生成AIで広告運用が変わる！効率化とクリエイティビティの未来

はじめに

広告運用とは、広告を配信する目的や目標の設定から、媒体の選定、ターゲティング方法、広告クリエイティブ（画像や動画、広告文など）作成、成果計測の設定、分析、改善を行うことが主な業務となっており、主に新規顧客の獲得として用いられる重要なマーケティング施策となっております。従来の広告運用では、人手による作業が多かったため、時間とコストがかかり、また、データ分析も複雑で、最適な広告戦略を立てることが難しいという課題がありました。生成AIは、この課題を大きく改善する可能性を秘めています。今回の記事では生成AI×広告運用が従来の広告運用とどのように異なるのかご紹介いたします。

生成AIが広告運用にもたらす具体的な効果

生成AIは、広告運用のあり方を大きく変えつつあります。膨大なデータを解析し、高度な予測を行うことで、広告運用の効率化と効果最大化を実現します。

効率化

広告クリエイティブの自動生成：

• 多様なバリエーションの生成: 生成AIは、テキスト、画像、動画など、様々な形式の広告クリエイティブを短時間で大量に生成できます。これにより、A/Bテストを効率的に実施し、最適なクリエイティブを見つけることが可能になります。

• パーソナライズされたクリエイティブ: ユーザーの属性や行動履歴に基づいて、一人ひとりに合わせたパーソナライズされたクリエイティブを自動生成できます。

広告文面の自動作成：

• 高品質な広告文の作成: 生成AIは、過去の成功事例やトレンドを学習し、魅力的な広告文を自動生成できます。

• 多言語対応: 多言語対応が可能な生成AIを活用することで、グローバルな広告展開が容易になります。

データ分析の自動化：

• 迅速なデータ分析: 膨大な広告データを迅速に分析し、インサイトを抽出できます。

• 複雑なデータの可視化: 複雑なデータをわかりやすく可視化することで、より深い洞察を得ることができます。

効果最大化

高精度なターゲティング：

• ユーザー属性の予測: 生成AIは、ユーザーの属性や興味関心を高精度に予測し、最適なターゲット層に広告を配信できます。

• リアルタイムな最適化: ユーザーの行動をリアルタイムに分析し、広告配信戦略を最適化できます。

顧客行動の予測：

• 購買意欲の予測: ユーザーの購買意欲を予測し、効果的なタイミングでリターゲティング広告を配信できます。

• チャーン率の低下: ユーザーの離脱を予測し、適切な施策を実施することで、顧客の維持率向上に貢献できます。

生成AIを活用した広告運用の事例

前項で述べた通り、広告運用において生成AIを活用するメリットは数多くあります。その中でも企業が活用した事例についていくつかご紹介いたします。

やよい軒

やよい軒を運営するプレナスは、AIを活用し、わずか4ヶ月でアプリのインストール数を100万件突破という快挙を達成しました。サイバーエージェントの「極予測AI」による効果測定と最適化が、この成功を後押ししました。100種類以上の広告クリエイティブをテストし、最も効果の高いものを選択することで、獲得率はなんと200%に向上しました。AIの力で、広告効果を最大化し、ビジネス成長に貢献しています。

参考：人間の感覚より効果を出せるクリエイティブ！やよい軒アプリで獲得効率200％を実現した「極予測AI」

サントリー

サントリーは、ChatGPTの力を借り、常識を覆すようなユニークなCMを制作しました。生成AIが提案した、声優・白井悠介さんを起用し、キウイフルーツを食べたりドーナツに乗ったりといった奇想天外な展開は、まさにAIならではの創造性の結晶と言えます。

参考：ChatGPTを使っていたらやさしい麦茶宣伝部の“AI部長”が誕生！

バーガーキング

バーガーキングは、生成AIの“ハズレ”を逆手に取ったユニークなハロウィンキャンペーンを実施しました。AIに「ハンバーガーを食べている女性」と指示したところ、予想外の不気味な画像が生成され、それが逆にハロウィンのホラー感を際立たせる結果となりました。 AIの予測不能な側面が、新たな表現を生み出した好例と言えます。

参考：最高に不気味　バーガーキングのAI生成を用いたハロウィン施策

広告運用における生成AI導入の注意点と対策

前項までに記載した通り、広告運用×生成AIは今までなかった広告運用の効率化やクリエイティビティの向上に大きな可能性を秘めていますが、導入にあたってはいくつかの注意点があります。これらの注意点と対策を理解し、適切な導入を進めることが重要です。

まず注意点に関しては下記のようなことが挙げられるでしょう。

注意点

データの質と量：

• データの偏り: 学習データに偏りがあると、生成されるコンテンツも偏りが生じます。性別、年齢、地域など、多様なデータを収集し、偏りを最小限に抑える必要があります。

• プライバシー: 個人情報を含むデータを扱う場合は、厳格なプライバシー保護対策が必要です。

著作権：

• 著作権侵害: 生成AIが生成したコンテンツが、既存の著作物を無断で利用している可能性があります。著作権に関する知識を深め、法的なリスクを回避する必要があります。

• オリジナル性の確保: 生成AIで作成したコンテンツが、他者のコンテンツと類似している場合、オリジナル性がないと判断される可能性があります。

バイアス：

• 学習データのバイアス: 学習データに含まれる偏見が、生成されるコンテンツに反映される可能性があります。多様な視点を取り入れ、バイアスを軽減する必要があります。

• 差別的な表現: AIが生成したコンテンツが、特定の個人や集団に対して差別的な表現を含む可能性があります。生成されたコンテンツを慎重にチェックし、問題があれば修正する必要があります。

上記のような注意点が考えられる中で下記のような対策を打っていくことが大切です。

対策

• 多様なデータの収集: 偏りのない多様なデータを収集し、AIモデルの学習に活用します。

• 著作権に関する知識の習得: 著作権に関する法律やガイドラインを学び、法的なリスクを回避します。

• バイアスのチェック: 多様な視点を持つチームでコンテンツを評価し、バイアスを検出します。

まとめ

生成AIは、広告運用の可能性を大きく広げますが、その導入には慎重な検討が必要です。メリットとデメリットを理解し、適切な対策を講じることで、生成AIを最大限に活用し、広告効果の向上を実現することができます。現在の技術から発展する可能性も大いに高いため、今後もますます高度化していくことが予想されます。AIと人間の共創により、より革新的で効果的な広告が生まれるでしょう。