Amazon DSPの新たな機械学習モデルにより、キャンペーンパフォーマンス、コスト効率、アドレサビリティが向上

これらの機能強化により、広告主様は次のような成果を上げています¹。

「Amazon DSPの根幹には、高度な科学と技術があります。広告主様のパフォーマンスを向上させ、コスト効率を高める方法を常に模索しています」と、Amazon DSPテクノロジーのディレクターであるNeal Richterは話します。「Amazonでは、1パーセンテージポイントの改善も広告主様にとって重要な意味を持つことを理解しています。今回の新しいアップグレードは、エンゲージメントと広告費用対効果の向上に役立っています。ブランドがコスト効率の向上と成果の実現に特に注力している今、こうした機能強化を実装できることをうれしく思います」

新しい予算配分の機械学習モデルは、キャンペーン期間中に配信されるすべての広告を通じて、希望するオーディエンスに最適な掲載価格でリーチするのに役立ちます。これらのモデルでは、入札リクエストのコンバージョンの可能性をより正確に予測し、パフォーマンスを最適化しつつ目標達成までのペース設定を改善するアルゴリズムの変更が可能になります。パフォーマンスの改善内容には、クリックスルー率の12.6%増、広告費用対効果の34.1%増、インプレッション単価の24.7%減が含まれます。

Amazon Ads Unboxed 2022で発表されたように、Amazon DSPは、Amazonオーディエンスとコンテキストターゲティングを拡張し、従来の広告識別子への依存の低減に貢献します。Amazonのモデルベースのオーディエンス推論手法により、利用可能なイベントやコンテキストシグナルを活用して、適切なメッセージを適切なオーディエンスにマッチさせます。拡張されたAmazonオーディエンスとコンテキストターゲティングを使用している広告主様においては、以前は特定できなかった在庫のアドレサビリティに20%～30%の増加が見られました。

このような内部アルゴリズムの改善により、広告主様による既存キャンペーンの調整が不要、かつコスト効率のより高い広告掲載枠が提供されます。

Amazon Adsは、今後もお客様のためにより良いソリューションを考案し、ブランドによるマーケティング課題の解決に向けた新たな方法を開発していきます。Amazonの広告テクノロジーは、ブランドによる新しいインサイトの発見、マーケティングパフォーマンスの最大化、コスト削減、お客様が時間を過ごすあらゆる場所におけるクロスメディア投資の効果の把握をサポートします。