自動広告が広告主にとって意味すること

広告業界は、他の多くの業界と同様に、「AI」と「機械学習」について話題になっています。

講演の多くは近い将来に私たちが抱くものに焦点を当てていますが、GoogleのUACおよびスマートディスプレイ形式やFacebookのoCPM入札など、広告主に結果をもたらす準備ができている新製品がすでにかなりあります。

他の新しいテクノロジーと同様に、いくつかのトレードオフがあり、それらの製品をどのように展開するかを慎重に検討する必要があります。 この投稿では、テクノロジーの最も有望な側面のいくつか、注意すべき点、そして最後にそれがメディア計画にとって何を意味するのかについて説明します。

広告主に対するAIの約束

最良の側面は、ほとんどの業界ウォッチャーにとってかなり明白です。 AIは、最も熟練した人間のアナリストでさえも逃れる可能性のある傾向を見つけることができます。 AIは、より多くのデータをより多くの順列で組み合わせると、同様の手動で管理されたキャンペーンよりも優れた結果をもたらすことができます。

AIもより一貫して機能します。 人間のアナリストとは異なり、コンピューター化されたシステムは休暇を必要とせず、風邪や気晴らしによる休日もありません。 最適化は常にオンであり、常に実行されています。

最後に、これらのシステムのほとんどは、人間との対話をほとんど必要としません。 アカウントマネージャーは、キャンペーンのパラメーターを設定して実行させることができます。

全体として、自動化されたフォーマットは、より少ない労働力でより良い、より一貫した結果をもたらす可能性があります。 短期的には、これは創造性と戦略のためのより多くの時間を残します。 長期的には、それは業界の経済を変えるかもしれません。

落とし穴

自動化されたツールはまだ若いです。 現在のツールの収穫は非常に有望ですが、メディア計画に適合するかどうかを慎重に検討する必要があります。 間違った役割で使用すると、これらのツールはその潜在能力を発揮できず、実際には目標に近づくのではなく、目標から遠ざかる可能性があります。 代理店で考慮すべき最も重要なことは次のとおりです。

不十分な多極最適化

既存のツールのほとんどは、単一のKPIに向けて最適化するのに非常に効果的ですが、競合するKPIまたは予算以外の制約のあるKPIのバランスを処理するのに十分に構成されているものはほとんどありません。 たとえば、目標が単に4倍のROASを達成することである場合、FacebookとGoogleの両方のツールでその方向に進むことができます。

ただし、これらのチャネルを重要な最初のタッチと見なし、完全なチャネルではなく、1日あたり5万ドルの最小収益で可能な最大のROASを推進したい場合、既存のツールはまだそれほど洗練されていません。

過度の最適化

単一のKPIの場合でも、機械学習アルゴリズムには、古き良き人間の直感が必要な場合があります。 彼らは、過剰学習したり、状況が変化したときに十分な速さで適応できなかったり、より広い文脈を考慮することができなかったりする可能性があります。

たとえば、自動化された製品の最近のCroudテストは良好に機能し、並外れたパフォーマンスに最適化されました。 それにもかかわらず、季節的な行動の重要な変化の後、製品は数週間衰退し、もはや購入に興味がなくなった人々をターゲットにし続けているようです。

別の製品を使用したテストでは、コンテキストを検討する際のこれらのツールの制限が示されました。 この製品は、トラフィックを安価かつ効率的に促進するように構成されていました。 ただし、バックエンドのパフォーマンスは向上しませんでした。

チームが分析を掘り下げたとき、非常に高いトラフィック損失とバウンス率に基づいて、製品が偶発的であるように見える多くのモバイルトラフィックを駆動したように見えました。

柔軟性と制御が少ない

これらのツールは1つのことを実行し、それをうまく実行するように設計されているため、コアミッションから少しでも外れたユースケースにはうまく適合しない可能性があります。 多くの自動化ツールでは、配置、ターゲティング、頻度、タイミング、デバイス、およびその他の重要な変数の制御を放棄する必要があります。 結果が目標にうまく適合している場合、それらは許容できるトレードオフになる可能性があります。

たとえば、あるディスプレイ製品はCPAの目標に向けて最適化されていますが、リマーケティングとプロスペクティング、頻度、または配置を制御することはできません。 目標到達プロセスの上部を広げて認知度を高めることが目標である場合、以前の訪問者に向けて最適化される可能性があるため、製品が最適ではない可能性があります。 CPAは素晴らしいかもしれませんが、購入はあなたの計画でその役割を果たすことはありません。

頻度を制限できないことは訪問者を苛立たせる可能性があり、物議を醸すコンテンツを除外するために配置を制御できないことは責任である可能性があります。

透明度が低い

これらは、あなたの目標と私たちが議論しているツールに応じて、問題になる場合とそうでない場合があります。 ただし、多くの自動化ツールの欠点の1つは、ベンダーがパフォーマンスとターゲティングに関する情報を削減しているため、特定の懸念事項が重要かどうかを判断するのが難しいことです。

限られた情報とデータは、製品が特定の役割をどの程度果たしているかについての質問を提供するだけでなく、より広いビジネスで利用できる洞察を制限します。 人間のアナリストは分析の範囲や頻度がより制限されているかもしれませんが、彼/彼女が明らかにした洞察は他のビジネスと共有することができます。

どのメッセージング、どの製品、またはどの地域が最高のパフォーマンスを推進しているかを発見することで、より広範なビジネスレベルの変化を促進する洞察につながる可能性があります。

エージェンシーにとって、透明性が低いとメディアの計画も難しくなります。 オークション、在庫、価格に関する明確なデータがなければ、予算やターゲティングの変更の影響を予測することはほぼ不可能です。

ベンダー対マーケター

最後に、透明性の欠如と制御の欠如は、メディアオークションで支払うものがベンダーとのゼロサムゲームであることを理解している多くの広告主を不安にさせます。 CPCとCPMの傾向をウォール街に報告することが期待されるプラットフォームには、より高い入札が適しています。 ダイレクトレスポンスチャネルでマージン目標を立てようとするマーケターにはあまり適していません。

自動入札ツールは、ベンダーのマージンを単純に拡大するようには設計されていない可能性がありますが、可能な場合は、広告主の入札とコストを削減するように機能することを信頼できますか？

テストのヒント

約束よりも多くの落とし穴を挙げましたが、それであなたを騙してはいけません。 ここでの大きな利点は、これらのツールが進化し続け、重要性が増すことです。 製品チームの多くは落とし穴を認識しており、自動化された製品の柔軟性、応答性、透明性の向上に積極的に取り組んでいます。

それまでの間、落とし穴を回避し、これらの製品のテストを正常に開始するためのヒントをいくつか紹介します。

KPIに焦点を当てる

これらの製品は1つのことを実行し、それをうまく実行するため、目的が適切に定義されていることを確認することが絶対に重要です。 アプリのインストールをお探しですか？ それとも、アプリ内購入を促進したいと本当に思っていますか？ 違いは人間には微妙に見えるかもしれませんが、自動化されたシステムの場合、それは成功と失敗の違いかもしれません。

全体像を考える

狭い広告の専門分野で機械がますます良くなるにつれて、マーケターや代理店が全体像を検討することがますます重要になっています。 安いクリックは本当にビジネスの成功を促進するのに十分ですか？ 成長するために新しいオーディエンスにリーチする必要がありますか、それともキャンペーンがすでに購入シグナルを示しているのと同じグループをリターゲットしても大丈夫ですか？

洞察を掘る

Facebookからの検索データやオークションの洞察の連なりがないからといって、洞察が見つからないというわけではありません。 他の場所でそれらを探す必要があるかもしれません。 ユーザーの行動はどのように見えますか？ アプリでは？ ウェブサイトで？ TV広告を実行すると、サイトCVRはどうなりますか？ 新しい場所を探す必要があるかもしれませんが、それでも洞察は得られます。

目的を持って展開する

この最後のヒントは、残りを組み合わせたものです。 盲目的にテストしないでください。 代理店と協力して、特定の製品が目標の推進にどのように役立つかについての確固たる仮説を立てます。 テスト対象を明確にし、製品が最適化するKPIを慎重に選択します。

それが機能したかどうかを判断する際には、メディアの指標やツールのKPIを超えて検討してください。 全体像を念頭に置き、ベンダーのピクセルの外側を見て何が変わったかを確認する準備をしてください。