本記事は、Criteo でプロダクト・パフォーマンスを統括するシニア・バイス・プレジデント、 Wilfried Schobeiri が AdExchanger に寄稿した記事を基に再構成したものです。英文の原文は 「Predict Or Perish: Why Performance Marketing Must Evolve With AI In 2026」 でご覧いただけます。
これまで多くのマーケターは、商品ページの閲覧やカートへの追加、キーワード検索といった明確なシグナルを待ってからキャンペーンを展開していました。しかし、消費者行動が複雑化した現代では、そうしたシグナルを待っていては手遅れになりかねません。消費者は、追跡可能な行動を起こす前から複数の画面を行き来し、リテーラーを比較しながら、静かに検討を進めています。マーケターがそのシグナルを捉えた頃には、すでに購入の意思決定がほぼ固まっていることも少なくありません。
Criteo では、 AI とコマースデータによって、こうしたギャップがどのように埋められつつあるのかを見てきました。そして今、パフォーマンス・マーケティングにおけるタイミングや戦略、さらには成果を生み出す仕組みそのものを変える、より大きな変化が始まっています。
この変化の中心にあるのが「予測」です。購入意欲が明確になるのを待つのではなく、その兆しを捉え、先回りしてアクションを起こすことが、これからのパフォーマンス・マーケティングにおいて重要なポイントになります。
購入意欲の兆しを捉える
適切なデータシグナルを活用することで、先を見据えるマーケターは、カテゴリーの再閲覧やエンゲージメントの高まり、さらにはコンテンツに対する関心の変化など、購買意欲の初期段階に現れるサインを捉えられるようになっています。
予測マーケティングを活用すれば、ブランドは消費者の好奇心が高まった瞬間にアクションを起こし、興味・関心が具体的な嗜好へと変化する前、あるいは関心が薄れてしまう前に、適切なメッセージを届けることができます。これによりマーケターは、購買意欲が形成されるタイミングでそっと消費者の背中を押し、自然な意思決定を促すことが可能になります。
そのためには、大規模な行動データから興味・関心を読み解き、リアルタイムで反応できるシステムが欠かせません。しかし、すべての AI がその目的に合わせて設計されているわけではありません。多くのプラットフォームは、透明性や柔軟性に乏しい単一モデルに依存した設計になっています。
予測に基づいてパフォーマンスを高めるには、複数の AI レイヤーが連携するフルスタックのアプローチが欠かせません。それぞれのレイヤーが、次のように重要な役割を担います。
- 数十億規模のインタラクションを処理し、大規模なパターンを見つけ出す機械学習
- 閲覧行動だけでは見えにくい、複雑な購買意欲のシグナルを明らかにするディープラーニング
- 商品、クリエイティブ、メッセージを状況に応じて最適化し、一人ひとりに合わせた体験を提供する生成AI
- DeepKNN のように、消費者と関連性の高い商品を結び付ける Criteo 独自の技術
これらは、コマースのために設計された実運用レベルのシステムです。その基盤となるインテリジェンスが、消費者の行動や購買のタイミングを理解し、インプレッション、入札、意思決定の一つひとつの精度を高めていきます。
リアルタイムで学習するクリエイティブ
予測マーケティングは、購入意欲が形成される前に適切なオーディエンスを見つけるだけでは終わりません。消費者とどのように関わるかを判断し、予測に必要不可欠なエンジンの一部としてクリエイティブを活用するのです。
スワイプやスクロール、スキップといったユーザーの行動は、どのビジュアルやメッセージ、フォーマットがコンバージョンにつながりやすいかを示す重要なフィードバックです。高度なプラットフォームはこれらのデータをもとに、画像やコピー、レイアウト、動画の構成を組み替えた数千ものパターンを同時に検証し、各ユーザーにとって最も効果的なクリエイティブをリアルタイムで配信します。
さらに、インプレッションを重ねるごとに進化するダイナミックかつレスポンシブなストーリーテリングによって、クリエイティブと予測が相互に作用し、パフォーマンスの最大化を実現します。
2026年、成果を左右するのは 「予測できるマーケター」
これまでのパフォーマンス・マーケティングは、適切なオーディエンスを見つけることに重点を置いてきました。しかし、チャネルごとに分断され、受動的に最適化する従来の手法は、急速に限界を迎えつつあります。
これから成功の鍵を握るのは、予測インテリジェンスを軸に、データ、クリエイティブ、配信、入札の各レイヤーを連携させることです。つまり、早い段階で兆しを捉え、正確に予測し、すべてのインプレッションを成果につなげていく力が求められます。
この変化に対応するために、まず問い直すべきなのは、自社のマーケティングシステムが「次に起こることを予測できるのか」、それとも「起きたことに反応しているだけなのか」という点です。
予測型のパフォーマンス・マーケティングでは、タイミングが成果を左右します。今こそ、次の一手を先取りする時です。Criteo の AI とコマースデータを活用したソリューションについて詳しく知りたい方はこちらからお問い合わせください。
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