web広告の機械学習について今一度理解しよう ～AIと仲良くするべきか、戦うべきか～

どうもこんにちは！
最近、名作映画をちゃんと見ようと思って、タイタニックとラ・ラ・ランドを一気に見たら、思いの外刺さっちゃってやっぱり映画はのんびり見ようと思ったオールマークのK.O.U.S.E.Iです。

本日は振り返りも兼ねて、広告媒体の機械学習についてまとめてみました。

時代の進歩は止まらない

この業界では、つい最近までの正解が、不正解になってしまうことが凄く多いように感じる。

特に10年以上働いてる私が強く感じるのは、Google広告をはじめとする広告媒体の設定方法は、ここ数年で大きく変わった。昔は1グループ１キーワードでいかに細かくできるかというのが代理店の提案であり、そこに時間・労力をかけることが提案となっていた。

ただ今はそんな提案・運用をしていたら、お客様から指摘が入ってしまうくらい昔の話になっている。
じゃあ今の機械学習が進んだ世界観ではどのような考え方が必要なのだろうか？

AIによって得られるもの

機械学習は、データからパターンや傾向を学習し、予測や意思決定を行う能力を持つシステムのことで、機械学習は主に以下の2つの目的で使用される。

①広告ターゲティングの最適化
広告主がターゲットとする特定のユーザーセグメントに広告を表示するために、機械学習アルゴリズムを使用。機械学習は、ユーザーの行動履歴、興味関心、デモグラフィック情報などのデータを分析し、特定のユーザーセグメントに広告を表示する最適な方法を見つける。
それによりより効果的なターゲティングを行い、広告のクリック率やコンバージョン率を向上させることが出来る。

②入札戦略の最適化
入札戦略を最適化するために機械学習を使用。広告の表示位置や表示回数を調整するために、広告の過去のデータや競合他社の入札データなどを分析し、入札戦略を最適化するための予測モデルを作成。
これにより予算を最大限に活用し、より良い結果を得ることができます。

AIはコミュニケーションが苦手

今まで人間が細かく運用することが成果につながるということから鑑みると、機械学習を使って、詳細なシグナルを読み取り、最適な入札・ターゲティングが出来るようになることで、広告は必ず成果が出るように思ってしまうが、実際はそうでは無い。

機械学習は今のところ人間の感情を理解するには至っておらず、ユーザーが何をもって購入・お問い合わせしたいと感じるかが理解できず、広告の作成やランディングページ制作というクリエイティブな部分には対応がまだできない。

つまりターゲットは計算上分析することは出来るが、ターゲットユーザーの心情は分析は出来ない。頭でっかちの不器用な奴なのだ。

AIを上手く働かせるポイントとは？

じゃあ広告運用者はこれから何を意識して運用する必要があるのか？
それは、AIの特性を知った上で、最適なプランを設計することである。

①ターゲットユーザーの分析
ターゲットユーザーが普段どんな生活をしていて、何を悩んでいるのかを理解し、どのようにアプローチをしたらCVに至るのかを分析することは機械学習以前と同様に重要であり、機械学習を使いこなす上では必要なスキルだと言える。

②競合分析
他社がどんなサービスを展開していて、どんな戦略で広告を出しているかを知ることは非常に重要。自社サービスの勝ち筋はどこにあって、どんな訴求をすべきかの戦略を組み立てる上で競合情報は不可欠である。

③キーワード設定
キーワード運用で重要なポイントは、部分一致の使い方です。
長く広告運用をしている方は、部分一致が暴走して、全く関係のないキーワードで引っかかってコストをムダにしたことも少なくないのではないでしょうか。

ただ今は部分一致の精度も上がり、機械学習との相性も良いので、どれだけメインキーワードの部分一致を適切に稼働できるかによって獲得できるCV数が変わってきます。
成果の良いアカウントには、ほぼ部分一致が使われていて、逆にフレーズ・安全一致のみで稼働してしまうとビジネスの拡大が出来ずに縮小してしまいます。

④広告文の作成
前述の【リスティング広告で、最も重要なのは広告文：https://allmark.jp/2306-koukokubun-b003ys/】にあるように、現在の広告の仕組みにおいて、広告文・クリエイティブの優先順位は高くなっており、成功の鍵を握るのは良い広告文を作成出来るかにかかっています。

選定したキーワードに対して、広告文言が適切に選ばれているかによって広告が届くユーザーが大きく変わってくるので、サイトを見て適当に広告文を作るなんてことは避けたいところです。

⑤機械学習の使い分け
機械学習には学習期間という、運用者が最も頭を悩ます時間があります。
Google広告は1ヶ月のコンバージョン数が50以上である事が理想であると発表しており、その期間での数値の見極めが非常に重要です。
またCPA最適が必ずしも正しいわけではなく、CV最大化の方が成果が良くなる可能性もあります。

まずは案件別に適切な学習機会を設け、数値を分析し、適切な判断を下すためにアカウントを注視し続けることが重要です。

まとめ

機械学習が進んで代理店が不要になるのでは？という声もあるようですが、あくまでもAIは頭でっかちの不器用な存在です。AI任せで失敗したアカウントも見たことありますし、そういったアカウントは大きく飛躍することはありません。

今までの広告運用の基礎知識がある前提で導入されたサービスなので、広告運用の基本と機械学習の仕組みを理解することが重要なのだと思います。
機械学習を上手に使うことで売上を伸ばすチャンスは増えているので、初心に戻り、最適で細かい運用を心がけましょう。

さぁて機械学習を理解するために、週末はAIものの映画でものんびり見るとしよう笑