デジタルマーケティングにおいて、「広告配信の最適化」は自社の商品やサービスに関心がある見込み顧客を誘導するために欠かすことができない手法です。いかに高精度なターゲティングを行うことができるかが、広告の成果を左右します。最近では、AI(人工知能)を活用した配信設定の自動化など新しい広告配信が見られるようになりました。

今回は、AIの機械学習による広告配信の最適化について解説します。

 

AIの機械学習による広告配信最適化とは

広告のターゲット層の中でも重視すべきなのが、自社の商品やサービスに関心を持っているが、まだ購買にはつながっていない「見込み顧客」の存在です。彼らを誘導するためには、綿密な設定や過去に配信した広告のパターンを検証することが欠かせません。
AIの機械学習は、このような広告配信の最適化に活用されています。大規模データに基づく分析を行い、広告配信のPDCAサイクルを効率よく回すことが可能になります。

AIの機械学習を活用した広告配信の最適化は、設定(ターゲットキーワードの設定、配信面の最適化、入札単価の設定など)、検証(属性ごとの行動データ分析)、そして検証結果に基づく広告配信という手順で行われます。

 

従来手法とAIによる広告配信の違い

AIによって広告配信の最適化・高速化を実現するためには、従来の広告配信の手法とは異なるアプローチも必要になるのでしょうか。

ここでは「ターゲティング」を例に取り、AIによる広告配信の、従来手法との主な違いについてご紹介します。

 

広告の配信設定

従来の広告運用では、運用担当者が性別・年代といった属性を見ながら手動でセグメント(分類)します。これでは配信設定を変更するたびにセグメントし直す必要があるため、担当者の負担になっていました。

AIの機械学習を活用する場合、初期設定は手動で行う必要がありますが、その後は膨大な量のデータに基づいて最適なユーザーに自動配信されます。AIが人の目や判断力では見抜けない消費動向や行動パターンを分析し、より詳細な予測と広告の配信設定を実現します。

 

外れ値の補正

従来の手法では、広告をいったんリリースした後、担当者が広告効果を人の手によって分析し、その結果に基づいて修正を加えるというものです。一方、AIの機械学習を活用する場合、AIがデータから広告効果を分析し、正解と誤差から学習モデルを都度更新していきます。自動で外れ値の補正が行われ、担当者による補正は不要です。

このように、AIによる広告配信の場合、AIが利用者の将来的な購買行動や思考などを推測し、高精度かつ効率的なターゲティングが可能になるだけでなく、カテゴリ設定など人が時間と手間をかけて行っていた作業を省くことができ、担当者の負担を減らすことができます。

 

AIの機械学習を広告配信に活かすポイント

AIの機械学習を広告配信に活かすために、広告の運用担当者が留意すべきポイントがあります。その中から特に大切なものを3点ピックアップします。

1.十分なデータ量と時間をAIに与える

AIによる機械学習が効果を発揮するまでには、十分なデータ量と時間が必要です。AIがユーザーの行動を学習し、精度を高めていくために一定の期間がかかります。

 

2.適切な目標値を設定する

AIの機械学習がどんなに優秀でも、最適な広告配信が実現するか否かは初期設計にかかっているといえます。できるだけ短期間で学習し効果を発揮するためには、適切な初期設計と目標設定が大切です。

例えば、広告配信の目的が売上アップの場合、目標は「資料請求」よりも「来店予約」「商品購入」が適切です。「資料請求」が目標として適切なのは、新規顧客を増やすことが目的のケースが相当します。このようにAIの機械学習を活かすためには、広告の目的に対して適切な目標設定が欠かせません。

 

3.運用のPDCAサイクルを回す

広告クリエイティブやLPの最適化なども含めた、総合的な広告運用のPDCAサイクルを回すことを心掛けましょう。期待する効果が得られないときは原因を探り、速やかに改善を図ることが重要です。

ご紹介した3つのポイントに留意することで、よりAIが有効にはたらき、広告配信の最適化・高速化を期待することができるようになります。

 

まとめ

今回は、広告配信の最適化にAIの機械学習を役立てるメリットや、従来手法との違いについてご紹介しました。

広告配信にAIの機械学習を導入することで、ターゲティングなどの高精度化を実現できる他、作業の効率化や高速化を図れるなど、多くのメリットがあります。運用担当者の負担を軽減し、クリエイティブな業務に注力できるようになるため、今後さらに広告へのAI活用が進んでいくでしょう。

 

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