決定論的モデルの崩壊とAI搭載広告プラットフォームの台頭により、マーケティング測定における転換が加速している。クッキー、クリック追跡、ラストタッチアトリビューションに基づいて構築された決定論的モデルは、10年以上にわたりデジタルマーケティングを支えてきた。
近年、これらのモデルは相対的に衰退し、断片化されたシグナル、測定フレームワークが当初設計された時点では存在しなかったチャネルにまたがる顧客ジャーニー、そしてブラックボックスとして機能するAIプラットフォームに取って代わられている。
同時に、マーケター、特にCMO（最高マーケティング責任者）にとって、測定を把握し続けることの重要性は依然として高い。CFO（最高財務責任者）やCEO（最高経営責任者）が予算面でのプレッシャーをかけ、投資収益率の証明を求めているためだ。これは、最適なマーケティングレポートツールや分析ソフトウェアを持たない多くのマーケターにとって、困難な戦いである。NIQの2026年CMO見通しによると、CMOの84%がマーケティングROI（投資収益率）を予算配分の主要指標として挙げている。測定と消費者行動の変化に適応することが、今日の分散したデータ環境でマーケターが生き残る唯一の方法である。
シグナル損失の問題
長年にわたり、クッキーの減価、ブラウザの制限、プライバシー規制の強化が、マーケターが依存してきたクリックベースのアトリビューションモデルを侵食してきたことは、広く知られている。シグナル損失は測定の複雑性を増大させており、消費者の購買ジャーニーが増え続けるプラットフォーム全体に分散し、AIによってさらに追跡困難になっている。
筆者の会社であるProsper Insights & Analyticsの最近の調査によると、AIユーザーの54.3%が現在、生成AIを使用してインターネット検索を行っており、リサーチ、執筆支援、個人アシスタントを含む他のすべての個別ユースケースを上回っている。さらに30.5%が、製品やサービスのショッピングに特化して生成AIを使用している。マーケターにとって、これは手強い問題である。従来の測定ツールは、このような方法での購買を追跡するように構築されていないためだ。
世界のデジタル広告支出の約11%を処理するマーケティングインテリジェンスプラットフォームFunnelのCEOであるフレドリック・スカンツェ氏は、このシグナル損失を補うために、マーケターは2つのことを行う必要があると述べている。「利用可能なすべてのデータを使用し、アルゴリズム、テクノロジー、AIを使用すること」だ。SEOとGEO（生成エンジン最適化）の変化は、広告主だけでなく、広告プラットフォーム自体にも影響を与えると同氏は言う。「グーグルとメタは、クリック後に何が起こるかについて、かつてのような明確さを持って可視化できなくなっている」
測定の変化への対応
マーケティング支出がどこに向かうかを測定するためのツールキットは、5年前とは著しく異なる様相を呈している。業界はマーケティングミックスモデリング（MMM）とマルチタッチアトリビューション（MTA）を競合するアプローチとして扱ってきたが、この議論はほぼ終息した。新たなコンセンサスは三角測量である。MMM、MTA、インクリメンタリティテストを並行して実行し、各手法が互いをチェックし、情報を提供する。
スカンツェ氏はその理由を説明する。「測定は本当に難しい。非常に多くの変数があり、すべてをコントロールすることはできないが、利用可能なすべてのデータを使用し、機械学習フレームワークを使用してそれらの間で三角測量を行うことを含む、さまざまな手法を適用することで、マーケターは最良の推定値を得ることができる」
MMMの仕組みも変化しており、以前は遅く、コンサルティング的なプロセスであったため、モデリングプロジェクトは、それが情報提供するはずだった意思決定の数カ月後に提供されていた。SaaSベースのツールは現在、モデルを毎日更新しており、オペレーションチームは多額の予算が無駄になる前に、パフォーマンスの低いチャネルを捕捉できる。その結果、マーケティングキャンペーンは消費者のエンゲージメントや購買トレンドにより適合できるようになる。
しかし、エグゼクティブデータアドバイザーのティム・ウィーゲルス博士は、測定ツールはよりアクセスしやすくなったものの、一貫性のないデータに基づいて測定することは「より高い確信を持って間違った答えを得るための非常に高価な方法」であると警告する。さらに、「実際に恩恵を受ける企業は、MMM、アトリビューションモデル、プラットフォームレポートを導入する前に、すでにクリーンなデータフロー、一貫した定義、信頼できる追跡を持っている企業である」と述べている。
消費者行動の変化
AIの可視性は現在、マーケターにとって不可欠であり、ブランドはエンドツーエンドの購買に投入されたAIエージェントの信頼を競っている。マッキンゼーによると、AIエージェントは2030年までにeコマース市場の15%から20%を占め、小売エコシステム全体で発見と取引を自律的に処理するようになる。
マーケターにとって、これはエージェントが製品を選択し、ブランドを推奨し、またはユーザーに代わって購入を完了することを意味する。Prosper Insights & Analyticsの最近の調査によると、Z世代、ミレニアル世代、X世代の15%から27%が、旅行の予約、食料品の購入、請求書の支払いにエージェント型AIを使用している。
エンタープライズマーケティングメッセージング向けAIベースプラットフォームJacquardのCPO（最高製品責任者）であるトビー・コールサード氏にとって、AI駆動型の購買は全く新しい行動を生み出しているのではなく、既存のトレンドを強化し、弱点を露呈させている。「消費者は」と同氏は言う。「直接対話するか、AIエージェントを通じて対話するかにかかわらず、不誠実なコミュニケーションに対する洗練されたフィルターを開発している。AIエージェントが消費者に代わってブランドメッセージを評価する場合、それは操作的な戦術ではなく、真の価値シグナルを探している」
同時に、Funnelのチーフデータサイエンスオフィサーであるヤーノシュ・モルドヴァイ氏が指摘するように、「AIによって解析できないブランド、クリーンな構造化データとメタデータを欠くブランドは苦戦するだろう。サイト訪問は減少する可能性があるが、それを正しく行う企業にとっては、コンバージョンの質が大幅に向上する可能性がある」。同氏は、主要な課題は、今日の測定フレームワークのほとんどが、エージェントが人間のクリックなしでジャーニーを完了する世界向けに構築されていないことだと付け加えている。
従来の検索はバランスが変化しているにもかかわらず、一夜にして消えることはないが、消費者ジャーニーはより短く、より速く、より追跡困難になっており、正確な測定は顧客を維持しようとするマーケターやブランドにとって重要な優位性となっている。
データ基盤とガバナンスの重要性
最終的に、MTA、MMM、プラットフォームデータ間を同時に調整し、データサイエンティストが出力を解釈する必要なく、測定インフラストラクチャ全体で積極的に機能する測定ツールが、人間とAIが混在する消費者ジャーニーには必要である。
しかし、この移行には真のリスクがある。AIシステムがより多くの意思決定を行い、より多くのワークフローを自動化し、人間が追いつけない速度で動くにつれて、信頼できる測定の重要性は高まる。明確なガバナンスと継続的な、理想的には自動化された検証がなければ、マーケターはAIの確信を真実と誤解し、実際に何が結果を推進しているかを見失いながら、自動化を無制限に実行させるリスクがある。
堅固なデータ基盤、統一されたデータ、透明な測定、ファーストパーティシグナルは、マーケターがより高度なシステムをナビゲートするために不可欠である。
開示：上記で言及した消費者センチメント調査は、筆者の会社であるProsper Insights & Analyticsによって実施された。これは、全米小売業協会が使用しているのと同じデータセットであり、Amazon Web Services、ブルームバーグ、ロンドン証券取引所グループから経済ベンチマーキング用に入手可能である。
