なぜマーケティング担当者は広告キャンペーンの作成に機械学習を利用するのか？

イントロ

多くの人にとって、機械学習は業界のトレンドのひとつに過ぎないと思われるかもしれません。しかし、このテクノロジーは業務を引き継ぎ、これからも存在し続けるのです。チャットボットと対話するとき、あるいは趣味に基づいてオンラインで好みを聞き出すとき、これらは人工知能や機械学習との対話の基本的な例となります。その範囲はそれ以上に広がり、今日のマーケティング戦略で積極的に活用されています。ここでは、AIコンテンツに対するGoogleの反応について、知っておくべきことをすべて紹介します。

今日の広告業界は常に進化を続けており、ブランドはその変化に対応することが困難になっています。また、デジタル空間の革新は、人々がブランドと会話する方法を変えつつあります。企業はこれを利用して、データを分析し、個人の嗜好に合わせたマーケティング戦略や広告を作成しています。パーソナライズされた広告キャンペーンは、クッキーのない未来への道を開きつつあり、マーケティング担当者は、消費者に関するデータの有無にかかわらず、消費者にアプローチする方法をより多く見つけなければならなくなるのです。

機械学習とは？

機械学習は人工知能の一分野であり、課題に対する解決策を直接提供するのではなく、必要な解決策を適用するための学習ソリューションを提供する点に特徴がある。機械学習は、大量の非構造化データに目を通すという退屈な作業を軽減してくれます。機械学習は、ブランドがマーケティングキャンペーン、特に広告に使用することができる同じデータから貴重な洞察を提供します。

広告における機械学習は、テクノロジーが情報を取得し、同じものを分析し、仕事の質を高めることができる結果を提供するプロセスである。収集したデータから得られた知見は、マーケターがコンテンツのパーソナライズ、適切な視聴者のターゲット化、メディア購入への影響など、さまざまな方法で活用することができます。

機械学習とディープラーニングはどう違うのですか？

How is machine learning different from deep learning? (画像出典：nvidia.com)

現在進行中の深層学習と機械学習の議論では、以下のような両者の違いが、人工知能の2つのサブセットに対する我々の理解を深めることになる。

機械学習は、望ましい結果を得るために、より多くの人間の介入を必要とします。一方、ディープラーニングは、設定は難しいが、後の介入は最小限で済む。
機械学習はそれほど複雑ではなく、従来のコンピューターでも実行可能です。しかし、深層学習がスムーズに動作するためには、適切なハードウェアとリソースが必要です。
機械学習はすぐに設定できますが、結果の質は必ずしも信頼できません。ディープラーニングは多くの時間と労力を必要としますが、保証された結果を瞬時に提供し、より多くのデータが利用可能になれば品質を向上させることができます。
機械学習は構造化されたデータを必要とし、従来のアルゴリズムを使用します。ディープラーニングは、膨大な量の非構造化データに対応できるニューラルネットワークを組み込んでいます。
一般市民は機械学習を実用化している。ディープラーニングは、運転手のいない車や手術を行うロボットなど、複雑で自律的なプログラムを対象としています。

機械学習はどのように行われるのですか？

機械学習は人工知能の延長線上にある。人工知能は、人間の思考能力を機械に模倣させる科学と理解されています。過去の経験をもとに未来を予測することで、企業のキャンペーンを先回りして行うことができます。

機械学習は、人間が適切に操作しなくても、過去のデータや行動パターンを分析します。その結果、機械学習技術によって、理路整然とした手順を含むタスクやプロセスを合理化することができます。このような技術により、企業はほとんどのプロセスを自動化することで、多くのリソース、特に時間とお金を節約することができます。これにより、従業員は他のビジネス上の問題に集中することができます。

マーケティングにおける機械学習の役割は、マーケティング担当者が利用可能なビッグデータに基づいて迅速に意思決定を行うことができるようになることである。マーケティングにおける機械学習の注目すべき効果としては、以下のようなものがあります。

データ解析の質を向上させる
マーケターがより多くのデータをより短時間で分析することを可能にします。
変化や新しいデータへの迅速な対応を支援します。
マーケティングプロセスやその他のルーチンワークを自動化
マーケティング業界の主要業務を簡素化

機械学習が広告キャンペーンにもたらす5つのメリット

マーケティング担当者は、適切な製品を適切な顧客の前にタイミングよく提供することを目的としています。ここで重要なのはタイミングであり、チャンスは想定しているほど早くは訪れない。そのため、マーケッターはカテゴリーを絞り、より具体的なニッチに対応し、決して機会を逃さないようにしているのです。機械学習は、マーケティング担当者がパーソナライゼーションとターゲティングをより正確に行えるようにするために使用されます。

機械学習と人工知能により、広告の関連性が高まり、より高い投資収益が得られるようになってきています。マーケターが機械学習を使って広告キャンペーンを行う手法の一部を紹介します。

1.予測的なターゲティングとテスト

Predictive targeting and testing (画像出典：Ranktracker)

プレディクティブターゲティングとは、過去のデータや過去に示された行動パターンをもとに、機械学習によってその人の将来の意思決定を予測する手法である。そのデータをもとに、人が広告にどのように反応するかを予見するのです。それは、商品に興味を持つかもしれないし、咄嗟に購入するかもしれない。予測ターゲティングツールは、マーケティング担当者が顧客のペルソナを作成し、広告と同調するセクションをターゲットにするのに役立ちます。

2.関連性に応じた製品の推奨

人のバイヤージャーニーを改善する最良の方法の一つは、その人の好きなものに基づいて製品を推薦することです。しかし、広告の関連性は、個人の考え方によって主観的になる可能性があります。しかし、それによって推測の域を脱することができるのです。もし、その人がプロモーションに興味を持たなければ、その商品に興味がない可能性が高い。例えば、Netflixでより多く見ている特定のジャンルがあれば、機械学習によってそのジャンルに該当する番組や映画が自動的にレコメンドされます。

3.高度なレコメンデーションモデル

Advanced recommendation models (画像出典：Ranktracker)

レコメンデーションプロセスにおける最も大きな進展は、マーケターが機械学習を利用して、明示的なフィードバックから暗黙的なフィードバックに移行したことである。明示的なフィードバックは、顧客が買い物をする際に好むブランドなど、顧客から提供される情報に依存していた。しかし、暗黙のフィードバックでは、意図や行動シグナルを理解するためにレコメンデーションを行います。

より具体的なレコメンデーションが可能になったことで、広告キャンペーンの展開も複雑ではなくなりました。機械学習により、マーケターは商品の存在を知る前から、その人が何を買うかを予測することができる。レコメンデーションに対する行動は、今リアルタイムで分析されている。機械学習の未来は、過去のデータとレコメンデーションに対する反応が、広告キャンペーンに影響を与えるようになることだ。

4.ブランドの安全性と整合性

広告における機械学習の目的は、消費者をパーソナライズし、適切なタイミングでターゲットにすることであるにもかかわらず、これには他の利点もあります。広告のパーソナライゼーションにより、企業とオーディエンスの間により良い関係が生まれます。また、信頼度を高めることで、ブランドの安全性やブランド認知度を向上させることができます。ここで注意すべきは、物事が安全で肯定的であるような場所にのみ広告を出すことです。

5.より良い広告の決定

機械学習がマーケターに与える最も大きなメリットは、特に広告における意思決定プロセスをスピードアップできることです。意思決定はデータ分析に基づいて行われるため、機械学習は手動で行うよりも迅速に分析を行うことができます。その結果、広告の意思決定は、単なる直感ではなく、十分に調査されたデータに基づいて行われるようになるのです。

機械学習と広告における役割のまとめ

One-size fits allのコンセプトは過去のものです。機械学習は、マーケティング担当者の嗜好、好き嫌い、行動、パターンを深く分析し、明確な道筋を作り出しました。近い将来、機械学習はさらに進化し、マーケティング担当者が広告キャンペーンを作成するプロセスを改善することが期待できます。