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New Engen は Amazon Rekognition を使用して、顧客獲得マーケティングキャンペーンを改善

New Engen は顧客企業が新しい顧客を獲得することを支援するために、独自のソフトウェア製品と創造的なソリューションを使用するクロスチャネルパフォーマンスマーケティングテクノロジー企業です。New Engen は、マーケティング、AI、創造的な専門知識を統合して、顧客企業がデジタルマーケティング予算を Facebook、Google、インスタグラム、Snap などに最適に振り分けることを支援するワンストップソリューションを提供しています。

広告キャンペーンパフォーマンスを向上

New Engen では広告キャンペーンパフォーマンスを向上するために、ディープラーニングベースのイメージとビデオ分析サービスである Amazon Rekognition を使用して、クリエイティブな広告ライブラリのイメージからメタデータを抽出します。このメタデータは内部レポートに取り込まれ、共通のラベルでイメージを整理します。レポートには広告イメージがどれくらいのパフォーマンスかが表示されます。例えば、人物、化粧品、都市などのラベルを含む写真は、エンゲージメント率、表示回数、合計クリック数などのメトリクスを使用して、パフォーマンス分析と一緒に集計されます。これにより、クリエイティブチームは類似したラベルを持つ広告イメージを簡単にフィルタリングして、特定の広告イメージの一般的な側面を評価し、パフォーマンスの向上と低下の原因を評価します。

仕組みの説明

創造的な広告イメージを構築することは費用がかかります。そのため、New Engen は、広告イメージ分析と結合したデータによってクリエイティブな決定が確実に行われるようにしたいと考えました。これを説明するため、以下の簡略した例では、クリエイティブチームがデータ駆動型の決定にどのようにイメージメタデータを使用するかを説明しています。すべてのメタデータを集約したレポートにより、クリエイティブチームは自分が作業しているアカウントを選択して、類似したイメージがどのようなパフォーマンスであったかを確認することができます。この例では、「不良」および「平均」とマークされたイメージは、「良好」とマークされたイメージと比較して、大きな違いがあります。 例えば、「平均」イメージでは犬はカメラを見ておらず、「悪い」イメージでは銀のボウルが使用されず、犬の頭も傾いています。この情報を 1 か所に集約することで、顧客企業のために広告を作成したり、A/B 試験を実行する際に、New Engen のクリエイティブチームがより効率的で、データに基づいた方法を可能にしました。

「Amazon Rekognition は、当社のアルゴリズムが何十万ものイメージを分析し、効率的な時間内で一貫したイメージタグ付けと分析を提供することで、当社の顧客が最も共感するようなテーマや素材を見つけ出すことを支援しています。Rekognition は創造的な広告を開発するプロセスを合理化し、成功するマーケティングキャンペーンを推進するイメージプロパティを決定するために費やした貴重な時間を取り戻すことを可能にしてくれました」と New Engen のリードエンジニア Charles Brophy は述べています。

まとめ

New Engen は Amazon Rekognition を使用することで、クリエイティブ広告の構築と特定の視聴者が共感するイメージを選択することから不確定さを排除することができました。クリエイティブデザイナーは、Amazon Rekognition から生成されたラベルで New Engen の広告イメージをフィルタリングできるようになり、すでに成功実績のあるイメージを簡単に見つけることができます。

「Amazon Rekognition からメタデータを抽出するこの簡単な使い方によって、クリエイティブチームは、実績のあるイメージや作成するイメージタイプをすばやく見つけるのに必要なデータを得ることができました。Rekognition の使用は簡単で、DetectLabels API を使用するだけで、この成果を達成しました」と Brophy は語ります。


今回のブログ投稿者について

Kaiser Larsen は、AWS 人工知能ソリューションのプロダクトマーケティングマネージャです。仕事以外では、彼はハイキング、家族や友人のための料理が趣味であり、お祝いがあるときはいつでもアイスクリームを食べています。