リスティング広告による集客

AIを活用して、リスティング広告運用の自動化は可能?

AI リスティング

広告の効果を最大化するために、AIによる広告運用自動化サービスの提供が始まっています。

一言でAIといってもピンとこないかもしれませんが、AIそのものは「知的な機械、特に知的なコンピュータ・プログラムを作る科学と技術」と言い表され、いわば概念として定義されています。

今回はAIをテーマにして、リスティング広告運用の自動化はどこまでできるのかについてご紹介します。

AIについて

先程AIは概念であると記載しましたが、その概念の中において、広告に関わる部分で重要な部分が「機械学習」と「ディープラーニング」です。

機械学習とは?

機械学習は、膨大なデータをコンピューターに学習させ、法則性やルールを導き出す手法で、この分野は広告運用でも活用が進んでいます。

特にGoogleとFacebookなど、非常に多くのデータを保有している広告プラットフォームの場合は、データの量やバリエーションも豊富なため、より高い成果を、より少ない費用で達成することを可能にするとされています。

そして機械学習は様々な種類がありますが、その中の1つのグループが「ディープラーニング」です。

ディープラーニングとは?

そもそも機械学習は、例えば機械に「女性」を判別させたいときに、多くの「女性」のデータを、機械に登録し、さらに女性の特徴を数量化したデータを設定することで、それに近いデータがでてきたときに、機械にこれは「女性」だと判別させるといった使い方がされてきました。

それに対してディープラーニングは、「女性」を構成する様々な属性や要素を大量に機械学習することで、人がデータを設定しなくても、つまり人が介在しなくとも「女性」の特徴を自動的に学んでいくという点で異なります。

リスティング広告でのAIの活用

AIを活用した広告配信はすでにリスティング広告では行われており、Googleが推奨するアカウント構造である、「HAGAKURE」はその象徴といえます。

HAGAKUREについて

もともとリスティング広告のアカウント構造は、「1広告グループ1キーワードが効果的」など様々な設計論があり、運用する人によってやり方は様々でした。

その中においてHAGAKUREとは、「リスティング広告のアカウント設計・構造をシンプル」にするというものです。

これは以前の記事でもふれていますが、シンプルな設計にしていくことで、より多くのデータを収集・蓄積させることができるようになります。

そしてコンピュータに機械学習をさせ、データを解析し改善していくことが最適な結果につながるというものです。

【ハガクレ】リスティング広告のアカウント設計の基本であり極み!今まで一番良いアカウント設計は『1広告グループに対し、1キーワード、広告のリンク先URL1つ』というアカウント構造が広告文も柔軟に変える...

またリスティング広告においても、入札戦略を決められるという点も、AIの進化によるものといえるでしょう。

入札戦略例:目標コンバージョン単価制

指定した単価でコンバージョンを最大限に獲得できるように、機械学習の進化によって入札単価が自動調整されるというものです。

目標コンバージョン単価制以外でいえば、目標予算の範囲内でクリック数をできるだけ多くする「クリック数の最大化」などがあります。

このようにリスティング広告の場においてもAIが活用されています。

AIの普及により、あまりリスティングの知識がない方でも、最初に設定しておくことで、あとはAIがデータを分析し、次第に成果がでるようになるという事も今後は当たり前になってくるかもしれませんね。

またAIの活用の背景には、広告運用業務そのものの繁雑さに対する改善が求められていたというのもあります。

広告代理店側から見たAI

リスティング広告運用と一言でいっても、その中には様々な業務が含まれます。

  • アカウントごとの成果の確認、日々の分析、対策立案
  • 出稿キーワードの検討、入札と検証
  • 出稿に際しての広告文の作成、その後の検証と修正
  • 各アカウントに対してのレポートティング、お客様への説明

これらのことを定常業務として行っているとして、そこへ複数のツールを使って解析までを含めると、人に依存した運用にはどうしても限界が来てしまいます

人依存の運用からの脱却という意味でも、AIの活用は我々広告代理店側からも求められていました。

実際にGoogleやFacebookなどの広告プラットフォーム以外でも、AIを活用した広告運用のサービスは多くあります。

ただいずれも完全自動化というよりは、手作業でやっていたことを自動化するという活用の仕方が中心で、広告代理店のリスティング広告運用者を対象とした運用支援に特化したものが多いです

どこまでを自動化して、どこを人間が担うか、AIの発展と活用については、そのどこまでのラインの拡大にかかっていると言えるでしょう。

ではそのうち広告運用も自動化になるのでしょうか?

リスティング広告はいずれ完全自動化になる?

自社で運用してみようとしている方にとっては、リスティング広告の完全自動化は、手間がかからず、効果が得られるとして大きなメリットになる可能性を秘めています

ただ現状は先程お伝えした通り、人依存からの脱却が中心で完全自動化にはまだ至ってない状態です。

そこには人間にできて機械にできない部分が存在するからです。

機械と人間との違い

処理速度や、大量の情報を蓄積できるといった情報保存の容量については、AIのほうがはるかに優秀なのはいうまでもありません。

メンテナンスは必要とはいえ、機械は24時間365日同じ作業をひたすら繰り返すことも可能です。

そしてその作業の間も常に変わらないパフォーマンスを発揮できるのも機械の特徴でしょう。

囲碁や将棋、チェスの達人がAIに負けたニュースを耳にすることもあると思いますが、知能のレベルでいけば人類の知能をとっくに越えていると感じるかもしれません。

ただし、これは囲碁であれば囲碁のルールと、これまでの囲碁に関する膨大なデータをもとに最適解を導き出しているだけです

データを基に解析しているというだけで、囲碁を楽しみ、相手に勝とうとしている感情はありません。

またデータを基に解析という点でわかるように、0から1を生み出す、いわば過去になかったものを思いつくというところはできません。

また物理的に怪我をした、機械でいうと破損・欠損した場合、機械は自己修復できません。

機械と人間の違いはまさにそこで、

  • 感じる力
  • 独創性
  • 意志
  • 自己修復
  • 汎用性

この5点が機械にはない部分といえるでしょう。

数字などのデータで見える部分以外の箇所については、やはり人間が介在する必要があります。

では広告運用において人間が介在しなければならない部分はどういうところでしょうか。

現状把握と、仮説立て

基本的にはデータの分析など、機械が得意な分野は、機械に任せるのが最適なのは間違いないです。

ただ、どんな商品も出稿して自動化に任せれば売れるというわけでもないので、「自社製品の強みは何か、それは本当に強みなのか」、「自分たちでも気づいてない強みは何か」などを明確にし、データにない部分を導き出すには第3者視点での分析・考察が必要です。

データにない部分という意味では、まだ世の中にないサービスをどうやって認知させていくかというのもあるでしょう。

そういう意味では、この施策とこの施策を組み合わせて、対象にあわせてどうやって売るなどの仮説立ては人間でないとできない分野ですし、広告運用においてのこれまでの経験が大いに活きる部分でもあります。

完全自動化ではなく、それぞれに適した役割にあわせた運用が必要ということです。

広告代理店の役割

自動化が進む広告運用の中において、我々広告代理店が担っている部分は、第3者視点や、これまでの運用を基にした汎用性など、まさに「人にしかできない部分」です。

ワンクルーズでは、運用を引き受ける前に、これまでの運用実績を活かして、しっかり現状分析を行い、仮説を立てて運用を行っております。

「この場合はどういう施策がいいのか?」「御社の本当の強みは何か」「どういう訴求なら売れそうか」など、まずはしっかりお話をお伺いするところからスタートしております。

AIの進化、広告配信の自動化が進み、これから広告運用を検討されている方、是非一度お気軽にご相談ください。

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Webディレクションを中心に、マルチに活動中!プロレス好きで、元お笑い芸人という過去もあるワンクルーズの宴会部長。得意技は白目式腕固め!
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