Amazon が混雑している。ほとんどのアメリカ人は、オンラインで買い物をするとき、GoogleをスキップしてAmazon 。今日、Amazon における視認性、キーワードの優位性、デジタル棚のスペースを向上させるには、ますます高いレベルのアクティブなリアルタイムキャンペーン管理が必要であり、ブランドやマーケティング担当者には、喧噪から抜け出さなければならないという大きなプレッシャーがかかっている。
マーケティングの最適化は、Amazon 戦略を成功させるための重要な要素です。効果的に使用すれば、広告キャンペーンのROIを向上させることができる一方、面倒で時間のかかる手作業を省くこともできる。とはいえ、AIアルゴリズムに「マーケティング・マネージャー」の肩書きをつけて、売上が転がり込んでくるのを待つだけではダメだ。マーケティングの最適化を成功させるには、多層的なアプローチ、人間による積極的なインプット、そして利用可能なさまざまなテクノロジーの課題と限界についての十分な理解が必要だ。
Amazon マーケティング・プラットフォームとして
2018年後半、Amazon 、Amazon Attributionの展開を開始した。このツールは、グーグルやフェイスブックが使用しているものと同様で、広告主（当初はファーストパーティ・ベンダーに限定）は、消費者がAmazon の内外でどのように商品を発見、調査、購入したかに基づいて、広告の影響を測定することができる。Amazonの消費者の買い物行動に関する膨大なデータベースと組み合わせることで、eコマースの巨人は、他にはない高い精度と関連性で消費者をターゲットにすることができるようになる。
Amazon はすでに米国第3位のデジタル広告プラットフォームであり、その規模は約1250億ドル、eMarketerは2020年まで50％の成長を予測しており、Amazon のデジタル広告費は米国全体の約7％に達することになる。これはベンダーにとってマーケティングコストの急激な上昇を促すもので、例えばキーワードのクリック単価（CPC）は2019年3月現在、全カテゴリーで前年比約56％上昇している。
Amazon を主要な製品マーケティング・プラットフォームのひとつと考えていなかったとしても、現在、主要な広告主としての役割に投資し、拡大しているという事実は、パフォーマンス重視のマーケティングではもはや通用しないということを意味している。同様に、Amazon 、効果的なマーケティングに必要なリソースも維持できなくなってきている。そこで、マーケティングの最適化が必要となる。
マーケティング最適化の種類
マーケティング最適化は、eコマースキャンペーン管理の問題を解決する万能のソリューションだと思い違いをしてはいけない。Amazon 、完全に手作業で販売するアプローチでは、1日のうち無理な時間が必要になるかもしれないが、AIアルゴリズムに完全に依存することにも欠点がある。最も時間を節約できる反面、AIは人間ほど優れた仕事はできない。
マーケティング最適化とは、数多くの戦術やテクノロジーを包含する幅広い用語であり、それぞれに長所と短所がある。ほとんどの場合、効果的なアプローチには、手作業による介入や定期的なキャンペーン監査に加え、さまざまなツールの組み合わせが含まれます。
AI/機械学習
今日のマーケティング最適化における大きなトピックは、人間の脳の認知機能を模倣するためにコンピュータを使用する人工知能である。多くのマーケティング最適化ツールは、機械学習 技術を使用している。機械学習技術は、データの流れを受け取り、新しい情報に基づいてアルゴリズムを更新しながら、自ら「学習」することができるAIのサブセットである。MLは、インテリジェントなマーケティング・ツールが変化する市場環境、検索行動、購買パターンに対応することを可能にし、収益性を最大化するために重要な機能である。
Amazon 、効果的なAIツールは、キーワード入札の最適化モデルを構築するために様々なシグナルを使用する必要がある。AIの性質上、そのインテリジェンスはデータ量の結果である。トレンドに対応するためには、AIは1日あたりキャンペーンで少なくとも15件のコンバージョンを必要とするが、これはロングテールキーワードでは難しいかもしれない。AIは、大量かつ高頻度のキーワードの最適化には効果的だが、セカンダリーキーワードやロングテールキーワード（特定の消費者層をターゲットとする場合に重要）は、一般的に十分なトラフィックを得られない。
プログラマティック・ルール
AIと完全な手作業によるアプローチとのバランスを取りながら、プログラマティック・ルールは、Amazon 、マーケティング最適化の最も効果的な形態となる可能性を秘めているが、適切に実施するには多くの時間と知識が必要となる。
プログラム・ルールは、事前に定義された要件やパラメータに基づいてアクションを実行する。ユーザーは論理的な "if/then "ステートメントを作成し、1つまたは複数の "if "条件が1つまたは複数の特定のキーワードに割り当てられ、キーワードがそれらの条件を満たした場合、ツールはそれらのキーワードの入札を増減するなどの "then "アクションを実行する。
AIとは対照的なルールの目的は、コンピュータに最善の行動を決定させるのではなく、あなた自身がするのと同じように特定の条件に反応するようにツールをプログラミングすることです。例えば、あるキーワードに入札するものの、それが不発に終わった場合、支出を減らすルールを設定し、より効率的なキーワードのために予算を解放することができる。しかし、AIとは異なり、悪いルールはそれ自体を修正することはない。本当に効果的なルールを定義するには、ターゲットとするユーザーに関する多くの知識と経験が必要です。
デイパーティング
おそらく最適化の最もシンプルな形である デイパーティングは、最も基本的なレベルではスケジューリングの一形態であり、キャンペーンの「オン/オフ」スイッチの時間指定で構成されます。Amazon 、Advertising Consoleにはこのオプションが含まれていません - すべてのキャンペーンは、手動で一時停止しない限り、深夜に開始および終了します - そのため、サードパーティのツールが必要です。
24時間体制でキャンペーンを実施するのがまだ一般的だが、デイパーティングの人気は高まっている。これにより、ベンダーは1日をいくつかの明確なパートに分け、時間帯に基づいてキャンペーンを調整することができます。リソースが限られている小規模なベンダーは、トラフィックの多い時間帯にキーワード入札を集中させ、オフピークの時間帯の支出を減らすことで、マーケティング予算をより効果的に使うことができます。
異なるテクノロジーにはそれぞれ長所と短所があり、1つのマーケティング最適化手法に過度に依存しても、Amazon 。AIアルゴリズムに全面的に依存してキャンペーンを管理すれば、必要な労力は削減できるかもしれないが、目標やKPIによっては望ましい結果が得られない可能性もある。独自の用途に基づいてさまざまなタイプのマーケティング最適化をミックスし、人間の知性を用いてすべての要素を監督する強力な多面的戦略が、競争力のあるAmazon マーケティング・キャンペーンのカギとなる。
