実施時期: 2024年07月|2026.06.02 最終更新
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アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
X(旧Twitter)広告の運用において、ユーザーの投稿や検索キーワード、特定アカウントのフォロワーを指定するターゲティングは、自由度が高い一方で管理や調整が非常に複雑になるという課題を抱えていました。 広告運用はお客様の予算を直接管理するため、設定ミスやターゲティングの誤りが発生すると、本来のターゲットではない層に配信され、効果が低下するリスクがあります。成果を最大化するにはターゲットを頻繁に見直し、継続的に調整する必要がありますが、手作業での運用には限界があり、週に1〜2回の更新にとどまっていました。 複数の案件を同時に進めながら細かな分析と微調整を重ねることは、運用担当者にとって大きな負担となっており、より効率的で精度の高い運用体制の構築が急務となっていました。
株式会社ホットリンクは、AIを活用してターゲティング最適化のプロセスを自動化する仕組みを構築しました。具体的には、広告の実績値(CTRやCV数などの指標)を基に、成果の高いターゲットを残し、成果につながりにくいものを除外する処理を自動で行っています。さらに、データから成果が出そうな新たなターゲットを見つけ出し、配信先に組み込むことで、継続的にターゲティングを更新しています。
このAIは過去の成功パターンを学習するため、人間の経験則では思いつかないようなターゲットを発見することが可能です。例えば、女性向け商材において、一見関連が薄いと思われるサブカルチャー系のアカウントが高いコンバージョン率を示すといった、人間では捉えにくい特性を抽出しています。 また、クリエイティブの最適化に向けても、成果の良し悪しを比較し、共通点を自動でラベリングする取り組みを進めています。社内のR&D部門や外部の専門家と連携し、実データに基づいた精度向上を継続的に図っています。
改善・向上したこと
コスト削減
業務の自動化
生産性向上
売上・収益の向上
推進したこと
システムへのAI機能組込み
既存システムとのAI連携
AIの導入により、ターゲティングの管理工数を約75%削減することに成功しました。これまで手動で行っていたターゲットの選定や除外作業が自動化されたことで、運用担当者はレポーティングやクリエイティブの選定など、より戦略的な業務に集中できるようになっています。 成果面においても、従来の手作業による運用と比較して、CV数やCTRの向上が確認されています。アプリインストールを目的とした広告では、リターゲティングを中心とした配信よりもCPI(顧客獲得単価)が安価になるケースも生まれました。AIが新たなターゲットを発見することで、競争の少ない層にリーチしやすくなり、費用対効果を高めながら成果を最大化するという大きな効果をもたらしています。
自社活用(自社開発・活用推進)
マーケティング
広告運用・投稿管理
顧客行動分析
数値・Excel・ログ
Webログ・行動履歴
外部・Web・SNSデータ
SNS投稿・口コミ・レビュー
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習(数値データからの予測・推論)
統計モデル(数値データに基づく傾向分析)
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、手作業の限界だったターゲティングの検証・更新作業をAIに委ね、人間のバイアスを排除した新たなターゲット層を発見できた点にあります。このアプローチは、SNS広告に限らず、リスティング広告やメルマガ配信のセグメント最適化など、デジタルマーケティング全般に応用できるでしょう。導入にあたっては、AIに完全に任せるのではなく、ブランドセーフティの確保や最終的な予算管理など、人間によるリスク管理体制を併せて構築することが重要です。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
SNSマーケティング支援会社
関連度の高い事例を選定しています。少しお待ちください。