深い顧客体験のパーソナライズのためのAI広告の役割

スマートプレイリスト、YouTubeとNetflixのコンテンツ推奨ツール、コンサルタントの代わりにチャットボット、キャッシャーのないメガストアなど、超精密なAIベースの広告メカニズムを導入しています。 私たちはすでにAIの時代に生きています。 それでも、ほとんどの場合、広告へのAIの浸透は非常にデリケートであるため、ほとんど気付かれません。

ほぼ10年間、AI広告は、マーケターが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の日常的な作業に対処するのを支援してきました。

今日、広告におけるAIテクノロジーは、自動化、パーソナライズ、セグメンテーション、および広告スタックなしでは想像できないその他の機能にラップされています。

では、そもそもなぜ広告スタックにこれらの機能が必要なのですか？ 答えはデータによるものです。

手動による広告配置の時代に、専門家が深刻なデータ不足について不満を述べた場合、今日、データの量は非常に多く、テクノロジーなしではほとんど処理できません。

アドテク市場が飽和状態になると、データ駆動型AIソリューションがときどき登場するため、適切な決定と正当な投資を行うために、このテクノロジーがスタックにとってどれほど重要であるかを理解することが重要です。

広告技術スタックにおけるAIの重要性と、他の技術との違い

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、行動パターンを識別および認識するのに役立ちます。

顧客インサイト（直接配信される個人情報、ソーシャルメディア、オンライン、オフラインの購入習慣）を取得するために使用されるほぼすべてのデータソースを使用して、将来の行動や購入傾向を予測できます。

このように、広告スタックは、ユーザーの行動パターンを決定するために予測モデルを作成します。 これらのパターンにより、特定の人、時間、およびコンテキストに適した製品の推奨事項を提供できます。

簡単に言えば、アドテッ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、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のコグニティブ機能は、ターゲットオーディエンスが誰であるか、何が好きか嫌いか、どの購入を選択する可能性が高いか、どのデバイスを使用する可能性が高いかを理解します。

このようにして、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できます。

では、機械学習、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でしょうか。

1.機械学習

機械学習もAIの一分野です。 MLは原則として、AIと連携して機能し、体験学習の機能を実行します。

データを収集して分析し、時間の経過とともに新しいパターンを認識することを学習して、将来の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、たとえば、MLはさまざまなオークションの種類と条件で入札パターンを分析し、この情報に基づいて最良の入札戦略を開発できます。

2.ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人工知能を複製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。

それらのアルゴリズムは、主にパターン認識に向けられている人間のニューロンと何らかの形で同様に機能する、密接に相互に関連するノードに基づいています。

広告スタックでは、ニューラルネットワークの主な目標は、収集されたデータから正確で最も価値のある出力を取得するために、可能な限り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機械学習のサブセットであり、ニューラルネットワークのデータ処理能力を適用して、さまざまなコンテキストでデータをより適切に分析し、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。

グーグルやフェイスブックのような広告の巨人は、予測モデリングのためのディープラーニングの実装で知られています。

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対して作成する主要な機会があります。地理分析、セグメンテーション、入札フロアとタイムアウトの最適化への洞察、オーディエンスの拡大、そしてリストは続きます。

これらのテクノロジーは密接に関連しており、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。

マーケターをAI広告スタックに投資させる3人のプロ

近い将来、広告は完全に再定義されます。 ユーザーが完全に無関係な製品を含むバナーを大量に見る状況は消滅します。

デジタル広告の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ます。これは、クリック率とコンバージョンの増加だけでなく、エンゲージメントとユーザー維持の向上にもつながります。

以下の統計は、完全にこの傾向を示すことができます：

• 米国のマーケターの88％は、パーソナライズが広告の成果に測定可能な影響を与えると主張しています
• eコマースの企業幹部の40％が、パーソナライズが売上と企業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、ブランドは通常、売上高が少なくとも20％増加します。
• ユーザーの80％は、広告がパーソナライズされていると購入する傾向が強いと報告しています

AIを実装するマーケティングおよび広告の専門家は、はるかに優れた広告キャンペーンの成果を達成します。これは、その期間中に広告スタックが生み出すより高い収入につながります。 次の3つの理由は、AIがこれにどのように貢献しているかを簡単に説明しています。

1.コンバージョンの増加

たとえば、AIが組み込まれた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、クライアントが購入するサービスまたは製品のタイプと、クライアントに最も関連性のあるメッセージのタイプを提案できます。

これにより、営業マネージャーは自分たちの取り組みとそれらをどこに適用するかについて、はるかに集中することができます。  

2.顧客とのコミュニケーションに最適なチャネルを見つける

AIは、クライアントのさまざまな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、マーケターが番号の相互作用とチャネル（電子メール、通話、プッシュメッセージ）間の関係を判断するのにも役立ちます。

3.広告のパーソナライズを可能にする

広告とAIを一緒に適用すると、パーソナライズの成果を簡単に高めることができます。 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、セカンドライフを得ることができます。 たとえば、関連するロケーションベースのジオマーケティングまたはジオフェンシング広告キャンペーンを使用します。

これが、マーケター、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最大の商業的機会であるように見える理由です。

実際、デロイトの調査によると、英国の中規模から大規模の企業の82％以上がAIの機会を受け入れています。

同時に、これらの企業のわずか15％が、AI機能の全範囲を実際に習得する方法を知っています（米国で24％、ドイツで22％、カナダで19％、フランスで17％）。

広告技術はデータに大きく依存しているため、包括的なAIベースの広告スタックに投資することは、もう1つのチャンスが迫っています。

FacebookとGoogleはほとんどのユーザーデータを所有していますが、AI機能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。

これで、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しい顧客を簡単に引き付けるパーソナライズされた製品やサービスを作成できるようになります。

広告でAIを使用することの短所とそれらを克服する方法

AIベースの広告の利点に、ワークフローの自動化、セグメンテーション、およびメッセージのパーソナライズ機能が備わっている場合、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可能性があります。

1.経験不足

慣性と技術的専門知識の欠如が、AI広告スタックが多くの企業にとって大きな夢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す。ほとんどの場合、これは組織内のデータ科学者、データ、およびソフトウェアエンジニアを招待することを構成します。

2.より高いコスト

AIベースの広告は、広告のターゲティング、セグメント化、 AI自動化機能が搭載されていないオプションと比較して常に高価でした。 当然のことながら、技術力の向上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のどちらかを選択する場合、最初のプラットフォームはより高度であり、したがってより高価になる可能性が高いことを覚えておいてください。

幸いなことに、テクノロジーが成熟し、市場で広く採用されるようになると、その価格は下がる傾向があります。

良い例は、プログラマティック広告です。 アルゴリズムによる購入に基づいて、プログラマティックは1996年にGoogleDoubleClickで初めて登場しました。

その後、それは急成長している広告技術産業になり、企業と独立した広告主の両方にとって手頃な価格のソリューションがたくさんありました。

プログラマティックAIベースの広告プラットフォームを使用すると、オーディエンスのセグメント化、メッセージのパーソナライズ、柔軟な設定を使用したキャンペーンパラメータの構成、外出先での広告キャンペーンの最適化を簡単に行うことができます。

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ことを確認するために、無数の基準を考慮に入れた複雑なAIを利用したツールです。

このようなプラットフォームは、広告主に代わってWeb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オーディエンスにチャネルします。

プログラマティックAIツールがどのようにパーソナライズを強化するか

1.動的なクリエイティブの最適化

個々のユーザーの好みや好みに応じて、リアルタイムでデザイン、色、レイアウトに応じて広告を適応させるテクノロジー。

その結果、企業は、ブランディング、パフォーマンス、およびパーソナライズを1つのクリエイティブに組み合わせた独自のデザインソリューションを開発できます。

2.予測入札

予測入札は、システムがデータ配列を適切に評価し、プログラマティックオークションの適切なタイミングで適切な入札を提供するのに役立ちます。

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入履歴を分析し、どのオファーがコンバージョンにつながる可能性が最も高いかを正確に判断します。

3.製品の推奨事項

このAI広告アルゴリズムは、ユーザーがページに表示する広告に推奨製品を追加します。

購入意向を判断するために、製品推奨機能は、ユーザーの購入履歴、最も人気のある製品、以前のアクション、および同様の特性を共有する他の顧客のアクションを考慮に入れます。

これらの要素をブレンドした後、テクノロジーは、顧客が購入できる可能性のある製品を推奨します。

総括する 

広告業界は、基本的にデータを中心に構築されています。 そのため、プロセスを自動化し、日常的なタスクを簡素化し、広告予算を削減し、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズすることほど、広告スタックにおけるAIの優れた使命はありません。

同時に、広告スタックへの小さなアルゴリズムの実装は、費用がかからないか、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数十のサードパーティアプリケーションのインストールを必要とすべきではありません。

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ズ、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化できます。

Ivan Guzenkoは、SmartyAdsのCEOです。