「誰に」「何を」見せるべき?
AIが最適な組み合わせを発見する「プレディクティブターゲティング」とは

「プレディクティブターゲティング」とは

Dynamic Yield プレディクティブターゲティングの活用事例
Dynamic Yield プレディクティブターゲティングの活用事例

「予測的な」という意味をもつプレディクティブ(predictive)。

未来に起こることをできるだけ詳細に予測・分析することで次の一手を決めていく、という考え方です。

 

「プレディクティブターゲティング」はユーザーの行動パターンや利用状況といった膨大なデータをAIが分析し、誰に/どんなメッセージを提示すると最も有効で効率的か、といった成功パターンを導き出します。

 

AIが”新たな機会を発見”する
「Dynamic Yield」のプレディクティブターゲティング

Dynamic Yield プレディクティブターゲティングの活用事例
Dynamic Yield プレディクティブターゲティングの活用事例

プレディクティブターゲティングはユーザーの嗜好・行動などのデータからクリエイティブとの最適な組み合わせを提示し、「予測される効果」を提案します。

膨大なデータの分析から施策実行までシームレスに実装できる点も「Dynamic Yield」の魅力です。

 

プレディクティブターゲティングの活用事例

キャンペーン配信において、「Dynamic Yield」は自動でデータを分析して最適化することで高いパフォーマンスを発揮します。

 

では、プレディクティブターゲティング機能を活用した事例をご紹介します。

事例1:バナー配信セグメントの最適化で顧客単価を13%改善

Dynamic Yield プレディクティブターゲティングの活用事例
Dynamic Yield プレディクティブターゲティングの活用事例

サイト内で2種類のバナーを配信していましたが、どちらのバナーをどのセグメントに配信するのが最適かをAIが算出し、改善幅と合わせて提示。顧客単価が13%改善されました。

 

事例2:セグメントの細分化で顧客単価が19.5%向上

Dynamic Yield プレディクティブターゲティングの活用事例
Dynamic Yield プレディクティブターゲティングの活用事例

2種類のバナーのうち、全体配信の場合「Control」のほうが勝ちクリエイティブであると判断していました。

しかし、検索流入の場合、別のクリエイティブが最適であることをAIが提示。

勝ちクリエイティブでの配信と比べて顧客単価が19.5%も向上しました。

 

 

このように、AIが学習を続けることで来訪者とクリエイティブの最適な組み合わせを発見し、収益の向上につなげることができるのです。

 

その他、「Dynamic Yield」の事例記事などを弊社サイト内でご紹介しておりますので、併せてご覧ください。

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