AI を使用してターゲットを絞った広告をパーソナライズする 12 の戦略

公開: 2023-09-01

AI マーケティング戦略の作成

AI ターゲティング システムとツールを実装することで、キャンペーンに情報を提供し、パフォーマンスを最適化するための貴重な顧客インサイトを得ることができます。 まず、包括的な AI マーケティング戦略を開発するプロセスを見てみましょう。 以下の定義について説明します。

  • あなたの目標
  • 対象者
  • メッセージング
  • 予算

AI マーケティング戦略を開発するときは、テクノロジーがビジネスをどのように改善するかを考慮することが重要です。 AI を利用してパーソナライズされた広告を作成できる方法はいくつかあります。

  • 顧客の共感を呼ぶ関連性の高い広告を配信することで広告のパフォーマンスを向上させる
  • 既存顧客とより頻繁かつ効果的に関わることで、既存顧客からより多くの収益を生み出す
  • 好きなものや住んでいる場所に基づいて新しい視聴者をターゲットにすることで獲得率を向上

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パーソナライズド広告はどのように機能しますか?

デジタルの世界では、ターゲットを絞った広告が適切な視聴者にリーチし、コンバージョンを促進する鍵となります。 広告を効果的にパーソナライズするには、広告の背後にある仕組みを理解することが重要です。

顧客データは、広告エクスペリエンスをカスタマイズする上で重要な役割を果たします。 閲覧行動や購入履歴などの顧客データを活用することで、視聴者の興味やニーズに直接訴える広告を作成できます。

ターゲット ユーザーを特定し、パーソナライズされた広告エクスペリエンスを作成したら、ターゲット ユーザーへのアプローチを開始できます。 たとえば、ユーザーがバスケットボール シューズに興味があり、新しいシューズを購入していることがわかっている場合、割引コードや特別オファーを利用する可能性が高くなります。

AI ターゲティングはこれらのプロセスを自動化し、特定の顧客セグメントをターゲットにし、パーソナライズされた広告を配信し、より良い結果を得るためにキャンペーンを継続的に最適化することができます。

結果？ コンバージョンの増加、広告費用対効果の向上、広告活動の効率化。

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AI ターゲット広告の 12 の戦略

以下の各戦略は、広告のパーソナライゼーションの特定の側面に焦点を当てています。 AI を使用した広告のパーソナライゼーションの取り組みを最大限に活用できるように、各戦略のメリットと手順をご案内します。

1. 顧客のセグメンテーション

AI を使用して顧客ベースをグループにセグメント化し、パーソナライズされた広告で各セグメントをターゲットにして最大の効果を発揮できるようにします。

ターゲットを絞った広告を効果的に行うには、ターゲット ユーザーを理解し、その特性や好みに基づいてセグメント化することが重要です。 AI は、次のようなデータを分析することで、顧客ベースをセグメント化するのに役立ちます。

  • 人口動態
  • 購入履歴
  • 閲覧行動
  • 彼らが使用しているデバイスの種類
  • 地理的位置

次に、購入の可能性や潜在的な価値に基づいて、これらのグループをさらにセグメント化できます。 このタスクに AI を使用すると、時間と予算を節約できると同時に、手動で行うよりも正確なセグメンテーションが可能になります。

HubSpot は、顧客のセグメント化に役立つChatSpotという AI ツールをリリースしました。これは誰でも無料で使用できます。

AI を活用した顧客セグメンテーション ツールを使用すると、顧客セグメントごとにターゲットを絞った広告キャンペーンを作成し、顧客のニーズや関心に響くパーソナライズされたメッセージやオファーを配信できます。

2. 購入者とカスタマージャーニーに合わせて最適化する

AI が戦略の効果的な一部となるためには、AI が実証済みの真実のマーケティング原則に沿ったものである必要があります。 ターゲットを絞った AI 広告は、正しく設定されていれば、自然な方法で購入者を購入目標到達プロセスに移動させることができます。

バイヤージャーニーの段階

画像提供： Hubspot

購入者の行動の各段階に応じた広告シーケンスを構築します。

意識

購入者は自分のニーズや問題を認識し、調査と情報の収集を開始します。 このような種類の検索に表示されることで、この段階に合わせた広告を作成します。

考慮

購入者は問題を定義し、考えられる解決策や製品を探しています。 彼らはさまざまなオプションを評価し、機能、価格、レビューを比較しています。 この段階をターゲットにした広告では、商品が購入者の問題の解決にどのように役立つかに焦点を当てる必要があります。

決断

購入者は購入する準備ができており、特定の製品またはサービスを選択します。 彼らは調査を行い、オプションを比較し、現在どのオプションが自分たちに最も適しているかを決定しています。

3. リターゲティング

リターゲティングは、Web サイトを離れた顧客や何らかの形であなたとやり取りした顧客にアプローチできる強力なツールです。 これにより、すでにあなたの製品やサービスに興味を示した人々が再び戻ってきて、有料顧客に転換することが容易になります。

AI リターゲティングを使用すると、ユーザーの行動、閲覧履歴、その他のデータ ポイントを分析することで、よりターゲットを絞ったユーザーを構築および維持できます。 これにより、コンバージョンにつながる可能性が最も高いパーソナライズされた広告を配信できます。 これは、ブランドに沿った方法で行われ、スパム的または侵略的であると思われないことが重要です。

実際の例では、カルフール台湾はAppier のAI リターゲティング ソリューションを使用して、Web サイトのコンバージョン率を 20% 向上させました。 使用された戦術の 1 つは、ユーザーが以前に探していたものに基づいてクーポンを戦略的に提供し、ユーザーを検討段階から購入段階に移行させることでした。

パーソナライズされたクーポン

AI の機械学習と大量のデータを処理する機能を利用して、製品に興味を示した買い物客に完璧なタイミングで電子メール、有料広告、クーポンを送信できます。

4. 電子メールマーケティング

有料キャンペーンを成功させるには、読者の注意を引く魅力的なコピーを作成する必要があります。 電子メール キャンペーンを使用して、どのコンテンツが視聴者の共感を呼び、どのコンテンツがそうでないかに関する情報を収集できます。

AI を使用してメール内の開封率とクリック数を分析し、どのフレーズ、コンテンツ、または画像が最も多くのアクションを引き起こしたかに関するデータを取得します。 この情報を使用して、有料広告の広告コピーやビジュアルを作成できます。 できるだけ具体的にするために A/B テストを実施することもできます。

SendGrid はAI を使用して、メール キャンペーンの詳細な分析を提供します。

AI による分析

このような AI 主導の洞察を使用することで、クリックスルー率を向上させ、最終的にはコンバージョンを増加させることで広告活動を最適化できます。

5. ソーシャルリスニング

AI を使用して、ソーシャル メディアやその他のオンライン プラットフォームでの会社や業界への言及を追跡します。 この戦略は、レビューを読んで、顧客が実際にあなたの会社や競合他社についてどのように話しているかをよりよく理解することに似ています。

ソーシャルリスニングとソーシャルモニタリングの違い

ソーシャルリスニングは、ソーシャルモニタリングとは異なります。モニタリングでは、それに応答することを目的として、自社に関する特定のメンションを追跡するだけです。 ソーシャルリスニングを使用すると、業界全体、特定の製品カテゴリ、さらにはターゲットにしたい視聴者に加えて、人々があなたのブランドについてどのように話しているのかについての全体像を把握することができます。 そして、この情報を使用して会社の長期計画を立てるという目標が得られます。

ソーシャルリスニングから得たデータの活用方法

ソーシャルリスニングから得られるデータは、ユーザーがどのように製品とつながっているかについての貴重な洞察を提供します。 また、彼らがあなたのことをどこで話しているのかもわかります。

この戦略のもう 1 つの利点は、消費者がブランドをどのように認識しているかを実際に把握できることです。 たとえば、Z 世代のような若い視聴者をターゲットにしたい場合、彼らは「自己認識」的で本物のブランドを好む傾向があるため、これは特に便利です。 見つけた情報は、広告キャンペーンで有利に使用できます。

ソーシャル リスニングを使用して、すでにブランドに賛同しているインフルエンサーを見つけて、そのフォロワー向けにパーソナライズされたキャンペーンを作成することもできます。

Brand24 の AI ソーシャル リスニングなどのツールを使用すると、インターネット全体でブランドへの言及を追跡できます。

ソーシャルリスニング

6. 予測分析

予測分析を使用して顧客の行動を予測し、これらの洞察に基づいて AI を活用した広告を作成します。

ターゲットを絞った広告に関しては、顧客の行動や好みを予測する機能が非常に貴重です。 AI 予測分析は、過去の購買行動、閲覧履歴、人口統計情報などの膨大なデータを分析し、将来の顧客の行動を予測します。

これらの分析情報を使用することで、ターゲットを絞ったオンライン広告を顧客の好みに合わせてカスタマイズし、エンゲージメントとコンバージョンの可能性を高めることができます。

Google Analytics の予測指標を使用して、データを Google の機械学習と組み合わせて、ターゲット広告のパーソナライズを最適化できます。 追跡できる 3 つの指標は次のとおりです。

  • 購入確率
  • チャーン確率
  • 予測収益

これらの指標からのデータを使用して、リマーケティングやユーザーの再エンゲージメントにすべての製品で使用できる予測オーディエンスを作成できます。

予測分析

予測分析を使用して構築できるオーディエンスの例は次のとおりです。

  • 顧客はすぐに離脱する可能性が高い
  • 近々購入予定のお客様
  • すぐに初回購入者となる可能性が高いユーザー
  • 最もお金を使う可能性が高いユーザー

これらのグループを選択し、次にどのようなアクションを取る可能性が最も高いかに基づいて、表示する広告をカスタマイズできます。

生成 AI と予測分析の組み合わせ

予測分析は、どの製品をどのユーザーに宣伝するかなど、広告に関する意思決定を行うのに役立ちます。 これらの製品を、生成 AI で作成された広告コピーや画像と組み合わせることで、ハイパーパーソナライズされた広告を配信する機会を生み出すことができます。

7. AI を活用したウェブサイトのカスタマイズ

Web サイトはブランドの顔であり、Web サイトをパーソナライズすると、ユーザー エクスペリエンスとコンバージョンに大きな影響を与える可能性があります。

AI Web サイト調整ツールは、ユーザーの行動、好み、過去のインタラクションを分析して、ホームページとランディング ページを動的にパーソナライズできます。

AI を使用して Web サイトをカスタマイズすると、次のような利点があります。

  • 訪問者に関連する製品、オファー、推奨事項を提示する
  • エンゲージメントを高める
  • 直帰率の削減
  • より多くのコンバージョンを促進

Web サイトのコンテンツを訪問者ごとに手動で調整することは不可能ですが、生成 AI を使用すればそれが可能です。 Generative AI を使用すると、AI システムにプロンプ​​トを与えると、画像やコピーが作成されるため、時間を節約できます。

オムニチャネルの存在

また、顧客や見込み客が目にする広告から、Web サイトで見つけるコンテンツや言語に至るまで、一貫したオムニチャネル エクスペリエンスを作成することもできます。 これにより、買い物客に一貫したメッセージが送信され、あなたのブランドが彼らの心に定着し、コンバージョンにつながります。

8. 有料広告に Google の AI を活用する

Google が提供するダイナミック広告と新しい AI 機能を探索して、ターゲットを絞った広告をパーソナライズし、その効果を高めます。

Google は AI イノベーションの最前線に立っており、そのツールと機能はターゲットを絞った広告の取り組みを大幅に強化します。 Google の AI を活用したダイナミック広告は、ユーザーの行動や好みに基づいてパーソナライズされた広告を自動的に生成します。

さらに、Google の AI 機能は入札戦略を最適化し、広告のパフォーマンスを向上させるための実用的な分析情報を提供します。

PMax キャンペーン

Google は、Google のすべてのネットワークにわたって広告を掲載するPMax キャンペーンを開始しました。 広告主のプレゼンスとコンバージョンを向上させることを目的として機械学習を利用します。 スマート自動入札が使用され、広告は各プレースメントで最も効果的なフォーマットで表示されます。

PMax キャンペーンを使用すると、視聴者の検索意図に合わせた広告を配信できるため、視聴者がコンバージョンに至る可能性が高まります。

PMax キャンペーンの例

製品スタジオ

Google には、Product Studio と呼ばれる製品画像用の生成 AI スタジオがあります。 これを使用すると、新しい背景を削除したり追加したりして、画像の全体的な品質を向上させることで、新鮮な製品画像を作成できます。

これにより、ターゲット視聴者の好みに合わせてパーソナライズされたカスタム画像を簡単に作成できます。

Google ジェネレーティブ エクスペリエンス

Google Generative Experience は、Bing の AI 主導の検索結果と同様の、没入型の検索エクスペリエンスをユーザーに提供します。 質問に対するパーソナライズされた回答と、質問者が探しているものに役立つ製品の提案を組み合わせます。

インターネット検索のこの新しい方向に合わせて広告を最適化すると、競合他社よりも製品を目立たせることができます。 誰かが新しいタウンバイクを探しているとします。 Google は、自転車の価格帯と、購入時に注意すべき点などの情報を提供します。

このため、商品に関する実用的なデータを提供するだけでなく、買い物客のニーズや要望に応えるように広告を最適化することができます。

新しい AI 動画キャンペーン

Google には、Demand Gen と Video View という 2 つの新しいキャンペーン タイプがあります。 これらは AI に基づいて構築されているため、本質的に視聴者に合わせてパーソナライズされた広告を作成します。

Demand Gen は、パフォーマンスの高いコンテンツを取得し、広告クリエイティブをカスタマイズして、既存の視聴者と同様の新しい視聴者に表示できるようにします。 ビデオ ビューでは、単一のキャンペーンを使用して、YouTube 上ですべての動画フォーマットで広告を表示します（ユーザーが動画をストリーミングしている間、動画フィード、ショート動画で）。

9. Meta の AI を活用したパーソナライズされた広告

Facebook と Instagram の親会社である Meta は、広告をパーソナライズして適切な視聴者にリーチできる、AI を活用した幅広い広告ツールを提供しています。 彼らは革新を続け、より多くの AI ツールをユーザーに提供しています。

次のメタ機能を使用して、高度にパーソナライズされたターゲットを絞った広告を作成します。

自動広告

これらの広告は、広告作成プロセスを効率化します。 広告キャンペーンの目標を Meta に伝えると、その目標の達成に役立つパーソナライズされた広告が提供されます。

自動広告

以下に、いくつかの質問にお答えします。

  1. あなたはウェブサイトを持っていますか？
  2. 人々はあなたのウェブサイトで商品を購入しますか?
  3. ウェブサイトを通じて見込み客を獲得していますか?
  4. 視聴者はどこにいるのでしょうか?
  5. 視聴者が好みそうなトピックは何ですか?

自動広告を使えば使うほど、何が最も効果的かを学習し、広告をさらに改善するための提案が提供されます。

次のこともできるようになります。

  • 最大 6 つの広告バージョンを生成すると、Meta は長期的に最もパフォーマンスの高い広告バージョンを表示します。
  • あなたに合わせた、より具体的な視聴者の提案を取得します。
  • 最良の結果が得られる可能性が最も高い予算の推奨事項を取得します。
  • 広告のパフォーマンスや、より大きな成功をもたらすためにどのような変更を加えることができるかに関する最新情報をリアルタイムで受け取ります。

視聴者ネットワーク

さまざまなプラットフォームにわたってリーチを拡大します。 Meta が行った調査によると、人々は Facebook 上で広告だけを見るよりも、Facebook、Instagram、Audience Network 全体で広告を見た方が、コンバージョンに至る可能性が 8 倍高くなります。

オーディエンス ネットワーク ターゲティングを使用すると、画像、動画、カルーセル広告によるトラフィックやコンバージョンの増加などの目標を達成できます。

類似視聴者

類似オーディエンスは、既存の顧客と類似点を共有する新しい顧客を発見する機械学習ツールです。

AIサンドボックス

AIによる画像補正

Meta が AI 製品の開発を続けるにつれて、より多くのツールが利用可能になってきています。

  • 背景の生成: テキスト入力から背景画像を作成し、広告主がさまざまな背景をすばやく試し、クリエイティブ アセットを多様化できるようにします。
  • 画像の露出: 複数のサーフェス (ストーリー、リール) にわたる異なるアスペクト比に合わせてクリエイティブ アセットを調整し、アセットを再利用する必要性を減らします。
  • テキストのバリエーション: 広告主のコピーの重要なポイントを強調するために複数のバージョンのテキストを生成し、特定の視聴者に対して異なるメッセージを表示できるようにします。

10. 動的価格設定の実装

ダイナミックプライシングは、企業が市場の需要やその他の変数に基づいて価格を調整できるようにする戦略です。 人工知能と組み合わせると、動的価格設定を使用してオンライン広告をパーソナライズできます。

ダイナミックプライシングはどこで使用できますか?

Google ネットワーク、Facebook、Instagram など、広告を掲載する場所ならどこでも動的価格設定を使用できます。 表示している広告がウェブサイトの価格と一致していることを確認してください。

つまり、エラーを避けるために商品フィードを更新する簡単な方法が必要になります。 たとえば、Google 広告の場合、ランディング ページの価格が広告価格と一致しない場合、商品は不承認になります。

AI を使用したダイナミックプライシングはどのように機能しますか?

AI アルゴリズムは消費者の行動と購入履歴を分析することで、各消費者に固有の動的な価格を提案し、パーソナライズされた取引やオファーを作成できます。

動的な価格設定とパーソナライズされた広告を組み合わせて使用​​すると、消費者にとってよりパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。 たとえば、動的価格設定アルゴリズムは、顧客が以前に興味を示した製品のプロモーションや割引を提供できます。同じ製品または関連製品を宣伝する、対応するパーソナライズされた広告を顧客に表示できます。

ただし、マーケティング担当者は、価格を継続的に変動させることで顧客の信頼を支配しないように、透明性のある動的価格設定を使用する必要があります。

11. AIによる継続的な最適化

広告の世界は常に進化しており、最大限のパフォーマンスを得るにはキャンペーンを継続的に最適化することが重要です。

AI は、膨大な量のデータを分析し、キャンペーンのパフォーマンスを監視し、リアルタイムで調整することで最適化プロセスを自動化し、消費者にとってよりパーソナライズされたエクスペリエンスを生み出すことができます。

AI ターゲティング システムは、リアルタイム データを使用して、消費者の閲覧履歴や購入履歴から興味がある可能性がある製品を推奨できます。これにより、個々の消費者の共感を呼ぶ、パーソナライズされた関連性の高い広告エクスペリエンスを作成でき、エンゲージメント率とコンバージョンの向上につながります。

たとえば、高級ファッション小売業者 LUISAVIAROMA (LVR) は、AI レコメンデーション システム Dynamic Yield を使用して、チェックアウト ページにパーソナライズされたレコメンデーションを追加することで ARPU を 15% 増加させました。

12. 偏ったデータの回避

パーソナライズされた広告に AI を活用する際に、顧客の声に耳を傾け、偏ったデータを回避する方法を学びましょう。

AI は貴重な洞察を提供し、プロセスを自動化できますが、データとアルゴリズムの潜在的なバイアスを認識し続けることが重要です。 偏ったデータは、不公平なターゲティングや非効果的な広告キャンペーンにつながる可能性があります。 顧客のフィードバックに耳を傾け、常に警戒を続けることで、偏見を回避し、AI を活用した広告活動が公平かつ効果的であることを保証できます。

AI のトレーニングに使用されるアルゴリズムは既存のバイアスを反映したり、さらにはそれを強化したりする可能性があるため、AI システムのバイアスに対する懸念が高まっています。 AI によって生成された広告のバイアスを回避するには、データがどのように使用されているか、データに何が含まれていない可能性があるかを理解する必要があります。 言い換えれば、データに何が取り残されているか、さらに悪いことにデータに何が含まれているかを知る必要があります。

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AI を使用してパーソナライズされたターゲット広告を作成するためのベスト プラクティス

AI広告のベストプラクティス

  1. データプライバシーガイドラインに従ってください

    適切な同意の取得やユーザーデータの保護などのプライバシー規制を遵守します。 ユーザーのデータがどのように使用されているかについて透明性を保ち、ユーザーがプライバシー設定を制御できるようにします。

  2. 明確な目標とキャンペーンの目的を定義する

    AI を利用して広告キャンペーンを最適化する前に、目標を定義することが重要です。 これは、望ましい結果を達成するために適切な AI ツールとアルゴリズムを選択するのに役立ちます。

  3. 高品質のデータを使用する

    AI 広告最適化戦略の成功は、使用されるデータの品質に大きく依存します。 AI を効果的に使用してパーソナライズされたターゲティングを行うために、データがクリーンで整理され、正確であることを確認します。

  4. 視聴者をセグメント化する

    AI は、大規模なデータセットを分析して、さまざまな視聴者セグメントとその好みを特定するのに役立ちます。 さまざまな顧客セグメントを理解することで、各ターゲット グループに関連性の高いパーソナライズされた広告を作成できます。

  5. 広告と AI マーケティング戦略をテストし続ける

    AI を使用すると、さまざまなバリエーションの広告をテストし、そのパフォーマンスをリアルタイムで分析できます。 結果を継続的に監視し、AI アルゴリズムを使用してコピー、ビジュアル、行動喚起などの広告要素を最適化し、効果を最大化します。

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結論

AI ターゲット広告におけるパーソナライゼーションは成功の秘訣です。 AI を活用することで、ターゲットを絞った広告活動を新たな高みに引き上げることができます。 この記事で説明する 11 の戦略を使用して、広告をパーソナライズし、視聴者の注目を集め、優れた結果をもたらします。

AI を使用してキャンペーンを最適化する機会をお見逃しなく。 これらの戦略を今すぐ実装して、パーソナライズされたターゲット広告のメリットを享受し始めてください。 デジタル広告の世界での AI の使用について詳しく知りたいですか? 次に記事「デジタル マーケティングで AI を使用するためのオールインワン ガイド」をご覧ください。

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