや色、レイアウトに合わせて、リアルタイムに広告を適応させる技術です。その結果、企業はブランディング、パフォーマンス、パーソナライゼーションを1つのクリエイティブにまとめた独自のデザインソリューションを開発することができます。

 

2. 予測入札

予測入札はシステムがデータアレイを適切に評価し、プログラマティックオークション中に適切なタイミングで適切な入札を提供するのによいものです。このトリックは最終的に広告インプレッションあたりのコストを削減するのに役立ちます。アルゴリズムは、行動パターンとともにユーザーの購買履歴を分析し、どのオファーがコンバージョンにつながる可能性が高いかを正確に判断します。

 

3. 商品のおすすめポイント

ユーザーがページ上で見る広告に、おすすめの商品を追加するAI広告アルゴリズムです。商品レコメンド機能では購買意向を判断するために、ユーザーの購買履歴や人気の高い商品、過去の行動、さらには似たような特徴を持つ他の顧客の行動を考慮しています。これらの要素をブレンドした上で、顧客が購入する可能性のある商品をレコメンドします。

 

まとめ

広告業界は、基本的にデータを中心に構築されています。だからこそ広告スタックにおけるAIの使命は、プロセスを自動化、ルーチンタスクを簡素化、広告予算を削減、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズすることに他なりません。

 

同時に広告スタックへの小さなアルゴリズムの実装は、コストがかかったりマーケターが管理しなければならない広告ツールをサイロ化するだけのサードパーティ製アプリケーションを何十個もインストールする必要があってはなりません。

 

スマートなプログラマティックAI広告プラットフォームに投資することで、すべての企業は包括的なキャンペーンのパーソナライゼーション、自動化、および継続的なキャンペーンの最適化により、データの可能性を最大限に引き出すことができます。