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AIに負けたくない。人工知能を利用した広告運用を理解する!

Facebook広告イメージ

最近よく、WEBマーケティング広告の本や情報を見ていると、広告の「機械学習」「機械の自動化」「最適化」などという言葉を目にするようになりました。機械学習を利用すれば、「CV4倍UP」なんて言葉も続きます。

広告でCVを獲得するためには、広告利用者の心理や行動を考え、調査し、それなりの時間と手間をかけて作成していきますよね。それがもしかすると、いとも簡単にAI(人工知能)の機械学習によって「CV」の数が毎日のように増えていくかもしれない。というのです。

これは、なんと素晴らしい!しかし反面、今まで自分がやっていたことは何だったんだろう…AIに負けたくない…必要やけど。AIに負けたくない…便利になるからよかったやん。やーでも…なんて、グチグチ何度も言ってしまいそうになる、何だか分からない喪失感と反骨精神も一瞬芽生えてしまったのは私だけでしょうか。やや、しかし、知識と時代の情報というものは、本当に大切だと実感してしまいますよね。

ということで、今回は、AI(人工知能)を活用したWEB広告の内容、中でもFacebook広告について詳しく見ていき、AIに負けたくない気持ちを見方につけて、時代にあった広告運用術をお伝えします。どうぞご覧ください!

Facebook予測エンジンFBLearner Flowについて

機械学習イメージ

AIの機械学習

さて、「機械学習」なんてシンプルな言葉だけを聞くとAIに負けたくないなんて思いがでてきますが、この「機械学習」を利用した機能は、Facebookに限らず、Google、Microsoft、IBM、Amazonなどなど、さまざまなところで注目され活用されています。

そもそも、AIによる機械学習って何か知っていますか?

機械学習(きかいがくしゅう、英: machine learning)とは 人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。”wikipedia引用

シンプルに言い換えると、

“これまで経験(学習)した事例の中から規則性を見つけ出し、その結果から未来を予測する”

ん?でもこれって、人間も同じことをしていませんか?何が違うのでしょうか?

その圧倒的な違いは、処理する”数”です。処理の数が増えることは、時間短縮、効果につながります。ということは、やはり「AIに負けたくない」なんてムキになるより、AIはすごい!と任せてしまう方がいいのでしょうか。
いやいやでも、それはもう少し内容を知ってから決めることにしましょう。

Facebook広告の配信の仕組み

Facebookでは、広告精度をあげるため、AIの機械学習プラットフォーム、予測エンジン「FBLearner Flow」を開発しました。それまで利用していたシステムでは、Facebookのスタイルには合わなかったようで、もっと優れたAIワークベンチとなるよう独自開発されまたようです。これによって、利用者が将来的に「どのような行動をするか」「何を購入するか」「どのような考えるをするか」という推測をもとに広告の提供ができるようになりました。

なるほど。だんだん興味が湧いてきましたよね。しかしこれだけでは、AIに負けたくないという気持ちを納得させるには、分かるようで分からないような内容です。
それでは、もう少し詳しく見ていきますよ。

予測をして人に納得してもらうためには、やはり何かしら、信頼できるデータや裏付けが必要ですよね。インターネットの広告では、配信するにあたって、人口統計学や個人の好み情報などで分類し、ターゲティングしていくことは一般的ですが、もちろんFacebook広告でも同様に、何かしらの情報をもとにターゲティングを行っています。

精度の高いターゲティングするために、どのような情報を利用しているかが正確にわかる資料はないようですが、大方の予測で「位置情報」「端末情報」「Wi-Fiネットワーク情報」などの環境情報、そして「動画利用履歴」「婚姻関係」「友人情報」といった行動情報を利用しているのではないかとされています。

ここでは、どの情報を”利用しているか”ということも大切なのですが、どの情報を”利用しないか”を判断して予測しているというところも注目ポイントです。Facebook社員が語る記事の中に「FBLearner Flowの優れた点の1つに”利用しなくていいもの”を予測できるところもある。」といった自信を持った言葉が書かれていました。

そう言えば、会社の先輩がこのようなことを言っていました。
「色々情報が多すぎて、全部受け入れようとしたら、パンクしそうになる」というような相談をした時
「ある程度の情報量が溜まると、これは必要な情報、これは必要じゃない情報といったことが、瞬時に見えてくるねん」と、ここでも自信を持った顔で、返答が返ってきた事を思い出します。

このように、幾通りの結果の元、ここを抑えておけばよい。というポイントが見えているのかもしれません。

必要じゃないものを、「選択しない」。分かった上で、それができるというのは、精度をあげるためにもとても大きな武器なのではないでしょうか。

こうやって、独自の精度で予測し配信する仕組みを広告利用者へ販売しているのです。

Facebook広告の成功事例からその精度を確認

Facebookが公開している成功事例で紹介している企業の事例「利用した事例商品」の中には、「類似オーディエンス」「コアオーディエンス」といったターゲティング方法を利用している企業が多くみられます。中でも「カスタムオーディエンス」とセットで利用する「類似オーディエンス」の利用は、80〜90%位の利用率。その精度の高さが伺えるようです。この機能はまさに、FBLearner Flowの仕組みによるものでしょう。

私たちの会社でも、もちろんこの2つのどちらかを利用するのは当たり前のことです。詳細データが揃っている広告に利用する類似オーディエンスの精度は、確かに非常に高く、あまり手をかけることなく、毎日のようにCVを獲得しています。

Facebookが提供するサービスと、広告データの精度が加われば、効果は更に高まるというわけです。

ここまでくると、AIに負けたくないなんて思いが、どうやったら上手に利用できるんだろう。なんて気持ちに変わってくるようです。

FBLearner Flowの仕組みとは

 

行動マップ

では、こういったコアオーディエンスや類似オーディエンスというのはどのような仕組みで成り立っているのでしょうか。これからその部分を見ていきましょう。

予測エンジンFBLearner Flowに流し込まれたデーターは、「決定ツリー(decision tree)」といった、分岐表のようなものを使って、利用者が今後とるであろう行動を枝分かれしながら幾通りにシュミレーションしていきます。
今から伝える数値は、CVアクション以外にも、広告承認など様々なシュミレーションの検証を合わせたものになりますが、Facebookが本番で利用している4つのデータセンター全体の数でいうと、毎秒600万回の予測を行っているということなんです。

毎秒600万回!!!!なんと!そのような数で、コンバージョンのアクションをしてくれる可能性のある人を予測してくれるなんて。そんなもの、人間が何人いても敵いません。ここまでくると、AIに負けたくないなんて言っている場合ではありませんよね。

まだまだ続きますよ。FBLearner Flowプラットフォームが開発されてからは、同時に数千の実験を実行できるようになったといいます。そして、100万以上のモデルが訓練されたということなんです。

これまたすごい武器!
広告に限らず、予測を信頼のある可能性へと変えるには、やはりやってみて、反応の良いものへと近づけていくことしかありません。それを、数千の実験を実行でき、そのデータが存在する。ある程度のスタートラインがもうすでにそこには存在しているということです。
これは、もうAIに負けたくないではなく「利用して、もっとよい成果をあげたい」に変わってしまいますよね。

最後にもう1つ。AIに負けたくないという気持ちがなくなるような情報がありました。
それは、こうやって広告として提供しているFacebookのエンジニア達は、それを作りあげるまでには、やはり何百もの実験を繰り返し、開発していったということなのです。

こうやって精度を上げた製品だからこそ、いまでは、Facobook広告とGoogle広告の2つを抑えておけばよい!なんて言葉もちらほら聞こえてくるように、結果がでる広告媒体として注目されているのかもしれませんね。

Facebook広告の有効利用

広告レポートイメージ

ここまでお伝えしてきた内容から、FacebookのAI(人工知能)における機械学習の精度の高さは信頼できたのではないでしょうか。
その機能を利用しないわけはありません。と、ここで1つ、抑えておいた方がいいことがあります。それは、費用のことです。このFacebook広告の機械学習機能を上手く利用するためには、最低1日1万円以上の広告予算が必要ということがよく言われています。

今、会社のマーケティング部の中で、リアルで知りたいピンポイント情報が満載だと重宝している「ネット広告運用”打ち手”大全」という本があるのですが、その本やFacebook研究会という大阪の会社が運営している会などでも、実践する中での情報として言われている情報です。

しかし、企業さまの中で、1日1万円以上(月にすると30万円)の広告予算を簡単に使えるといった会社というのは、ある程度限られてくるのではないでしょうか。

私たちの会社でも月予算5万円であったり、10万円、20万円といった企業さまもあります。

予算、1日1万円の壁があり、一概にすべての広告で、お伝えしたFacebookの機械学習機能を利用できるかというと、ある程度の条件もありますが、予算が少なくてもこのような機能があるというを理解し運用するのと、知らず運用するのは全く違いますよね。業種の相性がよかったのか、月予算20万円という企業さまで、大成功事例を上げている事実もあるので、限られた予算の中で、ルールを頭に置いた賢い運営を行っていきたいところです。

利用価値のある広告媒体ではありますが、もちろんそこに掲載する広告文や広告画像や動画までもを用意してくれるわけではありません。広告担当者は、いかに機械学習を利用した広告作成ができるかといったところも鍵になりそうです。

まとめ

インターネット広告イメージ

さて、ここまで、AI(人工知能)の学習機能を利用したFacebook広告についてお伝えしてきました。

  1. Facebookは、FBLearner Flowという独自のAIワークベンチを開発し、利用者の未来の行動の推測をもとに広告運営を行っていること
  2. そのためにFBLearner Flowは、毎秒600万回の予測を行い、100万以上のモデルが訓練されているということ
  3. Facebook広告の成功事例で紹介されている企業の多くは「カスタムオーディエンス」「類似オーディエンス」を利用し、Facebookのターゲティング機能を利用し、結果を出していること
  4. Facebookの機械学習を上手に利用するには、広告に、1日1万円以上の予算がよいとされていること。

が分かりましたよね。

また、インターネット広告では今、AI(人工知能)による機械学習が、力強く活用されていることを実感していただけたのではないでしょうか。

Facebook広告では、Shutterstockの画像が無料で使えるので、豊富な素材も揃いデザインいらずで、最低限広告文さえ作れば出向できます。他にも、ABテストを行い時はダイナミッククリエイティブ広告を利用すると便利。などなど、他にも、広告を出向するにあたってのユーザビリティーにも優れています

こういうことを言っていると、誰でもできてしまって、ライバル(利用者)が増えちゃうんじゃないの?と冒頭の「AIに負けたくない」なんて言葉がまた出てきそうですが…

「すぐに」「全てに」「簡単に」「結果が出た」なんて日が訪れるようになるのであれば、もっと利用方法を極めて、確実に結果の出せるマーケターを目指したいものです。

しかし、人の心理はそんなに簡単ではないはず。FBLearner Flowが行っているように、人の行動心理をしっかり掴み、心ある運営で、欲しがっている人の元へ届ける広告発信を行っていきたいですよね!

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