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AIによる予算管理で広告予算を最大活用する方法

このグローバルパンデミックはモバイルアプリの利用を大幅に押し上げ、 世界中のアプリダウンロード数は2020年第2四半期で378億件に達し、2019年の同時期より97億件増加しました。また、ソーシャルメディアに費やされる時間も増加しています。GlobalWebIndexの調査によると、今年の7月のソーシャルメディアの利用は1年前と比較して10.5%増加したということが明らかになりました。

成長の波に乗るために、アプリインストール広告に従事するマーケターは、ソーシャルメディアと有料検索プラットフォームを優先したいと考えています。ただし、投資した広告費の回収率(ROAS)を最大限に高めるには、広告に関心を持つ可能性が最も高いユーザーをターゲティングする必要があります。AI駆動予測セグメンテーションとキーワードターゲティングを活用することで、ユーザーにリーチしてコンバージョンする確率を高めることができます。

ターゲットオーディエンスを把握したら、次はインストールあたりのコスト(CPI)を抑えながら目標を達成するために、各キャンペーンと広告への予算配分を算出する必要があります。テクノロジーの進歩に伴い、広告予算の効果を最大化し、キャンペーン管理を最適化するには、データと人工知能(AI)を使用することが最善の策かもしれません。

 

広告キャンペーン管理の主な課題

アプリインストール型の広告キャンペーンに関しての最も大きな課題は、管理が非常に複雑なことです。これは、広告が通常、Facebook、Apple Search、Google広告を含む複数の有料検索およびソーシャルメディアプラットフォームで実行されるためです。

広告が複数のプラットフォームで実行され、それぞれに独自のパラメータが設定されている場合、キャンペーンを手動で24時間365日監視し、どの広告が最もパフォーマンスが良いのかを把握するのは難しいです。その結果、ボリュームや予算が超過し、予算配分の最適化が難しくなります。

 

従来のやり方がもはや機能しない理由

従来、マーケターは、毎日手動で様々なプラットフォームに予算を割り当て、複数のキャンペーンや広告グループを処理しなければなりませんでした。つまり、キャンペーンの微調整を、レポートの分析と個人的な経験に基づいて行うことになります。

担当するマーケターがどれだけ優秀でも、その実行のプロセスに時間がかかる可能性があります。また、入札価格やクリエイティブなど、様々な運用調整に関わる試行錯誤も多くあります。

セグメントが決定された後、各プラットフォームと各広告セットに割り当てる予算を決定するには、常に注意を払う必要があります。そうしないと、予算の浪費につながる可能性があります。たとえば、広告セットごとに小さな広告予算を割り当て、インストール数を確認してから、それに応じて予算を増減させたりします。

Googleアドなど、プラットフォームに付帯する予算自動化機能も役に立ちます。ただし、Googleアドの自動ルールは手動で設定するもので、要するに、ここにも一定の限界があるということです。

 

AI主導のスマートな予算管理のメリット

これらの問題を解決する1つの道は、AI主導のキャンペーン管理ツールを使用することです。試行錯誤を取り除き、ROASを予測して、個々の広告セットと複数の検索およびソーシャルプラットフォームの多方面で予算配分を最適化します。

  • AIによる広告セット予測

広告費を最適化するには、AIに各広告セットが毎日生成できるボリュームとCPIを予測させるために、まず目標KPIとボリュームを設定します。その予測に基づいて、AI は各広告セットの適切な日割予算を割り当てます。

キャンペーンがスタートすると、モデルを強化するために各広告セットのパフォーマンスデータは1時間ごとにAIに送り返され、そしてAIは最新のデータを使用して新しい予測を行い、予算を継続的に最適化します。

  • AIによるプラットフォーム予測

各広告セットのボリュームとCPIを予測するだけでなく、AIは、プラットフォーム毎の日割予算を決定することもできます。

たとえば、1日の予算が500USドルの場合、毎日の初めに、AIは前日のパフォーマンス、あるいは前の週や前月、現在のバーンレートを考慮に入れ、各プラットフォームに対してその日に500USドル以上を割り当てるか、正確にいくら割り当てるのかを決定します。

最終的にAIは 、各プラットフォームと各広告セットにどの程度の予算を割り当てるかを、CPIとボリューム全体の目標に照らし合わせつつ、継続的に、透過的な方法で決定します。これは、人間よりもはるかに効果的で、かつ効率的です。

 

CPIを抑えながらダウンロードを促進するには、アプリのインストール広告費用を効率的に確保することが重要です。AIは、試行錯誤をデータドリブンサイエンスに変えることで、これを可能にするだけでなく、より簡単にします。

 

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