Amazon は競争が激しい。多くのアメリカ人はオンラインショッピングをする際、Googleを飛ばして直接Amazon にアクセスするため、同サイトは製品マーケティングにおける主要な戦場の一つとなっている。今日、Amazon での露出度、キーワードの優位性、および「digital shelf 」の掲載スペースを向上させるには、これまで以上に高度で積極的なリアルタイムのキャンペーン管理が求められており、ブランドやマーケターは、この激しい競争の中で頭角を現さなければならないという大きなプレッシャーにさらされている。
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 は「Amazon 」（Attribution ）の提供を開始しました。このツールは、GoogleやFacebookが採用しているものと類似しており、広告主（当初は自社ベンダーに限定）が、消費者がAmazon の内外を問わず、商品をどのように発見し、調査し、購入するかという行動に基づいて、広告の効果を測定できるようにするものです。Amazonが保有する膨大な消費者購買行動データベースと組み合わせることで、このEC大手企業は、類を見ないほど高い精度と関連性をもって、target （消費者へのターゲティング）を行うことが可能になります。
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とは対照的に、ルールの目的は、コンピュータに最適な行動を決定させるのではなく、自分自身がそうするのと同じように、特定の条件に対して反応するようツールをプログラムすることにあります。例えば、特定のキーワードに入札しつつ、そのキーワードが効果がないことが判明した場合には支出を削減するルールを設定することで、より効果的なキーワードに予算を振り向けることができます。しかし、AIとは異なり、不適切なルールは自動的に修正されることはありません。 ルールの賢さは、それをプログラムする人の賢さに依存しており、真に効果的なルールのセットを定義するには、target のオーディエンスに関する豊富な知識と経験が必要です。
Dayparting
おそらく最も単純な形の最適化であり、 dayparting その最も基本的なレベルでは、キャンペーンの「オン／オフ」を切り替えるタイミング設定からなる一種のスケジューリングです。Amazon の広告コンソールにはこのオプションが含まれていません。手動で一時停止しない限り、すべてのキャンペーンは深夜0時に開始・終了するため、サードパーティ製のツールが必要となります。
24時間体制でキャンペーンを展開するのが依然として一般的ではありますが、 dayparting 人気が高まっています。これにより、広告主は1日をいくつかの明確な時間帯に分け、時間帯に応じてキャンペーンを調整できるようになります。リソースが限られている中小規模の広告主は、アクセスが集中する時間帯にキーワードの入札額を集中させ、閑散時間帯の支出を抑えることで、マーケティング予算をより効果的に活用できる可能性があります。
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。
