生成AIに完全対応！ABテストを超えたblueqatの広告自動生成＆最適化システム

お世話になります弊社ではかねてから広告の自動生成システムを作ってきました。大きな企業できちっとウェブサイトやリコメンデーションその他多くの制作を行うことにより数字を大きく伸ばすことができそれをきっかけとしてこうしたマーケティングツールというのアルゴリズムや数理モデルの観点から使うということを行ってきました。

また、量子コンピューティング関連の会議では、こうしたツールをたびたび改良し発表してきましたが、なかなか日の目を見ず、私たちもどうするかわからずやってきました。最近では新しく生成AIにより画像やテキストの生成が簡単になることにより、たくさんのコンテンツを 簡単にたくさん作るようになってきました。一方で、こうしたコンテンツが本当に良いかどうかと言うものはわからないままであったので、私たちがこれまで作ってきた広告自動最適及び評価ツールの改良により生成AIとの組み合わせにより使いやすいものができてきました。

基本的にはテキストやイメージ背景、画像、その他の要素の組み合わせや時間対象など様々な要素によって広告の効果が変わります。そうした効果に背景にある数理モデルを仮定し、私たちでは最適化技術を利用して、広告を効果を最大にすることを数学や物理学の観点から取り掛かっております。こうしたものが一定の成果を上げることができているため、継続して収益化に貢献できるのではないかと考えています。

これまでこうした体系的に広告の効果などを自動化したり、評価したりするツールと言うのを外部提供はしてきていませんでしたが、このたび少し提供をしようとそれに先駆けていくつかの広告効果のPoCを行っております。こちらは製品開発のほうに応用できるのですが、広告は非常にわかりやすく効果が測定しやすいため、先行して開発を行っています。

基本的には今回はCTRと呼ばれる、インプレッションと呼ばれる顧客や一般ユーザに見てもらった回数から、実際にクリックしてもらった回数を割り出して求めています。このリンクを踏むために、ユーザが行動を決めるきっかけとなるクリエイティブを自動で生成してくれます。 こうしたクリエイティブの作り方によって広告の効果が最大になるようにすると言う事は、同じ広告回数を出してもクリックの回数が増えると言うことにより広告効果が高まり、コストが削減されます。無駄がない広告の出稿はビジネスの売り上げに直結するため非常に重要です。

こうしたクリエイティブは長らくクリエイターが行ってきており、経験や勘で行ってきましたが、このたびこうした生成AIとの組み合わせによりより高速にPDCAを行い、直接効果効果を行い、その数理モデルに当てはめて効果を最大化すると言うことを全自動で行っています。

もちろん、広告を出稿する際に、いちど人間のチェックを挟むことも重要です。また広告が自動で生成される場合、その広告が適切であるかどうかのチェックも必要となりますが、そういったチェック機構はまた別途搭載されており、様々な基準で広告の出稿が判断されます。

ABテストと 異なる部分は常に2つの対象のテストを行うと言うわけではなく、背後にある数理モデルを仮定し、その数理モデルで仮定される式から探索の空間を決めます。できるだけ最適な解にたどり着くためには、できるだけ少ない回数で効果測定を行うと言う必要があります。たびたびこうしたABテストを力業で繰り返し最適な広告にたどり着くと言う方法も見られますが、そうしたものは非常に多くのコストをかけ、大企業のみができる方法であり、こうした処理最適化を用いることにより誰でも広告の最適化を効率的に行うことができるのではないかと考えてしています。

私たちも新しいサービスの提供や後、新製品の提供する際、どのようにユーザにアプローチするべきかと言うのに悩むことがあります。しかしほぼ自動化されておれば何も悩む必要がありません。生成AIも使ってこれまで以上にクリエイティブの質がだいぶ上がっていますので、こうした効果測定や可視化を行うツールというのは需要が高まるのではないかと考えています。以上です。