AI時代のモバイルマーケティング：次世代のパーソナライゼーション戦略

モバイルアプリのユーザーは、いまやパーソナライズされた体験を当然のものと考えています。業界の調査によると、71%の消費者が自分に合った体験を期待しており、76％はそれが提供されないと不満を感じます。ユーザーはアプリを開く時も、モバイル広告を見る時も、プッシュ通知を受ける時も、スピード、コンテキスト、そして自分に関連性のあるコンテンツを求めています。

一貫性のあるパーソナライゼーションは、タッチポイントが増えるにつれてさらに複雑になります。従来のセグメンテーションメソッド、例えば静的なコホートやルールに基づいたロジックは敏捷性に欠けており、チャネルを横断した動的なユーザー行動にリアルタイムで適応することができません。

人工知能（AI）は、ターゲティングと最適化に関する作業を自動化および予測することで、このような課題に対処するマーケターをサポートします。レコメンドやユーザーのセグメント化は、長年機械学習が担ってきましたが、生成AI（GenAI）がもたらした新機能によって、クリエイティブやメッセージ、オンボーディングフローをより迅速にパーソナライズできるようになりました。

本記事では、モバイルマーケターがAIを活用してパーソナライゼーションを効果的に実装する方法について説明します。AIの利用方法や始め方、そして準備しておくべきポイントについて見ていきましょう。

AIはモバイルマーケティングスタックの核となる4つの分野を強化します。これらは計測可能でパーソナライズされたユーザー体験を提供する上で、それぞれ異なる役割を果たしています。

オーディエンスインテリジェンス

機械学習モデルは、アプリ内のアクティビティ、セッションの頻度、顧客管理（CRM）データなどの行動シグナルを分析し、顧客生涯価値（LTV）、離脱のリスク、購入意思などの結果を予測します。このような予測によって、マーケターは広告費用を効率的に割り当て、価値の高いユーザーを優先し、推定されるコンバージョンに基づいてキャンペーンを調整することができます。

MetaやGoogleなどのプラットフォームは、予測型モデルや類似モデルを使ってパフォーマンスの高いユーザーセグメントのターゲティングを行っており、多くのブランドが同様の方法を適用しています。例えば、Starbucksでは、AIを使用して時間帯、購入履歴、天気に基づいた商品をおすすめし、地域ごとの需要に合わせて店舗レベルの在庫を最適化しています。

以下の事例では、RevolutやMonopoly Go! が、ペットの飼い主やウェルネス愛好家といった特定のセグメントに向けたキャンペーンをどのように展開しているかを示しています。AIによってマーケターはユーザーの真の嗜好を見極め、一般的な属性データだけに頼らずに、より個々に合ったコンテンツを提供できます。

これまでは、モバイルマーケティングスタックのどこにAIが適しているかを説明しました。次に、実際のシナリオでAIの機能をどのように組みこむのかを見ていきましょう。

広告クリエイティブのパーソナライゼーション

前述したダイナミッククリエイティブ最適化（DCO）の原則を基に、ゲーム会社のユーザー獲得担当チームは、AIを使用してプレイヤーの好みに合わせたクリエイティブをリアルタイムで提供しています。例えば、カジュアルなパズルゲームのプレイヤーには楽しくなるようなカラフルな広告が、戦略ゲームのユーザーには、暗い色合いの戦術を彷彿とさせる広告が表示されますが、どちらの広告も、ユーザーの関心やゲームのスタイルが反映されています。このアプローチにより、ユーザーが第一印象から関連性を感じられる広告を作成できるため、広告疲れを低減し、エンゲージメントを維持して、キャンペーンパフォーマンスを向上させることができます。

例えば、ゲームタイトルProject Makeoverの広告クリエイティブを制作したSparkLabsは、画像間変換などの生成AIツールで作成された複数の形式のモナリザを利用してキャンペーンを実施しました。これにより、手動で拡張するには時間がかかるテストを迅速に行うことができました。

ユーザーライフサイクル全体のパーソナライゼーション

サブスクリプションによって収益化するアプリでAIを活用すると、オンボーディングやアクティベーションから長期的な継続に至るまで、ライフサイクル全体のエンゲージメントをパーソナライズできます。たとえば、SpotifyはAIを活用して、視聴行動や時間帯、エンゲージメントの傾向に基づくパーソナライズされたプッシュ通知やメールキャンペーンを提供しています。複数のプレイリストをスキップしたユーザーには、ユーザーが通常アプリにアクセスする時間帯に、カスタマイズされたミックスまたはポッドキャストのおすすめ情報が表示されます。同様に、Netflixは視聴履歴を使用して、コンテンツのリマインダーや新リリース通知などのプロンプトをパーソナライズし、ユーザーにリエンゲージメントを促します。

生成AIによるオンボーディングのローカリゼーション

多様な市場で展開されているマーケットプレイスアプリは、ユーザーの要望に合わせてコンテンツをローカライズする必要があります。生成AIを使用すると、作業負担を減らしながらアプリをローカライズすることが可能になり、地域、言語、デバイスに自動的に適応するオンボーディングフローとモバイルメッセージを作成できるようになります。

Zalandoは、ヨーロッパ最大のファッションマーケットプレイスの1つであり、生成AIを使用して地域に合わせたオンボーディングコンテンツとプロモーション画像を作成しています。同社の「トレンドスポッター」機能は、メッセージを都市別にカスタマイズし、カートの状況や検索クエリなどのシグナルを地域別に分析します。これにより、手作業で市場ごとに個別のワークフローを実行することなく、ベルリン、マドリード、パリの新しいユーザーに、地域のトレンドや言語に合わせたオンボーディング体験を提供できるようになりました。このアプローチにより、初回セッションからユーザーがアプリを文脈的に適切だと感じるため、アプリの利用と継続率が向上しています。

AIを活用したパーソナライゼーションには大きな可能性がありますが、現実的なリスクも伴います。AIを効果的に使用するため、モバイルマーケターはこれらの課題を理解する必要があります。

プライバシーとユーザー同意

データは効果的なAIパーソナライゼーションの基盤ではありますが、データの収集、保存、使用方法の取り扱いには細心の注意が必要です。プライバシー規制が強化され、プラットフォームの変更によって計測が制限されされる中、マーケターは透明性、ユーザーの同意、倫理的な慣行を優先させる必要があります。AIによって、プライバシーの保護はますます不可欠なものとなります。自分のデータが責任をもって取り扱われているとユーザーが信頼しなければ、パーソナライゼーションは成功しません。

過剰なパーソナライゼーションとアルゴリズム疲れ

意外に思われるかもしれませんが、パーソナライゼーションが行き過ぎると、同じような内容の繰り返しや先が読めるような展開になり、時には押しつけがましく感じられることさえあります。その結果、ユーザーには見慣れたコンテンツばかりが表示されたり、メッセージが過度にパーソナライズされていると感じた際に、かえって離脱してしまうことがあります。これは、ソーシャルフィードやエンターテイメントアプリのような、発見要素が多いコンテンツにおいて特に顕著です。ユーザーの疲労を低減するために、マーケターは過度な接触の兆候を早期に察知できるようユーザー行動をモニタリングし、コンテンツの形式やメッセージを多様化させるとともに、ユーザー自身がコントロールできる明確な手段を提供する必要があります。

モデルのバイアスとハルシネーション

AIモデルはトレーニングデータから学習しますが、そのデータが不完全であったりバイアスがかかっている場合、誤って特定のユーザーグループに表示したりグループを除外したりする可能性があります。これはターゲティングやコンテンツ作成、ユーザーセグメントの設定において重要な課題です。

生成AIを利用すると、もっともらしく聞こえるものの、実際には存在しなかったり、ブランドイメージに反したりする「ハルシネーション」が発生する可能性があります。このようなエラーは、ブランドの印象が傷つき、ターゲティングの精度が低下して、最終的にはユーザーの信頼を失う可能性があります。これらのリスクに対処するため、チームはモデルの出力を定期的に監査し、インクルーシブなデザイン基準を適用し、人間によるコンテンツレビューを実施する必要があります。

AIパーソナライゼーションを開始するのに、新しいテックスタックやAIエンジニアのチームは必要ありません。それどころか、もうすでにAIツールを利用している可能性もあります。重要なのは、意図的かつ効率的にAIを適用できるかどうかです。ここでは、構造的かつ拡張可能な方法でパーソナライゼーションを開始する方法を見ていきましょう。

最初は小規模にスタートし、テストに集中する

まず、AIによって明らかにパフォーマンスの向上が見込める、影響力の大きな分野から開始しましょう。例えば、生成AIツールを使用して複数の広告または様々なプッシュ通知を作成し、それらと既存のクリエイティブでA/Bテストを実施します。また、テスト範囲を狭くすることも重要です。単一のチャネルでよく設計されたテストを集中的に実施すれば、多くの場合、幅広く展開するよりも効果的です。

テスト結果が良かった場合は、幅広く展開してください。良くなかった場合は、何が問題だったのかを評価します。プロンプトの質が悪かったのか、オーディエンスのセグメントあるいはタイミングに問題があったのかどうかを検証します。それらを基に修正し、再度試してください。テストと学習を繰り返して公開前に自信を持つことができれば、リスクを最小限に抑制できます。

ユーザー価値を重視する

AIを活用するインタラクションは、そのすべてがユーザー体験を向上させるものでなければなりません。AIによるメッセージや機能が、ユーザーが欲しいものを見つけたり、アプリへの移行を簡素化するのに役に立つかどうかを確認する必要があります。もちろん、透明性も重要です。ユーザーに特定のコンテンツが表示される理由を説明し、トピックをミュートする、好みを変更する、またはパーソナライゼーション設定を完全に無効にするなど、ユーザーが設定を管理できるようにしましょう。

ユーザー獲得、CRM、製品全体のコラボレーション

AIのパーソナライゼーションは、1つのチームが担当するものではありません。ユーザー獲得、顧客管理（CRM）、コンテンツ制作は、共有されたモデル、メッセージ、データソースに基づいて行い、断片化を防がなくてはなりません。共有された大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズし、広告コピーからオンボーディングフローに至るまで、チャネル全体で一貫したコンテンツを開発している企業や、共有された分類法、ユーザーセグメント、または統合されたテストフレームワークを通じて連携を図る企業もあります。

ツールが異なっていても、部門を横断して目標やガイドラインを統一することで、一貫したユーザー体験を実現し、ユーザーを混乱させたり不満を与えたりするようなメッセージを発信しないことが重要です。

AIを活用したパーソナライゼーションは急速に進化しています。次に、モバイルマーケターが準備しておきたいトレンドをご紹介します。

• 感情認識AI： 一部のAIシステムでは、アプリの離脱、コンテンツのスキップ、利用する時間帯などのシグナルからのユーザーセンチメントの検出を始めています。これにより、例えばユーザーに利用を促すメッセージを送るなど、より共感的なメッセージングが可能になります。ただし、その実装には慎重に考えられたデザイン、明確な同意取得、誤った解釈を防ぐためのルールが必要です。
• オムニチャネルと実験的なパーソナライゼーション：　パーソナライゼーションは、物理環境やハイブリッド環境にまで拡大しています。現在AIは、モバイルアプリ、Web、コネクテッドTV（CTV）、デジタル屋外広告（DOOH）、拡張現実AR全体でメッセージを調整し、よりシームレスでコンテクストに対応したブランド体験を提供しています。
• ブランド専用の基盤モデルと社内AIツール： 自社の顧客データやブランドガイドラインを学習させた独自のAIモデルを開発する企業が増えています。こうした「AIワークベンチ」により、チームは一貫したトンマナを維持しながら、クリエイティブ素材の制作、テストの実施、ワークフローの自動化をより迅速に行うことができます。

AIは業務の実行を加速しますが、それは人間の戦略に取って代わるものではありません。競争優位性を確保するため、マーケターにはパーソナライゼーションを現在も進化中の機能として捉え、厳密に計測し、繰り返し利用して、基準とプラットフォームの変化に対応させることが求められます。

Adjustは、この進化をサポートするためのソリューションを構築しています。Growth CopilotはAdjustのAIアシスタントです。リアルタイムに平易な言葉でビジネス上の質問に答え、実用的なインサイトを提供し、レポートのボトルネックを解消し、キャンペーンと予算の意志決定を効率化して、マーケティング担当者の迅速な行動に移せるようにサポートします。

分析を簡素化し、成長を加速させる方法があります。Adjustの担当者にお問い合わせいただくか、Adjust デモをリクエストして詳細をご確認ください。