23年は、人工知能 (AI) と機械学習ツールが多くの企業の運営方法に革命をもたらし、戦略的意思決定を促進した年でした。 60%以上 の企業が人工知能が全体的な生産性の向上に役立つと信じており、28% が AI の使用がすでに取締役会の議題に上っていると報告しています。 機械学習と AI は、多くの業界、特にモバイル マーケティングに大きな影響を与えています。 

モバイル業界では数年前から、AIが学習データから新しいコンテンツを作成できるようになることを目指し、この機能を構築してきた。AIと機械学習が、リテンション戦略や全体的なユーザー・エンゲージメントの向上に関して、マーケティング担当者にどのような優位性をもたらすかをご覧ください。

2023 年の機械学習の進歩

機械学習に関して言えば、今年は変革の年となりました。例えば、ChatGPTは今年初めにローンチしてわずか2ヶ月で1億人のユーザーを獲得しました。ちなみに、Instagramは2年半、TikTokは9カ月で1億ユーザーを獲得した。ChatGPTはさておき、AIは様々な業界に革命を起こし続けており、2023年から2030年にかけての年間成長率 視聴者の38%が と予想されています。この急成長は、今後数年間でAI技術の影響力が増大し、あらゆる事業体においてAIが果たす役割が大きくなることを示唆しています。

2023年には、大手企業の10社中9社がAI技術に投資しており、機械学習における多くの進歩がもたらされたが、業務にAI機能を導入しているのはわずか14.6%に過ぎません。このような新技術の採用や現代のビジネス慣行における活用に関しては、まだ不確実性が残っています。しかし、デジタルマーケティングの分野では、AIは戦略上、日常的な常識となりつつあります。現在、デジタルマーケティング担当者の75%以上以上が業務でAIツールを使用しており、49.5%のマーケティング担当者が週に複数回AIツールを使用している。  

AI

Artificial intelligence (AI) Market Revenues Source: Statista

 

機械学習がモバイル広告に与える影響

機械学習はモバイル広告に様々な面で大きな影響を与えています。この新しいテクノロジーは業界を変革し、広告キャンペーンの効果を高めている。AIと機械学習は、マーケティング担当者に、オーディエンスとのより深いレベルでのパーソナライゼーションを可能にし、最適な広告配置と最適化を生み出す能力を与えます。また、機械学習モデルは不正行為をリアルタイムで検出・防止することができ、広告主が広告予算を保護するのにも役立ちます。

パーソナライゼーション

機械学習とAIは、モバイル広告キャンペーンにおけるパーソナライゼーションのレベルを高める上で極めて重要な役割を果たしています。 これらのテクノロジーにより、広告主は、このテクノロジーを使用しなければ通過することが困難な膨大な量のユーザーデータを分析することが出来ます。 ユーザーのスクロールの癖、好み、位置情報、過去のインタラクションを分析し、高度にカスタマイズされた広告体験を生み出すことができます。 予測アルゴリズムを通じて、機械学習はユーザーのニーズや行動を予測し、適切なタイミングと場所で関連性の高い広告を配信することができます。 例えば、アプリマーケターはAIを活用することで、ユーザーが日常的によく利用する傾向にある他のアプリに広告を配信することができます。このようにパーソナライズされた クロスプロモーションを活用することで、アプリマーケッターはロイヤルユーザーを再び取り込める可能性が高くなります。  

パーソナライゼーションの強化は、ユーザーエンゲージメントを高めるだけでなく、コンバージョンの可能性も高めます。結局のところ、機械学習とAIは、広告主がターゲット・オーディエンスとより深いつながりを築き、より満足度の高い効果的なモバイル広告体験を提供できるようになります。

広告の配置とターゲティング

モバイル広告のプレースメントとユーザーターゲティングの最適化には、AIなどの新しいテクノロジーが役立っています。これらのテクノロジーは、洗練されたアルゴリズムを活用して、豊富なユーザーデータと嗜好を分析します。 このデータをリアルタイムで処理することで、機械学習はさまざまなモバイルプラットフォームやアプリで最も適切な広告配置を決定し、意図したオーディエンスに到達する可能性が最も高い場所に広告が表示されるようにします。これにより、無駄な広告費を削減し、潜在顧客にリーチする可能性を高めることができます。

さらに、AIを活用したターゲティングにより、広告主はユーザーを正確に識別・セグメントし、特定のユーザープロファイルや嗜好に合わせて広告コンテンツを調整することができます。 また、過去のパフォーマンスデータとユーザー行動を考慮して、最も効果的な配置戦略を決定し、広告の視認性とインパクトを最大化する。これにより、ユーザーは自分の興味に沿った広告に積極的に反応しやすくなり、エンゲージメントが高まる。機械学習とAIによって、モバイル広告はより効率的で費用対効果の高い、ユーザー中心の広告となります。

予測分析

予測分析とは、データマイニング、予測モデリング、機械学習を使用して、マーケティングトレンド、顧客行動、キャンペーン結果を予測することです。 膨大な量の顧客データと市場データの両方をきめ細かく分析することで、予測分析はアプリマーケターが過去に何かが起こった理由と、将来それらの結果を改善するために何ができるかを理解するのに役立ちます。 人間の意思決定プロセスには少なからず欠陥があり、さまざまな要因に左右されることがあります。  

人間がデータを分析するとき、偏った考え方や、重要でないデータを考慮することから生じる間違いを犯す可能性もあります。 AIと機械学習を適用することで、予測分析はより正確なものとなり、マーケティング担当者がより良いユーザー維持につながる情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。  

チャットボット

チャットボットはユーザーのリテンションに不可欠であり、モバイルマーケティング戦略において不可欠な要素となっています。 これらのツールは、24時間7日のバーチャルアシスタントとして機能し、ユーザーの問い合わせや懸念に即座に応答し、支援を提供しています。 即時の解決策とパーソナライズされたインタラクションを提供することで、チャットボットは全体的なユーザー体験を向上させ、顧客のエンゲージメントと満足度を維持します。  

AIを搭載したチャットボットは、自然言語処理(NLP)を利用してユーザーの問い合わせを理解し、それに応答することで、パーソナライズされた推奨事項を提供し、問題を迅速に解決します。 これらの賢いバーチャル・アシスタントは、XNUMX時間体制で利用可能で効率的なコミュニケーションを確保し、顧客体験を向上させます。顧客は、ボットが個人データを収集することを理解していますが、より良い顧客体験を創造するためにそれを使用することを望んでいます。 チャットボットと対話する消費者の 50%以上 は、自分のデータがブランドとの今後の対話をパーソナライズするために使用されることを期待しています。

モバイル広告に対する機械学習の効果の要点

モバイル業界では数年前から、AIが学習データから新しいコンテンツを作成できるようになることを目指し、この機能を構築してきた。AIと機械学習が、リテンション戦略や全体的なユーザー・エンゲージメントの向上に関して、マーケティング担当者にどのような優位性をもたらすかをご覧ください。

機械学習がモバイル広告に与える影響

  • パーソナライゼーション: 機械学習とAIにより、広告主は、このテクノロジーを使用しなければ通過することが困難な膨大な量のユーザーデータを分析することができます。 ユーザーのスクロールの癖、嗜好、位置情報、過去のインタラクションを分析し、高度にカスタマイズされた広告体験を生み出すことができます。  
  • 広告の配置とターゲティング: このデータをリアルタイムで処理することで、機械学習はさまざまなモバイル・プラットフォームやアプリで最も適切な広告配置を決定し、意図したオーディエンスに到達する可能性が最も高い場所に広告が表示されるようにすることができる。これにより、無駄な広告費を削減し、潜在顧客にリーチできる可能性が高まります。
  • 予測分析: データマイニング、予測モデリング、機械学習を使用して、マーケティングトレンド、顧客行動、キャンペーン結果を予測することです。この種の分析は、アプリマーケターが過去に何かが起こった理由と、将来その結果を改善するために何ができるかを理解するのに役立ちます。  
  • チャットボット: ユーザーのリテンションに不可欠であり、モバイルマーケティング戦略に不可欠な要素となっています。これらのツールは、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させ、顧客のエンゲージメントと満足度を維持します。