AIに任せるだけじゃない。採用Web広告の「今」を担当者に聞いてみた

こんにちは。今回はシゲが担当します！
今回は、Web広告運用を担当する舟木さんにインタビューを行いました。

AIや機械学習による自動化が進む今、Web広告の現場ではどんな運用が行われているのでしょうか。
普段の仕事内容から、数字の見方や改善の裏側、AI時代だからこそ人が担う役割まで、詳しく伺いました。

Web広告は、企業と求職者をつなぐ「入口」

—— Web広告は、採用活動の中でどんな役割を担っているのでしょうか？

ひと言でいうと、企業と求職者の新しい接点づくりですね。
自社の採用サイトへ来てもらうための「入口」の役割を担っています。

最近はGoogleをはじめ、広告配信の自動化がかなり進んでいます。
以前のように「この年代」「この属性」と人が細かくターゲットを決めて配信するだけではなく、さまざまなデータを活用しながら、AIや機械学習によって応募につながる可能性の高いユーザーへ広告を届けていく形に変わってきています。

今すぐ仕事を探している人だけではなく、企業が想定していなかったような求職者と接点をつくれるのも、Web広告の強みだと感じています。

—— 求人媒体とどんな違いがありますか？

求人媒体は、その媒体を訪れて仕事を探している人たちにアプローチする場所ですよね。

一方でWeb広告は、Google検索やYouTube、Yahoo!、Instagramなど、求職者が普段使っているサービスの中で企業を知ってもらう機会をつくれます。

求人媒体には「今すぐ仕事を探したい」という確度の高い人が集まりやすいですが、Web広告なら、まだ転職活動を始めていない人にも届けられます。

日常生活の中で、幅広い求職者と接点を持てる。
ここが求人媒体との大きな違いだと思います。

広告運用は「細かく操作する仕事」から変わりつつある

—— Web広告の運用では、普段どんなことをしているのでしょうか？

ざっくり言うと、限られた広告予算の中で、どうすればより多くの応募につなげられるかを考える仕事です。
Web広告は広告枠をめぐるオークションで配信が決まるため、予算やクリエイティブ、ターゲットなど、さまざまな要素を見ながら運用しています。

ただ、最近はGoogleのP-MAXやAI Maxのように、AI・機械学習をベースにした自動化がかなり進んできました。
以前のように、毎日何時間もかけてキャンペーンを細かくチューニングするという場面は少なくなっています。

その代わりに今やっているのが、AIの成果をどう最大化するかという設計です。

何を成果として学習させるのか。どのようなユーザーに、どんな情報を届けていくのか。AIにすべて任せるのではなく、AIが正しく動くための土台をつくることが、今の広告運用では重要になっています。

—— 広告を配信するまでには、どんな準備をしていますか？

まずは求人内容や、採用したい人物像を整理します。そのうえで予算や配信地域などを設計していきます。
そして、それと同じくらい重要なのがデータの準備です。

応募を正しく計測できる環境を整えたり、自社サイトで取得したデータや、過去の応募者情報など、企業が自ら収集・保有するファーストパーティデータを活用したりします。
求人を多く扱っている場合は、求人情報をデータフィードにまとめて、ユーザーに合った求人を広告でおすすめできる仕組みも整えます。

AIに学習させるデータをどう準備するか。
ここが広告成果にも大きく影響します。

数字を見るだけではなく、「AIがどこへ向かっているか」を見る

—— 広告を配信した後は、どんな数字を見ていますか？

広告の表示→クリック→求人を見る→応募する。
その一連の流れに沿って数字を確認しています。

具体的には、表示回数やクリック数、応募数、応募単価などですね。
採用広告なので、最終的には応募数と応募単価を特に重視しています。

ただ、それと同じくらい重要なのが、AIの最適化が間違った方向に進んでいないかを見ることです。
AIは、こちらが成果として設定したデータをもとに学習していきます。でも、その学習が企業の採用したい人物像とズレてしまうこともあります。

—— 具体的には、どんなことが起こるのでしょうか？

例えば、AIが「特定の層から応募が集まりやすい」と判断すると、その層への配信をどんどん強めることがあります。
数字だけを見れば成果が出ているように見えます。でも、その層が企業の求める人物像と必ずしも一致するとは限りません。

そういうときは、たとえパフォーマンスが良くても人が軌道修正します。配信方法やクリエイティブを調整し、企業が本当に求めている方向へ戻していきます。

AIが意図しない方向に向かっていないかを交通整理する。
これも広告担当者の大切な役割だと思っています。

一つの数字だけでは見えない、広告改善のポイント

—— 数字を見て、改善が必要かどうかはどのように判断していますか？

結構いろいろな軸があります。
例えば応募単価が悪くなれば、「獲得が鈍った」という判断にはなります。
でも、それが広告のパフォーマンス低下だけが原因かというと、そう簡単ではありません。

求人情報が先月より増えたのか、減ったのか。季節的なトレンドはどうか。
競合他社が違うプロモーションをしている可能性はないか。

いろいろな外的要因があるので、複数の数字を見ながら過去と比較し、何が良かったのか、どこに改善が必要なのかを判断しています。

—— 課題が見つかったら、細かく設定を変えていくのでしょうか？

実は、細かな設定変更はあまりしません。
細かく触りすぎることで、逆にパフォーマンスが崩れてしまう可能性もあるからです。

何十個もある指標の中から、何がボトルネックなのかを探していきます。
例えば、同じクリエイティブが同じ人に何度も表示されて摩耗しているのか。クリック率が落ちているのか。同じエリアに複数のキャンペーンを出しすぎていないか。

「この広告が良かった」「悪かった」だけでは判断できないことが多いので、一つひとつ仮説を立てながら検証していくイメージですね。

実例｜広告媒体を広げ、新しい求職者との接点を増やす

—— 実際に広告を改善したことで、成果につながった事例はありますか？

広告媒体を分散した事例があります。

以前はGoogle広告にかなり予算を集中していました。
ただ、一つの媒体に集中すると、新規ユーザーを狙っていても、どうしても接触するユーザーが重なってきます。ある程度までいくと、限界が見えてきてしまうんです。

そこで今期は、Metaなど他の広告媒体への分散を進めました。
その結果、新規ユーザーの流入数が前年より大きく伸び、サイト全体への流入も増えました。

一方で、良いことばかりではありません。広くリーチした分、応募確度が少し低いユーザーも増えています。
それでも、これまでリーチできていなかった層にもサイトを知ってもらえるようになり、接点を持てる求職者の幅は広がってきています。

AIは進化する。でも、使えるデータは減っている

—— Web広告を運用する中で、難しいと感じるのはどんなところですか？

とにかく変化のスピードが速いところですね。ここ1〜2年で、AIや機械学習が広告運用の中心になってきました。

一方で、プライバシー保護の強化やCookie利用の制限などによって、従来のようにユーザーの行動データを取得・活用することは難しくなっています。

だからこそ、企業が自ら取得したファーストパーティデータの重要性は、これからさらに高まっていくと思います。

—— AIに任せる部分が増える中で、普段から大切にしていることはありますか？

経験だけがものを言う時代から、少し変わってきていると感じています。
分からないことがあればChatGPTなどに聞くこともできますし、広告領域にも生成AIがかなり入ってきています。

AIを活用できること自体は、これから当たり前になっていくと思います。
その中で、いかに自分の色を出せるかということは意識していますね。

AIに任せられる部分は任せる。でも、人にしかできない判断や発想をどこで出すのか。
そのバランスが、これからますます大切になると思います。

Web広告だけを良くしても、応募にはつながらない

—— 最後に、企業の採用担当者に知っておいてほしいことはありますか？

まず知っておいてほしいのは、企業自身が持っているデータの価値が非常に高くなっているということです。

自社の採用サイトに訪れた人のデータや、過去の応募者情報など、企業が独自に持っているファーストパーティデータを広告の学習や配信に活用できれば、AIにより多くの判断材料を与えることができます。
また、広告だけを改善すれば成果が出るわけでもありません。

—— 求人内容やLPも、広告の成果に影響しますか？

一番影響すると言ってもいいくらいです。
広告が適切な求職者を見つけてきても、飛んだ先のページが魅力的でなければ応募にはつながりません。

僕たちはAIを使いながら「誰に届けるか」を考えています。でも、最終的なゴールを決めるのはサイト側にある情報だと思っています。

企業側からは、
①これまでどんな人が応募してきたのか
②その中でどんな人が採用されたのか
③実際に現場で活躍しているのはどんな人なのか
といった情報を共有してもらえると、より良い広告運用につながります。

広告、LP、求人内容、そして実際の採用結果。
それぞれを別々に考えるのではなく、つなげながら改善していくことが大切です。

AI時代だからこそ、「人が考えること」が変わっていく

今回、舟木さんのお話を伺って印象的だったのは、AIによって広告担当者の仕事がなくなっているのではなく、人が考える場所が変わっているということでした。

細かな調整はAIに任せながら、どんなデータを学習させるのか、企業が本当に求めている人へ向かっているのか、成果が悪化した原因はどこにあるのかを人が考える。

AIが自動で最適化してくれる時代だからこそ、その先にある「何を目指すのか」を決める人の役割は、より重要になっているのかもしれません。

Web広告は、求職者と企業をつなぐ「入口」。

その入口から応募までをつなげるためには、広告だけでなく、求人内容やLP、企業が持つデータまで含めて考えることが大切だと感じたインタビューでした。

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