広告における AI の危険性: 注意すべき 11 のこと

人工知能時代の PPC 広告

広告主はすぐに AI の列車に乗り始めましたが、それには十分な理由があります。 テクノロジーが進歩するにつれて、AI はキャンペーンの成功に多大な影響を与える可能性があります。 Google、Meta、Amazon、Microsoft などのメディア大手は、ここ数年で自社製品に AI 機能をどんどん追加してきました。 そして今、それは彼らにとって主要な焦点となっています。

これらのイノベーションにより、オンライン広告主は AI をさまざまな方法で PPC 戦略に組み込むことが非常に簡単になりました。

最も一般的な用途のいくつかを次に示します。

生成AI

生成 AI は、ユーザーが提供するプロンプトや指示に基づいて、テキスト、画像、音楽、その他のメディアなどのコンテンツを作成します。 既存のデータを使用して、トレーニング データを単に繰り返すのではなく、その特性を反映した新しい現実的なコンテンツを作成します。 最も一般的な例としては、ChatGPT と DALL-E があります。

Google や Meta などの広告プラットフォームは、生成 AI を自社のプラットフォームに組み込んでおり、広告主が新しい製品画像や商品リストのコピーの作成などに直接アクセスできるようにしています。

視聴者ターゲティング

AI を活用したオーディエンス ターゲティングにより、広告主は適切なタイミングで適切なオーディエンスに広告を配信できます。 これにより、大量のデータを分析して、ユーザーの行動、好み、人口統計に関する貴重な洞察を得ることができます。 PPC 広告のオーディエンス ターゲティングに AI が使用される方法をいくつか紹介します。

• 視聴者に関する詳細な洞察
• 非常に具体的な視聴者セグメンテーション
• 予測ターゲティング
• リアルタイム入札の最適化により、適切なユーザーに広告を配信できます。

Meta の Advanced+やGoogle の P-MAXなどの PPC キャンペーンは、これらの機能を活用するのに役立ちます。

分析

PPC 広告主は、広告のパフォーマンス、キーワード、視聴者の行動、市場の傾向に関する膨大な量のデータを収集していることでしょう。 このデータを処理する AI の機能は、データに基づいてキャンペーンを調整するのに役立ちます。

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広告における AI の 11 の危険性

では、デジタル広告における AI はどれほど危険なのでしょうか? 11 の主要な分野を見てみましょう。 AI を使用して広告キャンペーンを作成する場合は、これらの点に必ず注意してください。

1. 信頼できないソースからデータを取得する

出力の品質は、AI モデルに供給されるデータの整合性に依存します。 このため、使用しているデータが「クリーン」であることを確認する必要があります。

クリーンで高品質なデータは有効であり、エラーや改ざんがありません。 たとえば、データが正確でないと、広告のターゲティングも正確ではなくなります。 これにより、広告費用が無駄になり、売上やコンバージョンを逃す可能性があります。

では、この種のデータを確実に収集するにはどうすればよいでしょうか?

Meta Pixel や Google のピクセルなど、Web サイトには検証済みのピクセルを使用してください。 これらのピクセルは、Web ページに挿入されたコードのスニペットであり、広告主が Web サイトでのユーザーの行動に関する Cookie を通じて正確で信頼できるデータを収集できるようにします。

広告主はこのクリーンなデータを活用して、情報に基づいた意思決定を行い、PPC キャンペーンを効果的に最適化し、パーソナライズされたターゲットを絞った広告を視聴者に配信できます。 最終的に、検証済みピクセルを使用することは、収集されたデータの整合性を維持し、PPC 広告活動の全体的なパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

Meta は、イタリアの宝飾品メーカー Braccialetti Aua が Meta Pixel と Conversions API を使用して売上を増加させた事例を発表しました。

Conversion API は、Cookie を使用しないことを除いて、小売業者の Web サイトからもデータを収集します。 代わりに、Web サイトを Meta のサーバーに直接接続します。 データ プライバシー法が変更され、Cookie が段階的に廃止されているため、これはもう 1 つの実行可能なオプションです。

2. AIアルゴリズムの偏り

残念ながら、信頼できる情報源からデータを取得したとしても、システムには依然としてバイアスが組み込まれています。 広告のターゲティングを AI だけに依存している場合、これを避けることはできません。

ノースイースタン大学クーリー・コンピュータ・サイエンス大学が実施した調査によると、フェイスブックのアルゴリズムは、広告に写っている人物に応じて異なる方法で広告を配信しているという。 実際、米国司法省は以前、メタ社の住宅広告配信システムに対するアルゴリズムバイアスを告発した。

研究者らの研究では、Facebookの広告配信システムが人口動態に沿って広告配信を偏らせていることも明らかになった。 たとえば、製材業界の求人広告は白人男性に偏って配信されますが、清掃員の求人は黒人女性に配信される可能性が高くなります。

このアルゴリズムの目標は、関連性を推定し、どのユーザーが広告に関与する可能性が高いかを予測することです。 しかし、その副産物として、人種、性別、年齢が予測要素として使用されることになり、偏った広告配信につながる可能性があります。

Facebook は写真からの人口統計分類を意図的に行っていない可能性があることに注意することが重要ですが、研究結果は、アルゴリズムが効果的にそうしていることを示唆しています。 これは、プラスの意味とマイナスの意味の両方をもたらす可能性があります。 特定の層を惹きつけたいという広告主の意図に沿うものかもしれないが、問題のある結果を招く可能性もある。

3. 製品説明における SEO の欠如

有料広告のキーワード最適化に関しては、人工知能のみに依存すると、広告のデザインが不十分であるなど、特定の危険が生じる可能性があります。 課題の 1 つは、AI によって生成された商品説明から生じます。 ターゲットを絞った適切なキーワードに優先順位が付けられない可能性があり、SEO のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

AI は効率とスピードをもたらしますが、オーガニック トラフィックを引き付け、広告の可視性を向上させるために重要な特定のキーワードを見落とす可能性があります。

最適な結果を達成するには、PPC 広告主は徹底的なキーワード調査の重要性を強調する必要があります。 関連するキーワードを特定し、商品説明に戦略的に配置することで、広告主は広告の可視性を高め、対象ユーザーにリーチすることができます。

AI によって生成されたコンテンツと人間の専門知識の間で適切なバランスを取ることが重要です。 上図の Google のキーワード プランナーのように、キーワード調査から得られる洞察と自動化を組み合わせた戦略的アプローチを実装して、効果的で結果重視の有料広告キャンペーンを実行できます。

フィードベースの自動化

DataFeedWatch のフィードベースのテキスト広告を使用して、テキスト広告に自動化を追加できます。 AI 自動化と同じ利便性が得られますが、さらに制御が強化されます。

フィードベースのテキスト広告は、広告パターン ビルダーを使用して、商品タイトルやその他の商品データに基づいてキーワードを自動的に生成します。 こうすることで、広告が SERP に表示されるよう適切なキーワードに合わせて最適化されることが保証されます。 また、入札戦略を必要に応じて制御できるようになります。

4. AI ソフトウェアへの過剰な支払い

明確な計画やニーズの具体的なアイデアがなければ、必要のないサービスに過剰な料金を支払ったり、あまりにも多くのサービスに加入したりする可能性があります。 広告主が使用できる AI ツールは数多く登場しており、Google で簡単に検索した結果は圧倒的なものになるかもしれません。

これを回避するには、広告のニーズと AI の使用で改善できる可能性があるものを明確に評価します。 その後、必要な特定の機能を備えたツールを調べることができます。

現在の広告戦略を圧倒しないように、AI に一度に多くのことを投げかけないことも重要です。

5. ブランド本来の声を失う

広告主にとって、ブランド本来の主張を維持することに留意することが重要です。 AI によって生成されたコンテンツは、広告コピーを迅速かつ効率的に作成するのに非常に役立ちますが、競争市場で広告を目立たせるために必要な独自のブランド ボイスが欠けている可能性があります。

AI によって生成されたコンテンツのトーンと言語に細心の注意を払い、確立されたブランドの声と一致していることを確認することが重要です。 詳細なブランド ガイドラインを提供して、受信する AI 出力をカスタマイズできます。これにより、ブランドのトーンとメッセージを可能な限り一致させることができます。 もちろん、AI が生成したコンテンツを校正し、必要な編集を行う必要があります。

ブランド本来の声を前面に押し出し、AI テクノロジーをサポート ツールとして使用することで、視聴者の行動を促しながらブランドのメッセージを高める、魅力的で魅力的な広告を作成できます。

6. ブランドの人間味を失う

広告キャンペーンで AI の機能を活用する場合、人間のタッチの重要性を見落とさないことが重要です。 AI ツールは間違いなく効率と生産性を向上させますが、真のブランドのつながりには、人間だけが提供できるパーソナライゼーション、共感、創造性が必要であることを忘れないでください。

なぜ人間味が重要なのでしょうか? 正直に言うと、顧客は冷たいロボットアルゴリズムと対話することを望んでいません。 彼らは、共感でき、共感できるブランドとの有意義なつながりを切望しています。 オンライン広告に人間味を加えることで、マーケティングの感情的な側面を活用し、視聴者間の信頼と忠誠心を育むことができます。

人間味の欠如は次のような形で現れます。

• 個別のコミュニケーションの欠如
• 不適切なデザインの広告
• 感情的なつながりが不十分
• リアルタイム適応性の無視
• ソーシャルリスニングを無視する
• チャットボットの構築が不十分であるなど、顧客サービスの制限

アンケート、ソーシャルメディアでのやり取り、フィードバックループを通じて定期的に顧客と関わることで、ブランドは視聴者の感情や期待とつながりを保つことができます。

7. 法的紛争の可能性

現時点では、AI の使用は法的には未知の海です。 AI が生成した画像の権利を誰が所有するかをめぐって、特に AI モデルが著名なアーティストから引用した場合には、すでに論争が起きています。

法的問題はオンライン広告の世界にも影響を与える可能性があります。 ブランドが留意すべきリスクと考慮事項の一部を以下に示します。

法令順守

オンライン広告に AI を使用する場合、ブランドはキャンペーンがデータ保護法 (GDPR など) やその他のプライバシー法などのすべての規制に準拠していることを確認する必要があります。 遵守しない場合は、罰金、法的措置、および風評被害が生じる可能性があります。

知的財産権の侵害

AI ツールは、商標や特許などの著作権を侵害するコンテンツを誤って生成する可能性があります。 AI が生成したコンテンツをレビューして、知的財産権を侵害していないことを確認するメカニズムを導入します。

誤解を招くまたは欺瞞的な広告

AI によって生成されたコンテンツは、徹底的にレビューされていない場合、誤解を招く広告や欺瞞的な広告を生成する可能性があります。 これらは消費者保護法に違反する可能性があり、広告を掲載しているプラ​​ットフォームの要件にさえ違反する可能性があります。 これを避けるために品質管理対策を講じてください。

第三者の権利

潜在的な著作権紛争を避けるために、サードパーティの資産を使用するための適切な権利を持っていることを確認してください。

AI を活用した広告に関連する法的リスクを最小限に抑えるには、次の分野に関する企業ポリシーを作成することを検討してください。

• 人間の監視と介入:
• 堅牢なデータ保護の実践:
• 継続的なモニタリングと監査
• 関連する法律や規制について常に最新の情報を入手してください
  
  

8. セキュリティ攻撃

インターネットの他の分野と同様に、セキュリティ リスクを回避することが主な関心事です。 AIと広告を統合する場合も同様です。

人工知能は、広告のターゲティングなどでユーザー データに大きく依存しています。 このため、プライバシー保護が最重要事項となります。 責任ある広告主として、次のことを行う必要があります。

• 適用されるデータ保護規制を遵守する
• データ収集時に適切な同意を得る
• データ使用についてユーザーと透過的にコミュニケーションする

また、堅牢なデータ セキュリティ対策を実装して、データ侵害を回避するために全力を尽くす必要があります。 暗号化、2 要素認証などの強力なアクセス制御を使用し、使用するソフトウェアを定期的に更新して、顧客と企業の機密情報を保護します。

また、全員が同じ認識を持つように、AI の安全性とセキュリティについて全従業員を必ずトレーニングしてください。

9. 新しいアップデートに遅れをとる

PPC 広告主にとって、広告キャンペーンを最も効果的にするためには、AI の最新の進歩を常に把握することが重要です。

AI テクノロジーは継続的に進歩しており、広告のターゲティング、オーディエンスのセグメンテーション、入札戦略などを大幅に強化できる新しいツールや戦略を提供しています。

AI の最新の進歩に関する情報を常に入手することで、PPC 広告主はこれらのテクノロジーを活用して広告キャンペーンを最適化し、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。 たとえば、キャンペーン管理、動的な広告の最適化、ユーザーの行動に基づいたパーソナライズされたターゲティングを合理化する AI を活用した自動化ツールを検討できます。

PPC 広告の領域における AI の進歩に対する継続的な学習と適応により、広告主は最も革新的なソリューションを活用し、市場での競争力を得ることができます。

新しい AI の進歩について常に最新の情報を得る方法

AI 教育に積極的に取り組むためにできることは次のとおりです。

• 業界カンファレンスに参加し、新しいトレーニングを受講する
• 専門家とのネットワーク
• 定期的に参加できるポッドキャストやその他のメディア ソースを見つける
• Google や Meta など、使用しているソフトウェアのリリース ノートを読んでください。

10. AI で拡張した悪い PPC 戦略はさらに悪い PPC 戦略である

すでに十分に機能している広告戦略に AI を組み込むことで、キャンペーンの効率化、最適化、パフォーマンスの向上を実現できます。 しかし、現在の現実は、パフォーマンスの悪い PPC 戦略を AI で拡張しても、魔法のように改善されるわけではありません。

AI は、入力したものをすべて増幅するため、PPC 戦略に適切なターゲティング、広告の関連性、説得力のあるメッセージが欠けている場合、AI を使用して拡張すると、その弱点がさらに拡大するだけです。 代わりに、まず強力な基盤を構築することに集中してください。 そうすれば、キャンペーンを強化および最適化するための強力なツールとして AI を使用できます。 適切に組み合わせれば、ビジネスの成功と成長を生み出すことができます。

AI 広告のベスト 11 例については、この記事をご覧ください。

11. 制限を設定せずに広告予算を使いすぎる

予算制限を設定せずに AI を使用すると、広告予算を超過するリスクがあります。 これらの AI システムは、リアルタイムのデータとパフォーマンス指標に基づいてキャンペーンを最適化し、予算を割り当てるように設計されています。 ただし、予算制限が事前に定義されていない場合、AI システムは無期限に広告に支出し続け、希望の予算を超える可能性があります。

AI の使用時に広告予算を過剰に支出するリスクを軽減するには、次のことを行うことができます。

• 明確な予算制限を設定する
• 予算を定期的に見直して調整する
• 次のような予算管理メカニズムを実装します。
  • 日次または月次の支出上限の設定
  • 予算がなくなった場合にキャンペーンを一時停止するルールを設定する
  • 支出が一定額を超えた場合にアラートを受け取る

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オンライン広告で AI を使用するためのベスト プラクティス

一般に、これらのガイドラインに従うことで、AI を使用した広告の危険を可能な限り回避できます。

1. データ収集中はユーザーに対して透明性を保ち、すべての現地法を遵守してください。
2. テストを続けて結果を注意深く観察してください。
3. 可能な限りクリーンで偏見のないデータとなるよう、責任ある方法でデータを収集してください。
4. セキュリティ侵害を回避し、意図したとおりに機能するように、すべてのテクノロジーを最新の状態に保ちます。
5. AI を戦略にさらに組み込む際には、人間味を常に最前線に置き、ブランドの声と密接に連携し続けてください。

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結論

AI はデジタル広告環境に革命をもたらし、多くのメリットをもたらします。 ただし、PPC 広告主にとって、「AI は広告戦略にとってどの程度危険なのか?」と自問することが重要です。 そして、発生する可能性のある潜在的な問題に注意してください。 適切な監視と制御がなければ、AI システムのみに依存すると、広告予算の過剰支出、不正確な予測、人間の介入の欠如などの事故が発生する可能性があります。

AI をデジタル広告戦略に効果的に導入する方法について詳しく知りたいですか?

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