WEB広告

WEB広告でAIを活用するための基本

最近、世間でもAIという言葉がよく聞かれるようになりました。
スマート家電、自動運転車などあらゆるシーンでAIは活躍しています。

身近なものでもすでに私たちはAIを利用しています。
GoogleホームやAmazonのアレクサなどのスマートスピーカ、温水洗浄便座の節電機能までさまざまです。

ルンバにも搭載されているAI

例えば、自動掃除ロボットのルンバ。
私も使っていますが、ルンバのAIには驚かされました。

ルンバはベースという充電器のような基地から出発して掃除が終わるとまたここに戻ってきて充電をします。

初めてルンバを使った時には、ルンバは壁や家具にガンガンぶつかっていました。
しかし、使っていくうちに効率的なコースをたどってベースに戻るようになります。
なぜこのようなことが起こるかというと、AIが部屋の配置を学習していき、ベースからこのくらいの位置にタンスのような障害物があるというのをだんだん学習していくのです。

これをディープラーニング(機械学習)といい、AIがかしこくなっていくために必要な過程です。
これは、この後に語るWEB広告とAIの関係においても基本となります。

 

WEB広告とAI

それでは本題です。
これまで、WEB広告というと小額で出稿できる、狙ったターゲット(セグメント)に出稿できるといったところがメリットでした。

ここにAIという要素が加わることで、狙ったターゲットと言う部分が大きく変わりました。
つまり、AIが狙ったターゲットにあわせて、機械学習しながらセグメントを作っていくことができるのです。

 

facebook広告のAI

facebook広告では、セグメントを自分で細かく設定することができます。
年齢、居住地、趣味関心など様々な細かい要素からセグメントを設定していきます。

ここにAIが加わったことで、
過去に自分のサイトでコンバージョン(購入や問い合せなど)した人に近い人を絞れる(類似オーディエンス)を作れるようになりました。

ここを最適化していくためには、facebook広告で機械学習が最適になるような設定をしていく必要がありますが、けして難しいものではありません。

 

Google広告のAI

Googleのリスティング広告では、AIの機械学習が最適化されることで、
コンバージョンしそうな人が広告を見ていたら、入札額を上げてでもクリックを取りに行く(拡張クリック単価)ことができます。

AIがどんな人がコンバージョンしているのかを学習しつけますので、適切な広告の出稿の仕方ができていればその精度は上がっていきます。

 

関心なのは機械学習の最適化

どちらの広告も、AIの機械学習が大事だということがわかります。
それぞれ、私が設定をするときのコツがありますので、後日公開していく予定です。