Aethirの分散型GPUクラウドがAI駆動のゲームユーザー獲得（UA）をどう強化するか

キーテイクアウェイ

AIを活用したゲームのユーザー獲得は、ゲームスタジオにプレイヤーベースを拡大するための新しい方法を提供します。
AI駆動のUAキャンペーンを実施するには、信頼性と拡張性のあるGPUコンピューティングサポートが必要です。
Aethirの分散型GPUクラウドは、コスト効率の高いAIコンピューティングサービスにより、AIを活用したゲームのユーザー獲得キャンペーンをサポートするためのリソースと専門知識を持っています。

世界のゲーム市場は、何千ものゲームプロジェクトが同じユーザーを巡って同時に競争する過飽和状態にあります。しかし、真に際立ち、プレイヤーを惹きつけるためには、ゲームスタジオはユーザー獲得（UA）キャンペーンに相当なリソースを投資する必要があります。UAセクターは、業界に革命をもたらし、スタジオにAIによる競争上の優位性を与えているAI駆動のUAキャンペーンのおかげで、大規模な変化を遂げています。

単にゲーム広告に投資するだけでは不十分です。UAキャンペーンは戦略的であり、最も価値のあるユーザーをターゲットにする必要があります。AIは、ユーザーベースの成長を飛躍的に加速させることで、UAの状況を変えつつあります。

なぜAIを活用したゲームユーザー獲得には分散型GPUクラウドインフラが必要なのか

現代のゲームマーケティングチームは、もはや単に広告キャンペーンを立ち上げるだけではありません。彼らは、オーディエンスをクラスタリングし、オンデマンドでクリエイティブのバリエーションを生成し、異なる地域やプラットフォームでの結果をシミュレートするAIモデル群を統括しています。これらの洗練されたAI活用のゲームユーザー獲得機能には、高いコストが伴います。それらは、信頼性が高く、安全で、動的に拡張可能なGPUコンピューティングリソースを大量に必要とします。

中央集権型クラウドは、必要なコンピューティングをコスト効率の良い方法で提供することができません。幸いなことに、Aethirの分散型GPUクラウドは、ベンダーロックインのリスクや、中央集権型クラウドの高い遅延や過剰なサービス料金なしに、チームがより速いイテレーション、より豊富なインサイト、そしてより良いROIを実現するのを助けます。

UAは今やモデル駆動型であり、スタジオはプレイヤーをセグメント化するためにクラスタリングとペルソナ発見に依存しています。彼らは生成AIモデルを利用して何百ものクリエイティブのバリエーションを生成し、予算を投入する前に広告費用対効果（ROAS）と顧客生涯価値（LTV）を予測するためにバッチシミュレーションを実行します。SuperScale、Liftoff、Bidstackといった主要なUAプラットフォームは、すでにゲームのユーザー獲得キャンペーンに高度なAIを統合しています。

現代のUAパイプラインは、高度なAI機能やツールを活用しつつ、UAキャンペーンの柔軟性を確保するために、オンデマンドで高性能なGPUコンピューティングへのアクセスを必要とします。AethirのUA向けGaaS（GPU-as-a-Service）は、AI駆動のUAキャンペーンの進化をサポートするための専門知識とリソースを持っています。

現代のUAを強化するAI技術

AIを活用したゲームユーザー獲得は、あらゆる面でUAキャンペーンを強化しており、広告運用の重要な要素となりつつあります。Googleは、Performance Max Google広告キャンペーン向けに生成アセット作成機能を展開し、クリエイティブの制作とテストを加速させています。このようなAI活用機能は、スピードと広告クリエイティブのイテレーションには最適ですが、マーケティングチームが必要とするコンピューティングリソースの基準も引き上げます。

現代のAI駆動UAキャンペーンに使用される革新的なAI広告技術は、大規模言語モデル（LLM）の機能と、高性能なGPUクラウドゲーミングインフラを活用した自動化に依存しています。AethirのAI広告技術向け分散型クラウドGPUは、大規模なAI駆動UAキャンペーンをサポートできます。

分散型GPUコンピューティングに依存する、AIを活用したゲームUAのワークロードを探ってみましょう。

教師なしクラスタリング

現代の教師なしクラスタリングは、AIを活用して、行動、支出の頻度、ゲーム内のテレメトリーに基づいて潜在的なユーザー群を発見し、豊富な特徴を持つ多面的なペルソナを描き出すことで、プライバシーに配慮したジオターゲティングを実現します。その結果、より効果的な広告クリエイティブのターゲティングと、セグメントごとのより革新的なファネルシーケンスが生まれ、最終的にはより高いROIとより多くのユーザー獲得につながります。

大規模な生成クリエイティブ

生成AIソリューションを利用することで、マーケティングチームは、対象となるオーディエンスに応じてトーン、言語、モーションの緩急、価値提案を入れ替え、何十もの地域にローカライズされたペルソナ固有のバリエーションに基づいたUAキャンペーンを作成できます。大規模な生成クリエイティブは、UAパイプラインを大幅に加速させることができます。テキストから画像や動画を生成するモデルによって広告クリエイティブを制作できるスピードは、クリエイティブの更新サイクルを数週間から数時間に短縮します。

広告費用のリスクを軽減するためのバッチシミュレーション

経験豊富なUAチームは、UAキャンペーンの予算を確定する前に、セグメント、タイトル、市場、プレースメントにわたる広告費用対効果（ROAS）や顧客生涯価値（LTV）を予測するシナリオモデルをバッチ処理で実行しなければなりません。例えば、Aethirの主要なゲームUAパートナーであるSuperScaleは、キャンペーン計画のための予測ROAS曲線について公に議論しています。

これらすべてのワークロードは、特に国、プラットフォーム、クリエイティブコンセプトをまたいで並列処理する場合、高性能なGPUコンピューティングに大きく依存しています。これらは、数秒で何千もの計算を容易にするためのAI統合に依存しており、これは最新のAI対応GPU群によってのみサポート可能です。

クリエイティブの生成とシミュレーションは、しばしば同じ期間（ローンチ前、更新日、メジャーアップデート時）に集中し、短期間で大規模な需要の急増を生み出しますが、中央集権型クラウドはこれをコスト効率良くサポートできません。Aethirの分散型クラウドゲーミングインフラは、AI駆動のUAキャンペーンをサポートするためのリソースと、実戦で証明された専門知識を持っています。

中央集権型クラウドによるAI活用ゲームユーザー獲得の課題

中央集権型GPUクラウドの主な課題

サプライチェーンのボトルネックと非効率なキューイングシステム
地域のデータセンターから遠いユーザーへのサービス提供時の遅延問題
ベンダーロックインのリスク

効率的なAI活用ゲームユーザー獲得キャンペーンには、適切なGPUコンピューティングサポートが必要ですが、中央集権型クラウドはこれを提供することに苦労しています。AWSのような従来のクラウドプロバイダーは、広大なGPU群を高価なハイパースケールデータセンターに集中させており、これには高い維持コストがかかり、結果としてクライアント向けのコンピューティング価格が上昇します。中央集権型クラウドシステムは、変動するニーズと高いスケーラビリティの可能性を持つ動的なAIワークロードをサポートするために必要な汎用性と柔軟性に欠けています。

高いコンピューティング需要と中央集権型クラウドの限界

中央集権型データセンターは、しばしばサプライチェーンのボトルネックに遭遇し、GPUのための非実用的なキューイングシステムを持っているため、長い待機時間、プリエンプション（強制中断）、または性能の低いインスタンスの割り当てが発生します。これは、大規模なAI駆動UAキャンペーン中の突然のコンピューティング需要の急増を伴うAI活用ゲームユーザー獲得パイプラインにとって不可欠な、リアルタイムのイテレーションにとっては悪いニュースです。

さらに、ハイパースケールデータセンターは、多様なAIワークロードのニーズを満たすことができないサービスに対して高額な料金を請求します。従来のクラウドはしばしばAI時代への準備ができていると主張しますが、クォータ制限、GPUの可用性、コストの予測不能性がその規模を制約しています。

遅延問題

AI活用ゲームユーザー獲得は、迅速なクリエイティブテスト、オンデバイス推論、地域データなど、ますます地域に密着した学習ループに依存するようになっています。これは、高度なUAワークロードがターゲットオーディエンスに到達するために、超低遅延のGPUコンピューティングサポートを必要とすることを意味します。中央集権型クラウドはGPUを巨大なデータセンターに集中させているため、地域のデータセンターから遠いユーザーに低遅延サービスを提供することが困難です。

UAセクターは、中央集権型クラウドのデータセンター近くのユーザーだけでなく、ネットワーク全体のユーザーに同じ低遅延のコンピューティング能力を提供できる、分散型クラウドゲーミングインフラへのアクセスを必要としています。AethirのGaaSは、コンピューティングをエンドユーザーに近づけることで遅延の問題に取り組みます。

ベンダーロックイン vs 俊敏性

UAチームは、大幅な技術的変更、障壁、または長時間の遅延なしに、GPUワークロードを最も性能が良い場所に配置し、スケールさせることができる柔軟なGPUコンピューティングサービスへのアクセスを必要とします。中央集権型クラウドでは、ベンダーロックインが一般的な問題であり、データ、モデル、オーケストレーション、請求を含むUAスタック全体が、単一のクラウドの独自サービス、地域、価格設定に縛られることになります。AethirのUA向けGaaSは、UAワークロードを物理的に最も近く、最も適切なGPUコンテナと組み合わせることで、この問題を解決します。

AethirのGaaS（GPU-as-a-Service）：主な利点

Aethirの分散型GPUクラウドは、中央集権型クラウドサービスとは全く異なるアプローチを用いています。少数のハイパースケールデータセンターにコンピューティングを集中させるのではなく、当社のGPUクラウドゲーミングインフラは93カ国に分散され、独立したクラウドホストによって提供されており、合計で435,000以上のGPUコンテナがあります。当社のDePINスタックは、大規模なAI推論ワークロード向けに設計されたNVIDIA H200やGB200などの最先端AIチップを含む、多様な高性能GPUを特徴としています。

Aethirの分散型GPUクラウドのコンピューティングリソースはコミュニティ所有であるため、当社のクライアントはハイパースケールデータセンタープロバイダーの場合のような維持費を一切支払いません。クライアントは実際に使用したコンピューティングに対してのみ支払うため、高度なAI GPUチップを無敵の価格で提供できます。これにより、AethirのUA向けGaaSはクラウドコンピューティングセクターで競争上の優位性を持ち、小規模なUAチームでさえも限られたUA予算で高性能なGPUコンピューティングを活用する手段を得られます。

Aethirの分散型GPUクラウドを選択することで、スタジオはパフォーマンスの面でAI駆動のUAキャンペーンを強化し、より多くのユーザーにリーチし、莫大な広告費の増加を招くことなく利益を最大化できます。

Aethirの分散型GPUクラウドの主な利点

UAワークロードの並列処理能力
コンピューティング遅延を削減するエッジコンピューティング
無敵の価格構造を持つ、コスト効率の高いクラウドゲーミングインフラ
AI駆動のUAキャンペーンをサポートする革新的な「インスタントプレイ」機能

UAワークロードの並列処理

Aethirの分散型GPUクラウドを内部に持つことで、UAチームはタイトル、コホート、地域をまたいで同時のバッチシミュレーションを立ち上げることができます。同時に、別のプロダクションレーンがボトルネックなしにクリエイティブ生成を処理します。AethirのUA向けGaaSは、コンピューティングを必要な場所に直接チャネリングすることで、いつでも追加のGPUリソースをリアルタイムでクライアントに割り当てることができます。

遅延を削減するためのエッジ展開

分散型GPUクラウドゲーミングインフラにより、UAチームはAIの推論とトレーニングをトラフィックの近くに配置し、ワークロードをネットワーク全体で最も必要な場所に分散させることができます。ローカライズされたデータ処理は、AI活用ゲームユーザー獲得パイプラインを加速させ、チームはネットワークが混雑している期間のGPUコンピューティングのキューや遅延に頼ることなく、より少ない時間でより多くのことを達成できます。AethirのゲームUA向け低遅延GPUコンピューティングは、AI駆動のUAキャンペーンにおいてスタジオに競争上の優位性を与えます。

コスト効率の高いGPUコンピューティング

Aethirのクラウドホストは独立して当社のネットワークにGPU供給を提供し、そのコンピューティングリソースを運用維持しているため、当社のクライアントは中央集権型クラウドと比較してはるかに低い料金で利用できます。手数料の一部を取る第三者のデータセンターが存在しないため、クライアント向けのサービス価格が大幅に低くなります。

CPI削減とコンバージョン率向上のための「インスタントプレイ」

AethirのGaaSの専門知識は、ゲーム会社にAI駆動のUAキャンペーンのための高いスループットを提供します。当社の分散型クラウドゲーミングインフラは、低遅延パイプラインと「インスタントプレイ」UAフローを効率的にサポートできます。SuperScaleは、AI駆動のUAキャンペーンにAethirの「インスタントプレイ」クラウドゲーミング機能を実装した2つのケーススタディを実施し、『Tiny Tower』や『Doctor Who: Worlds Apart』などの実在するゲーム例で絶大な成功を収めました。

Aethirと共に歩むAI駆動UAの未来

AI活用ツールの使用は、UAキャンペーンの未来です。それは、リアルタイムのクリエイティブA/Bテスト、ライブモデルの更新によるキャンペーン中の予算再配分、そしてゲームをまたいだより深いオーディエンスインサイトをUAチームに提供します。

しかし、AIを活用したゲームユーザー獲得は、莫大な広告費の増加や中央集権型クラウドコンピューティングに伴う問題を招くことなく効率的にスケールするために、分散型GPUクラウドコンピューティングを必要とします。

Aethirは、世界中のAI、ゲーム、Web3企業にエンタープライズグレードの分散型GPUクラウドコンピューティングを提供し、UAプラットフォームが中央集権型のボトルネックなしに、並列バッチシミュレーションを実行し、迅速にクリエイティブを生成し、コンピューティングをトラフィックの近くに配置することを可能にします。

当社の高性能な分散型GPUのグローバルネットワークで、あなたのUAモデルを解放する準備はできていますか？

企業の皆様向けのAethirの分散型GPUクラウドサービスを探求し、当社の分散型クラウドゲーミングインフラの具体的な機能について、公式ブログセクションでさらに詳しくご覧ください。

Aethirの分散型GPUクラウドは、AI駆動のゲームユーザー獲得のために構築されており、スタジオがコストを削減し、遅延を低減し、AI活用ゲームユーザー獲得キャンペーンをグローバルにスケールさせるのを助けます。

FAQ（よくある質問）

分散型GPUクラウドとは何ですか？また、それはゲームのUAにどのように役立ちますか？

Aethirのような分散型GPUクラウドは、コミュニティが所有し分散されたGPUリソースを活用し、GPUコンピューティングをクライアントに容易に直接チャネリングすることを可能にし、サプライチェーンのボトルネックや高い維持コストを排除します。

「インスタントプレイ」はモバイルゲームの獲得においてCPIをどのように削減しますか？

「インスタントプレイ」クラウドゲーミングは、プレイヤーがダウンロードや購入前にゲームを試せるようにすることでCPIを削減します。ユーザーにコミットを求める前にゲームを体験させることで、AI駆動のUAキャンペーンにおけるCPIを向上させる素晴らしい方法です。

なぜAI駆動のUAツールにはGaaS（GPU-as-a-Service）が必要なのですか？

AI機能は非常にコンピューティング負荷が高く、高性能なGPUのみがUAパイプラインにおけるそのようなワークロードの効率的な統合をサポートできるため、AIを活用したゲームユーザー獲得ツールには信頼できるUA向けGaaSが必要です。

エッジ展開はクリエイティブテストの遅延をどのように低減しますか？

Aethirの分散型GPUクラウドは、地域のハイパースケールデータセンターにコンピューティング供給を集中させるのではなく、ネットワーク全体をGPUリソースでカバーすることにより、UAワークロード向けのGaaSをクライアントに近づけます。すべてのクライアントはAethirのネットワーク内で物理的に最も近い利用可能なGPUコンテナによってサービス提供されるため、遅延が削減されます。

中央集権型クラウドはAI UAパイプラインにどのようなリスクをもたらしますか？

AI駆動のUAキャンペーンにおける中央集権型クラウドの主なリスクは、ベンダーロックインのリスク、サプライチェーンのボトルネック、そしてハイパースケールデータセンタープロバイダーが負担する莫大なAI GPU維持コストによる低いコスト効率です。