Hero ConfLondonSessionsからの5つの実用的な洞察

この投稿は、3部構成のHero Conf London 2018シリーズの一部であり、これまで、参加者のみに限定されたセッションの洞察を共有しています。 ここでパート1とパート2をチェックしてください。

Hero Conf Londonは、今年のワールドツアーの最後の目的地の1つであり、確かに最高の1つでした。 Acquisioはスピーカーとゴールドスポンサーとして出席し、ドリンクレセプションを主催できることをうれしく思います（私たちのシグネチャードリンクであるPPC BreezeとADlibsナプキンが特徴です！）。 しかし、一番良かったのは、PPCと機械学習のすべてを参加者とチャットすることでした。

一緒に連れて行けたらよかったのですが、できなかったので、これがシリーズの最後の記事です。 今年の私たちのお気に入りのイベントの1つからのこれらのセッションの持ち帰りをお楽しみください！

要点1：人間とAIの強みがどこにあるかを理解する

セッションタイトル： PPCエキスパートのAIハンドブック

プレゼンター： Fred Vallaeys

概要：

フレッドは、AIの力を活用し始めるために私たち全員がうまくいくだろうとアドバイスしました。 彼の講演では、人間の創意工夫を最大限に活用する方法と、機械学習に非常に適したタスクについて概説しました。 彼はまた、データを分析するときに尋ねるべき重要な質問をカバーしました。 彼の究極の結論は？ AIと人間は、PPCの将来において果たすべき補完的な役割を担っています。

実用的な洞察：

人間はキーワードや広告テキストデータの分析などの分野で優れていますが、適切な技術と情報のプロセスは、チームでAプレーヤーを雇うことと同じくらい重要です。 機械学習は、特に自動レポートや入札などの場合、人間の心よりも優れている場合があります。 そのような場合、AIに任せることで、急な学習曲線をスキップすることができます。 自由に真の付加価値のある仕事に集中しましょう！

機械学習データを調べるときは、次のことを確認してください。

1. あなたは正しい質問をしている
2. 利用可能なデータが質問に適したデータであること

フレッドは、飛行機が銃弾の穴で戻ってきた場所でのみ戦闘機の胴体を補強するという問題のある第二次世界大戦の慣行を提起しました。 戻らなかった運命の飛行機はおそらく別の、はるかに重要な場所で損傷を受けていたので、これはデータの誤った読み取りでした。 ご覧のとおり、世界中のすべてのデータがあっても、正しい質問をしていなければ、間違った道を進んでいます。

要点2：自動入札は戦略的に使用する必要があります

セッションタイトル：自動入札戦略を使用すべき（すべきでない）理由

プレゼンター： Sven Wilhelm

概要：

Svenは、暴走したCPCで手に負えなくなった自動入札スクリプト（競合他社の1つによって作成された）を使用しているときに火傷を負ったいくつかの例を引用しました。 彼はまた、ターゲットROAS最適化が「機能しなかった」いくつかの例を示しました。 これらの例では、スクリプトは宣伝どおりに機能しましたが、他の副作用がありました。 スヴェン氏は、「入札戦略に関するそれほど細かくない印刷物を読むべきだった」と述べています。

実用的な洞察：

入札スクリプトで問題が発生しないように、Svenは次の目的で最適化を使用しないことをお勧めします。

• リード値が異なる場合（電話とフォーム入力）
• アドホックリクエストの場合（逸話的に、多くのGoogleクライアントは、ブラックフライデーなどの特別な休日の入札戦略をオフにします）

また、キャンペーンマネージャーに、自動入札用のアカウントを構成し、同様のCPCまたはCPAでグループ化するようにアドバイスしています。 同様に、自動入札を使用していて、それをオフにしたい場合は、驚くほど高くなる可能性があるため、入札が設定されている場所を確認すると彼は言います。

自動入札をナビゲートして機能させる方法の詳細については、自動入札の電子書籍をご覧ください。

要点3：AIに平凡なものを任せますが、その限界を理解します

セッションタイトル：明日使用できる、使用すべき機械学習技術

プレゼンター：スティーブン・ケンライト

概要：

「機械は私たちの仕事を引き受けるためにここにいるのではなく、私たちが他の人々の仕事を引き受けることを可能にするためにここにあります」–StephenKenwrightからの大胆な引用

スティーブンは、機械学習にありふれたタスクを引き継いで、あなたを差別化することに集中させることを提案しています。 Gartnerによると、2020年までに、「顧客は、人間と対話することなく、企業との関係の85％を管理するようになる」とのことです。 ただし、PPC機械学習にも制限があるため、注意してください。 彼はまた、どの機械学習ツールを選択するかについていくつかの提案をしました。

実用的な洞察：

機械学習を使用する前に、しっかりとした分析手法が整っていることを確認してください。 次に、次のような目的で機械学習を使用する必要があります。

• 検索クエリまたはソーシャル投稿のマイニング
• 解約を予測するためのユーザーの苦情の分析

同時に、機械学習の制限に注意してください。 そこにあるAIの中には、次のようなものではうまくいかないものもあります。

• 季節限定キャンペーン
• ブランドの安全性の問題
• 手動でカスタマイズされたオーディエンスを必要とするキャンペーン

また、ツールを選択するときは、Googleに注意してください。 彼らは最高の技術を持っているかもしれませんが、彼らはまた、必ずしもあなたの目標と一致しない彼ら自身の私的な目標に向かって取り組んでいる多くの人々を持っています。 彼らの利益は彼らのユーザーを助ける前に来ます。 Stephenは、Googleを完全に避け、独立したプラットフォームを試すことをお勧めします。オプションとしてHero Confの出展者であるAcquisioに言及します（同意します）。

要点4：AIは、ストームによってマーケティングを行っており、ブランドの将来性を証明しています

タイトル：基調講演：AIはあなたよりも賢い：小売戦略を適応させて追いつく

プレゼンター： Cady Condyles

概要：

いつの日か人間を見たり、聞いたり、話したり、理解したりできるコンピューターを作れるとしたらどうでしょうか。 –ビル・ゲイツ、1991年

マイクロソフトの内部学習に基づいて、CadyはマーケティングにおけるAIの将来とそれを活用する方法についての予測を提供しました。

マイクロソフトは、ユーザーの検索クエリに基づいて癌の可能性を検出できるようにすることから、AI for Earthプログラムを作成すること、視覚障害のある人がナビゲートするのを支援するAIを確認することから、アートの専門家を騙したAIレンブラントの絵画など。

BingはMicrosoft最大のAIアプリケーションです。 オーストラリア、英国、米国での現在の市場シェアは、それぞれ12％、25％、35％です。 Bing検索は、個人的な偏見を強める可能性のあるオートコンプリートを使用しないように設計されています。 代わりに、Bingは洗練されたオプションの選択肢を提供し、より大きな客観性を可能にします。

AIは、魅力的な顧客体験、データの洞察の獲得、およびマーケティング業務の強化に不可欠です。 Cadyは、2020年までに企業の85％がAIを使用し、Webブラウジングの30％が画面なしになるという予測を共有しました（デジタル音声アシスタントを考えてみてください）。 2025年までに、インタラクションの95％がAIによって強化されます。 では、マーケターは何をすべきでしょうか？

実用的な洞察：

AI時代に向けてブランドを将来にわたって利用できるようにするには、人々が答えを探しているときに、適切な場所に適切なタイミングでいる必要があります。 Cadyによると、次のようにする必要があります。

• 音声検索用に最適化
• 発見できるようにするには、消費者がいる場所にリーチし、会話型エージェントを使用します
• あなたのテクノロジーが私たちの周りの世界を認識して理解できるように、コグニティブサービスを使用してください
• インテントベースのAIを使用して、買い物客を特定してリーチします

要点5：トップパフォーマンスのマーケターからAIポインターを取得する

セッションタイトル： 2018年の米国とヨーロッパでの受賞歴のある有料検索キャンペーンから学べること

プレゼンター：アンダース・ヨルト

概要：

Andersは、有料検索が毎日どのように複雑になるかについて話し合いました。 彼は、受賞歴のあるPPCキャンペーンのグループをレビューした後に得られた知識を、競争で優位に立つのに役立つ新しい戦略と手法を使用して共有しました。

実用的な洞察：

トップマーケティングチームは、可能な限りAIを活用し、強力な知識獲得と共有のメカニズムを備えていることを確認します。 アンダースのヒントのいくつかを次に示します。

• キャンペーンをユーザージャーニーにマッピングすることが重要です
• eコマースを利用している場合は、Amazon広告を使用していることを確認してください（現在、Google広告の約10％を占めています）
• データ主導のアプローチを使用して、視聴者を理解し、戦略を立てます
• 既存の技術を新しい方法で組み合わせて革新する
• 利用可能なテクノロジーを使用して、半径ターゲティング、住所表示オプション、マップキャンペーンを使用してオンラインユーザーを実店舗に誘導します
• 除外キーワードターゲティングを使用するのと同様の方法で、除外オーディエンスターゲティングを使用します
• RLSA、来店、動的検索広告、市場内のオーディエンスなどの有料検索の新機能を活用する

おしまいです

これで、Hero ConfLondon2018でのお気に入りのスピーカーセッションからの上位6つのポイントが終わりました。 より多くの自動化と機械学習戦略に飛び込むためのインスピレーションと意欲を感じていただければ幸いです。 これらの講演者の中にはかなり大胆なことを言った人もいましたが、私たちは1つの包括的なことに同意する必要があります。機械学習は、私たちの生活を難しくするのではなく、楽にするためにここにあります。 それはただ試み、学び、そして成長することの問題です。

画像クレジット

フィーチャー画像：Unsplash / Luca Micheli

2018年10月に撮影された、HeroConfスライドデッキを介した作成者によるすべてのスクリーンショット。