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予測入札個々のユーザーの予測値に基づいて入札を実施し、コストを削減します
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機能

パフォーマンスメディア

新規顧客獲得まだ貴社を知らない“見込み顧客”にリーチ
顧客維持貴社をすでに知っているオーディエンスの顧客生涯価値（LTV）を向上
ダイナミックリターゲティングパーソナライズド広告で、貴社を知るユーザーの購買を後押しします。
コマース・オーディエンス実際の消費者データに基づいて構築されたコマース・オーディエンスを活用して、商品を購入する見込みの高い、次なる優良顧客を見つけ出し、維持しましょう。
動画広告動画広告をパフォーマンス機能と組み合わせ、オンライン動画プラットフォームのどこでも消費者にリーチし、コンバージョンを促します

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リテールメディアデジタルチャネルで関連性の高い広告を配信し、消費者へのリーチを広げながらコンバージョンを促進します。

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記事のコンテンツ

AIで進化するパフォーマンス・マーケティング：成果を生む活用法とは？

1. パフォーマンス・マーケターに AI 活用が求められる理由

消費者は、アプリやウェブサイトなど複数の画面を、従来の「アトリビューション」では追いきれないほどの速さで行き来しています。

マーケターへの期待は依然として高い一方で、予算は限られています。さらに、同じ体制のままで、四半期ごとにより高い成果を求められる状況が続いています。
マーケターのプレッシャーが高まり続けている背景を見ていきましょう。

年々削られる予算：予算は年々厳しくなる一方で、CFO からは同じ、あるいはそれ以下の予算で、より高い収益を求められています。
増え続けるチャネル：リテールメディア・ネットワーク、ソーシャルプラットフォーム、動画配信、コネクテッドTV など、押さえるべきチャネルは増え続けており、対応するだけでも大きな負担になっています。
消費者の忍耐力の低下：ページの読み込みに 3 秒かかるだけで離脱につながり、見慣れた広告はすぐに読み飛ばされてしまいます。今やパーソナライゼーションは、あると便利な機能ではなく、当たり前に期待されるものになりました。
データに埋もれるチーム：小規模なブランドであっても、行動データや取引データ、クリエイティブのバリエーションは膨大です。必要なインサイトを手作業で探そうとすると、分析に多くの時間と労力がかかってしまいます。
人材の制約：新規採用が難しい中で、既存のメンバーにかかる負担は増しています。キャンペーン運用に加え、レポート作成などの周辺業務まで、限られた人数で対応しなければならない場面が増えています。

少し気が重くなってきたかもしれませんが、ご安心ください。AI はこうした複雑さに対応するための有力な手段になります。

適切に学習されたモデルであれば、膨大なデータを短時間で分析し、人の目だけでは見つけにくいパターンを捉えながら、意思決定に役立つ具体的なアクションをすばやく導き出すことができます。

2. 広告運用で本当に役立つAIとは？

テキストや画像を数秒で生成する AI は、すでに広く知られるようになりました。しかし、マーケティングの成果を大きく左右しているのは、表立って注目を集める AI だけではありません。広告運用の現場では、舞台裏で動く AI が自動化を支え、日々のパフォーマンス向上に貢献しています。

アドテクノロジーとコマースの領域では、オートメーションは以下のような用途で活用されています。

予測入札：広告表示のたびにリアルタイムで入札を最適化します。
ダイナミック・クリエイティブ：手作業に頼らず、状況に応じた最適な商品画像やクリエイティブを自動で表示します。
コマース・オーディエンス：まだ捉えきれていない購買意欲の高いユーザーを見つけ出します。
そして、これらを支える基盤が統合されていれば、入札額、オーディエンス、クリエイティブの最適化がミリ秒単位で進み、日々の運用負荷を抑えながら、継続的に成果を高めていくことができます。

3. 最新モデルより、成果を決めるのはデータの質

一般的な閲覧行動データに基づいてトレーニングされた AI モデルでも、ユーザーがスニーカーを欲しがっていると推測することはできるでしょう。

一方、SKU レベルのシグナルに基づいてトレーニングされた AI モデルであれば、ユーザーがトレイルランニング用の24センチのシューズを探しており、環境配慮型のブランドを好む傾向があることまで把握できます。データが詳細であるほど、予測の精度も高まります。

毎日何兆ものシグナル（閲覧、クリック、カート追加、購入手続きなど）が積み重なることで、AI は単なる予測にとどまらず、購買意図をより精緻に捉えられるようになります。

4. AI の真価はパフォーマンスでわかる

いろいろな議論はありますが、実際に重要なのは、AI が現実のビジネス成果にどれだけ貢献できるかです。

Criteo では、入札やクリエイティブ制作に AI を導入するブランドを数多く見てきました。そうした動向の中で明らかになってきたのは、AI の活用によって成果改善が飛躍的に加速しているという点です。Criteo AI Lab では、毎年 10 万件以上のアルゴリズムをテストし、1 回ごとの小さな改善を積み重ねることで、継続的なパフォーマンス向上を実現しています。

5. 本格的に AI を導入する前に確認すべき5つのこと

新たな広告パートナーやソリューションを導入する前に、以下の項目を確認し、パフォーマンス・マーケティングで AI を効果的に活用できるようにしておきましょう。

コマースに特化したデータでトレーニングされているか？
サポートチームに依頼しなくても、AI の判断内容を確認し、必要に応じて調整できるか？
リアルタイム、または直近のデータに基づいて最適化できるか？
プラットフォーム全体に組み込まれており、あらゆる段階の意思決定を支えているか？
パーソナライゼーションとプライバシー保護を両立できているか？

検討中のベンダーがこれらの条件を満たしていない場合、その AI システムはまだ本格運用の準備が整っていない可能性があります。

6. AI を本格的に活用する準備はできていますか？

まずは小さく始めてみましょう。継続的な顧客獲得の仕組みを立ち上げ、ダイナミック・クリエイティブを組み合わせながら、モデルの学習を促していくことが重要です。あとは、その結果を見ながら継続的に改善を重ねていくことが大切です。

コマースに特化して設計された AI とマーケターの専門知識を組み合わせることで、パフォーマンス・マーケティングは、その場しのぎの対応ではなく、持続的な成長を支える仕組みとして捉えられるようになります。

さらに詳しく知りたい方は、 Criteo チームまで お問い合わせ ください。

著者

ロブ・テイラー
晴れの日が少ないイギリス、ロンドンを拠点に活躍する Criteo のグローバル・コンテンツ・マネージャー、ロブをご紹介します。アドテック業界に11年携わり、SEM にもプログラマティック広告にも精通しているロブは、テクノロジーの活用を促進するため熱心に取り組んでいます。