しかし、成長の余地はあります。ディープラーニングツールはAIベースの研究における次の主要分野であり、あらゆる業界に未来のイノベーションの波を巻き起こし、広告主とエンドユーザーの両方にメリットをもたらす新しいマーケティング時代をもたらすでしょう。
私たちのインターフェースは既に、ユーザーの興味関心に合わせて個人レベルで適応し、業界のインサイトや行動をディスプレイ広告、つまりパーソナライゼーションと組み合わせるといった機能を提供しています。しかし、ディープラーニングのアルゴリズムは、さらに多くのことを実現するでしょう。
ディープラーニングは、効果に対する私たちの考え方を変えつつあります。これは、Google翻訳、テスラの自動運転車、Yahoo!の視覚認識メカニズムなど、AI研究の中でも最も有望な分野です。さらに、より未来的な用途にも活用されています。
GoogleのDeepMind AIは、テレビ番組のリップリーディングをプロよりも正確に行うことができます（人間の専門家が誤りなく読み上げられた単語はわずか12.4%でしたが、AIは46.8%でした）。このアルゴリズムは世界のトップポーカープレイヤーに勝利した実績があり、さらには映画監督を自ら行うことも可能です。これは、サーチ＆サーチがカンヌライオンズ国際クリエイティビティ・フェスティバルで最近披露したものです。
そしてもちろん、広告業界もディープラーニングの応用を経験するでしょう。コカ・コーラは最近、AIボットを活用して広告用の音楽を作成したり、脚本を書いたり、ソーシャルメディアにスポット広告を掲載したり、メディアを購入したりしたいと発表しました。これは、ディープラーニングによる広告革命がかつてないほど現実味を帯びていることを示唆しています。
広告主の視点：予期せぬ状況に賢く反応する自己学習アルゴリズム
Adlucentの最新調査によると、消費者はパーソナライズされた広告体験を切望しており、回答者の71%が自分の興味や購買習慣に合わせてカスタマイズされた広告を好んでいることが分かりました。また、この調査では、無名のブランドが掲載された広告であっても、自分の好みに合わせてカスタマイズされている場合、クリックする可能性がほぼ2倍になることも明らかになりました。
データへのアクセスが拡大し、競争が激化する中で、マーケターにとってユーザーを取り巻くノイズを理解することはかつてないほど重要になっています。同時に、その作業はかつてないほど容易になっています。高度なアルゴリズムを使わずに典型的なパーソナライゼーションモデルを構築することも可能ですが、その限界はすでに達していることは明らかです。しかし、新たなディープラーニングアルゴリズムは、予期せぬ状況や隠れた可能性を検知することが可能です。
例えば、友達の誕生日を忘れてしまったと想像してみてください。残り2日しかないので、商品を探す時間はあまりありませんが、特別なものを探すには十分な時間があります。このような場合、超高精度のパーソナライゼーションが大きな違いを生み出し、ディープラーニングモデルはあなたが何かを熱心に探していることを理解できるようになります。
突然の行動の変化や、一見急いでいるように見える買い物など、一般的なモデルではこれらのデータ ポイントを認識できませんが、ディープラーニングでは関連付けを行うことができます。
消費者の購買行動に関する深い理解は、eコマース事業者にとってはまだ広く普及していませんが、マーケターにとっては不可欠です。例えば、ブラックフライデーや国際女性デーといった、典型的で予測可能な売上ピークについては、意思決定におけるパターンを見つけるのは比較的簡単です。しかし、非常に具体的な文脈（近々訪れる友人の誕生日や突発的なイベントなど）を伴う個々のイベントを特定するとなると、状況はより複雑になります。
ここでディープラーニングが従来の手法に取って代わります。私たちの脳内の生物学的ニューロンに着想を得たディープラーニングは、人間の専門知識を必要とせずに、顧客の購買可能性に関する、より信頼性が高く、より豊かで、機械が解釈可能なユーザー説明を得ることを可能にします。
従来の機械学習のアプローチとは対照的に、ディープラーニングはオンラインの群衆の中から、一見無秩序に行動しているように見えても、実際には購入を確定させる可能性が最も高い 1 人のユーザーを特定することができます。
これは、自己学習アルゴリズムが、商品を検索する潜在顧客を、通常のモデルとはわずかに異なる方法で定義することで可能になります。履歴を参照し、その人物の行動が動的に変化したことを認識します。そして、1人のユーザーだけでなく、ネットワーク内のすべてのユーザーから学習することで、極めて正確なコンバージョン確率を提供します。
例えば、誕生日プレゼントが「新しいヘッドフォン」だった場合、ディープラーニングベースのリターゲティングでは、ユーザーは10種類ものモデルを素早く検索し、仕様を確認し、価格帯を絞り込むことになります。従来のアルゴリズムでは、これを優柔不断で不安定な行動としか捉えられず、あるいは全く認識されないこともありますが、ディープラーニングベースのリターゲティングでは、これを異常で緊急な状況と認識します。
消費者が何かを緊急に購入する必要があることを認識すると、電子ショップは自動的に消費者に特定の電子ストアで購入を完了するよう促すことができます。
ユーザーの視点から：あなたの欲求を予測するディープラーニングアルゴリズム
人工知能があらゆる商用製品やサービスの流通に応用されると、それは私たちの個性を独自に拡張したものになります。Netflixのレコメンデーションシステムでは驚異的な効果を発揮し、Netflixで視聴される映画の多くは、同社のディープラーニングを活用した提案から生まれています。
Amazonは自己学習アルゴリズムにも信頼を置いています。同社の特許取得済みアルゴリズムベースの「先読み配送」システムは、顧客の購入パターンを極めて正確に把握し、購入されるブランド、価格帯、商品を予測することができます。これに基づき、Amazonは注文が入る前に商品を配送センターに配送することが可能で、eコマース業界に革命をもたらしています。
AI、特にディープラーニングは、広告業界においてユーザーの欲求を予測するのに最適なツールです。この技術は、私たちが購入する可能性の高い商品だけでなく、見たことのない商品や考えたこともない商品も含む、よりターゲットを絞った広告を提供することで、私たちの日常のユーザーエクスペリエンスを簡素化しています。
新しいカメラを購入したと想像してみてください。ディープラーニングアルゴリズムは、あなたが何をしたか、つまり購入日、カメラの仕様、履歴、行動など、あらゆる側面を分析します。アルゴリズムは、一般的な提案を超えた、あなたの個人的なニーズを満たす製品を提案してくれるでしょう。
互換性のあるレンズや追加のメモリ カード、カメラ用三脚などは良い推奨事項になる可能性があり、一方、カメラ付きドローンを使用した動画広告の提案では、これまで考えてもいなかったが、潜在意識では欲しているものが表示される可能性があります。
ディープラーニングがこれほどまでに影響力を持つ理由は、人間と同じように学習しながらも、はるかに高速に学習できる点にあります。一人ひとりの欲求を個別に理解するだけでなく、数百万人のデータも考慮に入れ、リアルタイムで結果を提供します。これは、人間には到底達成できない偉業です。
広告主のディープラーニングツールは、商品を推奨する方法に変化をもたらし、潜在顧客の価値を慎重に評価し、コンバージョン率を予測し、そして最も重要な点として、彼らの欲求を学習します。自己学習アルゴリズムは、極めて正確なユーザー分析を実現し、結果として広告の効率を約40%向上させます。
近い将来、広告主とユーザーは広告の進化を体験することになるでしょう。少しSF的な話に聞こえるかもしれませんが、この技術はオンライン活動をこれまで以上に効率化するための自然な進歩と言えるでしょう。
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by ダニエル・スルマツ
ソース： ClickZ
