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予測オーディエンスの定義
予測オーディエンスは、ユーザーの行動を分析し、コンバージョンや解約などの将来の行動を予測することによって生成されるオーディエンスセグメントです。機械学習モデルは潜在能力の高いユーザーを特定し、広告キャンペーンにおけるより効果的なターゲティングを可能にします。
予測オーディエンスの仕組み
- プラットフォームは、過去のユーザーインタラクションと属性を分析します。
- 予測モデルでは、コンバージョンにつながる可能性に基づいてユーザーをスコア付けします。
- 確率の高いユーザーは予測オーディエンスにグループ化されます。
- 広告主はこれらのオーディエンスをターゲットにしてパフォーマンスを最適化します。
予測オーディエンスの例
ストリーミングサービスは、以前のコンテンツエンゲージメントに基づいてチャンネル登録する可能性が高いと特定された予測オーディエンスをターゲットにします。
広告で予測オーディエンスが重要な理由
- ターゲティングの効率とキャンペーンの効果を高めます
- 潜在能力の高いユーザーに焦点を当てることでコンバージョンを増やす
- 意図の低いオーディエンスへの無駄な支出を減らす
- よりスマートな AI 主導のマーケティング戦略をサポート
