2023 年に広告に AI を活用して PPC の取り組みを強化する方法

公開: 2023-07-25

デジタルマーケティングにおけるAIとは何ですか?

まず、AI とは何か、そしてデジタルマーケティングの観点から見てみましょう。

オックスフォード辞典では、AIを、視覚認識、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムの理論と開発と定義しています。

デジタルマーケティングの文脈では、AI コンピューターシステムは大量のデータを高速に分析し、データから学習して推論し、分析に基づいて重要な意思決定を行うために使用されます。

その後、これにより、対象ユーザーのターゲティングと定義、タスクの自動化、パターン認識、最適化、データのセグメンテーション、コンテンツ作成などの機能が強化されます。

ここで、広告における AI は人間の能力を超えた規模と速度でこれらのことを実行できるため、非常に便利ですが、おそらく長年にわたって少し物議を醸し、破壊的であることに注意することも重要です。

広告における AI がオンラインで見る広告にどのような影響を与えるか

これは、広告主が機械学習の栄光をゆっくりと満喫できることを意味するのでしょうか? おそらくそうではありませんが、AI が広告に利益をもたらし、パフォーマンスと生産性の向上に役立つ方法はまだたくさんあります。

2023 年に PPC で AI を使用する主なメリットをいくつか見てみましょう。

パーソナライゼーションと関連性

PPC で AI を使用する最初の利点は、高度にパーソナライズされた関連性の高い広告をターゲットユーザーに配信できることです。 AI アルゴリズムは、ユーザーの行動、ユーザーの興味や動機が何であるかを理解します。この情報は、個々のユーザーに合わせた広告を配信するために使用され、広告がパーソナライズされ、関連性が高くなります。

AI はこれを大規模に実現し、非常に多くの視聴者に向けてキャンペーンをパーソナライズすることができますが、これは手動で行うのはほぼ不可能です。

たとえば、AI の助けを借りて、オンラインでの興味に基づいてユーザーの心に最も響くような広告の見出しと説明の組み合わせを配信するなどの単純な処理が、自動プロセスになります。 AI は、同様のオンライン関心を持つユーザーの過去のパフォーマンスを考慮して、最適な広告コピーの組み合わせを予測します。

高度なターゲティング

PPC における AI を活用した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正確にリーチできます。 AI アルゴリズムは、人間の能力を超えて、ターゲットセグメントを定義するパターン、行動、特性を識別できます。

これはデータ分析によって実現され、できるだけ多くのアカウントとキャンペーンのデータを収集することが非常に重要である理由の 1 つです。データは PPC の AI を促進し、選択したキーワードとコンテキストオーディエンスを使用して手動でキャンペーンを構築するよりも、より高度なターゲティングをキャンペーンに可能にします。

たとえば、 P-MAX キャンペーンでは高度なターゲティング手法を使用して、コンバージョンに至る可能性が最も高いユーザーを見つけます。機械学習とオーディエンスシグナルを使用することで、P-MAX キャンペーンは完全に自動化されコンバージョンを重視し、Google ネットワーク全体に広告を配信できます。検索、表示、発見、YouTube、ショッピング、Gmail、マップ。

オートメーション

有料検索広告における AIのもう 1 つの利点は、それに伴う自動化です。 AI が関与するすべての PPC キャンペーンとプロセスがより合理化され、簡素化されます。実際には、これにはキーワード調査、入札管理、広告のスケジュール設定、アセットの作成、さらにはターゲティングなどが含まれます。

自動化は PPC において大きな役割を果たしており、自動化が広告主にとって非常に有益である理由は、時間と費用が節約されるからです。広告主は、面倒で時間のかかるタスクを機械に任せて、代わりに戦略に集中し、他の領域に時間を費やすことができます。これは、運用コストの削減にもつながります。

これに加えて、AI はこれらのタスクの多くを、特に高速で強力なデータ分析から自動化する場合、人間よりも高い水準で実行できます。ただし、場合によっては、コンテンツ作成など、広告主による AI の管理と操作が必要になります。

AI を使用して PPC を強化する方法

AI が PPC にもたらす 3 つの主な利点を見てきました。次に、AI が広告でどのように使用される 10 の実践的な方法を見てみましょう。これらはすべて PPC キャンペーンを充実させるものです。

1. 生成 AI が検索をどのように改善しているかを理解する

生成 AI は、プロンプトに基づいて、テキスト、画像、その他の種類のメディアなどのコンテンツを作成できる人工知能です。これまでに示された例から学んだことを取り入れ、その情報に基づいてまったく新しいものを作成できます。

このように生成 AI が使用される主な 2 つの方法は、ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) を使用する方法と、Google の Bard の展開など、検索エンジンに組み込まれる生成 AI を使用する方法です。

大規模言語モデル (LLM) は、質問に対する回答や特定のトピックについての深い洞察を提供するだけでなく、テキストベースのコンテンツ作成にとって非常に強力であることが証明されています。一方、Google Bard は、検索エンジンとしての Google の未来であり、ユーザーはまったく新しい検索を開始するのではなく、より具体的で詳細が含まれるロングテールキーワードで検索できるようになり、より多くの質問をフォローアップできるようになります。

このように検索が進化することで、広告、特に広告主が広告を配信する方法と場所にも影響が及ぶため、PPC の観点から常に最新情報を入手することが重要になります。

2. キーワードの発見と整理

ChatGPT などの AI ツールを PPC で使用すると、従来は手動で行われていたキーワード調査のプロセスを大幅に強化して自動化できます。 Google のキーワードプランナーや他のキーワード調査ツールと比較して、ChatGPT はプロセス全体をはるかに簡単かつインタラクティブにしています。

たとえば、業界、関連キーワードの種類、競合他社、関連 URL に関するプロンプトを表示することから始めることができます。 ChatGPT はこの情報に基づいてキーワードを生成します。その後、キーワードの調査を依頼して、自分にとって意味のある方法で絞り込み、拡張し、グループ化することができます。

以下の例では、Booking.com に似た、犬に優しい英国の休暇用 Web サイトのキーワード調査を支援するよう ChatGPT に依頼しました。私がいくつかのキーワードの例を提供すると、ChatGPT が適切に構造化されたアイデアをいくつか考え出しました。

次に、フォローアップの質問をしてキーワードリストをさらに作成しました。この段階では、何が関係し、何が関係ないかという観点から、より幅広いコンテキストを提供することが重要です。

以下の例では、ホテルに関連するキーワードをさらに要求し、キャンプはこのビジネスには関係ないと述べたので、ChatGPT はキーワードのリストを次のように絞り込みました。

ChatGPT を使用するとキーワード調査を大規模に行うことができ、これらのキーワードをより従来型のツールに入力して、検索ボリュームと競合を把握することもできます。

3. ChatGPT を使用して検索クエリ分析を高速化する

キーワード調査を行うのと似ていますが、その逆です。検索クエリ分析は、多くの場合、大量の検索クエリデータを調べて、関連性のない検索を除外するという面倒な作業であると考えられます。新しいキーワードのアイデアや機会を見つけるのにも良い方法です。

ChatGPT を使用すると、LLM に検索クエリリストを分析して、関連性に基づいて検索用語を強調表示したり、特定の用語をグループ化したりすることができます。

次の例では、数百の検索クエリを含むリストを ChatGPT に提供し、どのクエリが犬に優しいホテルビジネスに関連しないかを尋ねました。その後、ChatGPT は 21 のクエリを強調表示して、詳しく調べてみました。

上記の一部は関連性があるため、関連性のあるものについてのより多くのプロンプトを ChatGPT に提供することが依然として重要です。ただし、booking.com、B&B、Premier Inn、Groupon に関連する検索用語がこのキャンペーンにまったく適していないことがすぐにわかりました。そのため、私が実行できる直接的なアクションは、これらのクエリをキャンペーンから除外することです。

その後、ChatGPT に検索クエリを再度確認して、新しい場所キャンペーンの作成に使用される場所を含むクエリのリストを提供するように依頼しました。

検索クエリ分析のための追加の人員を確保し、大量のデータの分析プロセスを自動化することは、AI を使用して PPC を強化する優れた方法です。

4. 魅力的な広告コピーを作成し、関連性の高い広告を開発する

PPC で AI を使用するもう 1 つの方法は、AI コンテンツ作成の一形態である広告コピーライティングです。上記の例と同様に、ChatGPT に必要なものについての概要を提供し、広告コピーの作成を待つことができます。

AI によって作成された広告コピーは、説得力があり、関連性があり、すべての情報が正確であることを確認するために、依然として人間によるチェックと修正が必要です。ただし、アイデアを迅速に生み出すための非常に便利なツールであることに変わりはなく、広告主の時間とリソースを大幅に節約できます。

以下の例では、「ペットに優しい休暇」以外のビジネスの USP にコンテキストを与えずに、いくつかのコールアウトを提供するよう ChatGPT に依頼しました。その後、コールアウトが最大 25 文字になるように修正するよう依頼しました。 ChatGPT が考え出したのは次のとおりです。

これは出発点として最適であり、関連するものもあれば、完全に関連しないものもあります。ただし、ChatGPT が提供するものを使用して、含めるべきであることがわかっている USP をいくつか追加することで、10 個のコールアウトを調整することができました。

私が改訂したコールアウトのリストは次のとおりです。

ペットと泊まれる宿泊施設
すべての品種、すべてのサイズ
愛犬家からの信頼
犬旅行の専門家
すべての犬を歓迎します
返金保証
£30 のデポジットで予約する
犬に優しいお得な情報
数分でオンライン予約
数千の物件

全体として、AI はテキストベースのコンテンツを作成するのに優れており、PPC は Google 広告の広告コピーを作成するのに優れています。

5. 商品フィードを最適化する

広告主は ChatGPT を使用してMerchant Center フィードデータを最適化することもできます。これは、ショッピングキャンペーンや P-MAX キャンペーンを実施している e コマースビジネスにとって非常に重要です。

ChatGPT は、不足しているデータを埋めたり、製品のタイトルや説明を最適化して検索に適したものにしたり、製品または製品ページ自体に基づいてタイトルや説明を調整したりすることによって役立ちます。

Search Engine Journalの以下の例では、商品ページの URL と不足しているフィールドを含むスプレッドシートが ChatGPT に提供されています。 ChatGPT は、ランディングページのデータに基づいて、3 番目の列に不足している詳細を入力するように求められました。

その後、ChatGPT が提供した欠落情報を使用して商品フィードを入力することができ、フィードが正確で Google ショッピング向けに最適化されていることを確認できます。

6. ChatGPT を使用して関連する視聴者を特定する

オーディエンスは PPC ターゲティングで重要な役割を果たし、すべてのキャンペーンタイプに関連しますが、P-MAX、ディスプレイ、動画など、ターゲティングにおいてオーディエンスに大きく依存するものもあります。自社のオーディエンスデータを使用するだけでなく、キーワードや URL を含めることができる、マーケット内オーディエンス、アフィニティオーディエンス、カスタムオーディエンスを使用することもお勧めします。

では、PPC オーディエンス開発に ChatGPT をどのように使用できるのでしょうか? ChatGPT は調査アシスタントとして使用でき、特定の消費者セグメントの特定の興味や好みについての洞察を提供します。それだけでなく、ChatGPT は、消費者が検索を行う際に使用する可能性のある関連キーワードを提案することもできます。

これらの情報はすべて、Google 広告内でカスタマイズされたオーディエンスセグメントを作成するために使用できるため、広告主がオーディエンスをより適切に定義して、目的のオーディエンスをターゲットにしてリーチできるようになります。 AI は特定の興味や検索行動を考慮に入れることができるため、広告主がターゲットユーザーについて知っている情報を超える可能性があります。

7. 会話型 AI を使用してキャンペーンを作成する

新しい Google 広告アセット作成機能があり、Google 広告インテリジェンスを使用して、ユーザーに代わってキャンペーンを作成するプロセスを開始します。これは、Google 広告インターフェースで行われる Google AI 主導のチャットで実現できます。

この機能は Google Marketing Live 2023 で発表されたもので、広告主が提供するランディングページを利用して機能します。その後、Google AIがキャンペーンに関連した効果的なキーワード、見出し、説明、画像、その他のアセットを生成し、プロセスを自動化し、広告主の時間を節約します。

キャンペーンと AI 広告が Google によって生成された後も、広告主は開始前にそれを編集することができます。つまり、キャンペーンが開始される前に、キャンペーンを十分なレベルで制御できることになります。

8. Google Product Studio で AI 生成の広告画像を使用する

Google Marketing Live 2023 でのもう 1 つの発表は、Google の新しい Product Studio ツールでした。この新しいツールにより、広告主は PPC キャンペーンのクリエイティブアセットとして使用できる画像を生成することで、AI 生成広告を作成できるようになります。

Product Studio を使用すると、動的な背景を作成したり、魅力のない古い背景を削除したり、低解像度の画像を鮮明にしたりすることができます。

このクイックフィックスソリューションは時間を節約するだけでなく、デザインチームやデザインリソースの必要性により遅延を引き起こすことで知られる画像アセットに関する機能をPPC マネージャーに提供します。

9.検索クエリをターゲットとする AI を活用したアセット

Google Marketing Live 2023 のもう 1 つの発表は、検索広告が特定の検索クエリをターゲットにする AI を活用したアセットの作成です。これが展開されると、個々のユーザーの意図と検索クエリに基づいて、個々のユーザーに合わせたアセットを生成できるようになります。

これは、すべてのユーザーに同じアセットを表示するのではなく、個人にとってより関連性の高い、より適切に調整されたエクスペリエンスを意味します。

たとえば、キャンペーンに 10 個のサイトリンクアセットと 15 個の画像アセットがすべてローテーションで添付されている場合、AI を使用しない場合、それらは全体的なパフォーマンスに基づいて最適化されます。ただし、特定の検索クエリをターゲットとする AI を活用したアセットでは、そのユーザーに最適なアセットを選択する前に、ユーザーが検索した内容、興味、オンライン行動が考慮されます。

ユーザーが色、サイズ、スタイル、価格などの特定の製品特性を検索する場合、提供されるアセットはその検索を最適にターゲットにします。

10. 新しいキャンペーンタイプとスマート自動入札を使用する

AI と機械学習は、ここしばらく、新しい Google 広告キャンペーンタイプと入札戦略の最前線にあります。 P-MAX キャンペーンの開始やデータドリブンアトリビューションへの切り替えから、「コンバージョンの最大化」や「コンバージョン値の最大化」などのコンバージョン重視の入札戦略まで。

新しい Google 広告 AI キャンペーンタイプと入札戦略を使用すると、PPC を AI で強化できます。このため、広告主がそれらを採用し始めるか、少なくとも実験を開始することが非常に重要です。

これらの要素はすべて AI を活用し、データと機械学習を使用して可能な限り最高の結果を生成し、Google 広告キャンペーンを管理する従来の方法よりも優れたパフォーマンスを発揮することが証明されています。

11.「広告パワーペアリング」を有効にする

AI を活用したキャンペーンとターゲティングを P-MAX 広告や検索広告などの従来のキャンペーンと組み合わせて、実証済みのものと新しいものを組み合わせます。 Google では、これを「広告パワーペアリング」と呼んでいます。これにより、Google 全体でコンバージョンを高めることができます。

定期的に検索キャンペーンを実行すると、効果が確認されている場所から確実にコンバージョンを獲得し続けることができます。 PMax キャンペーンを追加すると、単独では見つけることができなかったオーディエンスとの新しい領域を開拓できるようになります。

また Google は、完全一致に固執するのではなく、AI を使用してキーワードやフレーズに関連するクエリを検索する部分一致で検索キャンペーンを設定することも推奨しています。したがって、ユーザーが「ネイルサロンサービス」というキーワードを入力すると、「マニキュアとペディキュア」というキーワードの結果も表示される可能性があります。

1 種類のキャンペーンタイプまたはキーワードマッチングオプションに固執している場合は、AI が PPC キャンペーンをどのように推進できるかを発見する絶好の機会です。

結論

広告における AI は、生産性の向上や機械学習によるキャンペーンの最適化の強化など、PPC の取り組みを強化するためにさまざまな方法で使用できます。 PPC で AI を使用する 3 つの主な利点は、パーソナライズして関連性を高める機能、高度なターゲティング機能、そして最後に自動化です。

しかし、それは人間の役割が置き換わったということではなく、AIの進化によって私たちの役割が変わりつつあるということです。 AI は広告主にとって有利に活用できますが、AI 入力を成功させる鍵となるのはデータであるため、広告主は依然としてキャンペーンとコンテンツの作成を監督し、AI にコンテキストとデータを供給する必要があります。

AI が効果的に機能するには、AI に供給されるデータが正確で、最新で、豊富である必要があり、現時点では人間によって制御されています。