AIと機械学習により、パブリッシングは次のレベルへ

　振り返ってみますと、この直近2年は新型コロナウィルス、トランプ政権、またアフガニスタンからの米軍撤退といったインパクトの強いニュースが続いていました。とは言え、このような状況が永遠に続くことはありません。実際、既にユーザーはオンライン上での活動に疲れてきており、ニュースサイト上でのページビューは減少傾向にあります。実際、ページビューはパンデミック前の水準、すなわち、通常の水準に戻りつつあります。そのような状況だからこそ、ページビューが少ない中でもいかに収益成長を続けていくか言い換えれば、より少ない中でもより多く収益をあげていくことが重要な課題となります。

　　また、SafariやFirefoxなどの主要ブラウザが、ウェブ上で広告のパーソナライズ機能を提供する主要なメカニズムであるサードパーティクッキーを完全に廃止する意図を発表してから、3年以上が経っています。遂にGoogleも、2023年末までにクッキーの利用を停止することを表明しており、このサードパーティクッキーの消滅が私たちの目前に迫っています。メディアオーナー業界は、今後の収益化戦略にどのような影響があるのか、とても神経質になっています。

　しかし、ここで確信をもって述べておきたいことは、デジタルメディア業界は適応能力に長けており、スピード感も早く、常に生き残る方法を見つけてきたということです。クッキーからの移行というのは、ユーザーのプライバシーを順守しながら、広告主の目標を達成するために、業界が機械学習と自動化に注力をしていくことになるので、最終的にはポジティブに働いていくでしょう。

　YouTubeやFacebookなどのソーシャルチャネルは完全にAI主導になっています。つまり、コンテンツレコメンデーションやフィードを制御するアルゴリズムに人間が関与する余地はありません。この機械学習と自動化が兼ね備えている、時間の経過とともにさらにスマートに変化していくというベネフィットと能力により、メディア業界の様相は急速に変化を遂げています。

　機械学習を利用することにより、ユーザーの行動、コンテキスト、ファーストパーティ、サードパーティデータといった様々な基準に基づいて、ユーザーのパターンを見つけることができます。これは、デモグラやオンライン上での行動など、個人に関するあらゆる情報を考慮して、ユーザーが実際に閲覧したいと思うコンテンツの種類を判断していくものです。

　AIは、従来のA/Bテストを超えて、クリエイティブとメッセージがユーザーからどのように共感を獲得できたかをデータに基づき予測を行うことで、記事および広告の意思決定に役立つインサイトを提供します。こうした機能により、広告主やパブリッシャーは、コンバージョンを生み出す為には適切な人に適切な広告を提供することが重要であると認識し、リアクティブ（後で対応）からプロアクティブ（事前に対応）へとアプローチの方法を変更することができるようになるのです。

　FacebookとGoogleが成長してきた背景には、自分たちのレコメンデーションをカスタマイズすることで、すべての体験を魅力的なものにし、ある意味中毒的な、なくてはならない存在であるという状況を作り出したことがあります。パブリッシャーも、広告収入の最大化だけでなく、自社コンテンツへのユーザーエンゲージメントを最適化する方法として機械学習を採用することで、同様のモデルを活用することができます。

　パブリッシングとコンテンツ制作、その中核にあるものは芸術です。コンテンツ制作者は、長きにわたり、ストーリーや物語に息吹を与えることで、ユーザーエンゲージメントを深めてきました。質の高いパブリッシングとストーリーテリングは、常に芸術と科学の両面で語られてきたのです。そして、デジタル空間ほど、これら2つのアプローチが流動的にぶつかり合う場所は、他にはありません。AIと機械学習は、パブリッシャーが最新の技術を適用することで、本当の意味でエンゲージメントの構築に役立つものは何なのかを見つけ出すことをサポートする、業界でも比較的新しい存在と言えるでしょう。

Outbrainの強力なAI&Machine Learningテクノロジーを活用したSmartlogicで、レコメンドを次のレベルへ。