リスティング オートフライトは《NLP＝自然言語処理技術》と《機械学習》により、リスティング広告を高効率で運用するサービスです。今回はその中でも《広告文》にフォーカスし、どのようにして訴求力のある《広告文》が生成されているのか、に迫ります。
1.ヒトのナレッジをカタチにする
LAFチームM「こんにちは。TK2015。今日は《広告文》についていろいろと聞かせてもらいたいんだ。」
TK2015「こんにちは。M。わかりました。何なりと聞いてください。」
LAFチームM「僕の理解では、広告文生成に使用している《NLP＝自然言語処理技術》って、いろいろな《計算手法＝アルゴリズム》を利用して言語データを《数値》にする、っていうことだと思っているんだけど、合っているかな？」
TK2015「半分は合っていますね。」
LAFチームM「もう半分は？」
TK2015「Mの言った、《NLP》はいわゆる統計学的言語処理と呼ばれるものです。しかし、リスティング オートフライトの広告文はそれだけでは生成されていません。」
LAFチームM「というと？」
TK2015「統計学的言語処理の他に、ヒトの持っている《ナレッジ》をカタチに落とし込む、ということをやっています。」
LAFチームM「なるほど。でも、ヒトの持っている《ナレッジ》をカタチに落とし込むっていうのは、ちょっと難しそうだけど、どういうことかな？」
TK2015「広告文として生成した際、今までの経験上でこういうワードはふさわしくない、であるとか《大量データ処理でも出てきにくい現象》をアルゴリズムとヒューマンエンジニアリングで最適化しています。」
LAFチームM「具体的には？」
TK2015「例えば単純に統計学的自然言語処理技術を使うと下記のような広告文が生成される可能性があります。」
《例1》
| 説明文 | 理学療法士を目指すなら
IT系の資格に強い○○○○ |
《例2》
| 説明文 | お取り寄せやギフトに大好評！
地元の厳選素材使用の洋菓子は○○○ |
LAFチームM「《例1》は説明文の上下がマッチしていないね。」
TK2015「《例2》は一見自然ですが、ランディングページとの不整合が起きています。」
LAFチームM「確かに、たまにこれは機械的すぎるな、という広告文はあるよね。《ゾンビなら○○》とか、ひどいのは《横浜の求人0件○○》とか。」
TK2015「そうです。ヒトの《ナレッジ》をカタチに落とすとは、ヒトなら出稿の際にアタマの中でどのような判断をするかということを《ルール化》してアルゴリズムに組み込むということなのです。」
LAFチームM「なるほど。だからナチュラルな広告文が生成されるんだね。」
2.極限までナチュラルである理由
LAFチームM「ところで、リスティング オートフライトの広告文に使われている技術で何か具体的なものってあるのかな？」
TK2015「たとえば、基礎技術のひとつに《N-gram：エヌグラム》があります。」
LAFチームM「エヌグラム？」
TK2015「わかりやすく言うと語句と語句のつながりやすさのことを指します。例えば、《リスティング広告のCPAを下げる》という自然文であれば、《リスティング》と《広告》がつながる頻度を分析し、対象になるワードとの関連性を分析する基盤技術のひとつになります。」
LAFチームM「語句のつながりやすさを数字的に判断することで《ナチュラル》な広告文を生成できるということだね。」
TK2015「はい。たとえば、下記のような広告文を自動的に生成することが可能です。」
キーワードが「子供服」の場合、下記の様な広告文が自動的に作成されます。
| タイトル | お買い得な子供服が充実 |
| 説明文 | 欲しかったアイテムがきっと見つかる！ |
また、キーワードが「新生活」の場合は下記になります。
| タイトル | 新生活に役立つ商品を多数ご用意！ |
| 説明文 | 収納用品を買うなら／ジャストショップ |
LAFチームM「確かに自然だね。人工知能が生成したとは見えないよ。」
TK2015「もちろん、N-gramだけではここまではできません。先ほど述べたようなナレッジのルール化や多くの《独自技術》が広告文生成を支えています。」
LAFチームM「今、独自の技術というフレーズが出たけど、リスティング オートフライトの独自性って他にどんなことがあるのかな？」
TK2015「N-gramなどの言語処理では言語データベースである《corpus＝辞書DB》が重要になってきます。リスティング オートフライトでは、日本語のプロフェッショナルであるジャストシステムの大規模corpusが活用されています。」
LAFチームM「なるほど、30年の歴史の中で蓄積されたデータというわけだね。基盤技術と独自技術、それに独自大規模corpusがリスティング オートフライトの広告文生成を支えているんだね。」
3.エモーショナルな広告文へ
LAFチームM「リスティング オートフライトが《ナチュラル》な広告文を生成できることは理解できたけど、それだけで《訴求力》のある広告文は生成できるのかな？」
TK2015「《ナチュラル》であることの他に、リスティングの多様なテクニックも《ナレッジ》のひとつとしてアルゴリズムに組み込んでいます。」
LAFチームM「それってこんなことも入っているのかな？」
| 1.キーワードを広告文に入れる |
| 鉄則。タイトルや広告文にキーワードを入れることで、太字になり、広告の関連性が増す効果もある。 |
| 2.数字を入れる |
「38%引き！」など具体的な数字は訴求を強める。また、1万でなく10,000にしたり、
文脈によっては見せ方を変えるだけでインパクトが強まる。 |
| 3.アクションを促す表記(オファー)を入れる |
「今すぐお申し込み」、「簡単資料請求」など
その後のアクションをはっきり提示することで
安心感とともにクリックへの障壁が下がる。 |
| 4.未完の文章 |
「最高の広告文とは」のように
文章を完結させずに結ぶことで気を引き、訴求を強めることができる。 |
| 5.問いかけ |
「悩んでいませんか？」といったように
問いかけをすることで自分事化がすすみ、
クリックしやすくなる。 |
| 6.トレンド |
「今はやりの」「夏こそ○○」のように
時期を絡めたものも訴求が強まる。 |
| 7.限定 |
「○日まで！」「限定○！」と有限である
ことをつたえることで、検討段階の
ユーザーを引きつけることができる。 |
TK2015「《リスティング ナレッジ》のうちひとつです。そのようなナレッジをアルゴリズムに組み込むことで、例えばこのような広告文生成が可能です。」
《例1》
| タイトル | 情報量で勝つ○○ |
| 説明文 | 誰よりも早く、多く、転職情報ゲット
ライバルに差をつけるなら○○で転職 |
《例2》
| タイトル | 実績数No.1転職サイト○○ |
| 説明文 | 年間10万人の転職実績でスピード転職
≪無料≫電話相談で安心しませんか？ |
LAFチームM「なるほど、具体的な数字でも訴求がされていて、確かに訴求力のある広告文だね。」
TK2015「それだけではありません。リスティング オートフライトは《LP=ランディングページ》を解析し、その内容も広告文に反映させます。たとえばこのように。」
| タイトル | 生命保険は△△ |
| 説明文 | こどものための生命保険なら《○○生命》
創立40年の実績であなたの保険をご提案 |
LAFチームM「確かに。《創立40年》は固有のキーワードだね。」
TK2015「リスティング オートフライトの広告文は《ナチュラル》だけを目指している訳ではありません。検索意図を理解し、よりオーディエンスに響く、《エモーショナル》な広告文を目指しています。」
LAFチームM「《エモーショナル》な広告文をほとんど手間を掛けずに生成できるからこそ、より成果があがるというわけだね。ありがとうマザーコンピューター。とても参考になったよ。」
TK2015「ドウイタシマシテ。」
4.どんな広告文が生成されてどれだけCVが増えるのか？
LAFチームM「リスティング オートフライトの広告文は《エモーショナル》なんですね。」
LAFリーダーK「そうだね。下手に掛け合わせツールなんかで考えるよりもずっと訴求力のある自然な広告文なんだ。」
LAFチームM「しかも、ほとんど手を動かさずに自動的に生成されるんですよね。」
LAFリーダーK「そのとおり。まさに、《オートフライト》なサービスなんだ。リスティング オートフライトによって、訴求力のある広告文が人手を介すことなく生成され、効率良く運用を行うことが可能なんだ。」
LAFチームM「なるほど！でもいったいどんな広告文が生成されて、どれくらいCVが増加するんですか？」
LAFリーダーK「いい質問だね。リスティング オートフライトでは実際に使用しているコアエンジン：SLATを使用した広告文生成と流入シミュレーションを無料で受け付けている。最適化を行うことで今のCVからどれくらい増加が見込めるのか、以下のボタンからぜひ試してみてほしい。」
エモーショナルな集客試算
エモーショナルな集客試算
から高い
まで、3段階で示しています。
通販市場はまだまだ拡大していることが分かりますね。とはいえ、上位の巨大サイトが伸びているので、中小規模のネットショップは辛くなっているのが現状です。選んでもらえるための強みを磨いていきましょう。