ネイティブ広告の数字は非常に励みになります。 Sharethrough/IPG Mediaによる調査によると、消費者はディスプレイ広告よりもネイティブ広告を53％多く見ている。 同じ調査は、ネイティブ広告が購入意欲を18％高めることを証明し、回答者の32％がネイティブ広告を友人や家族と共有すると回答したのに対し、ディスプレイ広告ではわずか19％だった。
グローバル・グロース・インサイトによると、2023年の世界的なネイティブ広告市場は1116億7000万ドルと評価されており、2024年には1275億2000万ドルに達すると見込まれ、2032年までに3689億ドルに達する見込みです。これは2024年から2032年まで年平均成長率14.2％を示しています。 このレポートは、ネイティブ広告におけるAIと機械学習の利用が今後数年間で最も重要なトレンドの一つであることも強調しています。これらの技術は、顧客の好みや行動をより良く理解し、よりパーソナライズされたキャンペーンを提供するのに役立ち、また、特定のインベントリで最も受け入れられる内容に応じて広告の掲載を最適化します。
人工知能の導入は非常に重要です。なぜなら、ネイティブ広告の主要な課題の一つは、デジタルメディアで注目を集めて以来、各々の特性を持つ異なるインベントリに対して同じクリエイティブを適応させることだからです。 比較的簡単な作業ですが、パターンに従っているため、少し時間がかかります。 AI以前は、編集者が一つ一つの変更を行う必要がありました。同じ内容のメッセージを異なる媒体に、同じ編集内容で伝えることが可能になるためです。
これらの新しい技術のおかげで、すべての調整を自動的に行うことができるようになりました。車両の種類に関係なく、部品はツール自体によって数秒で適応されます。 ADSPLAYでは、Native 3.0を使用しており、複数のインベントリにネイティブ広告を同時に配信することができます。
プログラマティックメディアと連携し、ソリューションは24時間365日、公開を最適化するインテリジェントなアルゴリズムを備えています。 広告主が心配する必要なく、彼らの目標を顧客と共に達成するのに最も適した場所に表示されます。
ネイティブ広告にAIを使用する利点には、アルゴリズムの指数関数的な学習と自動最適化が含まれます。 機械が学習した後、通常約90日かかりますが、そのパフォーマンスの向上は非常に大きいです。
これが人工知能の大きな利点の一つです：専門家の多くの時間を費やす繰り返し作業を行うこと。 機械がアルゴリズムを使って働いている間に、これらの専門家は、より退屈でなく、より創造的な他の活動を行っているかもしれません。それらは本当に必要とされるものです。
