機械学習とは何ですか？それは今後の道ですか？

公開: 2022-05-25

機械学習があなたのビジネスに適しているかどうか、そしてマーケティングを報告して最適化する方法がわからない場合は、 Distractのチームは彼らの考えを共有します。

技術が進歩するにつれて、機械学習は私たちの日常生活に深く根付いてきています。

結局のところ、マーケターの40％は、より良いデータがマーケティングの成果を向上させると信じていることがわかりました。

そして、その理由を理解しています。

より良いデータにアクセスすることで、データに基づいた意思決定を行うための自信を深めることができます。また、機械学習を導入すれば、キャンペーンのパフォーマンスに基づいて直感的な推奨事項を取得することもできます。

したがって、このブログでは、次のことを検討します。

機械学習とは何ですか？
なぜマーケティングは機械学習の恩恵を受けることができるのですか？
機械学習の機会に備えるための手順

立ち往生しましょう。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、ソフトウェアアプリケーションが履歴データと分析を使用して結果をより適切に予測できるようにする、人工知能の一種です。

デジタルマーケティングの分野で働いている場合、機械学習は避けられず、多くの場合、ビジネスパフォーマンスの大幅な向上につながる可能性があることをご存知でしょう。

マーケティングにおける機械学習の例

機械学習でビジネスをサポートするあらゆる種類の人工知能ツールがあります。

マーケティングの観点から、機械学習ソフトウェアには5つの主要なタイプがあります。

レコメンデーションシステム
予測ターゲティング
LTV予測
解約率の予測
レポートとビッグデータ分析

それぞれをもう少し詳しく見ていきましょう。

レコメンデーションシステム

これは、缶に書かれていることとほぼ同じです。推奨機械学習では、購入履歴データを使用して、他の購入者が購入した商品を購入者に提供できます。

パーソナライズされたオファーや推奨事項を提供することで、企業は売り上げを伸ばし、ターゲティングを改善できます。

予測ターゲティング

一般的に、有料広告は特定の人口統計または歴史的活動に基づいてユーザーをターゲットにします。

ただし、予測ターゲティングもあります。これは、購入する可能性が最も高いユーザーをターゲティングできる場所です。

LTV予測

LTVは、遡及的であることを意味するレポートの一部として計算されます。理想的には、LTVは顧客が離れる前に計算する必要があります。さらに良いのは、特定のタイプの顧客がいつ解約を検討するかを予測し、それを使用してキャンペーンを開始し、顧客を維持することです。

また、リードや売上だけでなく、LTVに対するマーケティングキャンペーンの影響を測定するためにも使用できます。

解約率の予測

上記と同様に、解約率の予測により、企業は予測マーケティングの機会を利用して、顧客をより長くオンボーディングし、解約の主な原因を早期に特定できます。

レポートとビッグデータ分析

最後になりましたが、レポートとビッグデータ分析は、マーケティングにおける機械学習の重要な将来のトレンドです。

Google Analyticsのようなツールは、すべてのマーケティングデータを一か所で提供しますが、洞察や推奨事項についてはあまり提供していません。

マーケティングの観点から、より予測的な分析を提供するソフトウェアの増加を予測しています。

マーケティング分析における機械学習の準備手順

歴史的に、マーケターは、マーケティングキャンペーン、特に有料広告の品質を理解するために、GoogleAnalyticsなどのツールやGoogleAdsやFacebookBusinessManagerなどのツール内のネイティブレポートに依存してきました。

しかし、サードパーティのCookieの廃止とプライバシーの更新が行われるようになると、最適化のためにユーザーメトリックを分析することが難しくなります。

関連：自社データとは何ですか、またそれを収集する方法

このため、マーケティングプラットフォームは機械学習に傾倒しており、マーケターの手から機密データを取り出し、プラットフォームが行っているスマートな最適化を信頼するように強制しています。

GoogleやFacebookなどのマーケティングプラットフォームでは、広告キャンペーンの目標を選択して、特定のコンバージョンを最大化したり、特定のROASに到達したり、単にWebサイトへのトラフィックを増やしたりすることができます。これらのプラットフォームは、ユーザーに関する詳細なメトリック（排他的に開示しない）を使用して、これらの目標を達成できると主張しています。

ただし、Googleは表示できるユーザー検索用語の量を大幅に削減しており、GA4への移行に伴い、大量のデータセットがないとWebサイトのナビゲーションを分析することはほぼ不可能になります。

関連： UniversalAnalyticsとGA4の主な違い

iOS 14は、Facebook広告に別の重大な影響を及ぼし、コンバージョンを確認する際に人口統計ターゲティングを使用できなくなりました。

このような制限により、マーケターは機械学習システムを信頼する以外に選択肢がありません。

関連： iOS14.5の影響を軽減する方法

コンバージョンを正しく設定することが重要な理由

マーケティング目標を達成するためにキャンペーンを最適化するためにこれらのプラットフォームを委託する場合、提供するデータが正しいことを確認することが重要です。

コンバージョンが正しく設定され、プラットフォームに含まれていることを確認することで、適切な方向に進むことができ、プラットフォームが適切なものに最適化されていることを意味します。プラットフォームに関連データを提供しない場合、機械学習プロセスははるかに長くなります。また、完全なメリットが得られない可能性もあります。

機械学習に提供できるデータが多いほど、優れています。 10,000人のユーザーのグループで有意な類似性を見つけることは、100人のグループよりも正確です。つまり、大規模なグループに基づくスマートな最適化は、肯定的な結果をもたらす可能性が高くなります。

Googleでのコンバージョンの最適化

Googleには、機械学習が最前線にある多くのキャンペーンタイプがあります。最新のパフォーマンスマックスでは、多数のアセットを入力し、Googleがユーザーに代わって複数のGoogleプラットフォームに広告を掲載し、コンバージョンをもたらす可能性が高いと判断します。

これは機械学習の極端な形ですが、Googleに飛び込んで、すべてを手から離すためにGoogleを信頼する必要はありません。

自動入札戦略も機械学習の一形態です。 Googleがコンバージョンを達成する人々にそれらの広告を表示できるようにしながら、キーワードとコピーを管理し続けることができます。

Googleに可能な限り多くのデータを提供することで、適切なユーザーを呼び込むのに最適な場所になります。 Googleプラットフォームを使用する主な利点の1つは、すべてのGoogleツールがシームレスに連携することです。これにより、Googleタグマネージャー、Googleアナリティクス、またはGoogle広告自体を使用してコンバージョンを簡単に設定できます。コンバージョンがGoogle広告に追加されると、機械学習とスマート最適化のメリットをすぐに享受できます。 Googleは、入札戦略に応じて、機械学習を使用して目標を達成します。

Rulerを使用すると、さまざまな方法で通話やフォームをGoogle広告にインポートできます。ルーラーの呼び出しは、イベントとしてGoogle Analyticsに自動的にインポートでき、その後、目標として作成してGoogle広告にインポートできます。

関連： GoogleAnalyticsで通話を追跡する方法

または、フォームデータと通話データの両方をRulerからエクスポートして、Adsにアップロードすることもできます。この方法では、コンバージョンがバックデートされ、GCLIDを使用して広告に関連付けられます。その後、Googleはこの情報を使用して、賢明な意思決定を行うことができます。

ソーシャルプラットフォームを最大限に活用する

サードパーティのプラットフォームをFacebookやその他のソーシャルメディアプラットフォームと通信させるのは難しい場合があります。ソーシャルプラットフォームでは、各広告にUTMを追加して、Webサイトでのアクションをソーシャルキャンペーン、広告グループ、および特定の広告まで追跡できるようにすることをお勧めします。

Rulerを使用すると、これらのUTMを分析して、元に戻すことができる呼び出しとフォームの数を決定できます。

ただし、機械学習を利用できるもう1つの方法は、カスタムオーディエンスを作成することです。オーディエンスは、電話番号や電子メールアドレスなどの識別子を使用してソーシャルプラットフォームにアップロードできます。これを行うことにより、このカスタムオーディエンスをリマーケティングまたは類似オーディエンスのターゲットにすることができます。これらの似たようなオーディエンスは、機械学習の出番です。

ソーシャルプラットフォームは、カスタムオーディエンスリストを分析し、キーマーカーを使用して、これらのユーザーに共通するものを識別します。次に、これらのキーマーカーも所有している追加のユーザーに基づいて、似たようなオーディエンスを作成できます。理論的には、このオーディエンスはリマーケティングリストに似ています。つまり、同様のアクションを実行する可能性が高くなります。

プラットフォームに提供できるデータが多いほど、スマートな最適化が向上します。カスタムオーディエンスを作成するときは、300人以上のユーザーのリストを用意することをお勧めします。

過去の購入者またはコンバーターのリストを作成することが不可能な場合は、変換前のステップまたはその前のステップを確認してください。サイトで主要なアクションを完了したユーザーのオーディエンスを作成すると（それがコンバージョンジャーニーの最後のステップであるかどうかに関係なく）、同様のオーディエンスは、まったく新しい幅広いオーディエンスよりもコンバージョンに一歩近づく可能性が高くなります。

まとめ

機械学習は、デジタルマーケティングの分野で逃れることはできません。

積極的に行動し、オーディエンスと追跡を今すぐ設定します。後で、これらはキャンペーンで使用でき、プラットフォームにはすでに決定を作成するためのデータがあります。

アトリビューションツールは、機械学習への最初の足がかりであることを忘れないでください。今すぐ投資して、マーケティングデータを有利に始めましょう。

Ruler Analyticsは、すべての主要なマーケティングツールと統合できる主要なアトリビューションツールです。詳細については、デモを予約してください。

または、マーケティングキャンペーンの作成をエンドツーエンドでサポートする必要がある場合は、Distractチームに連絡してください。

ハンナ・ラングトンについて

Hannahは、Distractのシニア検索広告アカウントマネージャーです。 5年の経験を持つハンナは、デジタル広告と機械学習の未来に目を向けています。

気を散らすことについて

Distractは、イーストミッドランズのリンカーン市に拠点を置くクリエイティブなデジタルマーケティングおよび広告代理店です。 Distractは革新性と創造性に誇りを持っており、B2BおよびB2Cセクターのクライアントが競合他社の中で際立っていることを可能にします。

Distractの検索およびソーシャルチームは、クライアントと創造的に協力して、セールスリードや問い合わせを絶えず提供し、ブランド認知度を高めるキャンペーンを作成します。 Distractは、明確なパーソナルブランディング、革新的な戦略、およびデザイン、ビデオ、ソーシャルメディアを通じて作成されたクリエイティブな要素の使用を組み合わせることでこれを実現します。