機械学習は赤ちゃん?AIを使った広告自動運用ツールは信用できるのか

AIを使った広告自動運用ツールの導入を検討している方はいらっしゃいますか?

近年のバズワードでもある”AI”を用いた業務の効率化は世界中に広まっていますが、まだ懸念をお持ちの方は多いはずです。

機能の詳しい情報を聞いて、有用性を理解したのにも関わらず、導入まで一歩踏み出せない方もいらっしゃるはずです。躊躇してしまう原因は、”本当に効果が出るのか不安”という点だと思います。

そんな方に向け、今回は広告自動運用ツールは本当に効果が出るのか、AIを信用できるのか、暴走する危険性はあるのか。考えてみました。

 

 

1.なぜ人は広告自動運用ツールを導入するのか

なぜ人は広告自動運用ツールを導入するのでしょうか。

これらのツールの導入は、以前に比べると一般的になりました。時代の波という点でも、AIの力を積極的に取り入れるという流れは広告業界のみならず、他の様々な業界でも起こっています。

実際に広告業界でも、かなり前からAIの導入が行われ、ツールが作られてきました。

今ではかなりの最適化機能が追加され、”なぜ広告業界でAIが使われるのか”という根本的な部分を考える機会が無くなっています。

 

時代と広告業界の変化の合致

 

1.工数削減による、時間短縮と広告クリエイティブ制作への注力

今は、どの業界も深刻な人材不足により、業務作業の効率化が重要視されています。

ネット広告の世界もユーザーのターゲティングから始まり、プロダクト作成、ABテスト、レポート抽出と、様々な作業があります。しかしAIの登場により、これらの作業を代替し、自動運用ができるようになりました。

代替した結果、課題分析や広告作成などのクリエイティブな作業への時間が増え、注力が可能になり、さらに良い広告の制作が可能になりました。

 

2.ターゲティング

ネットの普及により、個人の興味関心の細分化が進み、従来の大枠なマスターゲティングでは効果が出なくなりました。そこでAIの力が使われます。AIは性別、年齢、興味関心などを含めた、膨大なデータを自動で処理し、毎ユーザーに最適な広告を提案が可能です。人の力でデータを処理するのは可能ではありますが、時間を要す上にヒューマンエラーが起こる可能性があります。しかしAIは膨大な量のデータ処理をエラー無しで、一瞬で完了させます。

 

このようにAIは、現代のユーザーニーズに合わせた広告施策を行う際に、必要不可欠な存在となったのです。これが広告業界でAIが使われる根本の理由です。

 

2.精度はどれくらい高い?

機械学習

広告自動運用ツールで使うのはAIの中でも機械学習という機能です。この機械学習とは文字通り、機械(AI)が学習を行う事です。学習と聞いてピンと来ない方もいらっしゃるはずですが、AIが自ら、与えれたデータを特定のアルゴリズムで咀嚼し分析、それを反映させる。この分析を繰り返すことにより、機械がパターンを学習する。この学習したパターンを次の分析に活かす、という流れの事です。広告自動運用ツールの場合、過去の運用データやユーザーの性別、年齢、興味などを含めたビックデータを学習し、最適な広告入札を行います。

 

機械学習は赤ちゃんと同然

AIの精度がどこまで優秀なのか、考えたことはありますでしょうか?

機械学習はデータの処理方法を日々学習し、反芻して適応するので、実質的に精度は向上し続けます。逆に初期の段階では学習がゼロで、最適化知識が全く無い”赤ちゃん状態”と言えます。

100%の成果が出るほど精度は高くなるのか

間違った学習を行うと、間違った解答が出るのはヒトでもAIでも同じです。正しい解答を導き出すには、その分質の良いデータでの学習が必要です。質の悪いデータばかりを学習させたら、精度が低く成長してしまうのは明白です。逆に良いデータで学習し続けていれば、人では実現できないレベルの精度を出せます。

過学習

機械学習には過学習という問題があります。

あらかじめ用意した学習データに適合しすぎたため、未知のデータへの対応ができなくなってしまう現象です。これを解決するにはデータの量を増やしそれそれの学習を分散させたり、正則化するという方法などがあります。過学習は最適化の精度が落ちる原因です。

 

3.AIを使った広告自動運用ツールは信用できるのか?

AIは暴走するのか?

AIの異常行動に関するニュースは度々耳にします。

身近に実感できる事件と言えば、2016年に起こった米マイクロソフト社の人口知能ボットの暴走などが有名です。

米マイクロソフト社が開発した人工知能ボットが24日に公開され、ツイッターなどのSNSでユーザーとの「会話」を開始しました。「Tay(テイ)」と名付けられたこの人工知能ボットは、ユーザーのツイートや質問に返信する中で、新しい言葉や会話を学習していくことを目的に開発されました。当初はユーザーとのフレンドリーな会話に終始していましたが、次第に差別的な発言を繰り返すレイシストに豹変。公開から16時間後にTay はツイッターでの活動を一時休止し、マイクロソフト側も謝罪するという結末を迎えました。

AIロボット「Tay」はなぜ暴走した?意外にも長い人工知能の歴史(https://ironna.jp/article/3252)

チャットボットなので、広告とは関係ないですが、同じAIツールという切り口だと勝手に暴走するのではないかと考えてしまいます。

学習次第で天使にも悪魔にもなる

先述した通り、機械学習はデータ命です。暴走するかは、学習させるデータと学習具合、ツール自体のアルゴリズム、により決まります。正しいデータで学習すれば暴走はしませんが、間違ったまま続けていれば、勝手な最適化が行われ、暴走してしまいます。

例えば、弊社で取り扱いをしている広告自動最適化ツール「Kenshoo」は過去に最適化したデータを根拠として、最も成功しやすいものを選びます。

 

自動化ツールの絶対的な利点は?

データは裏切らない

データの質が最適化の結果に全て反映されるため、学習次第では、人間では実現できない高度な予測が可能です。

人的ミスの削減

数的な処理を扱う業務はどうしてもヒューマンエラーが起きやすいです。しかし業務に関してはプログラムされているため、100%の正確さがあります。

 

4.まとめ

広告自動運用ツールの信頼性や精度についてご理解頂けたでしょうか。

AIの機能は夢のようですが、100%頼りきると失敗してしまいます。運用者とのバランスの取れるツールを選びましょう。

弊社では最先端テクノロジー×人のチカラで、低額手数料×最大の成果を実現した広告運用サービスを展開しております。ウェブマーケティングのプロが、AIの力を100%引き出し、広告を最適化致します。

概要はこちらのサイトでご覧いただけます。まずは一度お問い合わせください。

田口 保

田口 保

2018年ギャプライズ入社。インターン生。

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