Advantage+で、広告費用対効果が32％向上することを実証
広告の配信アルゴリズムには、属性データやユーザーの行動内容、クリエイティブなどが複雑に絡みあう。誰に、どのようなコンテンツを届けるのか。そのコンテンツフォーマットやコンタクト方法も重要だ。
セッション冒頭でFacebook Japanの津野氏は、Metaの広告自動化ツールセット「Advantage+」について紹介した。同ソリューションは、新しい機械学習・AIモデルを活用しており、ターゲティングやクリエイティブを最適化。新しい学習を経て最適な広告を適切な顧客に配信することで、広告パフォーマンスを最大化させることができるのだ。
「Advantage+ Shopping Campaign （以下、ASC）を導入することで、様々なパフォーマンスが改善する傾向にあり、広告費用対効果の向上が約32％見込めると調査にて明らかになっています」（津野氏）
ASCと通常配信の掛け合わせで生まれる相乗効果
次にサイバーエージェントにてアルゴリズム研究センターのスペシャリストを務める川添氏は、同社がASCをどう分析し、活用しているのかを述べた。そこで、「ASCと通常配信の予算比率とアカウント予算の関係性」を示すグラフを掲げた。下のグラフは、アカウントの全体予算が目標KPIを達成している前提で、予算額の量を縦軸で示し、予算額のうちASCの予算比率を横軸で示している。
同グラフによると、ASCまたは通常配信のみどちらかで配信することと比べ、通常配信とASC （20％～80％の予算割り振り）が並走している配信設計の方が、広告効果が良いことが見て取れる。
「ASCは最適化に優れたプロダクトですが、ターゲティングの自由度がないなど、万能ではありません。通常配信と比較して、お互いにそれぞれの善し悪しがあるため、並走することで、状態が良くなるのだと考えています。ただ、アカウントごとに適切な予算比率は違うので、それぞれ検証が必要です」（川添氏）
では実際の運用へ、どのように落としこめば良いのだろうか。
全体の傾向としては、並走している状態の方が結果の良かったことがデータから見て取れる。そのため、サイバーエージェントとしては、基本的には並走を勧めているそうだ。とはいえ、ASCだけで非常に効果の出ている企業も存在するので、最終的には顧客ごとにしっかり向き合い、最適な予算配分をすることが重要だ。
機械学習の世界では、“アンサンブル学習”といい、異なるアルゴリズムを混ぜると、よりパフォーマンスが向上する。Facebook Japanの田中氏は「全く違うアルゴリズムを複数用いてその結果を合議制で平均を取るなどすると、その方がパフォーマンス良くなる傾向がある。ASCのテストでも同様のことが起こっていのではないか」と語った。
新しいターゲティングソリューションであるASCは、今までとは違う配信アルゴリズムだ。したがってMetaもASCを始める際、どれほどの予算をASCに配分すべきか研究を重ねていたそうだ。結果、Meta側の調査でも同様の傾向が見られたという。
