リテールメディアはパフォーマンスの転換点を迎えています。リテールメディアに費やされる世界的な広告予算は年間1400億米ドルを超え、デジタル広告費の5分の1、検索広告費の4分の1を占めています。チャネルが成熟し、広告主にとって選択肢が増える中、コマースメディアの広告主が予算をシフトする最大の理由はパフォーマンスにあります。実際、パフォーマンスを最も重要な決定要因とする広告主の数は、オムニチャネル購買や新しいターゲットへのリーチを優先する広告主のほぼ2倍に上ります。

こうした高い期待に応えるため、小売企業は自社サイトやアプリにおけるカスタマーエクスペリエンス（CX）のギャップ解消に取り組む必要があります。小売企業の92％がパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供できていると信じている一方、実際にそう感じている買い物客は48％に留まっています。この大きなギャップは広告主が得られる成果に直接影響します。関連性のない商品を薦められ、買い物客が不満を感じると、広告に興味を持ったり、商品を購入したりする可能性が低くなるためです。

小売企業やマーケットプレイスが広告のパーソナライズを大規模に実施するには人工知能（AI）の活用が不可欠ですが、一般的に考えられているよりも簡単に、かつ短時間でAI主導のパーソナライズを実現することが可能です。急速に進化するコマースメディアのエコシステムで成功している企業は、必ずしも大きな予算や完璧なデータを持っているとは限りませんが、共通して言えるのは、成功に向けて行動し、パートナーと組む勇気を持っているということです。以下では、リテールメディアの成長を阻んでいる最も一般的な誤解や誤った認識について解説します。

誤解その1：パーソナライズに使用できるデータが揃っていない

誤解の背景：多くの小売企業が、AIを活用したパーソナライズを導入する前に、完璧に構造化されたクリーンなデータセットが必要であると思い込んでいます。このような思考は、データの品質が直接分析結果の精度に影響する従来の分析手法に起因しています。

現実：先進的なAIモデルは、不完全なデータを処理し、実世界での実装を通じてパフォーマンスが向上するように設計されています。高度なトランスフォーマーモデルは不完全なデータセットを処理しつつ、コンテキストを理解することでパターンを学習し、欠落している部分を補完します。

Wayfairの事例：1400万点以上の家庭用品を取り扱い、2200万人もの顧客を抱えるWayfairのカタログは非常に複雑であるため、当初AI導入の障壁になると考えられていました。同社は、データが完璧に整理されるのを待つのではなく、商品間の関係とユーザーの意図を大規模にくみ取れるAIネイティブのオンサイト広告ソリューションとパートナーを組むことにしました。その結果、リアルタイムのショッピングパターンと連動する動的なレコメンデーションにより、クリック率（CTR）が30%向上しました。

ビジネスへの影響：「完璧」なデータを待っている間、企業は収益の機会を失っていることになります。その証拠に、MolocoのAI主導のソリューションを利用している小売企業は、流通取引総額に対する広告収益の比率が2%に達するまでの期間がAmazonよりも24か月短いという結果が出ています。

誤解その2：パーソナライズは多くの手作業とリソースを要する

誤解の背景：AIと聞くと、大規模なエンジニアリングチームや複雑な管理体制を連想させることが多く、小売企業が導入を躊躇する要因となっています。このような誤解は、多くの手動調整を必要とする従来のアドテックベンダーによって助長されてきました。

現実：先進的なAIソリューションは手間のかかる作業を自動化し、多くの時間を要するキーワード入札や手動ターゲティングを、シンプルで成果ベースのアプローチに置き換えています。

従来のキャンペーン管理では、チームが絶えずパフォーマンスをモニタリングしながら入札額を調整し、パフォーマンスの低い広告を停止して高い成果をもたらしているキャンペーンを手動で拡大する必要がありました。このアプローチは膨大なリソースを消費し、人的な遅延やエラーリスクをもたらします。AIを活用したパーソナライズにより、このモデルを完全に覆すことができます。チームがビジネス目標（目標ROAS、顧客獲得単価、収益目標など）を設定すると、AIが戦術的にキャンペーンを展開します。

ビジネスへの影響：AIを駆使したキャンペーンによって管理時間を最大80%削減し、キャンペーンの実行よりも戦略に集中できるようになります。これにより、人的管理では不可能なレベルへの拡大が可能になります。

誤解その3：パーソナライズは消費者のプライバシーにリスクをもたらす

誤解の背景：コンプライアンスに対する懸念やCookieの廃止により、パーソナライズへの投資をためらっている小売企業は少なくありません。効果的な戦略は個人識別情報（PII）の過度の追跡やその他のプライバシー侵害を伴うと考えられがちです。

現実：実際のところ、AI主導のパーソナライズは従来のソリューションほど個人識別情報を必要としません。レコメンデーションにPIIや永続Cookieは不要であり、代わりにコンテキストに関するインテリジェンス、リアルタイムのセッション行動、プライバシーが保護されたIDを活用することで、極めて関連性が高く効果的なカスタマーエクスペリエンスを創出できます。

ビジネスへの影響：プライバシーを侵害するCookieの代わりにセッション内のコンテキストデータを利用することによって、小売企業は将来を見据えたパーソナライズ戦略を展開しながら売上を増やし、消費者の信頼を構築できます。

誤解その4：すでにAIをパーソナライズに活用している

誤解の背景：小売企業の多くが、現在利用している「AIを活用した」ソリューションが真のパーソナライズを提供していると信じていますが、実際には基本的な関連性スコアやルールベースのエンジン、オフライン予測を使用しているに過ぎません。

現実：真のAI主導のパーソナライズには、リアルタイムの推論が欠かせません。つまり、昨日の分のバッチを処理するのではなく、現在のセッションデータに基づいて60～80ミリ秒以内に予測する必要があります。このようなモデルはリアルタイムのシグナル（たった今ユーザーが検索した商品や、現在閲覧中の商品、サイト内での移動経路など）を処理し、各インプレッションごとに固有の予測を生成します。同じユーザーが類似商品を閲覧している場合でも、月曜日の朝9時と金曜日の夜8時では、閲覧の意図が異なる可能性があるためです。

ビジネスへの影響：AIによる真のパフォーマンスは、エンゲージメントやコンバージョンにおいて従来のシステムを100％以上も上回るケースが多く、ユーザー行動の変化や季節的なトレンド、新商品の発売にも瞬時に適応します。

誤解その5：広告の成長が限界に達している

誤解の背景：激しい競争と停滞するトラフィックにより、多くの小売企業は成長の限界に達していると考えており、広告の読み込みの増加がユーザー体験を損なう可能性や、オンサイト広告の在庫が最大に達していることを懸念しています。

現実：リアルタイムAIを活用して広告の関連性を高め、邪魔に感じられないようにすることで、成熟したネットワークでも3～5倍の増分成長が期待できます。AI主導のパーソナライズによって、検索キーワードだけでなく、ホームページから決済まで、カスタマージャーニー全体にわたって在庫を拡大しながらユーザーエンゲージメントの指標を向上させられます。関連性が強化されることによってクリック率が高まるため、入札可能なインプレッションを増やし、既存トラフィックからさらに多くの広告収益を引き出すことが可能になります。

効果は劇的です。韓国を代表するフード・デリバリー・プラットフォーム「Yogiyo」は、既存の時間ベースの広告モデルでは、これ以上成長できないと感じていました。広告主の参加率は低く、ニッチな在庫は埋まりませんでした。しかし、ユーザー行動や店舗の位置、配達機能をリアルタイム処理するAIの導入後、わずか1か月で2万5000を超える広告主を獲得しました。広告に起因するGMVは2.7倍に増え、収益も94%増加しました。

ビジネスへの影響：パフォーマンスの高い広告は相乗効果をもたらします。実証されたビジネス成果が広告主による投資を促し、その結果サプライヤーの多様性と広告の関連性が高まり、パフォーマンスの向上と収益の拡大につながります。

誤解その6：広告が増えると必ず売上に悪影響が出る

誤解の背景：小売業界で広く根付いている懸念のひとつに、広告の収益化のためにカスタマーエクスペリエンスを犠牲にするという「ファウストの契約」があります。小売企業は、スポンサーコンテンツがオーガニック検索による売上を奪ったり、顧客満足度を低下させたりすることを懸念しています。

現実：適切にパーソナライズされた広告は、商品の見つけやすさやショッピング体験全体を強化し、実際に買い物客のエンゲージメントを高めて全体的な売上増加を促進します。リテールメディアアナリストのAndrew Lipsman氏は次のように述べています。「スポンサー広告がオーガニック検索の結果と区別がつかないほど、サイトのカスタマーエクスペリエンスが向上し、コンバージョン率が高くなります。これは、買い物客、ECサイト、ブランドにとって、まさにウィンウィンウィンです」

ビジネスへの影響：関連性の高い広告は、買い物客が、オーガニック検索だけでは見過ごしていたかもしれない商品を見つけるのに役立ち、収益や売上を後押しします。

誤解から成長に向けて前進

れらの誤解や誤った認識には共通点があります。それは、AIを活用したパーソナライズの実践的な仕組みについて、時代遅れの思い込みに捉われている点です。成長の壁を突破している小売企業は完璧なデータや無限のリソースを持っているわけではありません。既存のアセットを使用してAI主導のパーソナライズを開始し、実践を通じて学んでいるのです。

進むべき道は明らかです。今こそリテールメディア部門のトップが立ち上がり、パフォーマンスやスケール、成長の促進に欠かせないAIベースの機能の構築を始める時です。

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