【レポート】Web担当者Forumミーティング 2016 Autumn

AIでリスティング広告はどう変わる? 媒体社と広告代理店がすべきこと

自動化に向いていることと、向いていないこと

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AIが進歩すると、リスティング広告はどのように変わっていくのだろうか。それについて媒体社と広告代理店はどう対応していけばいいのだろうか。

AIでリスティング広告はどう変わる」と題した「Web担当者Forum ミーティング 2016 秋」のセッションでは、アイレップの帷氏が運用型広告におけるAI(人工知能)の現状をプレゼンテーションし、さらに、ヤフーの富岡氏を交えてトークセッションを行った。

帷 勝博氏富岡 拓海氏
株式会社アイレップ 執行役員 広告運用トレーニング&ナレッジメント本部 本部長 第2ATD本部 本部長 帷 勝博氏(左)と
ヤフー株式会社 マーケティングソリューションズカンパニー デジタル広告営業本部 パートナーディベロップメント2部 セールス2 マネージャー 富岡 拓海氏(右)

AIの普及と機械学習

2016年3月にGoogleのAIであるAlphaGoが囲碁の世界チャンピオンに勝利、9月にはGoogle・Amazon・Facebook・IBM・マイクロソフトがAI団体「Partnership on AI」を創設、さらにロボットやIoTの動きも活性化しており、AIに関する話題に事欠かない昨今だ。マーケティングの世界でもAIはすでに動いており、AIのカテゴリーの中でも運用型広告と関連が高いのは機械学習だ。

「機械学習」とは何だろうか。ウィキペディアで調べると、次のように書かれている。

ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。(中略) そのアルゴリズムは、第一にそのデータが生成した潜在的機構の特徴を捉え、複雑な関係を識別(すなわち定量化)する。第二にその識別したパターンを用いて、新たなデータについて予測を行う

噛み砕くと、

過去の複数の事象から規則性を見出し、未来を予測すること

となり、運用型広告の世界においてもこの意味で機械学習が使われている。

では、具体的に機械学習はどのように学習を行っているのだろうか。

帷氏はヒエログリフ解読を例に取り説明する。

問1で「アイレップと書いている」ということを機械に学習させた後に問2を解読させると、正答率が高くなる。これはコンピュータプログラムが過去の事象(問1)から規則性や法則を見出して学習を行い、その後の判断に役立てたからである。これが機械学習だ。

「ヒト」と「機械」

それでは、今後ヒトと機械のかかわり方はどうなっていくのだろうか。「20年後に60パーセントの仕事が機械に置き換わる」という説もあり、「この先人間はいらなくなってくるんじゃないか」という極端な意見もある。

しかし、ヒトと機械は戦うものでもどちらかを選ぶものでもない。帷氏は次のように主張する。

ヒトと機械が共存していく世界をどうやって作っていくかが、広告代理店やヤフーなどの媒体社にとって大切になってくる

共存する方法を考えるためには、それぞれが得意なことはなにかというところから始めるべきだ。

ヒトが得意で機械ができないこと
  • 感受性(感じる力)
  • 独創性(0から1を生み出す、過去になかったものを考え出す力)
  • 意志
機械やコンピューターが得意なこと
  • 計算処理:(多くのものを素早く処理する)
  • 記憶力
  • 正確性
  • 体力:無限大

帷氏は次のように繰り返す。

ヒトがもっている特有の力と、コンピューターが持っている力をどう使っていくかが重要になってくる

運用型広告における「自動化」

次に帷氏は、現在主流となっている運用型広告の時間と効果の関係性についてグラフを元に話を進める。

運用型広告は、かけた時間に比例して効果が上がっていくものではなく、初期は効果が上がるが、時間が経つにつれて効果の上昇は漸減していくものだ。やろうと思えばやることはいくらでもあるのだが、現実的な工数とROIを考えると、どこまでやるか、また自分自身がどこまで手を動かすかが重要な問題になってくる。

そこで運用型広告の自動化だ。帷氏はその歴史について年表を提示しながら説明する。

運用型広告の世界で重要な指標として、次の4つのレバーがある。

  • 入札
  • キーワード生成
  • アカウント構造(管理)
  • クリエイティブ生成

2009年までは4つのレバーの操作や調整はすべて手動で行われていることが多く、アカウント構造も細分化された大量のアカウントを運用するのがよいとされてきたが、2011年くらいから変化が起こる。

まずは入札の自動化だ。2005年ごろから自動入札の技術はあったが、日本でも取り入れるところが多くなったのが2011年頃だ。

それまでは担当者が手動で作っていた入札対象キーワード生成も、2013年頃から自動化されるようになってきた。

2014年には、Googleが提唱する「hagakure」の影響で、それまでは大量・細分化がよいとされていたアカウント構造が、少量でシンプルな構造になっていく。

自動化が難しいと思われていたクリエイティブに関しても、2016年には一定のルールやロジックを当てはめて半自動的にクリエイティブを生成できるツールが出現してきている。

2010年からの5年間で、入札、キーワード、アカウント構造、クリエイティブという運用型広告における重要なレバーがすべて自動化されてきているのだ。

最後に帷氏は運用型広告における自動化の種類を整理する。

  • 高度化 ―― 機械学習による運用チューニングの自動化

    例:自動入札、広告ローテーションの最適化

  • 機械化≒自動生成 ―― データフィードなどの活用による広告配信の自動化

    例:データ自動挿入機能(ヤフー)、広告カスタマイザ(Google)

後者に関しては機械学習を用いているのではなく、一定のルールを与え、そのルールに基づいて広告配信内容を自動で生成しているという意味である。

自動化にはいろいろな意味があり、なにをどう自動化するかということを適切に捉える必要がある。

自動化やAIという言葉が使われることは多いが、運用型広告においては、高度な運用を実現するための自動化なのか、人がやっていたことを置き換える自動生成の文脈の自動化なのかということに着目すべきだと帷氏はまとめる。

以上で帷氏のプレゼンテーションは終了、続いてヤフーの富岡氏とのトークセッションに入る。

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