創造性からアナリティクスへ：広告技術およびマーケティング技術における生成AIの未来
広告技術企業とマーケティング技術企業は、オーディエンスの注目度をめぐって激しい競争を展開しています。顧客は毎日何千もの広告とマーケティングメッセージに晒されており、平均注目時間は急落しています。そのため、広告を拒否したり、広告ブロックをオンにしたりするのも無理はありません。
しかし、すべてが破滅と陰鬱ではありません。世界の広告技術市場は、2030年まで22.4%の割合で成長すると予想されており、マーケティング技術業界の予測成長率は2032年まで18.5%です。
これは、業界にとって前例のない機会を生み出しているものであり、AIはそれを可能にする画期的なテクノロジーの1つです。データとスポットパターンを分析し、ビジネスリーダーによるよりスマートで戦略的な意思決定をサポートします。生成AI（gen AI）は、既存のデータから学習して新しいコンテンツを作成できます。AIと生成AIを戦略的に利用すれば、広告技術およびマーケティング技術の重要な課題に対処しつつ、成長の機会を最大限に高めることができます。
広告とマーケティングを成功に導く
広告技術とマーケティング技術は、AIと生成AIのメリットを享受するための準備を整えています。どちらの業界も、AIアルゴリズムにフィードして新しいインサイトを生み出すことができる大量のデータを生み出しています。また、A/Bテストやリードスコアリングなどの高価で時間のかかるプロセスも、AI対応の自動化に最適な手段です。さらに、どちらも、生成AIがデータドリブンなインサイトによって強化および最適化できる革新的な戦略とコンテンツの開発にかかっています。
ここでは、広告技術およびマーケティング技術がAIおよび生成AIを使用してパーソナライゼーションを強化し、消費者にエンゲージし、より効果的な広告およびマーケティング戦略を生み出すための3つの主な方法をご紹介します。
1.広告およびマーケティングコンテンツの最適化
マーケターの5人に2人が予算の半分以上をコンテンツに費やしているそのような投資のROIを最大化することは極めて重要です。AIは、広告技術およびマーケティング技術企業が戦略とプロセスを最適化し、投資を実際に回収するのに役立ちます。
コンテンツの作成：生成AIは、特定のオーディエンスの共感を呼ぶテキスト、画像、ビデオを生成できます。AIは、コンテンツがどれだけうまくいっているかを分析し、それを改善するための修正を提案できます。
自動化されたクリエイティブテスト：生成AIは、さまざまなバージョンの広告やマーケティングコンテンツを自動的に作成し、どれが最もパフォーマンスが高いかをリアルタイムで確認できます。
リアルタイム入札（RTB）の最適化：AIモデルは、RTBエクスチェンジからミリ秒単位で大量のデータを取捨選択し、入札額をその場で調整できるため、よりコスト効率の高いキャンペーンにつながります。
広告インベントリ評価：AIは、特定の広告インベントリが過去にどのように実行されたかを評価し、その将来的な価値を予測できます。
2.オーディエンスセグメンテーションの改善
従来、広告技術企業とマーケティング技術企業は、オーディエンスをセグメンテーションするためにデータ分析に多くの時間とお金をかけなければなりませんでした。AIはこのプロセスを自動化、合理化し、オーディエンスに関するより詳細で正確なインサイトを生み出すことができるようになりました。
正確なオーディエンスセグメンテーション：生成AIにより、マーケターは自然言語を使用して、行動、嗜好、人口統計を組み合わせ、より正確で関連性の高いセグメンテーションを行えるようになります。インサイトへのアクセスが民主化されたため、マーケターは技術チームに大きく依存することなく、単独でセグメントを構築、改良し、より迅速にターゲットを絞り込んだキャンペーンを実施できるようになりました。
リアルタイムのオーディエンスプロファイリング：AIはリアルタイムデータでオーディエンスセグメントを継続的に更新、改良できるため、広告主はターゲティング戦略を動的に調整してより良い結果を得ることができます。
オーディエンス作成に類似：生成AIは、上位顧客の特性を分析することで精度の高い類似オーディエンスを構築し、企業が類似した行動や関心を持つ潜在顧客により正確にリーチするのに役立ちます。
3.モニタリングと効果測定の強化
AIは、パフォーマンスをより明確に把握できるきめ細かいインサイトにより、広告およびマーケティング活動の効果測定を強化します。
推奨支出：AIは、パフォーマンスデータとオーディエンスの好みに基づいて、さまざまなプラットフォームとチャネルに広告費とマーケティング費を割り当てる方法を推奨できます。
クロスチャネルアトリビューション：生成AIは、履歴データに基づいて潜在的なカスタマージャーニーをシミュレーションおよび生成することでクロスチャネルアトリビューションをサポートし、マーケターはアトリビューションフレームワークを微調整できるようになります。
ブランドリフトの測定：生成AIは、合成されたアンケート回答とオーディエンスのフィードバックパターンを生成するため、マーケターは完全なローンチにコミットする前に、ブランドリフトを最大化するためにキャンペーンを最適化する方法に関するプロアクティブなインサイトを得ることができます。
マーケティングミックスモデリング（MMM）：AIは、過去のパフォーマンスに基づいてオルタナティブな未来のマーケティングミックスシナリオを生成することで、高度なMMMを実現します。これにより、マーケターは複数の戦略をバーチャルでテストおよび評価し、メディアプランニングを効率化できます。
データ戦略の最新化
生成AIは、広告技術およびマーケティング技術のリーダーの業務、戦略、オーディエンスとの関わり方における根本的な変化を促進します。すべての経営幹部は、AIがビジネスにどのような影響を与えるかを検討する必要があります。AIの採用を成功させるには、AIモデルのトレーニングに使用するデータが高品質で関連性のある、アクセス可能なものであることを確認する堅牢なデータ戦略が必要です。
AIを採用する前に尋ねるべき重要な質問がいくつかあります。
このAIソリューションは、私たちの全体的なデータおよびビジネス戦略と目標にどのように整合していますか？また、テクノロジーや業界が進化し続ける中、私たちのビジネスニーズに応じてソリューションを進化させることができるか？
ソリューションまたはプロジェクトの総所有コスト（TCO）は、メンテナンス、トレーニング、将来のアップグレードなどの追加コストを含めてどれくらいですか？
データ基盤の品質、セキュリティ、ガバナンスにどの程度の自信がありますか？
ビジネスリーダーは、その答えを最優先することで、現在のツールや戦略を新たな視点で捉え、合理化の余地のある分野を特定できます。
コスト：さまざまなプラットフォーム、ツール、コンテンツに対応するエンタープライズグレードのデータおよびAIスタックの構築と維持、チーム間でのAIツールへのアクセスの民主化、AIテクノロジーと既存のプラットフォームの統合、ビジネスユニットとパートナー間のデータサイロの克服にかかるコストは、レガシーシステムを使用した場合、すぐに膨れ上がり、導入には時間がかかります。
複雑性：複数のプラットフォームにまたがる多様なデータタイプ（動画、音声、メタデータなど）の大量の管理には、データの複製やさまざまなサービスプロバイダーの遅延による高いコストが発生します。さらに、コンテンツ生成とオーディエンス分析のための大規模言語モデル（LLM）に関連する費用の管理も、コストをさらに悪化させます。
セキュリティとガバナンス：個人データの保護、AIツールの監視、規制への対応は、信頼性と効率性を維持するために重要です。知的財産の保護も極めて重要です。AIがコンテンツの作成と配信に関与する機会が増える中、消費者のプライバシーとIP保護を確保しながら、これらのセキュリティとガバナンスの問題を効果的に管理することは、法的および財務的なリスクを軽減するために不可欠であり、信頼できるパートナーと協力して慎重に行う必要があります。
最新のデータ戦略は、広告技術組織とマーケティング技術組織がデータシェアリングとコラボレーションの優先順位付け、サイロの解消、俊敏なデータインフラストラクチャーの構築、サードパーティデータ、AI、ネイティブアプリを活用してカスタマーエクスペリエンスを強化するために役立ちます。
最新のデータプラットフォームを追加することで、企業はカスタマイズされた膨大な量の複雑なデータの管理に伴う複雑さを軽減し、イノベーションの推進にとって最も価値のある情報を明らかにし、コストを削減することができます。
データと生成AIの力
これらは、広告技術者やマーケティング技術者が広告、メディア、エンターテインメントのデータとソリューションのエコシステムにアクセスし、活用できるようにする、生成AIと堅牢なデータ戦略のほんの一部です。これらの課題に取り組み、新しい機会を最大限に活用している企業は、広告活動とマーケティング活動をより効果的かつ効率的に行い、競争をリードできます。
広告技術またはマーケティング技術組織が生成AIの力を活用するためにSnowflakeがどのように役立つかを学びたいですか？eBook「 Gen AI in Advertising, Media and Entertainment: 4 Things You Need to Know」をご覧ください。