AIM（Always-On Incremental Measurement）は、何を変えようとしているのか

AIMは、何を変えようとしているのか

広告の成果を見ていると、「数字は出ているが、本当に広告のおかげなのか分からない」という状態に何度も出会う。

インクリメンタリティ（増分）を測りたい、という欲求自体は昔から変わらない。
ただ、それを実行できる場面は限られていた。

AIM（Always-On Incremental Measurement）は、この状況を変えようとする考え方。

AIMとは何か

AIMは、広告の増分効果を“常時”把握しようとするアプローチ。

従来、インクリメンタリティの検証は、

ホールドアウトテスト
地域分割
期間比較

といった、一時的・実験的な方法で行われてきた。

AIMはこれを、「特別な検証ではなく、通常の広告運用の中で継続的に意識したい」という発想に置き換える。

次世代のMMM（メディアミックスモデリング）の一形態であり、従来のMMMをAIとSaaS技術で進化させ、リアルタイムに近いスピードで増分を常時計測（Always-On）できるようにしたもの。

なぜ「Always-On」なのか

MMM（メディアミックスモデリング）は、広告全体の構造を理解するには有効だが、

分析に時間がかかる
更新頻度が低い
運用判断とタイミングが合わない

という弱点がある。

一方で、LTA（ラストタッチ）などの即時指標は、

数字はすぐ見える
ただし増分かどうかは分からない

AIMは、この間にある空白を埋めようとする。

MMMほど重くない
LTAほど短絡的でもない

中間の視点を、常に持ち続けるための設計。

AIMが「Always-On」である理由は、データがクラウドに保存され、AIが自動で分析を行うSaaSベースの仕組みだから。これにより、分析時間を数ヶ月から数時間に短縮している。

AIMがやろうとしていること

AIMの基本的な考え方はシンプル。

常時データを取り込み
統計的な補正を行い
「広告がなかった場合」を推定する

そして、「観測された成果のうち、どこまでが広告由来と考えられるか」を運用に近いタイミングで把握しようとする。

成果を「出た／出ない」で見るのではなく、構成要素として分解するための視点。

AIMはMMMの一部

AIMはMMMの一部であり、従来の静的なMMMを置き換える、動的なSaaS型ソリューション。

MMM：
過去を振り返り、全体構造を理解する
AIM：
進行中の施策を、増分視点で調整する

AIMの前提条件と難しさ

AIMは魅力的だが、成立させるための前提条件も多い。

十分なデータ量
ノイズを吸収できる設計
モデルの仮定への理解

また、

短期変動と増分を切り分けられるか
推定結果をどう解釈するか

という問題も残る。

「常に見えている」ことと、「正しく見えている」ことは別。

なぜ今、AIMが語られるのか

AIMが注目される背景には、

プライバシー制限の強化
SANによる乖離
ラストクリックへの不信感

がある。

正確な帰属が難しいなら、構造として評価しようという流れ。AIMは、この流れの中で生まれた現実的な折衷案とも言える。

ある事例では、「AIMはラストタッチ（LTA）と比較して、約1.4倍（106件 vs 74件）の成果を特定」。

AIMが向いている問い

AIMが向いているのは、次のような問い。

この施策は、続ける意味があるか
予算を増やした場合、伸び代はあるか
KPIと売上のズレは、どこから来ているか

正解を断定するためではなく、判断の精度を上げるための材料。

メモ

AIMはツール名というより、考え方の名前に近い
インクリメンタリティを、年に一度の検証ではなく「前提条件」にする
ラストクリックを絶対視しない
数字の増減を、そのまま成果と見なさない

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