Ivan Doruda氏、MGIDCEO。
ソーシャルメディアのエンゲージメントは頭打ちとなった。グーグルは初めて本格的な競争に直面している。Z世代は「デジタルネイティブ」から「デジタルデトックス世代」へと変貌した。ウェブの「囲い込み型プラットフォーム」が無限に成長するかのように見えた時代は終わりを迎えつつあり、それらが広告予算の最も安全な投資先であるという通念も揺らいでいる。
ソーシャルメディアの全盛期は過去のものとなった
ソーシャルメディア広告費の継続的な成長は、ユーザーエンゲージメントの同時的な成長を前提としている。しかし実際にはそうなっておらず、この状況は何年も続いている。ソーシャルメディアの利用は2022年にピークを迎え、その後減少に転じている（有料記事）。先進国における最大の減少は、Z世代とミレニアル世代のユーザー、つまり広告主がソーシャルメディアを通じてリーチしようとするまさにその層で起きている。
若い世代がソーシャルメディアから距離を置いているのは驚くべきことではない。彼らはデジタル領域全体から後退しているのだ。米国のZ世代とミレニアル世代の成人の5分の4が、簡単に「デジタルから切り離されたい」と願っており、多くの人々がスクリーンに触れることから自然に触れることへとシフトし、世界のZ世代人口のほぼ半数が積極的にスクリーンタイムを制限している。
一方、アルファ世代は、好むと好まざるとにかかわらず、利用を制限される可能性がある。オーストラリアの10代向けソーシャルメディア禁止措置は英国でも模倣される可能性が高く、米国でも超党派の支持が同様の措置に集まっている。実際、今日のますます分断された政治情勢において、ソーシャルメディア規制は政治的統一を促す数少ない問題の1つである。
習慣的なソーシャルメディア利用が早期に阻止されれば、未知の割合の人々にとって、それは決して発達しないだろう。成人後にソーシャルメディアを利用する人々でさえ、こうしたプラットフォームが害を引き起こすという評判を持ち、AI（人工知能）により現実を確実に反映していないことを知った上で利用することになる。
支出予測から判断すると、ソーシャルメディアがピークを過ぎたことは広告主に気づかれていない。ソーシャルメディア広告費の予測成長率は2桁台を維持しており、ユニリーバのような大手ブランドは予算の少なくとも50%をこれらのプラットフォームに投じることを約束している。この戦略は当面は有効かもしれないが、長期的なエンゲージメントが低下する中、ソーシャルメディアでのマインドシェアを競うブランドは肩を寄せ合って押し潰されることになるだろう。
グーグルの重い王冠が滑り始めている
ソーシャルメディアだけが下降線をたどるビッグテックの金のなる木ではない。グーグルの市場シェアは、簡単な質問やコンテンツ発見においてチャットボットとの競争により、10年ぶりに90%を下回った。ブランドはトラフィックに追随し、ChatGPTの広告への接近が本格化すれば、検索予算の一部がグーグルにデフォルトで流れていた最大シェアから切り分けられる可能性がある。
DSP側では、アマゾンがディスプレイ広告に積極的に進出しており、小売および配信サービスと統合してワンストップショップを構築し、DV360が長年保持してきた領域に侵入している。前年同期比24%の成長をAmazon Advertisingの傘下で達成しており、ウェブインフラの担い手である同社は、そこを流れる広告に対して自然な主張を行っている。
アルファベットは挑戦を受けているものの、焦ってはいないだろう。検索とディスプレイで競争が激化しているかもしれないが、YouTubeは事実上のクロスチャネル動画配信プラットフォームであり、深刻な代替手段は存在しない。インフラレベルでは、AIバブルが崩壊した場合でも生き残る可能性が最も高い大規模言語モデル（LLM）の戦士である。
しかし近年が示したのは、ほぼ一世代にわたって安定していた勢力バランスが初めて揺らいでいるということだ。メディアミックスにおいて誰が最もその地位にふさわしいかという古い前提は、もはや絶対的なものとして扱うことはできない。
成果予測がチャネルの不均衡を是正する可能性
活用不足の広告スペースを求める広告主は、オープンウェブほど優れたデジタル不動産を見つけることはできないだろう。米国のインターネットユーザーがオンライン時間の59%をオープンウェブで過ごしている（登録必要）にもかかわらず、このチャネルは広告主の予算の48%しか引き付けていない。
オープンウェブへの投資不足の責任は、ビッグテックの簡潔で洗練されたインターフェースに遅れをとる購入体験にある。しかしAIがこれを変えようとしており、機械学習がかつて扱いにくかったプログラマティックパイプに深く統合され、ブランドセーフティから不正防止、成果最適化まであらゆるものをインテリジェントに自動化している。
成果最適化は、広告における特に強力な均衡力となる可能性を秘めている。絶えず改善される機械学習モデルのおかげで、店舗での販売に至るまで、購入者が定義する一連の成果を提供する可能性が最も高い供給経路を予測することが可能になり、クリックのような浅いKPI（重要業績評価指標）をついに破壊している。
クリックだけでは現代市場におけるキャンペーンの成功を測ることはできない。クリックが表すのは初期の関心だけであり、その関心が意味のある行動に転換されるかどうかではない。ユーザーは購入したか？フォームに記入したか？サービスに登録したか？後で戻ってきてコンバージョンしたか？これらがビジネス成果を推進する成果であり、キャンペーンが評価されるべき指標である。
広告主にとって、クリックから完全に離れることは、トラフィック量からコンバージョン品質へと戦略を転換することを意味する。これは、CPA（顧客獲得コスト）目標を目指して入札戦略を調整し、クリック後のエンゲージメントが実証されたオーディエンスに予算を再配分し、コンバージョンに失敗するクリエイティブを刷新することを意味する。すべてAIの少しの助けを借りて。
これが最適なメディアミックスを決定する
すべてのチャネルが純粋に成果を推進する能力で判断され、簡素化された購入インターフェースがマルチチャネルオーケストレーションを簡素化すれば、最適なメディアミックスは、最も抵抗の少ない道を提供するプラットフォームではなく、実際の消費者行動によって決定されるだろう。
新しいチャネルや活用不足のチャネルを探索する際は、成功の段階的マーカーを事前に定義すること。そうしなければ、長期的には再現できない可能性のある短期的な急上昇に目を奪われやすい。予算配分も習慣ではなく明確なシグナルに基づかなければならない。チャネルが一貫して意味のある成果を提供するなら投資を増やし、結果を示さないなら削減する。これが消費者とともに進化する適応可能なメディアミックスの基礎を形成する。
昨日真実だったことは明日真実ではなく、古い習慣を打破し陳腐化したメディアミックスを刷新する意欲のある代理店が、新たな機会を最初につかむだろう。
