一枚の写真は千のクリックに値する：より良いキャンペーンのためのビジュアル分析の使用方法

よりスマートな広告は、視覚分析AIで始まる：Capeがクリエイティブを最適化する方法

広告の最適化は、終わりのない推測ゲームのように感じるかもしれません。どの要素が実際にパフォーマンスを向上させるのか？どのクリエイティブの調整が本当に違いを生むのか？

視覚分析AIを使用すると、Capeはデータに基づいた明快さをあなたのクリエイティブな意思決定に提供し、キャンペーンが始まる前に広告の効果を向上させることができます。

視覚分析AIとは何か？

視覚分析AIは、広告クリエイティブを人間が評価するのと同じ方法で（しかしより速く、大規模かつ精密に）評価するためにコンピュータビジョンを使用します。それは、確立されたデザイン原則とパフォーマンスの洞察に基づいて視覚を分析し、どの広告がより成功する可能性が高いかを予測するのに役立ちます。

デジタルマーケティングがますます視覚的になる中で、Capeはクリエイティブプロセスを早期に最適化するのを簡単にし、時間を節約し、改訂を減らし、結果を向上させます。

Capeが広告パフォーマンスを向上させるために視覚分析を使用する方法

Capeのプラットフォームは視覚分析AIを活用して以下をサポートします:

• クリエイティブを公開前に評価する
  レイアウト、テキストバランス、ロゴ配置、明るさ、コントラストなどについての予測的な洞察を得る（広告が市場に出る前に）。

• デザイン中のリアルタイムフィードバックを提供する
  クリエイティブチームが広告を制作している間に、即時かつ実用的な提案を提供し、広告がすでに実行されてからではなく。

• 大規模な視覚最適化の自動化
  Google Vision APIや高度なJavaScriptライブラリなどのツールを使用して、Capeはベストプラクティスのデザインベンチマークに対して広告を評価し、改善が必要な領域を指摘します。

Capeの視覚AIが測定するもの

Capeのシステムは、以下を含む多様なクリエイティブコンポーネントを評価します。

• 色の構成とコントラスト

• 明るさと画像の明瞭さ

• 三分割法と全体のレイアウト

• ロゴの配置とサイズ

• テキストの視認性、長さ、階層

• 顔の存在と感情の手がかり

• 視覚的バランスと乱雑さ

  
  

これらの基準は、視覚デザインを実際の広告パフォーマンスに結びつける研究に基づいており、主観的なクリエイティブな意思決定を客観的でデータに基づいた選択に変えます。

次のステップ: 自己学習型クリエイティブ最適化

Capeの現在のシステムは、視覚原則とパフォーマンスデータに基づいて広告品質を予測します。次のステップは、これらの予測をキャンペーンの成果に直接結びつける自己学習モデルを構築することです。

結果：完全に自動化され、継続的に改善されるクリエイティブ最適化が実現し、すべてのデザインがキャンペーンごとによりスマートになります。