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広告運用で機械学習を活用できることをご存じでしょうか。機械学習は昨今注目を浴びている技術であり、各分野に応用されています。
今回は広告に機械学習を活用する方法をご紹介します。機械学習によってもたらすメリットや事例なども紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
広告における機械学習の応用
広告における機械学習の応用として、CTR予測や運用の最適化が挙げられます。CTR（クリックスルーレート）とは、広告が表示された回数に対するクリック数の割合を示す指標です。この指標を予測することで、広告の効果を最適化することができます。
また、運用の最適化とは、広告の配信方法やターゲット設定などを最適化することを指します。これにより、広告の効果が最大化されるような配信が可能になります。
機械学習は、入力されたデータをもとに機械が学習し、与えられるデータの認識や分類を行っていきます。既存のデータを参考にすることで、入力されたことのないデータについても分類したり識別したりすることが可能となるのです。機械学習に多くのデータを与えれば与えるほど、精度の高さが期待できます。
このように、広告における機械学習の応用は、広告運用における膨大なデータをAIが学習・分析することです。ユーザーの属性や検索したキーワード、デバイスといった様々なデータを学習し、そのデータをもとに自動で入札調整・配信する広告の選定などを行ってくれるため、広告主は最低限の作業で高い効果の期待できる広告を配信できます。
機械学習がもたらすメリット
機械学習がもたらすメリットとして、データとノウハウの蓄積・活用によって広告パフォーマンス、ROIを継続的に改善する体制を作れることが挙げられます。これにより、広告運用の効率化や費用対効果の向上が期待できます。
また、機械学習を活用することで、広告運用にかける工数を大幅に削減することができます。例えば、スマート広告を活用した場合、広告のクリエイティブ作成やターゲティング設定を自動化できるため、手動で設定する手間が削減可能です。
さらに、機械学習による広告配信は、個々のユーザーに適したクリエイティブが作成され、最適なタイミングで自動配信されるため、高い効果が期待できます。
機械学習を活用するためのツール
機械学習を活用するためのツールとして、Google広告の「スマート自動入札」と「スマート広告」が挙げられます。
スマート自動入札は、入札単価を自動的に設定する機能です。これにより、広告費の無駄を無くすことが可能です。スマート自動入札は、広告オークションごとにCV数や入札単価などを最適化してくれる機能です。
「コンバージョンを獲得したい」「費用対効果を最大化したい」などの目標に応じて自動で入札単価が設定され、広告配信の設定を調節してくれます。入札単価はユーザーのシグナルを考慮した上で最適化されるため、手動で設定するよりも高い成果・費用対効果が期待できるでしょう。
また、スマート広告は、広告主が設定した予算などに基づきAIが自動的に広告を作成・配信してくれるものです。Google の機械学習技術を活用し、個々のユーザーに適したクリエイティブが作成され、最適なタイミングで自動配信できます。
機械学習を活用した広告運用の事例
機械学習を活用した広告運用の事例として、ニトリやサイバーエージェントなどが挙げられます。
ニトリでは、「目標来店コンバージョン単価」を導入しました。これはGoogleがベータ機能として新たに開発した機械学習を活用した自動入札です。このシステムでは、リアルタイムで計測される来店者データを機械学習で処理して、設定された目標（来店コンバージョン単価）を達成できるように入札単価調整を行います。
それぞれの広告主ごとに、リアルタイムで蓄積される広告配信データをもとに改善される目標来店コンバージョン単価の導入により、ニトリは広告経由の来店者数を増やすことに成功しました。
サイバーエージェントは、機械学習エンジニアやリサーチサイエンティストを導入しています。サイバーエージェントは、アメーバブログやAbemaTVなどのサービスを提供していることでも有名ですが、これらのサービス改善を目的として大量のデータを毎日収集しています。このデータと機械学習を組み合わせることで大きな成果につなげたのです。
具体的には機械学習エンジニアは、サービスが抱える課題に対して、機械学習の技術を蓄積されたデータと結び付けて課題解決の提案から実行まで行えるようになりました。
サービスの信頼性や安全性を維持するため、ユーザーにとってより良いコンテンツを配信するための推薦や悪質な投稿の検知、収益性の高い広告セグメントを作成するためのユーザー属性推定などを担います。
また、機械学習をはじめ、コンピュータビジョン、計量経済学、HAI/HCI、自然言語処理などを研究するリサーチサイエンティストも活躍しています。サイバーエージェントの取り組みから得た技術が、アドテクノロジー（広告テクノロジー）に応用されています。
広告に機械学習を活用しよう
広告に機械学習を活用すると、さまざまなメリットが生まれます。そのメリットを存分に活用することで、費用対効果を最大化することが可能です。
すでに導入して一定の成果を収めた企業も存在します。これから広告運用を効率的に行いたいならば、機械学習を活用してみてください。
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