AIはスタートアップにどのように役立つのでしょうか?

AI と機械学習アルゴリズムの適用により、中小企業やスタートアップ企業のモバイル マーケティングを簡素化できます。

この広告はスマートフォンのAI機能を説明したものだ。写真：ブルームバーグ

AI の台頭により、自動化テクノロジーやユーザー行動の変化とともに、モバイル アプリ マーケティング市場が徐々に変革しつつあります。

多くの新たなトレンドが存在する市場において、スタートアップ企業や開発者は成長の勢いを維持するために、スマートで効果的なアプリ マーケティング戦略を必要としています。

AI はモバイル マーケティングの取り組みをサポートします。

「手動調整やターゲティングといった従来のユーザーエンゲージメント手法は、非常に多岐にわたります。しかし、AIアルゴリズムを活用することで、リアルタイムデータを分析し、広告コンテンツへの予算配分をより柔軟かつ最適に行い、複数のチャネルにおけるパフォーマンスを向上させることができます」と、モバイル広告ソリューションプロバイダーであるMintegralのアジア太平洋地域セールスディレクター、Khai Le氏は述べています。

AIに加え、自動化はマーケティングキャンペーンの管理方法にも変化をもたらしています。機械学習モデルは、成果の低い要素を検出し、より良い機会に向けて予算をリアルタイムで調整することができます。さらに、AIは広告コンテンツを大規模にパーソナライズすることで、クリエイティブ戦略を改善します。

モバイルゲームやアプリのマーケティングは、チャンスを提供しているにもかかわらず、特に中小企業にとって、熾烈な競争、ユーザー獲得コストの上昇、リソースの制限により、ますます複雑になっています。

「何百万もの競合アプリがある中で、注目を集め、市場で目立つことは容易ではない」とカイ・レ氏は語った。

モバイルマーケティングの状況は変化しつつある。写真：ブルームバーグ

さらに、企業は質の高い広告コンテンツの制作、マーケティング戦略の最適化、そして効果的なユーザー維持といった課題にも直面しています。そのため、多くの企業がマーケティング戦略の最適化にAIと自動化ソリューションを選択しています。

そうしたソリューションの一つがプログラマティック広告購入です。これは、企業が的確にターゲティングし、広告費用を最適化するのに役立ちます。その好例が、成長中のゲームスタジオであるAmobearです。

アモベアCEOのトゥアン・グエン氏は、国際市場への進出には多くの課題があると述べました。新たな地域への進出、市場特性への適応、そして持続的な成長に向けた事業運営の最適化には、適切な戦略が必要でした。

「比較的小規模なチームでは、リソースを枯渇させることなく効率的に拡張できるソリューションが必要です」と Tuan Nguyen 氏は語ります。

モバイル広告を展開する企業にとって、ダウンロード数、リテンション率、収益性、リエンゲージメントといったマーケティング指標は重要です。Mintegral AppGrowth、Target ROAS、Mintegral Retargetingといったツールは、これらの活動を支援するのに役立ちます。

スタートアップは何をすべきでしょうか?

今日の競争の激しいマーケティング環境において、スタートアップ企業がマーケティング戦略を最適化し、アプリから収益を生み出すための鍵は、新しいツールを活用し、データ主導のアプローチを採用し、ユーザーインタラクションに重点を置くことにあります。

カイ・レ氏によると、スタートアップ企業は高品質な広告の需要に応えるために、クリエイティブコンテンツの制作規模を拡大する必要がある。さらに、具体的なキャンペーンの管理と、正確なターゲティングのためのデータ活用に注力する必要がある。

モバイルアプリのマーケティングキャンペーンの効果は、多くの要因によって決まります。写真：ブルームバーグ

「今日の時代において、スタートアップ企業は多様なユーザーグループとつながるために、特にローカリゼーションと文化適応戦略を採用する必要があります。」

「新しい市場への進出は、単に翻訳するだけではありません。現地のユーザーの好みや行動に合わせてコンテンツを適応させることも必要です」とカイ・レ氏は付け加えた。

収益面では、スタートアップはアプリ内広告とアプリ内購入を組み合わせた収益モデルを検討すべきです。ゲームは広告に大きく依存していることが多く、アプリ内購入を導入することでユーザーエクスペリエンスに影響を与えることなく収益を向上できます。

究極的には、スタートアップ企業は急速に変化する市場において俊敏性と適応性を維持するために、AIツールを活用するべきです。機械学習アルゴリズムは、ユーザーのセグメンテーションを強化し、行動を予測し、広告パフォーマンスをリアルタイムで最適化することを可能にします。