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メディアチームが流動性と管理のバランスを効果的に取る方法

広告配信システムに管理のための最適な制約を加えつつ、機械学習のメリットを最大化する方法をご紹介します。

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    機械学習を使った広告配信システムにとっての理想的な状況とは、流動性を最大化できる自由をマーケターから与えられることです。これは、すべての資金が最も価値あるインプレッションに流れ込む状態を指します。しかし現実世界における広告主は多くの場合、不確かなデータや微妙に異なる目的、込み入った物流システムなどの複雑な状況の中でビジネスを進めていかなければなりません。そのため、一定レベルの管理が必要となりますが、これが新たな問題を生み出します。管理の名のもとに制約が課せられると、効率が制限されるのです。

    本シリーズ(Understanding Liquidity and Liquidity in Action)でこれまでに公開した2つのホワイトペーパーでは、広告向けの機械学習システムを紹介し、流動性を定義するとともに、それが広告主にとっての価値をどのように向上させるかを検討しました。この記事では、広告主が必要なシステム運営を行いつつ機械学習のメリットも最大化できるように慎重に制約を加えることにより、流動性と管理の間で効果的なバランスを取る方法について探ります。

    適切にバランスを取るためには、流動性と管理との間にトレードオフの関係があることを理解しておく必要があります。また、複数の製品が連携してさまざまなレベルの流動性が生み出されるしくみや、必要な管理レベルを決める方法についても把握しておく必要があります。

    この記事では、上述の重要なトピックの概要をご紹介します。新たにリリースされた包括的なレポート「Navigating Liquidity in a Complex World」では、それぞれのトピックを詳細に取り上げるとともに、流動性を実現するFacebook製品の相違点や、Facebookプラットフォームにおける流動性と管理のバランスについてテストから明らかになったことを紹介しています。流動性と管理のバランスや、Facebookプラットフォームでの課題対応に関する調査結果について、詳しくはレポート全文をダウンロードしてご確認ください。

    流動性と管理の間にあるトレードオフの関係

    流動性と管理の間にあるトレードオフの関係

    キャンペーンは制約が少ないほど流動性が増します。制約が少なければ、広告配信システムは広告配信のベストな機会をより広い範囲から選択できるからです。制約が多ければ発掘されることのなかった貴重なビジネスチャンスが見つかる可能性もあります。

    目標とシグナル(消費者行動データなど)が明確に定まっていれば、広告配信システムに求める内容を伝え、最適なアプローチを自由に探らせることも簡単です。しかし目標やシグナルが明確ではない場合は、システムを正しい方向へ導くために何らかの道しるべを設定し、意図するところから大きく外れないようにする必要があります。

    こうした道しるべ、すなわち制約を加えると、管理がしやすくなる反面で流動性は失われます。また、コストの上昇や効率の低下を招く場合もあります。なぜなら、選択できる機会が減らされ、より価値ある機会を見つける能力が制限されるからです。

    FBIQ: 流動性の各領域の相互依存性FBIQ: 流動性の各領域の相互依存性
    必要な管理を行えるように製品を連携させるには

    必要な管理を行えるように製品を連携させるには

    管理を増やすことで流動性が完全に失われるわけではありません。流動性には幅があり、広告主は流動性を実現する製品を使うことで、必要なレベルの管理を行いつつ効率性も維持できます。

    具体的には、複数の製品を連携させることにより、流動性の4つの主要領域(配置、オーディエンス、予算、クリエイティブ)を管理できます。

    これら4つの領域に注意深く制約を加えることによって、広告主が重視することについて機械学習システムにより多くの情報を提供し、さまざまな機会の適切な重み付けについてアルゴリズムに理解させることができます。

    制約を加える際に注意しておきたいのは、流動性の各領域は相互依存的であるということです。ある領域に制約を加えると、たとえ他の領域が完全な流動性を保っていたとしても、システム全体が影響を受けます。

    さらなる管理の必要性をどのように把握できるか

    さらなる管理の必要性をどのように把握できるか

    広告管理システムにさらなる管理が必要であるかどうかを把握するには、どうすればよいのでしょうか。制約が必要となる一般的な理由には次のようなものがあります。

    • 同じキャンペーンでも、InstagramユーザーとFacebookユーザーで機会の価値を変えたい。システムで両者を同等に扱いたくない。
    • 潜在顧客発見とリターゲティングなど、異なる戦略のために同じチャネルを利用しており、戦略別に異なるコスト目標を設定したい。
    • 広告システムがアクセスできないソースからのデータ(例: オフラインチャネルからのデータ)を機会の評価に利用したい。
    • ビジネス上の制約(例: ブランドセーフティ要件や地域別の予算)をシステムに反映させたい。
    • 時間の経過とともにキャンペーン目標を進化させたい(例: さらに成果を上げるために消化金額を増やす)。そのためにシステムを柔軟に保っておきたい。
    • 多面的な目標をシステムに反映させたい(例: ページのエンゲージメントを増やしつつコストも下げたい)。

    管理削減のメリット

    管理削減のメリット

    厳密に管理したいという誘惑に駆られるかもしれませんが、重要なのは必要最低限の管理を行うことです。制約が少なければ少ないほどシステムは多くの自由を手にし、価値ある機会を見つけられる可能性が高まります。

    FBIQ: 流動性の各領域の相互依存性FBIQ: 流動性の各領域の相互依存性

    さらに、流動性の各領域(配置、オーディエンス、予算、クリエイティブ)には相互依存性があるため、1つか2つの領域に慎重に制約を追加するだけで十分な管理を行えるようになります。

    以上をまとめると、複雑で流動的な世界においてビジネスを推進するためには、制約を必要最低限に留めて、機械学習システムが流動性を確保するための余地を最大限に確保することをおすすめします。

    マーケターへのヒント

    マーケターへのヒント

    • 流動性と管理の間にはトレードオフの関係がある

      広告配信システムを管理する際は、制約を加えると機会選択の幅が狭まり、機械学習の機能も制約を受けることに注意しましょう。

    • 流動性を実現する製品を使って、さまざまなレベルの流動性から適切なレベルを見つける

      異なる製品を連携させることにより、流動性の4つの主要領域(配置、オーディエンス、予算、クリエイティブ)を必要なレベルで管理できます。

    • 制約は最小限に抑える

      流動性の各領域には相互依存性があります。1つか2つの領域に制約を加えるだけで、効率を下げずに必要な管理を行えるようになります。

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