ソーシャル広告と検索広告を賢く利用してアプリインストールを促進するちょっとしたコツ
モバイルの活用は右肩上がりで、スマホアプリはエンゲージメントに欠かせません。しかし、アプリを確実にダウンロードさせるにはどうすれば良いでしょうか。ここでは最適解のひとつとして、有料検索とソーシャルメディアプラットフォーム上で人工知能（AI）を搭載した、予測セグメンテーションとキーワードターゲティングの活用をご紹介します。
モバイルアプリの人気はうなぎのぼりで、しばらくはその勢いは続くと考えられています。 App Annieの調査によると、モバイルアプリの年間ダウンロード数は2018年の2,050億件から上昇し続け、2022年には2,580億に達する見込みです。新型コロナ感染症の影響により、2020年第2四半期の アプリの消費支出は過去最高の270億USドルに達しました。
AppsFlyerの調査によると、アプリの収益も同様に伸びており、世界のアプリインストール広告費は今後数年間で2倍以上になり、2019年の578億USドルから2022年には1,180億USドルに達すると見込まれています。
アプリインストール広告費用が増える主な要因
この成長を引き起こしている最大の要因は、競争です。各ブランドがこぞってパーソナライズされた顧客エンゲージメントを提供し、コンバージョンを増やすために戦っており、モバイルアプリはそれを達成するための最良のチャネルの1つです。App Annieの最新データによると、2020年第2四半期の モバイルアプリの利用率は前年比で40%増加しました。
アプリインストール広告費用の継続的な増加の背後には、それ以外にもいくつかの理由があります。テクノロジーを専門としない企業も、自社の顧客と長期的なロイヤリティを醸成できるアプリ体験のメリットに気づき始めています。さらに、 モバイルゲームの人気の高まりもアプリインストール広告費用を後押ししており、2022年までに全アプリインストール獲得予算の約 40%を占める見込みです。発展途上国で何百万人もの人がスマートフォンを使用し始めたことによるニーズの増加も、これに大きく貢献しています。
アプリインストール広告におけるマーケターの課題
アプリインストール広告はマーケターにとって宝の山ですが、広告を出してアプリインストールの数字が伸びるのを見ればよい、という単純なものではありません。
Facebook、Apple Search広告、Google広告といったメジャーな有料検索やソーシャルメディアプラットフォームは、広告主側で管理しなければならない、複雑な領域です。各プラットフォームの仕様と性質は一義ではなく、問題は複雑になる一方です。
これらのプラットフォームが提供するパラメータによってマーケターは、検索のクライテリアを細かく設定できますが、対象となるユーザーセグメントを把握しながら、オーディエンスの重複率を低くすることは非常に困難です。また、パラメータのすべての可能な組み合わせを網羅することは事実上不可能であり、無限に組み合わせをいじったり微調整しては、明確な正解にたどり着くことなく、空回りしてしまいます。
検索広告でキーワードターゲティングを利用するマーケターは、どのキーワードの効果が落ち、検索エンジンの最適化のためにいつ新しいキーワードに差し替えるべきなのか、決して知ることはないのです。結果、試行錯誤を繰り返すばかりで、広告予算の無駄が発生するわけです。
現在の広告ターゲティングのしくみ
現在のプロセスでは、マーケターがキャンペーンを展開する際に、まずターゲットオーディエンスを定義します。セグメンテーションに年齢や性別などの大まかなデモグラフィックを使用する以外に、興味関心やFacebook上でのふるまい、あるいはApple Searchでターゲットにしたいキーワードをいくつか選択する必要があります。
しかし、「カジノ」のような広範なキーワードでは十分な成果が出ないため、広告費が無駄になってしまいます。良い結果を出すコツは、できるだけ多くの特定の興味関心とキーワードの組み合わせを考え出すことですが、 これは想像以上にはるかに難しいです。どれだけ経験を積んだマーケターであっても、可能な組み合わせをすべて試すことはできないため、潜在顧客を網羅しきれません。
たとえパフォーマンスの高いセグメントを見つけたとしても、二番目に最適なセグメントが何であるかを知るのは難しいです。つまり本当の課題は、正確なターゲティングのための効果的なセグメント発掘を継続することです。エンドレスにテストを実施する手法もありますが、予算を無尽蔵に使ってしまうことになるでしょう。
AI 駆動セグメンテーションとキーワードターゲティングでROASを向上
AI搭載のツールを使用すれば、推測や試行錯誤を解消し、インストールあたりのコスト（CPI）を削減できます。人工知能は、大規模なデータベースを活用してユーザーの隠れた興味関心を明らかにし、ユーザーとその優先事項をより俯瞰して把握することで、優れた予測セグメンテーションとスマートなキーワードを生成します。実際の仕組みは、次のとおりです。
1.予測セグメンテーションのための隠れた興味関心を明らかにする
AI は、（ファーストパーティーおよびサードパーティーのデータを含む）数え切れないソースからデータポイントを取り込むことで、アプリ内ユーザーの詳細で具体的な興味関心を多く発見します。その後、潜在的な価値と各ソーシャルメディアプラットフォーム上の広告のレスポンスに基づいて、これらの興味関心をランク付けします。これにより、キャンペーンが開始される前でも、最高のセグメントの詳細を完全に網羅した最新の「リーダーボード」が毎日入手できます。これによってセグメント毎の予算の設定ができます。
2.オーディエンスの重複を最小限にする
最適なセグメントを定義する以外に、セグメント間で重複するオーディエンスを最小限に抑えて、リーチを最大にすべきです。専用のAIプラットフォームで語義のキーワードグループを適用し、発見された興味関心を「クラスター」としてグループ化します。これには、ターゲットオーディエンスが探しているものとコンテンツの関連性を高めるために、類似した興味関心をグループ化することが含まれます。AIは、各グループ間の重複性を示すことができます。たとえば、「賭け金の高い賭け」と「カジノ」という用語は、非常によく似た結果を返す可能性があります。その場合、キャンペーンを調整して、異なったキーワードの組み合わせを含めて、リーチを最適化します。
3.キーワードのライフサイクルの最適化
検索広告でキーワードを最適化するには、使用しているキーワードが最新であることを確保するために、各キーワードのライフサイクルを決める必要があります。複数の広告グループと数え切れないほどのキーワードの複数のキャンペーンがある場合、この作業はさらに複雑になります。各キャンペーン、広告グループ、キーワードごとに設定をいかに自動化できるかが課題です。
AIを活用すれば、24 時間 365 日ずっと、キーワードを組み立てて、最適化してくれます。キーワードのパフォーマンスとボリュームが最良の結果を返すタイミングを検出し、その間、キーワードを有効なキーワードとしてプールします。特定のキーワードの効果が薄くなるとそのキーワードをディテンションプールに移動し、パフォーマンスが悪いままの場合は、キャンペーン期間中に使用されないように無効キーワードとして隔離します。そのキーワードが再び良いパフォーマンスを出すと、有効キーワードのプールに戻します。
アプリインストールのソーシャル広告や検索広告において、AIは「とりあえずやってみる」アプローチを、データに裏打ちされたサイエンスへと昇格させました。AIは、アプリインストールのマーケティングを最適化することで顧客をアプリへと誘導し、ROASの最大化を実現する、スマートな手法なのです。
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