ASM と AI はどれくらい離れているのでしょうか?

多くの予測によれば、 Appleの検索広告は今年6月頃に国内市場に参入するだろう。この大きなケーキを前に、これまでASOやSEMに携わっていた人たちや、一部の広告代理店がASMサービスを立ち上げました。従来の手動配送に加え、 AIのトレンドを活かして「人工知能」を標榜するASMサービスも登場し、注目を集めています。

クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能など一連のトレンドを経験し、実際に今も一つのことをやっている研究者として、AIに対する理解はより深まっています。ここでは、AI+ASMに関する私の見解を少しお伝えしたいと思います。ASMが実際に国内市場に参入したときに、サービスを選択する際の参考にもなります。

エージェント？サービスプロバイダー?

最近、国内の広告会社がAppleの検索広告サービスを開始しており、その多くはAppleの「代理店」であると主張している。しかし、国際広告ビジネスに詳しい人なら、中国のように広告プラットフォームから「手数料」を徴収する「代理店」が海外にはほとんど存在しないことを知っている。外資系広告サービス会社は代理店とも呼ばれますが、その多くは広告主に料金を請求する「サービスプロバイダー」です。

海外の代表的な例としては、 Google広告を中心としたSEMエコシステムが挙げられる。Googleが2005年頃に早くも広告APIを公開して以来、国際市場では「技術系」の企業と「マーケティング系」の企業が並行して発展してきた。 WPPのような大手広告グループなどのマーケティング会社は、国内の「KA 代理店」に似ています。主に手動サービスを使用し、いくつかのサードパーティの技術サービスを組み合わせて、広告主にSEMサービスを提供しています。 KenshooやWordstreamなどの中小規模のSEM企業や、2016年に10億ドル以上の収益を上げたAdobe Cloud Marketingなど、テクノロジー志向の企業は、Googleなどの複数の入札プラットフォームで広告を管理できます。これらの企業は、キーワード拡張の推奨や広告プランの自動最適化などの技術的なサービスを主に提供しています。

グーグルは中国市場参入後、現地の慣習に従いながらも、リベート代理店制度も開始した。しかし、Apple の通常の慣行に基づくと、国内市場専用​​の「代理店」を設立することは基本的に困難です。

そのため、国内のASM市場では、Baidu SEMのような大手スター代理店が市場を独占する状況は発生しにくいと予測されます。最も可能性の高いシナリオは、大手の「マーケティング指向」広告会社が既存のクライアントに ASM サービスを提供し続ける一方で、新しい「テクノロジー指向」の企業群が確実に出現し、市場を競い合うというものです。 ASM の国内市場への参入は、単なるトラフィックチャネルの創出にとどまらず、国内の広告サービスビジネス モデルに大きな変化をもたらすものと思われます。 ASM サービスと CP操作には、より多くのオプションが必要です。

AIとASM

ASM のビジネス モデルでは、「テクノロジー指向」のサービス企業群が確実に出現することが決定付けられており、これらの企業が人気の AI テクノロジーを採用するのは当然のことです。

AIとは何でしょうか? AI（人工知能）という概念は、実は1956年に提唱されました。さまざまな定義がありますが、一般的に言えば、人間の頭脳労働を代替できるものはすべてAIと呼ぶことができます。 AlphaGo は AI ですが、ASM 配信ルールを作成します。「キーワードの広告表示回数が 3 日連続でゼロの場合、入札額は 0.1 ドル増加します。」これは典型的な「エキスパート システム」ルールであり、これも AI です。

図1 人工知能の発展は多くの浮き沈みを経験してきた

AI分野で最もホットな「ディープラーニング」といえば、百度の鳳凰巣広告システムがその典型です。以前は、大量のプログラマーが毎晩残業し、主に広告のクリック率を「千分の一」改善していました。于凱博士が来てからディープラーニングを導入し、その効果は「パーセンタイル」改善でした。 AI技術は大幅に進歩しましたが、革命的というほどではありません。

最近、AIが再び人気を集めています。AlphaGoなどの製品がもたらした実証効果に加え、より重要なのは、技術の適用閾値とハードウェアコストが下がり、AIがより多くの分野で実装されるようになったことです。

ASM のような製品の場合、AI を使用するのが適切かどうか、また AI をどのように使用するかは、最終的には製品の要件によって決まります。 ASM には、手動配信か AI 自動配信かに関係なく、解決する必要がある特定の問題がいくつかあります。

1. 言葉の選択が難しい。 ASM のキーワードの総数は SEM よりもはるかに少ないですが、それでも数百万に上ります。人気度など複数の要素に基づいて選択する必要があります。オプションを多すぎる数選択することは、アカウントの品質が低下する可能性があるため、お勧めできません。

2 キーワード管理が難しい。アカウントには数十または数千のキーワードが含まれる場合があり、各単語には、ホリデーシーズンに人気のある「電車のチケット」など、独自の特徴があります。非常に多くのキーワードを管理することは、同時に非常に多くの株式を運用するようなものです。

3. 入札が難しい。それぞれの単語に対して複数のユーザーが入札しており、競争戦略は複雑です。

4 統一的な最適化は難しい。複数のキーワードを均一に最適化するにはどうすればよいでしょうか?どの単語の予算を少なくできるか、どの単語の予算を多くできるか、などです。

5.ユーザーのポートレートを定義することは困難です。 キーワードとユーザー ポートレートが共同でクリック率を決定します。しかし、データの入手は難しく、さまざまな単語と適切なユーザーポートレートを組み合わせることによってのみ、良い結果を得ることができます。

6コールドスタートの問題。 ASM には過去の導入経験が不足しており、使用されるまでに多くの試行が必要になることがよくあります。

これらの問題に対して、AI 分野でもいくつかの対応するソリューションが存在します。

1. 専門家の経験から学ぶ。私たちは主に SEM の専門家からルールを学びます。たとえば、Baidu Fengchao やGoogle Playでの広告に長けている専門家を見つけて、ASM 配信を行いました。彼らに指導や提案を行い、それをマシンが使用できる配信ルールにまとめました。

2 AIの自律学習。つまり、マシンは履歴データから継続的かつ自動的に改善されます。

3. ビッグデータのサポート。あらゆる種類の ASO データを ASM 配信で使用できます。

4. 転移学習。主にさまざまな SEM アルゴリズムの使用。コールド スタート、入札ゲーム、統合最適化などの問題については、SEM 分野で利用可能なアルゴリズムがいくつかあり、それらはすべて ASM に適用できます。

AI アプリケーションの前提は、ビッグデータによってサポートされ、次に一定の技術的蓄積があることです。ASM は基本的にこれらの要件を満たしています。私たちの APPBK チームは以前からASO ツールに取り組んでおり、優れたデータ基盤を有しています。また、大企業で検索広告の研究開発に携わった経験もあるため、自然に ASM の方向を選択しました。また、これまでSEM技術に取り組んできた企業もこの分野に注目しています。

サービスの選択

CP と運用スタッフにとって、ASM サービスの選択は主に需要とコスト パフォーマンスによって決まります。以下に簡単な提案をいくつか示します。

中小規模のアプリ: いくつかの SAAS サービスと補助配信ツールを選択し、個別に配信します。

大規模アプリ：高品質のエージェントサービスを選択してください。独自のシステムを構築したり、カスタマイズされた PAAS システムを購入したりすることもできます。海外でのサービス料金は、一般的に広告費用の10％～15％です。

エージェント: 独自の配信システムを構築するか、テクノロジー企業と協力します。

モバイルアプリケーション製品プロモーションサービス： APPプロモーションサービス青瓜メディア広告

この記事の著者@王亮は(Qinggua Media)によって編集および出版されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。サイトマップ