はじめ
あらゆる産業がネットの登場によって、そのビジネスモデルに変化 を求められている今日、マーケティング業界も例外なく変化のタイミ ングに差し掛かっています。 特に成長が著しい分野である 「アドテクノロジー」は、広告主のネット活用増加に伴い、その役割が大きくな っています。アドテクノロジー分野において、日本は世界と比べて数年遅れていあると言われていましたが、テクノロジーに関しては随分追いついてき たと実感しています。
アドテクノロジーの進化により、 広告業界は大きな変化を迎えています。それに伴い、企業のメッセージを生活者に届ける上で重要なコミュニケーションプランニングの柔軟性が格段に向上しています。一方で、人工知能 (AI) はすでに業界やビジネスを変革しており、私たちが多くの仕事を行っている専門分野である広告テクノロジーも例外ではありません。 現在、AI は広告テクノロジーの変革者として台頭しており、問題の解決や効率の向上にさまざまな用途で活用されています。
この記事ではBtoB企業向けインターネット広告を支援するアドテクノロジーと人工知能(AI)を連携する可能性のことを紹介します。
アドテクノロジー（アドテク）とは
アドテクとは、広告配信の効率を上げるためのシステムのこと。アド＝広告＋テク＝テクノロジーの造語になり、広告配信を高度にシステム化したもの全般を指します。また、英語では「Advertising Technology」と表記され、「広告における技術」と考えると良いかと思います。
一昔前では「純広告」と呼ばれる広告システムが一般的で、特定の掲載期間の枠を広告媒体側から購入して、期日までに広告を入稿するというものであり、急な広告掲載はできませんでした。そのため、多くの広告主はチャンスを逃してしまったり、広告媒体側の方も枠を持て余してしまうことがありました。そこで近年成長してきたアドテクノロジーにより、瞬時の広告掲載や、予算管理、広告の効果測定などが一括でスムーズにできるようになりました。アドテクノロジーの普及により、広告主は、広告の効果測定が出来るので、投資対効果（ROI）の把握が容易になり、最適化がしやすくなります。媒体側は、広告主が多く掲載されることで収益を上げやすくなる上、ユーザーにとっては、自分にとって有益な広告が出る機会が増えるというメリットがあります。
アドテクノロジーの種類
アドテクノロジーは様々なシステム・ツールで広告主、メディア媒体、ユーザーをサポートすることができます。そんなアドテクノロジーにはどういった種類があるのか紹介していきます。
①メディア（PUBLISHERS）に関わるアドテクノロジー
まずはメディア、つまり広告を表示させる媒体に関わるアドテクノロジーについて紹介します。たくさんの媒体がインターネット上に存在する昨今では、ひとつの広告を出そうにもどの媒体に出そうか迷ったり、複数の媒体に出そうものならすべてと契約を結んだりという悩みが出てきますね。そこで、アドテクノロジーが活用されているのです。他にも、一番高く広告を売るための仕組みなど、メディアにとって嬉しいアドテクノロジーも生まれています。
今回はアドネットワーク、アドエクスチェンジ、SSPについての概要と活用メリットを解説します。
◆アドサーバ期
大手メディアが中心となり、広告をコンテンツから独立させて管理できるようにするために、アドサーバが導入されていきました。
利用するメリット
広告はコンテンツからタグで連携させます。こうすることで、広告のインプレッション数などの配信実績管理が可能になりました。メディア側作業が改善された一方、広告主側のメリットはあまりありませんでしたが、インプレッション数（表示回数）を指定して注文することも可能となり、広告主側も効果測定の手掛かりが得られるようになりました。
◆アドネットワーク
アドネットワークとは、WebサイトやSNS、ブログ等様々な広告媒体を一つにまとめたネットワークで、一括で様々な媒体で広告配信ができる仕組みです。
利用するメリット
1度の広告配信だけでアドネットワークが管理している複数の広告枠に広告を配信することができます。それによって広告枠ごとの契約や配信設定を行う必要がなくなるので、工数削減というメリットに繋がります。
また、アドネットワークで管理しているメディアはカテゴリー管理されているため、指定したカテゴリーに関連したメディアのみに広告を配信することができます。
◆アドエクスチェンジ
複数のアドネットワークが管理している広告枠を自由に売買できる仕組みです。この仕組みが登場する以前は、アドネットワークによって課金体系や広告のサイズ指定など広告を配信する上でのルールがさまざまでした。
アドエクスチェンジの登場によって、広告を配信する上でのルールが統一化(入札型インプレッション課金)され、複数のアドネットワークをまとめて管理できるようになり、広告を配信する上での手間が削減されました。
利用するメリット
複数のアドネットワークを一元で管理できるので、広告主(広告出稿者)はさまざまなメディアの広告枠に広告を１度で配信することが可能になります。またメディア（広告掲載者）は、広告枠を売る販路が増やせるため、効率的な収益向上が可能になります。
◆SSP(Supply Side Platform)
サプライサイドプラットフォームとは、インターネット広告におけるメディアの収益最大化を目的としたサービスです。
利用するメリット
メディア向けのサービスであり、複数のDSPやアドネットワークの中から最も掲載費が高い広告を自動で選定配信できるので、収益の向上に繋がります。
②広告主(MARKETER)に関わるアドテクノロジー
次は広告主に関わるアドテクノロジーについて紹介します。予算を使って広告を配信するのですから、自社のCVポイントに近いユーザに見てもらいたいですよね。アドテクノロジーの活用で、”より”適したターゲットに広告を配信することができます。
今回はDSP、リターゲティングについての概要と活用メリットを解説します。
◆DSP（Demand-Side Platform）
広告主の広告効果最大化を目指したサービスであり、広告主はDSP（デマインドサイドプラットフォーム）に対して、いくらで誰に広告を配信したいか、どんな広告のクリエイティブ(広告の見た目)を表示させたいかを設定し、費用対効果良く広告を配信することができます。
利用するメリット
複数のアドネットワーク、アドエクスチェンジ、SSPへの広告の配信を管理しているので、後述のDMPと連携活用することによって、ターゲットとするユーザに対して広告を配信をることができます。
◆リターゲティング
1度webサイトに訪れたことがあるユーザに対して、広告を配信するシステムです。ユーザが自社サイトから他サイトに移動した際に、そのユーザに自社の製品やサービスに関する広告を配信させる仕組みです。
利用するメリット
過去にサイトにアクセスしたことがあるユーザに対し、再度広告を配信できるので、自社の製品・サービスの認知度アップや実際に購入に繋がるケースが多くなります。また、ユーザへの広告配信回数の上限を設定できます。つまり、ユーザへの適切な広告配信回数を分析することで、リターゲティングの効果を高めることができます。
③ユーザ（実際に広告を見た人）の分析に関わるアドテクノロジー
最後はユーザに関わるアドテクノロジーについて紹介します。最初にも書いた通り、アドテクノロジーは
・広告主の広告配信効果最大化を目指し、最適な人や場所に広告を配信すること
・メディアの広告掲載効果最大化を目指し、最適な人に広告枠を買ってもらうこと
を目的としています。最適な人に配信するためには、ユーザの分析は不可欠ですね。
アドテクノロジーでは、単にクリックされた回数やクリック率だけでなく、その人がその後どんな行動をしたのかとか、自社で持っている情報も併せて活用することで、よりユーザは自分にとって有益な広告が出るようになります。
今回は広告効果計測サービス、DMPについての概要と活用メリットを解説します。
◆広告効果計測サービス
広告の効果を知るためのサービスであり、広告を見たりクリックしたユーザのその後の行動を分析できます。
利用するメリット
広告測定ツールのメリットは広告ごとのデータが自動集計され、成果をひと目で確認できることです。また、配信されたバナー広告（画像やアニメーション広告）のクリエイティブを管理画面で確認でき、ABテストも手軽にできます。
◆DMP(Data Management Platform)
データ マネジメント プラットフォームとは、インターネット上に蓄積されている様々なユーザデータを管理するためのプラットフォーム(箱のようなイメージ)です。
利用するメリット
過去、サイトに来訪したことのあるユーザのデータを活用することで、ターゲティング（どんなユーザに向けて広告を配信するか）の質が高まります。例えば、過去に購入したことのあるユーザのみに配信する、展示会で名刺交換をした企業にのみ配信する…もDMPの活用です。工数削減にもつながり、より費用対効果の良いマーケティングが可能になります。
◆３Pas（第三者配信）
３Pasは、アドエクスチェンジやDSPと違って、広告枠の買い付けや配信の最適化機能などはありません。３Pasを活用することで、「リスティング広告」「ディスプレイ広告」「純広告」などの異なるメディア広告の配信から効果測定までを一元管理することが可能です。
利用するメリット
３Pasを利用すると、「リッチメディア配信」「広告管理効率化」「メディアを横断した効果測定」ができるようになります。リッチメディア広告とは、ユーザーがそのコンテンツに関心を持ち、クリックするように促すために、動画や仕掛けなどが施された高機能なWEB広告のことです。
AIｘアドテク
テクノロジーの力強い発展に伴い、2023 年のアドテックのトレンドには多くの新たな変化があります。
AdTech ツールの開発における AI の使用は、デジタル広告市場の大きな発展の 1 つです。 AI を使用すると、アドテックは広告購入プロセスを自動化できるため、広告主は特定層をターゲットにしたり、ディスプレイの配置をより迅速に選択したりすることが容易になります。特に、広告テクノロジーがますます複雑になるにつれ、広告主の利便性を高めるために自動化のニーズは今後も高まり続けるでしょう。
検索エンジンアプリケーション
検索サービスは AI を適用して、奇妙なキーワードフレーズで検索を実行するときにユーザーの意図を「予測」できます。現在、Google が実装している人気のシステムは RankBrain です。 RankBrain とは、機械学習を通じて単語を翻訳し、見たことのないフレーズを同様の意味を持つ馴染みのある単語に変換します。
ターゲット顧客の特定への応用
顧客の分類
AI を使用すると、企業はビッグデータを利用して、人口統計情報、購入した製品、オフライン行動、オンライン閲覧履歴に基づいて顧客をさまざまなグループに分類できます。
主要な顧客イベントを特定する
AI を使用すると、専門家は顧客がいつ大きなライフイベントを経験するかを判断できます。また、買い物習慣を変える可能性が高い時期も把握します。
ターゲット顧客にリーチする
人工知能は、企業がターゲット顧客に正確に到達するのに役立ちます。ビッグデータ分析より、広告コンテンツを最適化し、リアルタイムでさまざまな場所に配信します。
プログラマティック メディア（Programmatic Media）で人気のあるサービスには次のようなものがあります。
Ad Exchange (ADX) – 広告主とパブリッシャー間の売買の自動化 (証券取引所のような) と透明性 (電子商取引の C2C のような) を支援する広告マーケットプレイス。
Demand Side Platform (DSP) – 自動化システムは、広告主が購入価格を最適化し、多くのパブリッシャーにリアルタイムで広告を掲載するのに役立ちます。
Supply Side Platform (SSP) – パブリッシャーが販売価格を最大化し、インプレッション (広告インプレッション) を多くの広告主/DSP にリアルタイムで配信できるようにする自動化システム。
Data Management Platform (DMP) – ユーザー データ管理プラットフォーム システムは、広告主がユーザー データを分析およびプログラムするのに役立ち、優れた広告効果をもたらします。
潜在顧客との関係の構築と発展における応用
潜在的な顧客とコミュニケーションをとる
この広告では、潜在顧客とコミュニケーションをとる AI を活用した自動販売システムが使用されています。企業は連絡先情報を収集し、製品の機能を推奨し、潜在的な顧客を無視することができます。
たとえば、Conversica には、自然言語を使用して電子メールやチャットを送信し、本物の人間のような雰囲気を生み出す自動販売システムがあります。 AI は、潜在的な顧客として識別された場合、営業担当者を自動的に取引成立に結び付けます。
パーソナライズされた体験
デジタル パブリッシャーは、パッシブ ユーザー インターフェイスと呼ばれる人工知能の形式を通じて、パーソナライズされたエクスペリエンスを顧客に提供します。この方法では、顧客のデバイスから行動データが継続的に収集されます。次に、機械学習を使用して、顧客のニーズや要望に合ったエクスペリエンスを選択します。
Spotify の Running は、パッシブ ユーザー インターフェイスの典型的なアプリケーションです。このアプリはユーザーの携帯電話からワークアウト追跡データを収集し、ランナーのペースに合ったビートの音楽を選択します。
営業活動への応用
AI を活用すると、Web サイトでユーザーのニーズに合った商品を提案したり、実際の販売員とコミュニケーションをとるのと同じように、コミュニケーションや画像から商品を検索したりすることができます。
Accenture の統計によると、卸売および小売業界における AI の適用率は 2035 年までに 59% に達すると予想されています。
自動広告（プログラマティック広告）への応用
企業は、顧客調査、販売、検索エンジンでの応用に加えて、マーケティング専門家が適切なタイミングで広告を配信できるようにする一連のアルゴリズムであるコンピューテーショナル広告の強みを活用できます。スコアは、人口統計情報、オンライン活動などの要素に基づいています。広告が表示されたときに顧客が閲覧する習慣やコンテンツ。
Saatchi & Saatchi LA は、この技術を応用して、Facebook ユーザーが独自のトヨタ広告を閲覧できるようにし、ユーザーが自分の興味に基づいて実行できるアクティビティを提案できるようにしました。
イメージ広告（In-Image Advertising）と協調フィルタリング（Collaborative Filtering）への応用
イメージ広告
AIを活用して、それぞれの具体的なケースに適した広告モデルを提供します。人間の脳と同様の方法で情報を処理する一連のインテリジェントなアルゴリズムを備えた機械学習テクノロジーに基づいています。
GumGum – アメリカの広告会社は、数百万枚のラベル付き画像をシステムに入力することで、あらゆるタイプの物体、人、色、テーマ、ブランド ロゴを認識できるように AI テクノロジーをセットアップしました。このようにして、この技術は各写真に適切な広告を配置することができます。
協調フィルタリング
オンライン小売業者は、協調フィルタリング システムを通じて推奨商品を提供することで AI を応用しています。このシステムは、Web サイト訪問者と同じニーズを持つ他の顧客を結び付けます。
顧客 A と顧客 B が両方ともある時点で同じ製品を購入した場合、その後の購入ではお互いの製品に興味を持ち、関心を持つ可能性が高くなります。
Amazon は、このフィルタリング技術を応用した代表的な例です。 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買っています。」という古典的な提案を使った効果的な商品提案があります。
広告ツールはビデオコンテンツを自動的に認識する
SilverPush の Mirrors ツールはビデオを読み取る機能を備えており、1 つのビデオ内のすべてのブランドと製品を識別できます。 そこから、提案される広告を画面上に直接表示します。
AI の統合により、Mirror はビデオを分析できます。 そこから、映像に登場する物のブランドロゴや顔、感情を認識します。 人工知能を使用してビデオを「読み取る」機能により、Mirror は各ビデオのコンテキストを認識することができます。 これにより、ターゲットを絞った検索広告が提供されます。
適切なコンテキストで広告を投稿すると、広告に対するユーザーのエンゲージメント率が向上します。 さらに、効果的な宣伝活動も生まれます。 Mirrors に統合されたテクノロジーにより、SilverPush は Google の Google Adsense と競合するマーケティング プラットフォームになります。
ビデオ コンテンツ認識テクノロジーにより、TikTok ビデオ共有ネットワークも猛烈なスピードで成長しており、現時点で世界で最も価値のあるソーシャル ネットワークの 1 つになりました。
広告原稿の制作
広告におけるクリエイティブに対する AI の影響については、依然として議論の余地があります。 最近、自動車メーカーのレクサスは、人工知能によってスクリプト化された最初の広告を作成する際に AI をテストしました。
まず、カンヌライオンで15年間受賞している高級車の広告をAIが統計。 そしてAIは成功の方程式を導き出し、レクサスに完全な広告TVCを与えた。
内容と創造性の点で、これは素晴らしい広告とは言えません。 マクドナルド監督による映像は非常に美しく魅力的ですが、脚本は離散的なアイデアを追いかけて物語を形成しているだけです。 しかし、AI を使用して広告ストーリーを伝えることは画期的であり、可能性に満ちています。
広告ストリームを作成する
中国の電子商取引企業アリババの人工知能エンジンは、わずか 1 秒で 20,000 行の広告を作成できます。 これと比較すると、アリババの人工知能は瞬きよりも最大 4,000 倍の速さで広告を作成できます。
アリババの Tモール、タオバオ、メイ.com などのプラットフォームに広告を掲載している企業は、自社の製品ページの 1 つにリンクを挿入できます。 次に、「スマート コピー メーカー」ボタンを押して、さまざまな広告アイデアを表示します。
広告はアリババの重要な収入源になると予想されている。 来年の中国のモバイル広告収入全体の最大40％を占めることになる。 アリババは、その優位性にもかかわらず、人工知能が人間に取って代わることはできないと断言しています。
価格設定活動への応用
顧客関係の構築と発展の活動のほか、広告活動やターゲット顧客の特定にも応用できます。 マーケティングの専門家は、価格設定活動に AI を適用することもできます。 具体的には、過去に同様の状況で顧客が製品に対して支払ってもよいと考えた金額に基づいて、企業やマーケティングの専門家は機械学習を使用して、いつでも販売できる顧客の商品やサービスの最良の価格を設定できます。 「ライドシェアリング」アプリケーションを使用すると、顧客が週末により多くの料金を支払わなければならないのはそのためですか? または、航空券の価格は顧客が購入する時期によって異なります。 AIを活用したダイナミックプライシングの代表例としては、競合他社との競争力を維持しながら、出品者が利益の最適化を図るためにAmazonマーケットプレイスの販売価格を調整するケースが挙げられます。 Google は、購入者が同様の商品に対して支払った費用に基づいて、パブリッシャーが広告訪問に対して支払うことに同意する最低金額を自動的に調整することにより、価格設定に AI を使用するもう 1 つの典型的な事例です。
まとめ
人工知能は、デジタル時代において避けられない開発トレンドです。 社会経済活動、特にマーケティング活動におけるAIの活用はさらに便利になります。 ただし、ここで注意したいのは、企業はAIを「活用するが依存しない」という1つの視点を覚えておく必要があるということだ。
顧客との関係の構築と発展は、複雑で深い思考を必要とするため、多くの場合人間によって行われます。 ただし、現在、多くのアプリケーションは、人工知能が自己学習し、自己識別し、チャットボックスや通信チャネルを通じて人間の仕事を徐々に引き継ぐのを支援できます。 企業が行うことは 1 つだけです。企業がターゲットにしたいキャンペーンに従ってコンテンツとインタラクティブ スクリプトを編集することです。 AIは、特に営業活動において人間の作業負荷を代替し、軽減することができますが、AI向けに作成されたコンテンツは、膨大な量の調査、研究、トレーニングのプロセスの結果であり、内容や品質は人が作ったものです。 したがって、人間の創造性がこのツールの基礎となります。 そして、それは人間の創造性に取って代わることはできません。 したがって、マーケティングにおける AI により、企業は創造性を必要とするタスクにより多くのエネルギーと知性を費やすことができ、マーケティング専門家は AI ツールを乱用して、適切なマーケティング戦略なしに受動的な状態に陥るべきではありません。
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