2024年のデジタルマーケティングトレンド概観

2024年のデジタルマーケティングトレンド概観

2024年のデジタル広告マーケティングのトレンドには、いくつかの鍵となるポイントがあります。この記事では、特に注目すべき三つのトレンドである、リテールメディア、ユーザーエクスペリエンス（UX）の最適化、そしてAI技術の進化とそのマーケティングへの応用について探ります。

リテールメディアの台頭とその影響

リテールメディアは、リテール（小売）企業が自社で保有する消費者の購買データなどを活用して広告を効果的に配信する仕組みのことです。自社のプラットフォームを利用して広告スペースを提供することにより、ブランドが消費者に直接リーチできる新しい機会を生み出しています。

 

リテールメディアは、情報収集や消費がオンライン化したこと、最近制限され始めているサードパーティクッキーの代替になりうるということで注目されています。また、Googleやソーシャルメディアなどのプラットフォームに依存せず、小売企業が保有する顧客データを活用できる仕組みである点も注目される要因でしょう。

 

リテールメディアを活用することで、精度の高いターゲティングを実現し、消費者の購買行動に結びつけることが可能になります。

ユーザーエクスペリエンス（UX）の最適化

最近のデジタルマーケティングのトレンドとして、ユーザエクスペリエンス（UX）を重視することが上げられます。これはデジタル広告にも言えることで、ターゲティングの設定やプラットフォームの選定、予算配分をしっかり考慮する必要があるでしょう。

UXの最適化をすることで、ユーザビリティを高めることにより、エンドユーザーにとっての体験を改善することができます。エンゲージメントを高める広告デザインでは、視覚的な要素やメッセージの語感などに工夫を凝らすことでより効果が期待できます。

さらに、優れたUXは、ブランドの信頼性を高め、リピーターを増やすことにも繋がります。2024年は、より多くの企業がユーザー中心のデザインを取り入れることが予想されます。顧客の行動を分析し、コンテンツに反映させることで購買行動につなげることができるのです。

AI技術の進化とマーケティングへの応用

AI技術の進化は、デジタルマーケティングの可能性を大きく広げています。

たとえば、米グーグルは2023年11月7日、広告サービス「P-MAX（ピーマックス）」に新機能を搭載しました。このサービスは、広告の対象とするWebサイトを指定し、必要情報を入力するだけで、AI（人工知能）が広告クリエイティブを自動生成する機能です。

外部リンク：グーグル、生成AIで広告運用を全自動化の衝撃　メタは「3つの生成機能」：日経クロストレンド (nikkei.com)

AIを活用することで、大量のデータから有益なインサイトを得ることが可能になり、これによりマーケティング戦略の効率性と効果性が大幅に向上します。AIは、顧客の行動予測、パーソナライズされたコンテンツの提供、自動化されたカスタマーサービスなど、多岐にわたる領域で活用されています。これらの技術の進歩により、2024年にはより洗練されたターゲティングや顧客エンゲージメント戦略が展開されることでしょう。

専門家意見：専門家によるトレンドの影響分析、新しいトレンドがマーケティング戦略にどのように組み込まれるべきかについてのアドバイス。

リテールメディアとクロスメディアの未来

デジタル広告の領域では、リテールメディアとクロスメディアが大いに活用されています。これらは企業が消費者との接点を築き、データを活用することにとても役立つでしょう。

リテールメディアの国内外事例と展望

リテールメディアは、小売業者が自身のプラットフォーム上で広告スペースを提供することで、消費者に直接アプローチできるメディアです。国内外で、大手小売業者は自社サイトやアプリを通じて、消費者の購買行動や興味関心に基づいたパーソナライズされた広告を展開しています。

Amazonは商品検索時に表示される「スポンサー」という広告枠を販売しています。商品を検索している＝その商品を欲しているという状態であるため、検索キーワードに関連する商品を広告出稿することで、親和性の高い広告を届けることができます。また、Amazonは顧客の行動データの分析機能を開発し、消費者の購買傾向に沿った商品提案ができる環境を整えています。この仕組みを、膨大な会員データと組み合わせることでUXを向上させています。

外部リンク：「Amazon広告」徹底研究　国内リテールメディアに足りない競争力：日経クロストレンド (nikkei.com)

 

大手ドラッグストアチェーンのマツモトキヨシでは、「Matsukiyo Ads（マツキヨアド）」では、マツモトキヨシがメーカー製品の広告をGoogle広告に出稿し、購入促進に繋げています。広告を見たユーザーが購入する際、マツモトキヨシのアプリと連携することで広告効果の測定が可能となっています。既存の顧客データに加え、店舗・WEB広告・アプリを複合的に活用しています。

 

外部リンク：メーカーとマツキヨが共同販促「Matsukiyo Ads」　 – 来店・売上ともにアップ – Think with Google

 

このようにして、ブランドは消費者のニーズに合わせたカスタマイズされたメッセージを提供することで、コンバージョン率の向上につなげられます。今後も、テクノロジーの進化とデータ分析の精度向上により、リテールメディアの重要性はさらに高まるでしょう。

クロスメディアの可能性とチャレンジ

クロスメディアは、1つの商品やサービスを宣伝する際に、さまざまな媒体を用いることです。

例えば、テレビCMなどのマス広告から自社の公式サイトへ誘導するパターンがあります。テレビCMでよく見る「続きはWebで」が代表的な手法です。他にもTwitterやInstagramなどのSNSを利用してオウンドメディアへ誘引したり、街頭や電車内などのOOH広告（屋外広告）からSNSへ誘導したりするパターンもあります。

 

クロスメディアを成功させるためには、ターゲットに合わせたメディアを選定することが重要です。若年層にはSNSやWebメディア、高年層にはテレビCMや屋外広告といったように使い分ける必要があります。

 

企業に求められるデータ活用の姿勢

リテールメディアもクロスメディアも、その根底には消費者データの活用があります。これらのメディアを効果的に活用するためには、データの収集、分析、活用に関する明確な方針と倫理的な取り組みが企業に求められます。消費者からの信頼を得るためには、データ保護に関する透明性の確保と、利用者にとって価値のあるコンテンツ提供が不可欠です。企業は、テクノロジーを駆使しつつも、人間中心のアプローチを忘れず、消費者の期待に応えるデジタルマーケティング戦略を展開する必要があります。

AIとデジタルマーケティングの融合

デジタルマーケティングの世界は、AI（人工知能）の進化とその応用によって、劇的な変化を遂げています。この章では、AIとデジタル広告の融合に焦点を当て、この技術が市場にもたらす影響や活用例について紹介します。

AI技術に対する市場の期待と懸念

AI技術への期待は大きく、特にデジタル広告の分野では、その精度の高さと効率性が高く評価されています。AIを活用することで、大量のデータをリアルタイムで分析し、ターゲットに合わせてカスタマイズされた広告を配信することが可能になります。これにより、広告のパフォーマンスが向上し、ROI（投資利益率）の最大化が期待されます。

例えば、GoogleやYahooといった検索エンジンに掲載することができる「リスティング広告」にAIを活用することができます。リスティング広告を用いることで、検索ワードと関連性の高い広告を表示して、購買意欲の高いターゲットにピンポイントでアプローチできます。ここでAIを活用すれば、ビッグデータの分析結果をダイレクトに活用できるようになるため、文章の候補を品質を高めつつ効率的に生み出していくことができます。

一方で、AI技術には懸念も伴います。プライバシーの侵害や個人データの不適切な取り扱い、AIが生み出す広告内容の倫理性など、技術の進歩に伴う課題が指摘されています。また、AIの決定プロセスの透明性の欠如は、消費者の信頼を損なう可能性があるとも懸念されています。

BtoBマーケティングにおけるAIの活用

BtoBマーケティング領域においても、AIの活用が進んでいます。

例えば、AIを活用して顧客の購買行動や関心事を深く理解することで、より効果的なリードジェネレーションが可能になります。企業はリードの特定、定性化、顧客プロファイルの作成、メッセージのパーソナライズ、リードの育成などのタスクを自動化することができます。

また、ディスプレイ広告では、アドエクスチェンジなどでの自動入札により、インプレッションごとに出稿される広告が決まりますが、そこでAIを利用することで、インプットしたデータに従い、数学的根拠にもとづいて適切な金額を瞬時にはじき出せます。AIを活用することで人力では不可能に近いレベルで予算を最大限に活かすことが可能になるのです。

 

外部サイト：AIは、BtoB企業も活用できる？AIが、マーケティングに用いられている事例と活用する方法を解説 (medix-inc.co.jp)

 

さらに、AIはROIを最適化することにも利用できます。

AIを使用することで、広告キャンペーンのパフォーマンスを常に追跡し、最適な広告プラットフォームの選定や、効果的なクリエイティブ、メッセージを特定することができます。広告代理店だけでなく、自社で広告の運用を行なっている企業にとっても、AIを搭載した広告の分析ツールの利用はROIの最適化に有効に働くでしょう。

AIを用いたパーソナライズ広告の事例

AIを用いたパーソナライズ広告の事例は数多くあります。

 

イスラエルのスタートアップRetube社は、AI技術を視聴者のパーソナライズに活用しSNSや動画を介してユーザーから情報を獲得するだけでなく、より効果的にユーザーの興味がある広告を届け、セールスをサポートするサービスを届けています。

 

外部サイト：【インタビュー】AIでパーソナライズ広告を届け、セールスをサポート | AI JOURNAL | 世界の最新AI事情

 

ATELLIは、台湾で提供が開始されたサービスです。Facebook広告のターゲットKPI最適化を目的に、AIによるオーディエンスセグメント（アドセット）の自動生成・運用を行ってくれるサービスでオーディエンスセグメントを自動で測定・生成・チューニングしてくれます。

外部サイト：【広告業界のAI活用事例9選】オーディエンスセグメント最適化、クリエイティブ自動作成、ビッグデータ効果計測まで幅広く活用 – AI Market (ai-market.jp)

 

AIを用いたパーソナライズ広告の事例は数多くありますが、特に注目されているのは、消費者の過去の行動データを基にしたレコメンデーション広告です。

例えば、大手動画配信サービスのNETFLIXではAIレコメンドシステムを利用して、ユーザーにおすすめの動画を紹介しています。NETFLIXでは「文脈バンディット」というアルゴリズムによって、ユーザーの視聴履歴に合わせておすすめした動画のサムネイルを最適化しました。

 

外部サイト：【2023年最新】AIレコメンドの活用事例、基礎知識、新しいアイデアを紹介！ | 診断マーケティングトレンド (shindancloud.com)

専門家意見：AIを活用したデジタル広告の未来の展望、AI技術の倫理的使用に関するガイダンス

まとめ

2024年のデジタルマーケティングには、リテールメディア、ユーザーエクスペリエンスの最適化、そしてAI技術というトレンドがあることを紹介しました。これらのトレンドは、マーケティング戦略を再考し、新しいアプローチを取り入れる必要性はありますが、企業が消費者との関係を深め、ブランド価値を高める新たな機会となるでしょう。リテールメディアは、ブランドが直接消費者と対話する新しいチャネルとして重要な役割を担います。また、UXを最適化することで、顧客満足度を高め、より効果的なコンバージョンを得ることができます。AI技術の進化はパーソナライズと効率性を今までにないレベルへと押し上げていくでしょう。これらのトレンドを理解して取り入れることで、2024年以降も市場で成功を収めることができるでしょう。