2017年5月に行われたGoogle I/Oのキーノートスピーチで、CEO Sundar Pichai氏は、Googleの全プロダクトそれぞれにどの様にAIを適用していくか再考して取り組んでいる と語りました。AdSenseにも様々な形でAIを適用した取り組みが行われていると思われます。本記事では、AIファーストによって、AdSenseでマシーンラーニングが適用される分野や取り組みについての推測と考察を行います。

AdBrainとは？

モバイルファーストからAIファーストへの移行についてのSundar Pichai氏のキーノートスピーチで紹介されたプレゼンテーション・スライドの中には、AdBrainの名前が含まれています。

元Googleのエグゼクティブが創業し、経営するAdBrainと言う名前のイギリスの会社があるのですが、このスライドのAdBrainとは違うと思います。スライドの左上にあるRankBrainは、AIでクエリの適合性を判定する機能を持つ、検索エンジンアルゴリズムにおいて重要なソースの一つです。AdBrainは、ネーミングからRankBrainのAdSense版であると思われます。AdBrainは、AIを使用した広告関連のアルゴリズムと推測します。

サイトコンテンツやユーザーの興味に合った広告の選定

RankBrainがクエリの適合性を分析、評価を行う様に、AdBrainでは広告のコンテンツやユーザーの興味との適合性を分析したり、評価を行う機能を備えている可能性が考えられます。コンテンツやユーザーの興味との適合性が高い広告が表示されれば、クリックされる可能性が高まります。マシーンラーニングを適用し、広告の適合性を高めることは、収益率の向上に繋がります。対投資効果も高いと思います。

AIの適用が考えられるAdSenseの分野・機能

元来、Google AdSenseは、高度なアルゴリズムを使用してサイトのコンテンツやユーザーの興味に合わせた広告を表示するシステムです。マシーンラーニングが適用できる分野は多くあります。

サイトとコンテンツの評価、分析

Googleは、コンテンツの独自性や品質について重視する傾向を強めています。コンテンツのオリジナル度を分析、評価したりすることにマシーンラーニングを適用することは、効果も見込めます。また、ユーザーのコンテンツに対する興味度の分析なども、マシーンラーニングは適しています。

サイトのコンテンツの品質の評価、ページを読んだユーザーの興味度、動向についての分析を組み合わせることで、さらに高度な評価判定が可能となります。

また、サイトがポリシーに準拠しているかの判定、特にグレーエリアのコンテンツやポリシー違反などの判定についても、マシーンラーニングを適用することは効果が高いです。

AdSense 審査

Google モバイルファーストからAIファーストへの記事でも少し書いておりますが、AdSenseの審査プロセスにもAIによるマシーンラーニングを適用している可能性が考えられます。上で書いたサイトコンテンツの評価や分析のアルゴリズムは、AdSenseの審査にも適用できます。

ポリシー違反の対応

2017年5月にGoogleは、AdSense ポリシーの変更とポリシーセンター新設の発表を行いました。ポリシーセンターは、ポリシー違反と判定した場合に、パブリッシャーへ違反内容についての通知を行い、対応、解決についてのやり取りを行う機能です。ユーザーとのコミュニケーションを含めたポリシー違反の対応プロセスについても、マシーンラーニングを適用することで、より効率的な対応ができるようになります。

サポート

これまでAdSenseのサポートは、2017年7月頃から体制が変わり、これまでAdSense関連の様々な問い合わせに対して人が直接サポートを行っていたことから、ポリシーに限定したサポートに変更になりました。サポートをポリシーに限定すると、ポリシーに準拠しているかの分析や違反の対応と同様に自動化で処理することができる。または、ほとんど全てを自動化で対応できるため、より効率を高めることが可能です。

AdSense サポートをポリシーに限定するように変更になったこと、問い合わせに対する応答メールが自動化されていると思われることなどから、米国でのサポートはポリシー違反の判定や対応と統合され、自動化となったのではないかと推測しています。

AdSenseにおけるAI化推進においてサイト運営者が考慮すべきこと

独自性が高く、魅力あるコンテンツ

マシーンラーニングによる、サイトの品質評価や分析は、どんどん進化して高度になってくると思います。独自性が高く、価値あるコンテンツを作成することの重要性と今後さらに高まると思います。品質の高いコンテンツを作成すれば、評価も高まるため、検索パフォーマンスとともに収益面での相乗効果も見込めると思います。

ポリシー準拠

マシーンラーニングを適用されれば、ポリシー違反の取締りの精度も高まってきます。ポリシー違反の取締も厳しくなってくると思います。ポリシーに準拠する様にできるだけ心がけることも、より重要になることと思います。

質が高く価値あるコンテンツを提供することで、収益性も高まることになれば、サイト運営者にとって、望ましいことだと思います。今後、実際にどうなっていくのか注目しています。