InMobiが発表
一部のモバイルアプリ内広告キャンペーンが成功するのはなぜですか？ 部分的には、使用されるクリエイティブが効果的でないためです。 あまりにも頻繁に、広告は見えなくなり、クリックされなくなります。
2018年の第2四半期には、モアズ 平均有効および閲覧可能レート 同じ期間内にIASによって表示された平均視認可能率は50％未満であったが、約60％であった。 これは、5人の広告のうち2人が実際の人によって完全には見られないことを意味します。
アプリ内広告の平均クリック率は わずか1.5％超 。 モバイルウェブ広告の平均クリック率（1.12％）よりも優れていますが、まだ多くの広告が売上、アプリのダウンロード、登録につながっていないことを意味します。
だから、もっと良い方法がありますか？ 広告費用が実際の結果をもたらすことを確実にするために広告主は何ができますか？
これは人工知能（AI）と機械学習（ML）が主要な方法で役立つことができる1つのアプリケーションです。 モバイルマーケティング担当者は、広告クリエイティブの技術に高度な分析洞察力を適用することで、広告キャンペーンがより魅力的でより効果的であると確信することができます。
AIがその日を救う方法
広告を効果的にするには？ 広告代理店は直感と経験に頼っていましたが、このヒット・ミスのアプローチでは、ブランドは広告費用をよりスマートにする必要があるため、今日はそれをカットしません。
モバイル広告クリエイティブの開発に高度な予測分析機能を適用することで、モバイルマーケティング担当者はキャンペーンの効果についてより自信を持つことができます。 このようなシステムでは、過去のクリエイティブや過去のキャンペーンのデータを把握し、継続的な努力がどのように作用するのかを正確に判断します。 AIのこのアプリケーションを使用すると、ブランドはメッセージング、フォント、色、画像、ボタンのサイズ、フォーマットのすべてがキャンペーンの全体的なパフォーマンスにどのように影響するかをよりよく理解することができます。
また、さまざまなシナリオでターゲットオーディエンスがさまざまなクリエイティブにどのように反応するかを広告主が確認するのに役立ちます。 たとえば、夜間に色のコントラストの高いクリエイティブのパフォーマンスが向上したり、週末にスポーツスターを特集した広告が効果的に表示されたりする可能性があります。 AIは、このレベルの粒度と広告の開発とパフォーマンスに対する洞察を提供することができます。
AIのスピードは、ブランドが広告クリエイティブが常にブランドに安全な環境で表示されるようにするのにも役立ちます。 プログラマティックメディアの購入が普及するにつれて、不幸な副作用の1つは、企業のクリエイティブが不快なコンテンツの横に意図せずに表示され、ブランドの安全性に対する懸念が高まっていることです。 AIは、広告が配信される前に、広告クリエイティブとアプリ内コンテンツの潜在的な衝突をすばやく見つけて停止するように設計されたアルゴリズムを支援します。
MLは、そのようなシステムが時間の経過とともにより賢く、より精巧になるのを助けることができる。 分析するキャンペーンが多くなればなるほど、クリエイティブがうまくいくものとそうでないものを学習します。
アンドロイドは電気羊を見ますか？
この種のシステムでは、広告クリエイティブは分析のために別々のパーツに分割されます。 しかし、このようなシステムは、画像全体を説明できないことがあります。 特に、画像を分解するために設計された手作業またはコンピュータプログラムは、エラーが発生しやすく、分析段階で重要な細部を欠落する可能性がある。 人間の目は木の森を見ることができますが、それはコンピュータの仕組みではありません。
しかし、これはすぐに変わるかもしれません。 コンピュータビジョンの分野における最近の進歩は、 エキサイティングな結果を生む 他の分野の広告クリエイティブの分析に大きな進歩をもたらす可能性があります。
コンピュータビジョンでは、コンピュータは個々の部品やコンポーネントだけでなく、画像全体を認識して分析するように訓練されています。 これは、画像とビデオの分析にアプローチするもっと包括的な方法であり、すぐに大きなブレークスルーにつながる可能性があります。 広告クリエイティブ分析の分野では、コンピュータビジョンは予測分析をさらに迅速かつ正確にするのに役立ちます。
eMarketerによると、ブランドとその広告パートナーは、 米国で770億ドル以上 しかし、この資金を確保することが賢明に費やされることは、まったく別の問題です。 現在および将来のAIアプリケーションのおかげで、ブランドは、導入するクリエイティブが成功に最適化され、ビジネスに目に見える質の高い結果をもたらす可能性があります。
InMobiがモバイルマーケティング担当者が複雑な課題を解決する手助けをする方法の詳細については、 ここを訪ねてください 。
Rajiv BhatはInMobiのData Sciences and MarketplaceのSVPです。
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