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新しい​ Google 広告アカウントを​作成しようと​しています。​新しい​アカウントを​作成しなくても、​1 つの​アカウントで​複数の​キャンペーンを​作成できます。

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「AI で​本来の​マーケティングに​立ち戻る」​ために、​カンヌライオンズ 2023 で​伝えた​ Google の​注力領域

マリー グリン・マール

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US 版 Think with Google が​ 2023 年 6 月に​公開した​記事を​基に​日本語に​翻訳し、​編集しました。

Google のマリー・グリン・マール

私は​最近、と​ある​ミーティングに​ついて​考えていました。​デジタルマーケティングが​まだモバイル革命の​黎明期に​あった​ 10 年以上​前の​ことです。​ある​コンサルティング会社から、​“ リアルタイム ” マーケティングを​採用する​よう​勧められたのです。​興味は​あった​ものの、​その​頃の​技術レベルでは、​実現できるとは​思えませんでした。

当時、​マーケティングチームや​広告代理店と​共に​現場の​最前線で​奮闘していた​私は、​増え続ける​広告フォーマットに​合わせてどの​ように​広告素材を​用意するかに​頭を​悩ませていました。​山火事の​ように​燃え広がっては​すぐに​消えてしまう​トレンドに​追いつこうと​躍起に​なり、​また​適切な​メディアミックスを​手動で​組み立て、​投資対効果​(ROI)を​高める​予算の​使い方を​模索していたのです。

何よりも、​煩雑な​デジタル作業から​抜け出して、​本来の​マーケティング活動である、​顧客との​関係​構築や​ストーリーテリングの​質、​ビジネス成果に​集中できれば​...と​夢見た​ものです。​しかし​当時は、​そんな​ことは​まるで​ SF の​世界の​ように​感じていました。

今は​違います。

いまや​多くの​企業が、​顧客に​効率的に​リーチする​ために​ AI を​使っています。​実際、​Google 広告を​利用している​広告主の​ 80% は、​すでに​ Google AI を​取り​入れた​検索広告を​活用しているのです。​ジェネレーティブ AI の​登場に​よって、​インサイトの​掘り​起こしや​アイデア出し、​コンテンツ生成と​いった​方​法論から、​どの​ように​人々と​つながるか、​どの​ように​ビジネス成長を​促すか、​どの​ように​パフォーマンスを​測定するかと​いった​ことまで、​マーケティングの​あらゆる​部分に​革命が​起こる​可能性が​あります。​マーケターは、​こうした​可能性を​秘めた​ AI を​搭載した​ツールの​利用を​急速に​拡大しています​(英語)

コンテンツの​ 3 つの​ V を​再定義 ── Velocity​(速度)、​Volume​(量)、​Variations​(多様性)

コンテンツに​関して、​マーケターと​しての​私の​最大の​悩みは​シンプルです。​必要な​ときに​必要な​場所で​人々に​リーチする​ために​必要な、​コンテンツの​ 3 つの​ V ── Velocity​(速度)、​Volume​(量)、​Variations​(多様性)​── に​対応する​ために​必要な​人材が​不足している​ことです。

Google AI を​搭載した​新しい​ツールを​使う​ことで、​私たちの​チームは​かつてない​精度で、​自分たちで​構築した​クリエイティブコンセプトを、​多様な​フォーマットに​拡張できるようになりました。​これに​よって、​広告クリエイティブの​核と​なる​コンセプトの​検討​(英語)に、​より​多くの​時間と​配慮を​割けるようになったのです。​Google AI は、​この​コンセプトを​基に、​SNS 用の​コピーや​ランディングページ、​メールなどの​素材を​瞬時に​生成します。

広告に​ついても​同様です。​代替広告コピー、​自動的に​フォーマット化した​動画、​製品写真などの​組み合わせに​よって、​幅広い​顧客に​合わせた​広告を​無限に​生成できるのです。

動画を​見る

Google 広告は、​マーケターが​ Google AI を​使って​簡単に​広告を​制作できるよう支援しています。​動画では、​キャットフード会社の​ Sosa が​ Google AI を​使って​マーケティングを​拡張、​革新、​飛躍させた方​法を​紹介しています。

Google AI が​注力する​ 3 つの​分野

Google は、​2015 年から​広告製品に​ AI を​採用しています。​AI が​生成した​広告クリエイティブの​効果は、​ディスプレイ広告、​動画広告、​検索広告の​すべてに​おいて​実証できている​ため、​Google の​デジタルマーケティングに​おける​メディア支出の​大部​分も、​ここに​割いています。

積極的に​ Google AI の​採用を​進めている​主な​分野は​次の​ 3​ つです。

クリエイティブの​比較

Google Cloud の​テクノロジーは、​広告の​公開前に​ AI で​クリエイティブを​採点するので、​広告の​成否を​予測するのに​役立ちます。​現在提供中の​パイロット版では、​効果の​低い​クリエイティブを​より​迅速に​取り除き、​高い​効果を​発揮するであろう​クリエイティブを​より​簡単に​特定する​ために​ AI を​使っています。

また​広告代理店と​協力し、​アセット ライブラリに​ AI を​適用しています。​これに​よって、​過去に​どの​クリエイティブが​好評だったのかを​把握し、​それを​将来の​キャンペーンに​活かすことができるのです。

キャンペーンの​最適化

Google の​マーケティングチームは、​あらゆる​マーケティング基盤を​ AI で​最適化しています。​多様な​画面と​視聴者に​応じて、​Google AI は​最適な​広告フォーマットと​配信面の​組み合わせを​決定しています。

生活者の​行動は​複雑ですが、​YouTube や​検索、​Gmail、​Google マップ、​ショッピング、​Discover など、​複数の​配信面へ​個別に​広告を​配信する​必要は​ありません。​たとえば​ Google AI を​搭載した​ P-MAX キャンペーンなら、​1 つの​キャンペーンで、​Google ネットワーク全体に​リーチできます。​これを​活用して、​顧客獲得単価​(CPA)を​損な​わずに、​コンバージョン数を​ 18% 増加させた​事例も​あります(*1)。

効果測定

デジタル上でのプライバシーに​対する​生活者の​意識が​高まっています。​それを​受けて​ Google のような​テクノロジープラットフォームでは、​規制当局やエコシステムとの​対話を​通じて、​これまで​広告効果の​測定に​利用してきた​デバイス ID や​サードパーティ Cookie などの​手法を​段階的に​制限する​方​向へと​動いています。​マーケティング業界は​長い間、​広告効果を​正しく​測定し、​効果を​最大化する​ために、​膨大な​量の​データに​依存してきました。​Google AI は、​より​少ない​シグナルで、​必要な​判断材料と​信頼できる​効果測定を​推進する​手段の​ 1 つとなります。

それでも、​AI の​可能性を​最大限に​引き出すには、​ひたすら​実験を​進めるだけでは​不十分です。​私たち Google では、​実験を​通じて​確実に​ AI 活用に​ついて​学びを​深めてから、​それを​拡張するように​しています。​そうする​ことで​初めて、​AI を​いつどの​ように​導入して、​人々の​スキルを​補い、​そして​さらに​高めていけるかに​ついて、​より​深く​理解できるようになるのです。​Google AI 基盤の​構築に​ついて​正しく​理解して​もらう​ために、​「AI の​基本」の​リストを​まとめました。

AI は​業界に​利益を​もたらす素晴らしい​可能性を​秘めてはいますが、​リスクが​ないわけでは​ありません。​だから​こそ、​こうした​取り組みには、​大胆であると​同時に、​スタート段階から​責任ある​アプローチが​大切です。

た​とえば、​Google は​まもなく、​誤情報に​対処する​ために、​検索結果での​「この​画像に​ついて」の​表示や​画像の​透かしなどの​新たな​イノベーション​(英語)を​統合する​予定です。​また、​人々の​プライバシーを​保護しつつ、​パフォーマンスマーケティングの​成果を​促進する​ための、​プライバシーを​重視した​ Google AI に​よる​広告体験を​提供しています。

非常に​エキサイティングな​時代の​到来です。​かつて​私が​ CMO​(最高マーケティング責任者)と​して​消費財や​小売業に​携わっていた​ころには、​夢見る​ことしかできなかった​ツールや​機能が、​今ここに​あります。

マーケティングの​目的は、​ブランドや​製品を​人々に​結びつける​ことです。​この​目的は​変わりません。​変わったのは​その​方法です。​マーケターの​皆さん、​私たちは​ようやく​本来の​マーケティングに​立ち戻る​ことができるのです。

Google AI 関連ツール

Google の​マーケティングチームは、​生産性と​創造性を​高める​ために、​以下のような​ AI ツールを​使っています。

新しいアイデア創出を助ける

Google の​実験的な​会話型 AI サービスの​ Bard は、​アイデアを​生み出したり、​新しい​トピックを​学習したりするのに​役立ちます。

アイデアを視覚化する

Imagen や​ Phenaki など​テキストから​画像や​動画に​変換する​ツール​(いずれも​ベータ版)は、​アイデアを​簡単に​視覚化できるので、​コンセプトや​ストーリーボードの​作成に​役立ちます。

SNS 用のコピーを生成する

新しい​キャンペーンの​ SNS 用の​コピーを​生成する​際に、​PaLM API​(英語)を​使っています。​最近の​例では、​サービスに​対する​顧客からの​想定質問を​入力して、​それに​対する​回答を​生成しました。​その​中には​驚く​ほど​機知に​富んだ​ものも​ありました。

生産性を最大化する

Gmail と​ Google ドキュメントに​追加された​ Help me write​(英語)​ 機能を​使えば、​メールの​下書きを​迅速に​生成し、​複数の​視点を​統合し、​ストーリーボードや​スクリプトの​概要を​生成できます。​Google Workspace では、​長い​メールの​スレッドを​要約したり、​プレゼンテーション全体を​構築したり、​キャンペーン資料を​作成したりも​できます。

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マリー グリン・マール

Global VP of Ads Marketing

Google

出典 (1)

*1: Google Data, Global, Ads, Nov. 2022–Dec. 2022

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