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Jan 26, 2024

AI は広告主のプライバシー問題をどのように解決しているか

Incontra i massimi dirigenti e ascolta i leader a San Francisco l'11 e il 12 luglio

7 月 11 ～ 12 日にサンフランシスコで経営トップに会い、リーダーたちが成功に向けて AI 投資をどのように統合し、最適化しているかを聞きましょう。 もっと詳しく知る

人気雑誌に大規模で大胆なスプレッドをいくつか掲載したり、トラフィックの多いいくつかの出版社サイトでデジタル ホームページを乗っ取ったりする時代は終わりました。 来年までに、世界のクロスプラットフォームおよびモバイル広告市場は 3,000 億ドル近くに達すると予想されています。 したがって、ソーシャル、ディスプレイ、ストリーミングなどにわたるキャンペーンの展開も例外ではありません。 それが（新しい）ルールです。

このアプローチはより広い網を張り、ブランドが消費者がいる場所で出会うことを可能にする一方で、一貫して効果的に関連する視聴者に広告をターゲティングすること、そしてそこからパフォーマンスをビジネスの成果に結び付けることという 2 つの課題が広告主を大きく悩ませ続けています。 こうした懸念はプラットフォーム全体に存在し、キャンペーンの拡張が増えれば増えるほど、ターゲティングとアトリビューションの取り組みがより不透明になることがよくあります。

しかし、今では新しい層が存在しています。 プライバシー規制の強化により、広告主はこれまでキャンペーンのターゲティングや全体的なパフォーマンスを向上させるのに役立っていた詳細な情報にアクセスできなくなりつつある。

プライバシー ポリシーの強化により、デジタル広告はさらに困難になっています。 大規模な個別の視聴者を特定し、効果的にターゲティングすることは常に困難な課題でしたが、かつてこれらの決定を導いたデータは現在ではテーブルから消えています。

トランスフォーム 2023

7 月 11 ～ 12 日にサンフランシスコで開催されるイベントにご参加ください。そこでは、経営陣が AI 投資をどのように統合して最適化して成功に導き、よくある落とし穴を回避したかを共有します。

しかし、それはさらに深くなります。 広告主が収集できるデータの多くは純粋に推定であり、多くのユーザーはオンサイトおよびアプリ内の追跡をオプトアウトしています。 たとえば、世界中の Facebook ユーザーの最大 88%、米国では 96% がアプリの追跡をオプトアウトしています。 これらの驚異的な数字とプラットフォーム固有のプライバシー ポリシーを組み合わせると、広告主は不完全な指標に注目することが多くなります。

ターゲティングとアトリビューションを向上させるために、人工知能 (AI) を活用するブランドが増えています。 AI は、広告主がクリエイティブな入力に基づいて目的の視聴者にリーチできるように支援します。 このアプローチを、事前に計画された視聴者セグメンテーションが戦略を推進する古い推測ゲームと比較してください。

AI を活用することで、プラットフォームと広告主の両方が、メディア プラットフォームのアルゴリズムを利用して無数のデータ ポイントを収集しながら、適切なメッセージを適切なタイミングで適切なユーザーに配信することで、より広範なターゲティングをより適切に最適化できます。

AI はまた、測定とアトリビューションを改善し、最新のプライバシー ポリシーが生み出している洞察のギャップを埋めています。 予測モデリングを使用することで、広告主はこれらの穴を効率的かつ効果的に埋めることができるようになりました。

AI 主導のアルゴリズムは膨大な量のデータを分析し、理想的な顧客の発見、関与、活性化に役立つパターンと洞察を特定します。 人間のメディア プランナーがこのレベルとスピードで実行できる人はいないでしょう。

同様に重要なことは、AI を使用すると、広告主が人口統計データを超えて、行動やコンテキストのシグナルを活用して、より関連性の高い広告を視聴者に配信できることです。 類似モデリングはここでも適用できます。特定のデータセットに基づいて作業します。 広告主は、個人やセグメントが元のオーディエンスとどの程度一致しているかに基づいて、同様のオーディエンスを作成できます。 最新のメディア アルゴリズムが明らかにできる多くの関連性のある洞察は、これまで広告主やメディアの専門家から隠されていました。

AI は、広告主が個々の消費者の興味、閲覧履歴、その他の重要な要素に基づいて、より関連性の高いメッセージを個々の消費者に配信できるように支援します。 このアプローチは、消費者が最も行動を起こす可能性が高い時期、場所、方法で、より注目に値するコンテンツを配信することで、エンゲージメントとコンバージョンを増やすのに役立ちます。

このアルゴリズムは、さまざまなクリエイティブ要素をより幅広い視聴者に提供するため、誰がどの環境でどのタイプの広告に反応するかをすぐに学習します。 これにより、AI を活用したシステムが行動信号に基づいて配信を最適化できるようになります。 たとえば、現時点でこのプラットフォームでこの広告を目にするこのタイプの消費者は、購入、電子メールのオプトイン、またはその他の KPI など、重要なアクションをクリックし、閲覧し、実行する可能性が高いことを認識します。

その結果、ソーシャル メディア業界では、より広範なターゲティングとよりクリエイティブなバリエーションを目指す動きがあります。これは、アルゴリズムがより多くのクリエイティブ アセットと機械学習 (ML) を使用することで、より幅広い視聴者内のサブセグメントをターゲットにできるためです。 また、手動で事前に計画されたセグメンテーションとメッセージ マップを使用することで、人間のメディア プランナーよりもはるかに効果的に作業を行うことができます。

これは、別の AI ユースケースにつながります。それは、キャンペーンの需要に合わせてコンテンツとクリエイティブ制作を拡張することです。 生成 AI ツールを使用すると、ブランドは、コピー、テキスト、さらには完全な画像やビデオの幅広いバリエーションをより効率的に作成できます。 創造的なバリエーションが増えれば増えるほど、アルゴリズムはより多くのことを学習し、提供できるようになります。 ジェネレーティブ AI は、広告主がこれまで、制作コストの上昇とアルゴリズムによるメディア配信の向上との間で直面してきた妥協を打破します。 さまざまなバージョンの質の高い創造性を、ますます低コストでメディア アルゴリズムに提供できるようになります。

広告クリエイターは現在、複数の画像、動画、またはコピーのバリエーションをアップロードし、機械で構築された広告バージョンの組み合わせを AI 経由で配信する、分解されたアプローチを使用しています。 目標: クリエイティブとオーディエンス タイプ間の統計的に十分な数のユーザー データ インタラクションをサポートするのに十分なコンテンツ要素をアルゴリズムにフィードします。 AI がターゲティングに最適な組み合わせを測定し、最適化します。

この方法で広告をターゲティングすることは、Cookie や MAIDS (モバイル広告 ID) を使用することで非常に困難になっています。 このようなパフォーマンスに関する洞察を手動で特定し、それに基づいて行動すると、データの取得、分析、生成に数週間かかる場合があります。 AI は、数日間の短期実行に基づいて広告を変更し、さまざまな組み合わせで広告を表示します。 このレベルの適応性があれば、広告主は無駄を削減して効果を最大化し、キャンペーンのあらゆる費用をさらに有効に活用する機会が得られます。 より関連性の高いコンテンツや広告を通じて、消費者エクスペリエンスも向上します。

最も興味深い新たな応用分野は、アトリビューションに AI を活用することかもしれません。 現在でも、プライバシー ポリシーとデータ制限により直接追跡が大幅に制限されているため、多くのプラットフォームが広告コンバージョンを推定しています。 AI を活用したマーケティング ミックス モデリングは、歴史的な標準をはるかに下回る速度とコストでキャンペーンのパフォーマンスを予測するのに役立ちます。

AI は、ブランドがプライバシー ポリシーを遵守しながら、Cookie ファイルを処理し、消費者の反応データを解釈する必要性を回避するのにも役立ちます。 多くの CRM プラットフォームには、これらの機能が組み込まれることが増えています。AI を活用したモデリングから得られる洞察を考慮すると、SaaS ベースの広告を介したデータ接続の新たな機会が生まれています。

今日のデジタル広告環境は困難を伴いますが、非常に有望でもあります。 キャンペーンの成功を最大限に高めるには、マシンを出し抜こうとするのはやめてください。 勝てないでしょう。

昨日の事前に決定されたセグメンテーション スキームは、アルゴリズムが求める結果を得るのに役立ちません。 代わりに、より多くのメッセージ、より多くの画像、より多くのビデオ、およびより多くのテンプレートを提供することで、AI 支援アルゴリズムを活用してください。 AI に最適化するために必要なコンテンツとクリエイティブな要素を与えます。

そうは言っても、聴衆も人間であることを忘れないでください。 ブランドと創造性は依然として重要であり、人間的要素が依然として重要な点です。 大きなアイデアに基づいて構築されたキャンペーンのフックは、AI がさらに優れた結果を生み出すのに役立つだけです。 したがって、創造性とブランド価値に焦点を当て、AI に雑草の中の実行を任せてください。

Max Cammarota は、Beeby Clark+Meyler (BCM) の有料ソーシャルおよびパフォーマンス メディアのディレクターです。

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