Facebook と Google 広告の人工知能: どのように機能しますか?
公開: 2021-08-16インターネットをときどき使用する場合は、機械学習と人工知能 (AI) について聞いたことがあるはずです。 このトピックは何年にもわたって物議を醸してきました。現代の最高の頭脳でさえ、それに同意することはできません. イーロン・マストとマーク・ザッカーバーグの会話を覚えていますか? これが簡単な要約です。
現代テクノロジーの 2 人の巨人が合意できなかったのは、機械学習を利用した超知能です。 彼らは、潜在的に人間の知性を凌駕する可能性のあるロボットについて議論し、その後、私たち人間が冗長になる可能性があると主張しました。 ただし、そのような脅威が発生したとしても、近い将来には発生しません。 今日の人間のようなロボットは、実際にはとても甘いです。
AIはロボットだけのものではありません。 このテクノロジーは、仮想アシスタントや自動運転車から銀行、さらには広告まで、さまざまな業界ですでに使用されています。 私たちは皆後者のためにここにいるので、AI 広告とは何か、人工知能広告とは何か、最大の広告プラットフォームがそれらをどのように使用しているか、e コマース ストアの所有者とデジタル マーケターにとって何が含まれているかを詳しく見てみましょう。
広告アルゴリズムはどのように機能しますか?
ターゲットを絞った広告アルゴリズムの背後にある動作原理は非常に単純です。 豊富なデータに基づいた適切なマッチングがすべてです。 広告プラットフォームは、一方では製品とターゲット ユーザーに関する情報を取得し、他方では Web コンテンツを閲覧している人々に関する情報を取得します。 興味、購入意向、人口統計などが一致する場合に広告が表示されます。
しかし、広告プラットフォームには多数の広告主が存在し、同じユーザーをめぐって競合することがよくあります。 潜在的な顧客にリーチするために、広告主はオークションに参加します。 広告オークションでは、落札者を決定するのは入札額だけではありません。
広告オークションの落札者を決定するいくつかの要因を次に示します。
- 予算: 予算が高いほど、広告が表示される可能性が高くなります
- 関連性: 最も関連性の高い広告がユーザーに表示されます
- インタラクション: ユーザーが広告をどのように操作するかが重要です。たとえば、タップする、共有する、非表示にする、報告するなどです。
- プラットフォームのルールの遵守:広告プラットフォームのルール (Facebook の広告ポリシーなど) に違反する可能性がある場合でも、オークションに勝つチャンスは大幅に減少します。
AIは広告でどのように使用されていますか?
まず、人工知能と機械学習が何を意味するのか見てみましょう。
人工知能 (AI)は、人間と同じようにタスクを実行し、問題を創造的に解決するマシンの能力を表す幅広い概念です。 それはまた、人間のように考え、推論し、行動できる機械を設計することでもあります。
機械学習 (ML)は、AI を適用して問題を解決する方法です。 その主な原則は、マシンがデータにアクセスすると、特定のタスクごとにプログラムされていなくても、ソリューションを見つける方法を自動的に学習できるということです。
それはそれでいいのですが、広告と何の関係があるのでしょうか? 人工知能と機械学習は、大量の複雑な情報を処理して、スマートな AI ベースの広告ソリューションを考え出します。 広告プラットフォームと広告主は、このテクノロジーを次の目的で採用しました。
- 広告配信のプロセスを最適化する
- 広告主の負担を軽減
- 人的ミスの可能性を最小限に抑える
- 最も効果的な広告ビジュアルとコピーを見つけます。
AI は広告ブロックの新しい子供のように見えるかもしれません。 公平を期すために、それが流行語になったのはほんの数年前です。 しかし、2014 年に AI がマーケティングの世界に登場したのは、プログラマティック広告(広告を購入する自動化されたプロセス) が、実際には非常に大きなものになったときです。
このテクノロジーにより、ブランドはオンラインの Web サイトから広告スロット (広告が表示されるスペース) を自動的に購入できるようになりました。 広告購入の方程式からすべての手作業が取り除かれたため、関連する視聴者への広告配信はより速く、より効率的になり、より安価になりました。
プログラマティック広告における AI の未来
現代のマーケティング担当者は、プログラマティック以前の時代の広告手法を時代遅れで非常に非効率的だと考えるかもしれません。 人工知能のおかげで、今日の広告の速度とパフォーマンスは、数十年前よりもはるかに優れています。 これは、今後、プログラマティック広告における AI の使用がさらに不可欠になることを意味します。
AI が今後もプログラマティック広告で処理し続ける側面は次のとおりです。
- ユーザーに関する膨大な量のデータを処理して、最も関連性の高い広告を選択することによる広告のパーソナライズ
- ウェブサイトのコンテンツと広告のコピーを分析して、どの広告が最も適しているかを判断することによる広告の配置
- ウェブサイトのランキングや関連性などの詳細を自動的に分析し、広告スロットの最適な入札額を決定して過剰な支出を防ぐことで、広告費を削減します。
- 広告視聴者と既存の顧客との類似性に基づく予測分析を提供することによる広告分析。
プログラマティック広告の裏側
プログラマティック広告には代償が伴います。 有意義な結果を得るには、企業は多額の予算を確保する必要があります。 広告自体には多額の費用がかかりますが、ブランドは、データを収集して適切なオーディエンスとプレースメントを見つけるために、すぐに返還することなくお金を使う準備をする必要があります.
これをすべて読んだ後、疑問が残るかもしれません: AI を使用して e コマース ストアを宣伝するにはどうすればよいですか? 最大の広告プラットフォームである Facebook と Google があなたの味方です。 どちらもプラットフォームに AI を実装し、中小規模のオンライン ストアのオーナーがこのテクノロジーをマーケティングに活用する機会を提供しています。
Facebook と Google はどの広告を表示するかをどのように決定しますか?
Facebook 広告と Google 広告は、機械学習の可能性をいち早く見出し、このテクノロジーに投資しました。これは素晴らしいアイデアでした。 ここでは、2 つのプラットフォームで機械学習がどのように使用されているか、およびその利点について説明します。
Facebook ML アルゴリズム
Facebook 広告は、広告主と Facebook ユーザーの両方に価値をもたらします。 価値をもたらす方法の 1 つは、広告配信を最適化することです。これにより、ユーザーには適切な広告が表示され、マーケターはより多くのコンバージョンと広告費用対効果 (ROAS) を得ることができます。 AI と機械学習がマーケティング担当者の手作業を追い越し始めたことを確認した後、Facebook は AI ベースのテクノロジーを、多数のマーケターを擁する大規模な広告代理店だけでなく、中小企業の経営者にも利用できるようにし始めました。 Facebook 広告が、機械学習広告ツールを使用して e コマース ストアとデジタル マーケターにどのように力を与えるかを次に示します。
パワー5
Power 5 は、広告主に最高の投資収益率 (ROI) をもたらす AI を活用したフレームワークです。 このフレームワークには、5 つの主要な戦術が含まれています。
- ハッシュ化された (文字列に変換された) 顧客の詳細と Pixel イベントを Facebook に提供することで、より関連性の高いオーディエンスにリーチし、コンバージョンを増やす自動高度なマッチング。
- 広告アルゴリズムが最もパフォーマンスの高いクリエイティブとプラットフォームを特定し、キャンペーンをリアルタイムで最適化できるようにするための簡素化されたアカウント構造。
- 異なる広告セットに費やされる 1 つの予算を設定することにより、最高のパフォーマンスを発揮するキャンペーンにのみお金を費やすキャンペーン予算の最適化。
- Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp などのさまざまなプレースメントで、関連するオーディエンスに広告を自動的に表示する自動プレースメント。
- ユーザーが Web ストアで閲覧したコンテンツと実行したアクションに基づいて、ターゲットを絞った広告をユーザーに配信する動的広告。
キャンペーン測定
デジタル広告で重要なことは、人々に広告を配信することだけではありません。 パフォーマンスの追跡は、戦略が機能しているかどうか、機能していない場合に何を微調整するかを理解するために重要です。 そのため、Facebook は機械学習を活用したデータドリブン アトリビューション (DDA) モデルを導入しました。
DDA は、人工知能の Facebook 広告で得られる漸進的な結果を測定するアトリビューション モデルです。 これは、Facebook でのユーザーの行動がどのようにコンバージョンにつながるかを示しています。 Facebook では、このようなアクションを「タッチポイント」と呼んでいます。 これには、実際のコンバージョン前のインプレッション、クリック、および Web ストアへのアクセスが含まれます。
このようなアトリビューション モデルが正確であることを確認するために、バイアスがチェックされます。 DDA の下で受け取ったすべての結果は、このモデルを使用しなかった Facebook のコンバージョン リフト調査と比較されます。 この方法により、結果の過大評価または過小評価がなくなります。
Google ML アルゴリズム
もちろん、AI の力を発揮する広告プラットフォームは Facebook だけではありません。 広告市場のもう 1 つの巨人である Google は、ここしばらくの間、機械学習を利用したツールに磨きをかけてきました。
このプラットフォームは、次の目的を達成するための AI テクノロジーを広告主に提供します。
YouTube で関連性の高い広告を配信する
YouTube が面白い動画を見るだけの場所だった時代はとうの昔に終わりました。 今では、人々が購入の決定を下すのに役立つ強力なプラットフォームになっています. たとえば、他のすべての車の購入者は、欲しい車を決める前にビデオ レビューを視聴します。 さらに、他のすべてのミレニアル世代は、食料品の買い物をする前に YouTube で料理のヒントを検索しています。
広告主の仕事は、適切なタイミングで人の注意を引くことです。 機械学習は、リフトの最大化入札でまさにそれを行うのに役立ちます。 あなたの商品やブランドに興味を持つ可能性のある人に広告を配信します。
人々を実店舗に呼び込むためのローカル キャンペーン
ソーシャル ディスタンスの世界で e コマースが活況を呈していますが、多くの人は依然として実店舗で商品を購入することを好みます。 したがって、購入者の 80% は、商品がすぐに必要なときに店に行くことを選択します。 「近く」の検索数が3倍に増えました。
そのため、Google では来店広告の目的を使用して、潜在顧客を実店舗に誘導する機会を店舗オーナーに提供しています。 ビジネスは住所と広告クリエイティブを提供し、Google はその場所で関連商品を探している人々にそのような広告を配信します。
機械学習はどのように広告配信を改善しますか?
広告キャンペーンの実行中は、賭け金が高く、時間も限られています。 ほんの数秒で、Facebook は広告と、それに反応する可能性が最も高い人々を照合する必要があります。 Facebook のユーザー数が 20 億人を超えていることを考えると、ユーザーと広告を手動で関連付けるのがどれほど面倒か想像できますか? また、開発者が毎回最適な決定を下すようにプラットフォームをプログラムすることもほぼ不可能です。
機械学習により、Facebook は関連する AI を活用した広告を迅速かつ効果的に配信します。 Facebook の広告アルゴリズムは、広告主のビジネス目標やユーザーの行動などの情報を自動的に分析して、ユーザーがターゲット アクション (Web サイトの訪問、イベントへのサインアップ、購入など) を実行する可能性を把握します。
次に、Google 広告 はレスポンシブ広告を提供し、余分な労力をかけずに、オンライン ユーザーのニーズをより迅速に自動的に満たします。 広告主が行う必要があるのは、4 つの説明と 15 の見出しを考え出すことだけです。 機械学習は、人々が行う検索クエリに応じてそれらを組み合わせます。 効率の向上は非常に印象的です。レスポンシブ検索広告を実行している企業は、クリック数が最大 15% 増加しています。
広告で AI を使用する利点広告の自動化
AI による広告費の最適化
ML は、企業が収益を予測し、キャンペーンを最適化するためのヒントを提供するのに役立ちます。 これは、機械学習のアルゴリズムにより、人々があなたの広告や競合他社の広告にどのように反応するかを追跡することで可能になります. たとえば、入札単価の高い広告だけが配信されるという誤解があります。 実際、広告がその人物により関連性が高いとアルゴリズムが判断した場合、入札単価の低い広告がオークションに勝つことがよくあります。 これにより、市場のすべてのプレーヤーに平等な機会が提供されます。 巨額の予算と小規模なオンライン ストアを備えたメガブランドでも、広告を表示する可能性は同じです。上記で既に説明したように、Facebook と Google の広告プラットフォームは、広告管理に真に優れた AI 機能を提供します。 ただし、これらの機会を探り、日々のマーケティング活動に適用するには、ある程度の時間と労力が必要です。 良いニュースは、企業がクリックするだけで AI を機能させるのに役立つソリューションがあることです。
ROIの向上
人工知能が ROI の向上に役立つ理由は、AI が広告をデータ駆動型にするという事実にあります。 人工知能が ROI に影響を与える理由は次のとおりです。
- クライアントやウェブサイトの訪問者に似た人を含む、高度にパーソナライズされた広告で購入意向の高い人をターゲットにする
- 以前のパフォーマンスに関するデータを市場の状況とともに処理して、どのキャンペーンとオーディエンスが目標に最も適しているかをよりよく理解できるようにします
- Web サイトでの人々の活動を追跡することにより、購入履歴に基づいて製品を人々にクロスセルおよびアップセルします。
広告作成のための人工知能
AI は、コンテンツの作成と調整にも役立ちます。 さまざまな広告ソリューションが、この目的のために機械学習を使用する独自の方法を見つけています。 広告クリエイティブとコピーの潜在的なパフォーマンスを分析するためのツールを提供するものもあります。 また、広告配信よりもさらにマーケティングを進め、電子メール マーケティング コンテンツの最適化にも役立つものもあります。
ただし、AI に頼りすぎて、再確認せずにコンテンツを公開するリスクがあるかもしれません。 これにより、テキストがあまり意味をなさないという厄介な状況が発生する可能性があります。 機械学習は強力なツールですが、人間の代わりになるにはまだ長い道のりが必要です。 コンテンツ作成に AI を使用する場合は、コピーが目標を満たし、理解しやすいものであることを確認してください。
完璧なオーディエンスをターゲットにする
ターゲティングを可能な限り正確にするために、Facebook の人工知能広告アルゴリズムは、ユーザーが Facebook で何をするかだけでなく、ソーシャル プラットフォーム以外でビジネスとどのようにやり取りするかも考慮に入れます。 たとえば、ML は Web ストアでのユーザーの行動を追跡します。ユーザーがサイトにアクセスしたかどうか、いつアクセスしたか、どの製品を表示したか、カートに何かを追加したかなどです。
この情報に基づいて、広告主はリターゲティングを使用して、Web サイトの訪問者に購入を促します。 リターゲティングのためにこの情報を追跡できるようにするには、ビジネス オーナーは Facebook でドメインを確認し、Pixel をインストールする必要があります。Pixel は、Facebook のインテリジェント広告の効率と、人々が Web サイトのコンテンツとどのようにやり取りするかを追跡するのに役立つコードです。
Adwisely を使用して広告で AI を開始する方法
Adwisely を使用すると、ビジネス オーナーは最初のキャンペーンを迅速かつストレスなく設定できます。 さらに、アプリはリターゲティングやその他のキャンペーンを自動化するため、マーチャントは時々それらをチェックできます.
Adwisely は、e コマース ストアのオーナーやデジタル マーケターが、Facebook や Google よりも速く 1 か所で自動的にキャンペーンを設定し、平均で 600% の ROAS を受け取るのに役立ちます。
アプリでは、Facebook ダイナミック広告を使用したリターゲティングを設定して、訪問者が製品とどのようにやり取りしたかに基づいて訪問者をターゲティングできます。 また、既存の顧客に似た人々を対象とするプロスペクティング キャンペーンを簡単に実行できます。 その結果、マーケティング担当者は、手動でキャンペーンを作成および管理するのに費やす時間を減らし、機械学習アルゴリズムのおかげでより高い結果を得ることができます。
Google に関しては、Adwisely を使用すると、スマート ショッピング広告を実行して、変換する可能性が最も高い人だけにリーチすることで ROAS を増やすことができます。
アプリのセットアップには 15 分もかからず、AI を利用したキャンペーンの作成にはさらに数分かかります。 広告自動化の詳細については、こちらをご覧ください。
結論
人工知能と機械学習は、デジタル ビジネスを脅かすほどのものではありません。 それどころか、彼らは人々の生活をずっと楽にしています。 デジタル広告は、AI がより効果的にするものの 1 つです。 そのため、Facebook と Google は、機械学習技術を使用して広告プラットフォームを強化するために多額の資金と労力を投資してきました。
デジタル広告で AI の使用を開始したことは、それだけの価値がありました。 広告主は、広告のパフォーマンスを常に追跡したり、キャンペーンの設定を毎日微調整したりすることなく、関連性の高い広告を実行して ROAS と売り上げを伸ばすことができるようになりました。 Facebook や Google 以外の広告ソリューションは、このテクノロジーを採用し、さらに簡単な自動化を提供して、ビジネス オーナーやマーケティング マネージャーが広告の設定や最適化に 1 日何分も、あるいはそれ以下の時間を費やすことを可能にしました。
広告における AI と、広告が AI から確実に利益を得られるようにする方法について理解するのは難しいかもしれません。 良いニュースは、あなただけではないということです。 Adwisely は、Facebook と Google による機械学習アルゴリズムがキャンペーンに最高の結果をもたらします。