広告やSNSのバナーを作るとき、こんな悩みはありませんか？
「どんなデザインがクリックされやすいのか、結局は感覚で決めている…」
「競合はなぜあんなに反応を取れているのか、理由がわからない…」
じつはAIが進化する前は、画像は“非構造化データ”と呼ばれる扱いにくい情報で、データ分析するための分類が困難でした。
しかし、今はAIの技術が進化したことでバナー画像の特徴を自動で分別できるようになりました。
こちらの記事で、どのようにAIでバナー広告を分析して成果を高めるのかをわかりやすく解説します。
AIならバナー画像を分類して分析できる
これまでバナー画像は、「なんとなく良さそう」「このデザインはウケるだろう」という感覚的な判断に頼らざるを得ませんでした。ところが、今はAIを使うことで、その“感覚”を可視化できるようになりました。
たとえば
- 色のトーン（明るい／暗い）
- 構図（人物中心／商品中心）
- テキストの有無
- 背景の雰囲気（シンプル／複雑）
このように、AIが「この広告画像にはどんな特徴が含まれているのか」考えてくれます。
この特徴は、画像を“分析可能なデータ”に変えます。
「どんなビジュアルがクリック率を高めやすいのか？」 を感覚ではなくデータに基づいて判断できるようになります。
デザインや広告運用をしている人が今まで「なんとなくウケるはず」と思っていた感覚的なモノを、AIでデータとして明確に効果検証できるようになりました。
なぜ従来はバナー画像を分類できなかった？
「AIでバナー画像を分類して分析できる」と聞くと、当たり前のように感じるかもしれません。
しかし、AIが進化する前は不可能でした。
その理由として画像は“非構造化データ”だからです。
非構造化データとは、データベースに収納していない情報のことで、画像や動画などを言います。
この非構造化データはただのピクセルの集まりであり、「赤い色が多い」「人物が写っている」といった情報を自動で抽出できませんでした。
従来はどのように画像の特徴を分別していたか？
- お店の担当者が目視で分類
- 「これは人物入り」「これは文字がある」と手作業でタグ付け
- 大量の画像を扱うと膨大な時間と労力がかかった
つまり、人力だとめちゃくちゃ大変。人件費も発生します。
ですが今はAIが画像の特徴を自動で分類・比較できるようになりました。
「人でしかわからなかった特徴を、AIが特徴分けして分析できる形に変換できるようになった」
これが、従来との決定的な違いです。
類似した画像をグループ分け＆広告効果データと紐付けで価値あるバナーがわかる
さらにすごいことがあります。
それはAIはベクトル化という方法で画像の意味を数値に変換できるようになりました。
そうすると、下記のようなことができます。
- たくさんの画像を数値化する
- 数値が近いもの＝類似画像という意味になる
- 類似画像をグループ分けする
- 別のAIで「赤い色が多い」「人物が写っている」というように画像をラベリングする
- 「広告効果のデータ」と「AIで分析された画像」を紐付け
- 価値あるバナー画像がわかる
上記の流れで具体的にどんなことができるかご紹介します。
AIを使って価値あるバナーが判明するまで
商品を宣伝するために２種類のバナー画像広告を作ったとします。
- A案：明るい背景に人物が笑顔で商品を持っている
- B案：商品だけをシンプルに配置した画像
AIで両方の特徴と数値化をデータベースに保存し、さらに「クリック率（CTR）」「いいね数」「購入率」といった広告の成果を一緒に保存すると、こんな分析が可能になります。
- 「明るい背景＋人物入り」の画像はクリック率が高い傾向がある
- 「商品単体＋シンプル背景」は購入率が高いケースが多い
こうして、画像の特徴と成果の関係性を“データ”として把握できます。
今まで「このデザインの方がウケるはず」と感覚で議論していたものが、AIとデータベースのおかげで、「実際に数字で証明できる」ようになります。
AIでバナー画像を分析する流れ
最後にAIでバナー画像を分析する流れについてご紹介します。
AIに画像を読み込ませて数値化＆特徴分け
AIで広告画像を数値化して、色・構図・人物の有無などを特徴分けします。
広告効果データと紐付けして、データベースに蓄積する
CTR（クリック率）やいいね数といった成果データを、数値化した画像情報とセットにして保存します。
数値化された画像と効果データがデータベースに格納され、後から検索・比較・分析できるようになります。
ダッシュボードで可視化する
「どんな画像が成果につながったか」をグラフや一覧で確認できます。
こうして、AIを使えば「感覚的なデザイン評価」が「データに基づく分析」に変わり、広告やSNS運用の改善がスピードアップします。
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