フルサービスエージェンシーのマーケットプレイス担当シニアディレクター、ポーラ・ランバート 暗黙的彼女は、ある傾向に気づいた。顧客は単に彼女が成果を上げたという話を聞くだけではなく、どの戦略が効果的だったのか、そしてその理由を理解したがっていたのだ。
ランバートは、顧客の売上を伸ばすと同時に、成功の理由を明確に説明できるソフトウェアプラットフォームを必要としていた。
その 意図的な知能 (NAIST) と 意図に基づいた最適化 このソフトウェアは、ルールベースとAIベースの入札を自由に組み合わせられる機能など、柔軟な広告管理ツールと、パフォーマンス変動の背景にある理由を詳細に分析する機能を兼ね備えています。
データ断片化のギャップを解消する当社のデータ基盤を基盤として、Intentwise OptimizeはすべてのEmplicitクライアントアカウントにおける変更の原因を特定しました。
ランバート氏は、広告パフォーマンスの変動要因をAIで分析した当社の「何が変わったか」レポートを参考にし始めた。
最近、ランバートのチームは、あるブランドがACOS60%では売上が横ばいなのに、ACOS80%では売上が伸びている理由を解明しようとしていました。残念ながら、この80%という数字は、クライアントの収益性の限界に近づき始めていました。この2つのキャンペーンの違いは何だったのでしょうか？
ランバート氏は、Intentwiseの「変更点レポート」を用いて、パフォーマンスの変動はすべて、1つのキーワードとそのバリエーションが異なるターゲティングに移行したことで説明できることを発見した。
ランバート氏は、特定のキーワードを他のキャンペーンの除外キーワードとして追加することで、それらのキーワードを少数のキャンペーンに絞り込んだ。これにより、代理店はそのキーワードに対するコントロールと可視性を維持することができ、最終的にACOSを10パーセントポイント改善し、売上を伸ばすことができた。
Intentwiseの連携データ基盤のおかげで、Emplicitのチームは顧客向けの作業内容メモ（入札額の引き上げ、キャンペーンの一時停止など）の作成にかかる時間を大幅に削減できました。Intentwiseはこれらの変更をチームのために追跡できるため、高額アカウントでは1日あたり2時間の時間を節約できます。
そして、これらすべてはランバートのチームが作業したい場所から実行できます。Emplicitは、当社のソフトウェアプラットフォーム内でネイティブに、またはClaudeで外部的に当社の「何が変わったか」データにアクセスします。Claudeでは、同社は Intentwise AI Gateway MCP Emplicitは、Amazonの全データをAIエージェントに取り込むことができます。また、当社のMCPを使用することで、AIエージェントから直接広告アクションを実行することも可能です。
Intentwiseを使っているおかげで、「私たちのチームは90％の確率で広告コンソールにアクセスすらしない」とランバート氏は私に語った。
