プログラマティック広告におけるAIの台頭

イーロン・マスクはAIを全面的に支持し、マーク・ザッカーバーグはその危険性を警告しています。そして、まるでその主張を証明するかのように、Facebookは最近、チャットボットがあまりにも賢くなり、独自のコミュニケーション方法を発明したため、AI実験の一部を中止せざるを得なくなりました。しかし、人工知能が支配する未来というSF的な恐怖のシナリオはさておき、AIはプログラマティック広告にどのようなメリットをもたらすのでしょうか?TappxのCMO、イグナシ・プラット氏(下の写真)が、AIがアドテク業界にどのような貢献をしているのか、そしてなぜAIの活用を歓迎すべきなのかを語ります。

人工知能(AI)は、広告業界をアドテク業界へと変革する原動力となっています。これは、リアルタイムで広告を売買する機械の台頭が、人間による広告運用管理よりも効率的である理由を如実に示しています。人間は、プログラマティックメディアを通じて提供される膨大な量のデータを管理し、複雑な処理と細分化を行うことができません。

「AI」という言葉は、しばしば知覚力を持つロボットが世界を支配するSFの世界を想起させます。しかし現実には、AIは大手テクノロジー企業の語彙の中で急速に日常的な用語になりつつあります。これまでは、人間が思考の大部分を担い、機械が機械的な作業を担ってきました。今日では、機械が思考の大部分を担っています。これは未来学者の発言ではなく、現状に基づいた事実です。自動運転車や、私たちが実際に必要だと気づく前に、どんな製品が欲しくなるかを予測できるスマートアルゴリズムの到来を想像してみてください。

AIアルゴリズムの開発は、パブリッシャー、ブランド、そして代理店に最適なソリューションを提供したいと考えるあらゆるアドテク企業にとって、中核を成すものでなければなりません。データとターゲティングを強化するインテリジェントアルゴリズムは、広告主とパブリッシャーのキャンペーン効果を飛躍的に向上させます。インテリジェントアルゴリズムは常に学習しており、学習した「経験」に基づいて、自らの行動を修正またはカスタマイズすることが可能です。特定のコンテキストに基づき、インテリジェントアルゴリズムは定義された目標を最大化するために行動(または意思決定)を行うと私たちは考えています。

複雑な質問に答えるためには、様々な種類の分類アルゴリズムと回帰アルゴリズムを組み合わせる必要がありますが、すべての変数要素/データが揃っているわけではありません。一般的に用いられるインテリジェントな手法の一つは、ニューラルネットワークに焦点を当てています。ニューラルネットワークはパターンを認識し、ノード間の接続を形成・変更することで、他のパターンと関連付けることを学習します。モバイル広告にとって重要なのは、事実上あらゆるパターンをこのネットワークで表現できる点です。また、入力データが不完全、ノイズが多い、あるいはその他の不完全であっても、このネットワークは数学的に推論されたマッチングを行うことができます。

人々は通常、経験と直感に頼りますが、もちろん、広告テクノロジー業界では、それはあまり役に立ちません。広告テクノロジー業界は通常、ROIとパブリッシャーの最高収益に応じて配信する最適な広告ではなく、視聴者のニーズが変化することを特徴としています。

AI は、開発者やブランドが直面する次のような数多くの課題を解決できます。

– 広告ネットワークがインプレッションに対して支払う意思のある価格を知る

– アプリ内プロモーション、インプレッションが実際のアプリインストールにつながる確率を調べる

– ターゲット消費者に広告を配信するのに最適な時間帯を特定する

– ニュースサイトでの読書体験を阻害する広告ユニットにユーザーが関与する確率スコアを発見する

– 携帯電話に類似のアプリをインストールしているユーザーが特定の製品とやり取りする可能性を計算する

これまで、これらの課題への答えは「事後的に」しか得られませんでした。しかし、将来の予測が過去の出来事と類似していると想定するのは誤りです。インテリジェントなアルゴリズムは、ユーザーの興味やニーズを反映した一連の属性に関する貴重な予測知識を、広告主に提供できるようになりました。

これらには、ユーザーに影響を与えた最新の広告の履歴、ユーザーが広告とどのようにインタラクションしたか、影響のコンテキスト、ウェブページの履歴、ユーザーがスマートデバイスにインストールしたアプリケーションのリスト、購入したアイテムのリストなどが含まれます。これらの入力情報はすべてAIアルゴリズムの意思決定プロセスに影響を与えるため、アドテク企業がコアテクノロジーにAIを実装する際に直面する最大の課題の一つは(適切な専門家チームを擁することに加えて)、毎回新しい変数を選択して追加し、新しいパターンを作成し、アルゴリズムを正しくトレーニングして最良の結果を生み出すことです。

AIテクノロジーの導入はあらゆるレベルでプラスの効果をもたらします。在庫やクリエイティブの割り当て、価格設定、分析、レポート作成といったキャンペーン管理に伴う煩雑な作業は、効率性と効果性の面で新たな次元へと昇華します。こうした成果は、機械の力を借りてのみ達成できるものです。未来は機械の手に委ねられています。だからこそ、適切なパートナーを選ぶことは、キャンペーンの成功に大きく貢献し、ブランドがより良い意思決定を行い、広告収益の最大化を支援することにつながります。

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by ソニア・クロール
ソース: エクスチェンジワイヤー

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