広告におけるAI： カスタム入札戦略の詳細ガイド

AIは世界を再構築し、広告業界全体に前例のない革新性と効率性を提供することで、デジタル広告の可能性を広げています。

人工知能（AI）は様々な業界に革命をもたらし、成功の意味を再定義しつつあります。デジタル広告業界も例外ではありません。DV のデータによると、マーケティング担当者の56％が、今後1年間にAIを活用したデータ分析ツールの利用を計画しています。 広告主が効率の最適化とビジネス成果の向上に取り組んでいる中、AIテクノロジーはキャンペーンのパフォーマンスを向上させる革新的なソリューションを提供しています。

以下に、AIがデジタル広告のエコシステムを再構築する方法について、AI主導のアルゴリズムを活用したカスタム入札戦略がどのようにマーケティング活動を最大化し、成果をもたらすかを含めてご紹介します。 

広告におけるAI： マーケターはAIをどう活用するか？

AIの進化は、メディアバイイングからコンテンツ消費に至るまで、デジタルマーケティングの状況に影響を与えています。この1年で、業界では、複数の広告関係者がAIの採用の拡大を目の当たりにしてきました。広告におけるAIの活用について触れる前に、まずAIが私たちの日常生活にどのような影響を及ぼしているのかについて、基本的な理解を深めておくことが重要です。  

人工知能（AI）とは？

AIとは、認知機能を再現し、大規模なデータセットの分析に基づいて自立的に意思決定を行うように設計された、機械による人間の知性のシミュレーションのことを指しています。AIは、マニュアル操作なしに何らかの動作を実行できる、あらゆるタイプのデジタル・アプリケーションの総称として捉えられています。

AIの領域には、以下が含まれます：

機械学習とは、人間が学習させたアルゴリズムに基づいて、機械が独自に判断できるようになることです。機械学習の間違いを修正するためには、人間の監視が必要ですが、より多くのデータに触れることで精度は時間とともに向上します。

一方、ディープラーニングとは、コンピューターが独自のディープニューラルネットワークに基づいて、何が正しくて何が間違っているのかを判断することです。人間は、ディープラーニングの機械がどのように特定の結論を導き出しているのか、常に把握できるわけではありません。

予測型AIは、機械学習とディープラーニング（深層学習）を使用して未来を予測し、成果の改善を支援します。これは、長期にわたる過去のデータパターンを認識し、将来の傾向や行動を推測し、市場動向をより理解するために、大規模なデータリポジトリを分析することによって行われます。

生成AIは、機械学習とディープラーニング（深層学習）を使用して、ユーザーの要求に応じた画像、テキスト、動画、ソフトウェアコードを作成します。事前のデータ入力に依存せず、画期的な結果を生み出すことができます。

私たちが認識しているかどうかにかかわらず、AIは私たちの日常生活の多くの場面で活用されています。（スマートホームデバイス、カスタマーサービスのチャットボット、動画や音楽のおすすめなど）

さらにAIは、仕事をより簡単に、かつ効率的にします。反復作業を自動化することで、従業員はより戦略的でクリエイティブな 業務に集中することができます。これには、データ入力、スケジューリング、顧客からの問い合わせに迅速かつ正確に対応することなどが含まれます。これにより、生産性が向上するだけでなく、ヒューマンエラーの可能性も減らすことができます。例えば、エンド・ツー・エンドのサプライ・チェーン業界では、AIは、消費者が注文するとフルフィルメント・センターで商品を処理し、ピックアップするロボットなどの自動化システムの導入に役立っています。総合的に見て、AIは業務を円滑化し、イノベーションの新たな機会を引き出す強力な味方となっています。

では、AIは広告にどのように活用されているのか？

広告業界では、マーケティング担当者がAIを使って膨大なデータを分析し、消費者の行動を予測し、広告キャンペーンを最適化しています。この革新的なテクノロジーにより、広告主は対象のオーディエンスにリーチし、ブランドの安全性を維持し、デジタル・キャンペーンのROIを最大化することができます。

AIを搭載した広告主ツールは、入札戦略やキャンペーン管理を圧倒的な精度で最適化する能力を持つだけでなく、ブランドスータビリティ（適合性）やフラウド（不正）のプロテクション（保護）測定サービスの提供においても大きな役割を果たしています。自然言語処理と予測分析も、ブランドが高度なデータインサイトにアクセスし、重要なビジネス上の意思決定を可能にするAIツールの一例です。

以下は、マーケティング担当者がAI広告主ツールの活用により、どのようにプロテクション（保護）を最大化し、キャンペーンの成果を向上できるかについての事例です。

AIがコンテンツ分類を強化

ユニバーサル・コンテンツ・インテリジェンスは、ウェブ、モバイル、CTV、ソーシャル環境など多岐にわたるコンテンツ分類を可能にする分類エンジンです。堅牢なポリシーの定義と最先端のAIテクノロジーを活用し、以下を含むすべての主要な要素にわたってコンテンツを分析し、最も正確な分類が可能になります：

• ビジュアル要素分析： コンピューター・ビジョン・モデルと光学式文字認識（Optical Character Recognition）を活用し、コンテンツ内のオブジェクトや人物を識別します。
• 音声・スピーチ分析： 動画のセリフや音楽などの音声要素を分析します。
• テキスト分析： 自然言語処理手法を活用して、テキスト、字幕、文字起こし、リンク、メタデータを分類します。

AIを駆使した細かな分析により、広告を取り巻くビジュアル、オーディオ、スピーチ、テキストの要素が、ブランドのメッセージにふさわしく、一貫性があり、視聴者の心に響くものであることを保証します。

アドフラウドと戦うAI

生成AIは、悪意ある詐欺グループがデータパターンを改ざんし、デジタル広告システムを悪用した高度なスキームを作成可能にすることで、アドフラウドを容易に行えるようになりました。DVのデータによると、マーケティング担当者の58％が、AIを利用したボット不正スキームがデジタル・エコシステムを脅かしていると回答しています。しかし、AIツールは不正行為の対策としても役立ちます。

AIを駆使したテクノロジー、テクニック、分析ツールにより、業界で最も巧妙な不正スキームを発見することができます。1日あたり20億インプレッション以上を分析するDV Fraud Lab（フラウドラボ）は、高度な分析と機械学習モデルを使用して、データの異常や、偽造の可能性があるトラフィックや不正行為の兆候を特定し、分析します。DVのデータによると、マーケティング担当者の半数近くが、今後1年間にAIを活用したアドフラウド検知機能を利用する予定です。

AIが大幅なROI改善を実現

AIはデジタル広告において幅広い潜在的な用途の可能性を秘めていますが、メディアバイイングにおいて最も重要かつポジティブな影響を及ぼすかもしれません。入札アルゴリズムをカスタマイズする能力により、AIテクノロジーはプログラマティック・キャンペーンを最も重要な成果の達成に向けて促進することができます。

カスタム入札アルゴリズムで広告主の成果を最大化

マニュアル作業を減らし、オペレーションを強化するために、カスタム入札アルゴリズムのようなAIを搭載した広告主ツールの使用を採用するブランドが増えています。実際、DVのデータによると、マーケティング担当者の33％が今後1年間、広告戦略においてカスタム入札アルゴリズムの利用を予定しています。

カスタム入札アルゴリズムとは？

カスタム入札アルゴリズムは、特定のビジネス目標に基づいてキャンペーンの配信を改善するように設計されています。標準的な入札戦略とは異なり、カスタムアルゴリズムは複数の要因を考慮し、複数のKPIに対して同時に最適化します。マニュアル作業を削減することで、広告主は時間を節約し、より効果的に広告掲載面に対して入札できるようになり、パフォーマンスを向上させ、メディアの無駄を削減することができます。

効果的なカスタム入札戦略を実施するには、ビジネスゴール、ターゲットオーディエンス、利用可能なデータを明確に理解する必要があります。以下は、マーケティング担当者がカスタム入札戦略を策定するためのいくつかのステップです。

強固なカスタム入札戦略を構築するためにマーケターが取るべきステップ

ステップ1：目標の明確化。ビジネス目標を明確にしましょう。コンバージョンを最大化したいのか、特定のROIを達成したいのか。目標を明確にすることで、キャンペーンの適切なKPIを決定することができます。

ステップ2：データの分析と活用。独自のファーストパーティーデータや、過去のパフォーマンス指標など、キャンペーンに最も関連性の高いデータセットを使用して、傾向やパターンを特定します。過去に最もコンバージョンやエンゲージメントを獲得したキーワードやプレースメントはどれか？この重要な情報は、カスタム入札アルゴリズムに反映されます。

ステップ3：オーディエンスのセグメント化。行動、デモグラフィック、その他の関連する特性に基づいて、オーディエンスをより小さく、より具体的なセグメントに分割します。

ステップ4：テストと最適化。様々な入札戦略をテストし、様々な入札調整のパフォーマンスを比較することで、何が最も効果的か確認します。結果を継続的にモニターし、データに基づいた調整を行います。 

上記ステップに従うことで、広告主はROIを最大化し、キャンペーンパフォーマンスを向上させる強固なカスタム入札戦略を構築することができます。

Scibids AI カスタム入札の活用事例

独自のファーストパーティーデータを大量に保有する広告主は、通常、分析の専門家チームを雇い、その情報がどのように販売、インベントリー、顧客とのインタラクションに反映されるかを判断しています。しかし、この貴重なデータがメディアバイイングのプロセスで活用されていない場合は、その価値が無駄になってしまいます。このデータを最大限に活用するには、基本的なパフォーマンスKPIの枠を超えた取り組みが必要です。

Scibids AI は、AI を活用したアルゴリズムを構築し、DSP 内のカスタム入札機能を活用するために、、独自のビジネス目標を達成するために必要なリソースを提供し、可能性を最大限に引き出します。Scibids AI を使えば、以下のことが可能になります： 

• 最適なデータシグナルを選択。Scibids AI は、ファーストパーティーデータ、オフライン販売データ、アテンション指標など、様々なデータシグナルに対応しています。
• 基本的なパフォーマンスKPIを超越。Scibids AI では、汎用的な指標を超え、カスタム KPI をフレキシブルに設定できます。
• 複数のキャンペーン結果に応じた最適化。DV360、TTD、Xandrなどの主要なDSPで、パフォーマンスやコスト効率など、競合するキャンペーンの優先順位を管理します。

Scibids AI テクノロジーは簡単なプロセスで利用開始することができ、成果を上げることが可能です。以下に、Scibids AI カスタム入札の活用事例をいくつかご紹介します。

Scibids AI活用事例 #1: 質の高いメディアインベントリーでキャンペーンリーチを最大化

コルゲートはScibidsで高品質なリーチを92%伸ばすことに成功

Scibids AI活用事例 #2: ROASキャンペーン目標の強化

Scibidsがスペインと米国でバルセロのROASを向上

Scibids AI活用事例 #3: アテンションを強化するキャンペーン目標

世界的自動車ブランドがScibids AIでアテンションを向上

キャンペーン戦略にAIを導入

広告におけるAIは、顧客体験を強化し、広告費を最適化し、キャンペーンのパフォーマンスを向上させる強力なソリューションを提供します。AIツールを導入し、データ主導のインサイトを活用することで、マーケティング担当者は自信を持って新しいデジタル時代を乗り切り、成功に導くことができます。

メディアバイイング戦略にAIを導入する方法については、『広告主のためのダイナミックAI アクティベーションガイド』をダウンロードして詳細をご確認ください。