Appier（エイピア）は、アプリサービス事業者の新規ユーザー獲得を最適化するAI搭載ソリューション「AIBID（アイビッド）」の提供を開始する。「AIBID」は、アプリマーケターが持つ複数の目標達成を、多様なデータとAppier独自のディープラーニング技術により短期間に最適化する業界初のソリューション。従来のマーケターの勘や経験、ルールベースのユーザー行動分析によるアプリマーケティングの課題に加え、機械学習が提供してきた目標別のソリューションでも解決できない課題を解決するために開発された。
「AIBID」は、Appierのニューロネットワークとマルチタスク学習技術を適用したディープラーニングにより、1つのゴールを効率的に複数のゴールに転送することができる。そのため、アプリ内イベントなどのゴールのカスタマイズにも柔軟に対応できる。ディープラーニングは、より多くのバリエーションを考慮に入れるため、従来の機械学習よりも正確な予測が可能だ。これによりマーケターは短期間で目標を最適化できる。さらにAIにより、継続的に精度向上が期待できる。
たとえば、頻繁にゲームをするのは夜中といったアプリの利用状況や、5日間での購入などのユーザーの行動、あるいはアプリのカテゴリーやアプリの特徴、人口統計学など、複数の特徴を同時に考慮する。これにより、ユーザープロファイルをより予測しやすく、より全体的に把握することができる。その結果、ユーザーの将来のROASや収益を予測することができる。性別、年齢、アプリの使用状況、デバイスのバージョン、IPロケーション、アプリのカテゴリー、トピック、機能などの詳細な情報などのコンテキストデータなどのユーザーデータから、1万以上の機能の組み合わせのデータを取得する。
■ユーザーの発見
「AIBID」は、マーケターが設定した複数の目標（購入、登録、インストール）を達成するために、ディープラーニングはマルチタスク学習技術を活用して、マーケティング目標に基づいて最適なユーザーを見つけ出す。ユーザー獲得では、Appierは何層ものAIモデルで、適切なターゲットオーディエンスを素早く発見し、適切なROASを実現することができる。同社独自のデータとAIモデルを活用して、正しいROASをもたらすユーザーとパブリッシャーを素早く見つけ出す。これにより、広告予算の無駄遣いを防ぐ。
■データ予測
AppierのAIモデルは、ユーザーが広告をクリックした後、どのユーザープロファイルがその後のダウンロードや訪問、購入、その他のアプリ内やウェブ内での行動を生成するかをさらに予測する。ユーザーがアプリをダウンロードしたり、サイトを訪問したりした後、どのユーザーが最終的に購入したり、より深いエンゲージメント行動を示すかを予測するために、様々な行動データを使用、各モデルをさらに訓練するためにフィードバックされる。このようにして、すべてのモデルは、高いROASをもたらすユーザーを見つけるように機能する。
■事例紹介：アジアで人気のゲームアプリ事業者
トライアルに参加した人気のゲームアプリ事業者は、これまでアプリをインストールするユーザーの質の低下に課題を感じていた。こうしたユーザーは、アプリをインストールはするものの、利用頻度が低く、アプリ内課金をしないため、アプリ内パフォーマンスを伸ばすことができなかった。
そこで同社は「AIBID」を導入、ディープラーニングによるROAS最適化を進めたところ数週間でインストール数は52％増加した。Appierは、インストール数の増加に加えて、より多くのゲーマーの獲得を促進し、リテンション率を26%向上させた。最後に、クライアントにとって最も重要な指標の一つであるROASは19%増加した。
