マーケティングにおける機械学習: AI を活用したキャンペーン管理と入札
公開: 2023-06-23AI がマーケティングの将来にどのような影響を与えるかについて誰もが予測するのに忙しい一方で、通常は自動化または機械学習という名前で呼ばれる人工知能が、すでに現代の有料メディア キャンペーン管理と入札の大きな部分を占めていることを忘れても不思議ではありません。
しかし、AI はどのような名前であっても AI です。 ロボットの出現を待つことは忘れてください。 有料メディアのマーケティング担当者にとって、ロボットは長い間建物内に存在しています。
有料検索、ソーシャル、またはプログラマティック キャンペーンを活用している場合、AI を使用していることになります。AI は、賢い入札を行ったり、最も効果的な広告の配置を見つけたり、適切な広告タイプを選択したりするのに役立ちます。 実際、eMarketer の報告によると、現在マーケターが AI を使用している分野の中で最も多いのは有料広告であり、この分野は今後もさらに拡大するでしょう。
出典: eマーケター
もちろん、マーケティング担当者は、広告プラットフォームから手動ツールが削除され、AI によって選択される選択肢が増えると、これまで慣れていた制御レベルを放棄しなければならないため、不安を感じることがよくあります。
しかし、それは間違った考え方です。 代わりに、これらの変化を自分の強みを発揮する機会として捉える必要があります。 AI は、特定の点では常に人間よりも優れています。特に、大量のデータを分析して最適化の機会や入札戦略を特定する場合にはそうです。
一方、人々はつながりを築き、AI 機能を最適に適用する方法を定義する戦略を構築できます。 マーケターは依然として方程式に必要な要素です。
AI を活用したキャンペーンと入札管理における Google と Meta の躍進ほど、これが明確に表れているところはありません。
Google が主導権を握る: マーケティングにおける AI と機械学習のペースを整える
2018 年にレスポンシブ検索広告を導入して以来、AI を使用してキャンペーン管理を改善するというデジタル広告プラットフォーム間の競争において、Google は優位な立場を占めてきました。
アルゴリズムによるスマート自動入札ツールやスマート ショッピング キャンペーンの提供から、ブランドをほぼ完全に自動化された PMax（PMax）キャンペーンに移行するまで、Google は AI の力をブランドの手に委ね、最高品質の入力で結果を最大化する取り組みに力を入れてきました。と出力が可能です。
Google のオリジナルのレスポンシブ検索広告サービスでは、AI を使用して有料検索広告の複数の見出しと説明を動的に作成およびテストし、最も効果的な組み合わせを見つけました。 最近では、機械学習アルゴリズムを使用して、コンバージョンの可能性、コンバージョンの価値、目標獲得単価 (CPA) などの要素に基づいて各広告オークションの入札をリアルタイムで最適化するスマート自動入札を導入しました。
スマート ショッピングは、レスポンシブ検索広告の基本的な最適化アプローチを採用し、それを 11 まで拡張し、AI の使用を Google 広告エコシステム全体に拡大し、Google 検索、Google ディスプレイ ネットワーク、YouTube、Google ショッピング全体で広告の配置とターゲティングを最適化しました。
これらのキャンペーンでは、動的リマーケティングも使用して、以前に広告主の Web サイトや商品を操作したことのあるユーザーにパーソナライズされた広告を表示します。
出典: Google
しかし、これらの以前のバージョンは、Google の AI を活用したキャンペーンの最高傑作である、近い将来スマート ショッピング キャンペーンに代わる予定の PMax の前では見劣りします。 PMax キャンペーンでは、Google の目標は 1 つあり、それはパフォーマンスを最大化することです。
この目標を達成するために、PMax はキャンペーンのほぼ全体を自動化します。 ユーザーがクリエイティブ アセットをアップロードすると、Google はそれを使用して広告を作成し、検索、YouTube、Gmail、ディスプレイに至るまで、Google エコシステム全体でクリエイティブ アセットを表示する場所を選択し、どの視聴者をターゲットにするかを決定し、最もパフォーマンスの高いアセットの組み合わせを配信します。
そして、少なくとも Google の数字によれば、PMax はその仕事において常に向上しています。 最新のデータによると、PMax を使用する広告主は、同様の CPA で一般的な検索キャンペーンよりも平均して 18% 多くのコンバージョンをもたらし、14 か月で 5 ポイント増加しています。
PMax のような完全に自動化されたキャンペーンが未来です。 そして、それらはさらに拡大する可能性があります。生成 AI がより洗練されるにつれて、クリエイティブとコピーを最小限の労力で継続的にテストして最適化することが間もなく行われるようになります。 すべてはプラットフォーム内で作成され、最適化されます。
この AI と自動化への移行は Google に限定されるものではありません。 メタはすでにすぐ後ろを追いかけています。
メタが強力に登場: Advantage+ でマーケティング AI 競争に参加
Meta にとって、デジタル マーケティングの優位性をめぐる永遠の闘いで Google に後れをとることほど好きなことはありません (おそらく Apple のプライバシー ポリシーに出し抜かれることは別ですが)。 形どおり、Meta は 2022 年 8 月に独自の AI 製品である Advantage+ を開始しました。
Advantage+ は AI を使用して、マーケターの特定の KPI または目標に基づいて複数の広告を自動的に生成します。 潜在的な広告のさまざまなバージョンをテストして最も効果的なものを特定でき、テキストや画像を自動的に変更するオプションも含まれています。 PMax によく似ていますか? あなたは間違っていません。
出典: メタ
Advantage+ の大きな魅力はクリエイティブ オプションです。これにより、広告作成の手動手順が不要になり、一度に最大 150 個のクリエイティブの組み合わせを自動化し、広告を閲覧するユーザーごとにアセットを自動的に調整できます。
目標は 2 つあります。どの広告が効果的であるかを知ることと、広告費からより良い結果を得ることができることです。これは、予算を重視するブランドにとって大きな魅力です。 実際、Meta の内部データによると、Advantage+ キャンペーンにより ROAS が前年比 30% 増加したことが明らかになりました。
Advantage+ のイメージ作成ツールの現在のバージョンには機能が制限されています。 現時点では、画像のアスペクト比、サイズ、フレーミングを変更して、さまざまな組み合わせを生成することしかできません。 しかし、最終的には Meta に生成 AI が組み込まれる可能性が高く、Advantage+ またはその子孫は既存のアセットを強化したり再結合したりするだけでなく、画像のライブラリからまったく新しいアセットを作成できるようになります。
未来は依然として人間です: マーケティングにおける機械学習は、人間がプロセスの一部である場合にのみ効果的です
この新しい世界では、直接制御できる最適化レバーを探すのではなく、マシンに何を組み込むかについての戦略を立てることに多くの時間を費やすことになります。 過去に行っていた手動制御を維持するための回避策を探し続けると、それらの機能が Dodo のやり方に移行するため、競合他社に後れをとる可能性が高く、さらにはキャンペーンを危険にさらす可能性があります。
こうした変化は人間のマーケティング担当者にとって純損失ではありません。 実際、これらはパフォーマンスを向上させるために使用できるツールの新しい世界を開きます。
これまで、有料メディアの AI は、データシグナルを使用してキャンペーンのターゲティングを最適化し、より効果的かつ効率的にすることに重点を置いてきました。 これらの機能は依然として重要です。 しかし、より高度な生成 AI 機能の出現により、ターゲティングと入札を超えた新たな視野が開かれます。 クリエイティブとコピーは、AI を活用したテストと最適化のプロセスにおいてより有意義な部分となり、継続的に反復して改善する機会が増えることになります。
これらの新機能が登場したらすぐにそれを理解し、有料メディアで AI を活用する新しいツールを試すアルファ版とベータ版の機会を賢く探す必要があります。 実のところ、AI にあなたの仕事を奪われることはありません。しかし、AI を使用してより良い結果を得る方法を知っている人なら、確実に仕事を奪うことができます。