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AdWords のオーディエンス データで実現する機械学習によるパーソナライズ配信

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2018 年 あなたのビジネスを成長させるために、デジタル マーケティングにまつわる先進のテクノロジーを学びましょう。

 

前回の記事で説明した機械学習。今回は、Google が機械学習を使って、どのようにオーディエンス データを分析しているのか、またその分析結果を広告運用に活用いただくための仕組みについて説明します。

 

データの増大という今日の課題


「90% のユーザーはタスク完了までに複数の端末やプラットフォームを使用する 1」など、近年オンライン ユーザーの挙動がより複雑になっています。

 

1: Google「The New Multi-Screen World Research」(2012 年)、McKinsey & Co. (2013 年)

 

その最たる理由がモバイルの普及です。モバイルの登場により、ユーザーは何かをしたいと思い立ったそのときに、細切れの時間でその欲求を解消できるようになりました。これにより、ユーザーと情報との接点 = データ量が急激に増加しました。

 

企業にとってデータが増えるのは好ましいことですが、ユーザーが複数のデバイスをまたいで利用し、データが分断されてしまうことで、真のユーザー像が掴みにくくなります。

 

例えば、ユーザーがスマートフォンで広告動画を閲覧して、パソコンで広告をクリックした場合、このユーザーが同一人物であると正確に紐づけられなければ、見込みの高い顧客の判断ができません。データが増えるほど分析の幅や正確性は増しますが、実際にそのデータを活用することが難しくなっていくというジレンマが生まれているのです。SMBDay-11-1.png図1: データがチャネルごとにバラバラだと、真のユーザー像が掴みにくくなる

 

AdWords のオーディエンス データ分析の特徴


こうしたジレンマの解決には、Google の機械学習によって分析したオーディエンス データが役立ちます。

 

AdWords は、年齢や性別に加え、時間帯、使用デバイスやブラウザ、閲覧履歴に基づく興味関心、現在の地域といったさまざまなシグナルによってオーディエンス データを分析しています。

 

例えば、同じ 30 歳前後の男性といっても、日中、港区からスマートフォンで旅行先を決めるため色々な場所の動画を閲覧している場合と、夜に世田谷区でタブレットを使用して週末行くためのレストランを探している場合では、大きくニーズが異なります。しかし AdWords では、さまざまな条件のニーズに対して、的確に広告を配信することができます。

 

AdWords が分析しているオーディエンス データのシグナルは 3 種類です(図 2)。SMBDay-11-2.png図 2: Google が分析しているオーディエンス データのシグナル

また分析には下記のような特徴があります。

 

  • 7,000 万ものシグナルを 100 ミリ秒以内に分析する処理能力でリアルタイムのデータを提供
  • 過去のデータに基づくインサイトで関心と意図を識別
  • パターン認識によってターゲット ユーザーを識別し、グループ化

 

膨大なデータは、こうした分析により処理され、AdWords で活用することができます。下記で、オーディエンス データ分析により実現する AdWords の特徴を見てみます。

 

1. 幅広いリーチ

Google ディスプレイ ネットワークは、世界のインターネット ユーザーの 90% 以上にリーチできます。

 

2. 深い洞察を備えたターゲティング

ターゲティングでは、ユーザーの「一般的な属性」に加え、より「深掘りした属性」や、時とともに変わる「心の機微」をも捉えることができます。

 

例えば、年齢、性別、世帯年収といった「一般的な属性」は、マスメディアでも近似値として選べますが、AdWords ではより高い精度でターゲティングできます。

 

「深掘りした属性」については、旅行が多い、新しいレストランの開拓が好き、映画ファン、買い物マニアといった、一歩踏み込んだ人物像まで理解できます。

 

そして、人々の心は常に変わっていきます。旅行が多いことで旅行先で見た家具が気になり、家具のウェブサイトを閲覧するといった、移ろいゆく潜在顧客の「心の機微」を正確に捕捉し、ターゲティングできます。

 

3. パーソナライズ

結果、AdWords では、リアルタイムでの意図に基づいたユーザーをセグメント化できます。ユーザーはあなたのビジネス・業界をあまり知らないかもしれません。仮に知ったとしても、直後では購入意欲は高くないでしょう。購入意欲が高くなってもまだあなたのウェブサイトに訪れていないこともあります。

 

同じユーザーでも変わっていく心の動きをセグメント化することで、適切なユーザーに適切なタイミングで広告を配信する、精度の高いパーソナライズが実現できます(図 3)。SMBDay-11-3.png図 3: リアルタイムでの意図に基づいたユーザーのセグメント化 

まとめ


  • 今日ではモバイルの普及などによりデータの量が増え、データの活用が難しくなっている
  • AdWords の機械学習によるオーディエンス データ分析が、膨大なデータをマーケティングに活用する解決策の 1 つとなる
  • AdWords では、幅広いリーチと深い洞察を備えたターゲティングによって、よりパーソナライズされた広告配信が可能

次の記事では、機械学習による自動化を用いた、効率的な広告運用について説明します。


すべての記事の一覧はこちらからご覧ください。


Posted by 近藤 辰也 - アジア太平洋地域 プロダクト ソリューション スペシャリスト