MGID によれば、この組み合わせにより、エンゲージメントを促進するだけでなく、認知から行動までのコンバージョン率を向上させるシームレスなユーザー エクスペリエンスが生まれます。

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MGID東南アジア地域ディレクターのアロス・ディシュカント氏がイベントで語りました。写真：MGID

予測AI: ユーザーの好みに応じてコンテンツをカスタマイズ

今日の AI は、広告作成にかかる時間を節約するだけでなく、これまでアクセスが困難だったデータに基づいて独自の洞察やパフォーマンス予測も提供します。 AI は機械学習アルゴリズムを通じて、Web 閲覧行動からソーシャル メディアでのやり取りまで、膨大な量の消費者データを分析し、さまざまな視聴者グループにどのような種類のコンテンツが魅力的かを予測します。これらの洞察を活用することで、ブランドは個人の好みやニーズに直接訴えかけるパーソナライズされたメッセージを作成できます。

「AIはもはや単なる効率向上ツールではありません。キャンペーンのモニタリング、広告疲労の兆候の特定、クリエイティブな変更時期のアドバイス、代替案の提案など、AIは原動力となっています。こうした積極的なアプローチは、高いクリックスルー率（CTR）の維持と投資収益率（ROI）の向上に貢献します」と、MGID東南アジア地域ディレクターのアロス・ディシュカント氏は述べています。

ネイティブ広告 - 広告の未来

今日のデジタル消費者環境において、マーケティング担当者にとっての課題は、いかに目立って消費者の注目を集めるかということです。バナー広告などの従来の広告手法は、ますます効果が低下しています。最近の調査によると、ユーザーの 35% は 5 か月間にバナー広告をまったくクリックしておらず、Web ユーザーの 14% 未満がバナー広告に注意を払っていることがわかりました。バナーブラインドネスとして知られるこの現象は、魅力的で邪魔にならない形式の広告に対するニーズが高まっていることを浮き彫りにしています。

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MGID ベトナムのビジネス ディレクターである Hanh Tran 氏が、効果的な自然な広告ファネルを構築する方法を紹介します。写真：MGID

一方、ネイティブ広告は、ユーザーが消費しているコンテンツにシームレスに統合することで、この課題に対するソリューションを提供します。 AI を使用して、どのような種類のコンテンツが特定の視聴者の注目を集めるかを予測し、そのコンテンツを適切なコンテキストで配信することで、ネイティブ広告はエンゲージメントを促進し、顧客体験を認知から行動へと進めるのに非常に効果的であることが証明されています。

効果的なコンバージョンファネルの構築

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Tam Binh Pharma のブランド管理責任者である Doan Van Dong 氏が、ネイティブ広告に取り組んだ経験について語ります。写真：MGID

ネイティブ広告の効果を最大限に高めるには、ユーザーを最初の認知から行動に導く包括的なコンバージョン ファネルを構築することが重要です。この戦略には、需要を生み出す広告コンテンツを作成するだけでなく、ランディング ページが魅力的で適切に最適化されていることを確認することも含まれます。広告からランディング ページまでのコンテンツのシームレスな流れを作成することで、ブランドはコンバージョンを増やし、顧客との永続的な関係を構築できます。

積極的に情報を探しているものの、まだ購入に至っていない潜在顧客にリーチすることは、デジタル広告の重要な戦略の 1 つです。評判の良いニュース サイトや信頼できるプラットフォームにネイティブ広告を掲載することで、ブランドは関心の高い視聴者の注目を集め、コンバージョン ファネルのさらに下へと誘導することができます。

デジタル広告の未来

MGID によれば、AI、予測技術、ネイティブ広告の統合がデジタル マーケティングの未来を表しています。 AI が進化し続けるにつれ、特定の視聴者セグメントにアピールする、パーソナライズされたデータ主導の広告戦略を作成する上で AI がますます重要になります。 AI を活用したネイティブ広告は、バナー盲視や情報過多による課題に対する理想的なソリューションを提供し、より魅力的で効果的な方法で消費者にアプローチします。

PMASS 2024 医薬品マーケティングおよび販売フォーラムが 11 月 28 日に開催され、デジタル変革の最新動向に焦点を当て、AI と機械学習が医薬品業界のマーケティング手法、データに基づく意思決定、顧客エンゲージメントにどのような革命をもたらしているかに重点が置かれました。

PMASS 2024 では、これらのイノベーションが製薬業界をどのように変革し、顧客エンゲージメントをさらに深め、ブランドとオーディエンスのつながり方を変えているかが強調されました。

（出典：MGID）