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さまざまな業界で活躍する機械学習は、広告配信分野においても注目されています。
しかし、そもそも機械学習とは何で、どのようなメリットがあるのか知らないという人もいるでしょう。
そこで今回は、広告配信分野における機械学習について分かりやすく紹介します。
この記事は、次のような人におすすめの内容です。
- 機械学習の基本的な内容を知りたい人
- 広告配信分野に機械学習を導入するメリットが気になる人
- 機械学習を運営するポイントを押さえたい人
広告配信分野に広まる機械学習の活用
そもそも機械学習とは、人工知能であるAIの構成要素のことであり、人の作業を自動化する技術であるAIを実現するために存在します。
人ではなく機械が仕事をすることで、迅速かつ正確に作業が進むメリットがありますが、機械学習に適切な作業を教え込むためには、大量のデータを機械にインプットさせた上で一定の法則を見つけ出す必要があります。
一般的な機械は反復作業なのでひとつの流れを教えるだけで済みますが、機械学習は膨大なデータを学習させる必要があると覚えておきましょう。
近年、広告配信分野においても、見込み顧客を獲得するための最適なアプローチ方法を見出すために機械学習が導入されています。
企業の商品やサービスを購買していない新規顧客へのアプローチをしなければ、売り上げアップや市場競争で勝ち残ることはできないといっても過言ではないでしょう。
機械学習のために大規模なデータを用意すれば、広告配信における効率良いPDCAサイクルが可能になります。
広告配信を機械学習で最適化する流れを簡単に紹介すると次の通りです。
- 各種設定（配信面やキーワードなど）
- 各データの検証
- 検証結果の確認
- 広告配信
従来の広告と機械学習を活用した広告の違いとは
従来の広告と機械学習を活用した広告はどのような違いがあるのでしょうか。
2つの手法で大きく異なるのは、次の2つのポイントです。
- 外れたデータの補正
- 広告配信の設定の手間
従来の広告と機械学習を活用した広告における2つの違いをもう少し詳しく解説していきます。
【外れたデータの補正】
広告配信で外れ値が発生した場合、従来の方法であれば担当者が原因を分析してその都度修正を加える必要がありました。
しかし、機械学習を導入すれば、自動で外れ値の補正が実施されるため、人の手でデータを直す必要がありません。
【広告配信の設定の手間】
従来の広告は、配信担当者がターゲットの属性（年齢や性別など）を元に、手動で分類する必要がありました。
これをマーケティング用語でセグメントと呼びますが、広告の配信の内容が変わるたびに担当者が適切なセグメントに手直しする必要があったのです。
しかし、機械学習を広告配信に活用すると、最初の設定をした後は、AIが自分で考えて自動で配信してくれます。
機械学習はデータさえあれば、自社がアプローチしたいユーザーに対して適切に広告配信ができるので担当者の手間が軽減される効果があります。
また、人がデータを分析するよりも、機械学習のAIの方が詳細な分析ができます。
ターゲットの行動パターンや消費動向などに基づいた広告の設定ができるため、見込み客を獲得する可能性をアップできるのです。
広告分野に機械学習を活用することのメリット
広告配信事業が大きくなるほど、適切に運用していくことが難しくなりますが、事業を小さくシンプルな構成にすればターゲットに適切なアプローチができなくなる可能性があるのです。
広告分野に機械学習を導入すれば、担当者の負担を軽減できるだけでなく、効果的なターゲティングが実現できるメリットが期待できるでしょう。
広告効果を最大にする機械学習のポイント
機械学習を使って広告効果を最大化するポイントを紹介します。
今回紹介する機械学習のポイントは次の4つです。
- ある程度のデータを学習させる
- 適切な目標値の設定
- 十分な時間をかける
- PDCAを回す
以上4つのポイントの内容を順番に見ていきましょう。
ある程度のデータを学習させる
前述した通り、データの母数が十分になければ、初動の振れ幅が大きくなる可能性が高いため、機械学習はある程度たくさんのデータを学習させる必要があります。
また、一般的に、機械学習は約2週間の学習期間を設ける必要があるといわれています。
機械学習の初動の振れ幅が大きいと頻繁に目標値を変えてしまう人がいますが、これは失敗する危険性があるので注意が必要です。
適切な目標値の設定
機械学習を広告配信に導入するときに目標値を設定する会社が多くありますが、この目標値は適切に設計することが大切です。
機械学習は設定された目標を達成するために、自動入札を繰り返します。
機械学習にとって目標値は、いわば唯一の判断基準になるので、達成が難しい目標値を設定すると、機械学習の学習がなかなか進みません。
機械学習を導入した初期段階の目標値は、少し緩めに設定し、学習の機会を多くすることが大切です。
十分な時間をかける
機械学習を効果的に動かすためには、十分な時間をかけて長期的に運用することが大切です。
機械学習には良い結果と悪い結果の両方を蓄積しなければならないため、膨大なデータが必要になります。
機械学習を広告配信に導入したからといって、即戦力になるわけではありません。
機械学習がさまざまな情報を学び、効果的な広告配信をするためには忍耐力が必要です。
できるだけ質が高く、幅広いデータを機械学習に与えることを意識しましょう。
PDCAを回す
PDCAサイクルとは、企業の業務を効率化させるためのワークフレームのひとつです。
内容を簡単に説明すると次の通りになります。
機械学習を広告配信に導入したからといって、担当者が暇を持て余すことはありません。
なぜなら、定期的にPDCAサイクルを回す必要があるからです。
できるだけPDCAサイクルを途切れさせずに効率良く回すようにしましょう。
まとめ
広告配信に機械学習を導入することで、担当者の負担を軽減し、ユーザーに対して効果的なアプロ―チができると期待されています。
機械学習が適切に動くためには大量のデータが必要になるので、即戦力として活躍するのは少し難しいといえます。
広告配信への機械学習の導入を考えている場合は、忍耐力を持って運営しましょう。
今回紹介したポイントを参考に、機械学習を効果的に使ってみてください。
<参考>
- はじめて学ぶ機械学習 ー運用型広告で成功する７つのポイントー（キーワードマーケティング）
https://www.kwm.co.jp/blog/beginners-guide-to-machine-learning/ - 従来手法との違いとは？AIの機械学習による広告配信最適化（AI開発とデータ活用ならデータデザイン）
https://data.nifcloud.com/blog/ad-delivery-optimization/ - 広告運用の効果を最大化するために、明日から使える機械学習の5つのポイント！（Web担当者Forum）
https://webtan.impress.co.jp/e/2019/02/14/31431 - PDCAサイクルとは？ 効率的に回す方法 / ToDoにまで落とす具体例（営業ラボ）
https://www.e-sales.jp/eigyo-labo/pdcacycle-1071
