AI（人工知能）の発展により、広告業界でもその活用が急速に広がっています。スマートフォンやSNSの普及によって、デジタル広告の重要性が高まる中、AIは広告制作から配信最適化まで幅広い領域で革新をもたらしているのが現状です。今回は、AIを活用できる広告の種類やAIを使うメリット、利用の際の留意点を紹介します。
AI広告とは
AI広告とは、人工知能を活用した広告のことを広く指します。広告を作成するには、通常、デザイナーによるクリエイティブの制作から掲載、広告効果の分析や改善が必要で、多くの工数が必要です。
AIを活用すれば、大量のデータをもとに素早く大量に広告素材を生成できます。また、広告の運用や広告クリエイティブの最適化も、AIに任せられます。広告業界では、さまざまな工程でAIの活用が進んでいます。AIを活用して作業を自動化したり、データを活用したりすることで、業務精度の向上や効率化が実現可能です。
AIを活用できる広告の種類
AIの活用が進んでいる広告は、主にインターネットに掲載する広告です。どのような種類の広告にAIが活用されているのか、活用例とともに解説します。リスティング広告
リスティング広告とは、ユーザーが検索したキーワードに連動して検索結果のページに掲載されるテキスト広告です。検索連動型広告とも呼ばれ、顕在層へのアプローチに用いられます。リスティング広告は入札制で、入札単価が高く広告文やランディングページの利便性が高いほどユーザーの目に留まりやすい上部に掲載される仕組みです。入札単価が低いと掲載されなくなりますが、入札単価を高く設定して上部に掲載されても、クリック先でコンバージョンに至らなければ、費用負担が大きくなります。
そのため、いかにコンバージョンにつながるキーワードを選んで、適切な入札単価を設定するかが重要になります。AIを活用すると、時間のかかるキーワードの選定から入札、広告文作成などを自動化でき、大きな費用対効果を得られます。
ディスプレイ広告
ディスプレイ広告は、Webサイト、Webサービス、アプリケーションなどの広告枠に掲載される広告です。顕在層だけでなく、潜在層にもアプローチができます。AIを活用すると、ユーザーの目に留まりやすいクリエイティブの生成や、ユーザーのセグメンテーションの自動化ができます。また、自社サイトに訪れ、サービスの利用を検討したことのあるユーザーに向けて広告を配信し、再訪問をうながすリターゲティング広告の設定にも、AIを活用できます。
SNS広告
SNS広告は、X（旧Twitter）やInstagramなどのSNSに出稿する広告です。SNS広告では、ユーザーの登録データや行動履歴により細かなセグメンテーションが可能で、まだ検索に至っていない潜在層に対して高い精度でアプローチできます。通常の投稿が並ぶタイムライン上に掲載されるため、広告に対する抵抗感なく受け入れられやすいこともメリットです。
SNS広告にAIを活用することで、ユーザーにフィットしたコンテンツを生成できます。また、キャンペーンの管理・実施や運用分析の自動化も図れ、運用にかかる手間を大きく削減可能です。
動画広告
動画広告は、映像コンテンツを利用した広告です。動画配信サービスのほか、SNS広告で配信される動画コンテンツも含みます。
動画広告は、文字以上の情報量があり、視覚や聴覚へのアプローチで高い訴求力があることがメリットです。しかし、制作には映像の撮影や編集作業など、通常の広告に比べて莫大な作業コストがかかります。
動画の生成や素材の編集などにAIを活用すれば、大幅に工数を省けるので、スピーディーな配信が実現できます。ユーザーの行動データを活用した、配信の最適化も可能です。
【広告】AIの活用によってできること
ここまでは広告の種類別にAIが活用できる場面をみてきましたが、ここからは、生成AIの利用によってどのようなことが実現しているのか、具体的に解説します。効果的なクリエイティブ制作
広告のクリエイティブを作る際は、生成AIが役立ちます。生成AIとは、テキストや画像、動画などのコンテンツを作り出すAIのことです。ユーザーごとの行動データをもとにした最適化も可能なため、ユーザーごとに効果的なクリエイティブを制作できます。ときにはデメリットとして扱われがちですが、生成AIは予想外のクリエイティブを生み出すこともあります。AIの生成物から新たな発想を得て、独創性のあるクリエイティブを創出するといった使い方もできるでしょう。
また、GAN（敵対的生成ネットワーク）を用いて、実在しないクリエイティブを作り出すのも有効です。
ターゲティングの精度向上
従来のWeb広告では、ターゲティングを行うために、ユーザーの行動履歴や滞在時間などのデータを手作業で収集・分析して利用していました。AIを利用すれば、特定のターゲット層へ訴求するための分析をスピーディーに行えます。広告の表示からユーザーの行動パターンや好みなどを解析することで、ターゲティングの予測モデルを構築できます。
広告運用の最適化
広告を運用する際には、2つの案を比較するA／Bテストを繰り返し、より高い成果につながる案をブラッシュアップしていかなければなりません。
AIを活用すれば、広告効果の予測や評価、データをもとにした改善提案などをさせることもできます。また、AIは短時間で多数のクリエイティブを検証でき、効果的な広告を発見させることも可能です。品質を高めながら、クリエイティブの増産ができます。
広告にAIを使うときの留意点
AIを活用することで、広告運用はもとよりクリエイティブの作成も効率的に行えるようになりました。しかし、AIはまだ発展中であり、活用する際には留意点もあります。特に広告に生成AIを使うときに押さえておかなければならない留意点に、次の2点があげられます。トレンドに対応しにくい
生成AIは、過去の学習データをもとにクリエイティブを生成します。そのため、最新のトレンドを取り入れるには限界があります。定期的にSNSなどから最新のトレンドを学習させる、クリエイティブチームが生成AIの制作物をブラッシュアップするといった、使い方の工夫や人間の介在が必要です。また、AIは今後のトレンドを予測する能力が乏しい傾向にあります。最新トレンドは、必ずしも過去のトレンドをベースにしているわけではありません。
さらに、トレンドにはそのときの時代背景や環境、社会情勢など、さまざまな要素が影響します。現時点ではAIがこれらを理解することは困難であり、トレンド予測においても人間の介在が必須となるでしょう。
運用側のリテラシーが求められる
生成AIの活用効果を最大化するには、その仕組みなどを理解する必要があります。
特にクリエイティブの作成に生成AIを用いる場合には、出力されたコンテンツが著作権侵害にあたらないか注意が必要です。既存の著作物と依拠性が認められるものをそのまま利用すると、著作権侵害となるおそれがあります。
生成AIは学習データをもとにコンテンツを生成します。著作権侵害を防ぐには、制作時に生成AIへ著作物を参考にする指示や、著作物データを共有するなどの指示を出さないよう注意が必要です。さらに、情報漏洩を防ぐために、クライアントから得た機密情報を生成AIに入力しないなど、基本的なリテラシーも求められます。
まとめ
広告にAIを活用することで、時間やコストを抑えつつ、広告運用の効果を上げられるようになりました。AIはインターネット広告と相性が良く、リスティング広告の自動化や運用の最適化、生成AIを使用したクリエイティブの制作指示なども可能です。AIの仕組みを理解し、広告運用にも積極的に活用していきましょう。
