ジェネレーティブ AI に関するマーケターの経験からの教訓

今日はジェネレーティブ AI と、それがマーケティングの世界でどのように使用されているかについてお話します。 ご存知かもしれませんが、AI はテクノロジー業界でしばらくの間大きな波を起こしてきましたが、マーケティング業界にも影響を与え始めています。

マーケティング担当者は AI を使用して、広告コピーから製品説明、ブログ投稿まで、あらゆる種類のコンテンツを生成してきました。 この投稿では、マーケティング担当者がジェネレーティブ AI の使用から学んだ教訓を深く掘り下げます。

まずは、基本から始めましょう。

ジェネレーティブ AI とは

Generative AI は、モデルをトレーニングして既存のコンテンツに似た新しいコンテンツを作成する機械学習の一種です。 たとえば、シェークスピアのソネットのセットでモデルをトレーニングすると、元のソネットとスタイルとトーンが似ている新しいソネットを生成できます。 ジェネレーティブ AI の鍵は、モデルが既存のコンテンツをコピーするだけでなく、実際に何か新しいものを作成することです。

これで問題が解決したので、マーケターがジェネレーティブ AI をどのように使用しているかについて話しましょう。 ジェネレーティブ AI がマーケティングの世界で使用される方法はいくつかありますが、最も一般的な使用例をいくつか見ていきます。

マーケティングにおけるジェネレーティブ AI の最も一般的な用途の 1 つは、広告コピーです。 広告コピーは、広告に表示されるテキストであり、広告プロセスの重要な部分です。 従来、広告コピーは人間のコピーライターによって作成されてきましたが、ジェネレーティブ AI の台頭により、マーケターは AI を使用して広告コピーを作成するようになりました。

広告コピーに AI を使用する利点は、さまざまなオプションをすばやく生成できることです。 1 つまたは 2 つの異なるバージョンの広告を作成するために人間のコピーライターに頼る代わりに、ジェネレーティブ AI モデルは、数百または数千もの異なるオプションを生成できます。 マーケティング担当者は、そのオプションのプールから最適なものを選択し、広告で使用できます。

ジェネレーティブ AI がマーケティングで使用されているもう 1 つの方法は、製品の説明です。 製品の説明は、消費者が製品とは何か、それが何をするのかを理解するのに役立つため、マーケティング プロセスのもう 1 つの重要な部分です。 繰り返しになりますが、伝統的に、製品の説明は人間のコピーライターによって書かれてきました。 しかし、ジェネレーティブ AI を使用すると、マーケティング担当者は製品の説明をすばやく簡単に生成できます。

製品説明にジェネレーティブ AI を使用する利点は、広告コピーに使用する利点と似ています。 さまざまなオプションをすばやく生成できるため、マーケティング担当者は、最適なものが見つかるまで製品の説明をテストして改良することができます。

ブログ投稿は、ジェネレーティブ AI がマーケティングで使用されているもう 1 つの分野です。 ご想像のとおり、ブログ投稿の作成は時間がかかり、困難なプロセスになる可能性があります。 しかし、ジェネレーティブ AI を使用すると、マーケティング担当者はブログ投稿をすばやく簡単に作成できます。

ブログ投稿にジェネレーティブ AI を使用する利点は、さまざまなトピックやアングルを生成できることです。 マーケティング担当者は、オーディエンスに最も関連性の高いものを選択して、ブログ投稿で使用できます。

これらは、ジェネレーティブ AI がマーケティングでどのように使用されているかを示すほんの一例です。 それでは、マーケティング担当者がジェネレーティブ AI の使用から学んだ教訓のいくつかについて話しましょう。

教訓 1: ジェネレーティブ AI は強力なツールになる可能性がありますが、人間の創造性に取って代わるものではありません。

マーケティング担当者がジェネレーティブ AI の使用から学んだ最も重要な教訓の 1 つは、それが人間の創造性に取って代わるものではないということです。 AI は、さまざまなオプションをすばやく生成することには優れていますが、真に革新的または創造的なアイデアを思いつくことは得意ではありません。

マーケティング担当者は、ジェネレーティブ AI を使用する最良の方法は出発点であることを発見しました。 AI によって生成されたコンテンツを出発点として使用し、それを洗練してパーソナライズして、ブランドやターゲット オーディエンスにより適したものにすることができます。 人間のインプットと創造性は、マーケティング プロセスにおいて依然として不可欠であり、ジェネレーティブ AI は、プロセスを置き換えるのではなく、プロセスを強化および促進するためのツールと見なされるべきです。

教訓 2: 効果的なジェネレーティブ AI には、適切なトレーニングとデータ選択が不可欠です。

マーケティング担当者が学んだもう 1 つの重要な教訓は、効果的なジェネレーティブ AI には適切なトレーニングとデータ選択が不可欠であるということです。 AI モデルによって生成される出力の品質は、トレーニングに使用されるデータの品質に大きく依存します。 不正確または偏ったデータは、誤った出力につながる可能性があり、ブランドのイメージやマーケティング活動に悪影響を及ぼす可能性があります。

マーケティング担当者は、AI モデルのトレーニングに使用されるデータが、ターゲット ユーザーと業界を代表するものであることを確認する必要があります。 データの関連性と多様性が高いほど、AI モデルは視聴者の共感を呼ぶコンテンツをより適切に生成できます。

教訓 3: AI によって生成されたコンテンツは、依然として人間によるレビューと編集が必要です。

ジェネレーティブ AI はコンテンツを迅速かつ効率的に生成できますが、それでも人間によるレビューと編集が必要です。 AI モデルによって生成される出力は常に完璧であるとは限らず、目的のトーン、スタイル、およびメッセージを確実に満たすために、追加の調整が必要になる場合があります。

マーケティング担当者は、ジェネレーティブ AI が「設定して忘れる」ツールではないことを理解する必要があります。 AI によって生成されたコンテンツの定期的な監視とレビューは、それがブランドの価値とメッセージと一致していることを確認するために必要です。

教訓 4: ジェネレーティブ AI は万能のソリューションではありません。

マーケティング担当者が学んだもう 1 つの重要な教訓は、ジェネレーティブ AI は画一的なソリューションではないということです。 ジェネレーティブ AI を使用する場合、コンテンツの種類が異なれば、異なるアプローチと考慮事項が必要になります。

たとえば、ジェネレーティブ AI は広告コピーの生成には効果的ですが、ブログ投稿のような長い形式のコンテンツには効果的ではない場合があります。 マーケティング担当者は、ジェネレーティブ AI の長所と短所を理解し、特定のニーズに基づいて適切なツールと手法を選択する必要があります。

教訓 5: ジェネレーティブ AI は、コンテンツ作成プロセスの合理化に役立ちます。

ジェネレーティブ AI には限界がありますが、コンテンツ作成プロセスを合理化し、時間とリソースを節約するのに役立ちます。 広告コピーや製品説明などの特定のタスクを自動化することで、マーケターはより高度な戦略と創造的な作業に集中できます。

ジェネレーティブ AI は、新しいアイデアやインスピレーションの出発点を提供することで、マーケティング担当者がより効率的にコンテンツを作成するのにも役立ちます。 人間によるさらなる改良が必要な概念であっても、ブレインストーミングや新しい概念の生成に役立つツールになる可能性があります。

マーケティング担当者としての AI の使用

このセクションでは、マーケティング担当者として AI を使用する利点と課題、および AI が目標の達成にどのように役立つかについて詳しく説明します。

マーケティングにおけるAIとは?

本題に入る前に、まずマーケティングにおける AI の意味を定義しましょう。 AI、または人工知能は、機械学習アルゴリズムを使用してデータを分析し、パターンを識別し、意思決定を行うことを指します。 マーケティングでは、AI を使用して消費者の行動を分析し、傾向を特定し、コンテンツを生成できます。 AI を使用して、広告の最適化、メール キャンペーン、リード生成などの日常的なタスクを自動化することもできます。

マーケティングで AI を使用する利点

マーケティングで AI を使用することには、次のようないくつかの利点があります。

• パーソナライゼーション – AI は、個々の消費者に関するデータを分析し、それに応じてマーケティング メッセージを調整することで、マーケティング担当者がキャンペーンをパーソナライズするのに役立ちます。 これにより、エンゲージメントが向上し、最終的にコンバージョンが促進されます。
• 時間の節約 – AI は、広告の最適化やメール キャンペーンなどの定型的なタスクを自動化し、マーケティング担当者の時間をより戦略的なイニシアチブに集中できるようにします。
• より良い意思決定 – AI は人間よりも迅速かつ正確にデータを分析できるため、マーケターは意思決定に役立つ貴重な洞察を得ることができます。
• 費用対効果の高い – ルーチン タスクを自動化し、キャンペーンを最適化することで、AI は手作業や広告費に関連するコストを削減できます。

AI をマーケティングに使用する際の課題

AI には多くの利点がありますが、マーケティング担当者が考慮する必要がある課題もいくつかあります。

1. データ品質 – AI モデルが効果的に機能するには、高品質のデータが必要です。 質の低いデータは、不正確な洞察と意思決定につながる可能性があります。
2. スキルセット – AI を効果的に運用するには、専門的なスキルが必要です。これは、必要な専門知識を持たないマーケティング チームにとっては困難な場合があります。
3. バイアス – AI モデルは、トレーニングに使用されるデータに基づいてバイアスをかけることができます。 これは差別的な結果につながり、ブランドの評判に悪影響を及ぼす可能性があります。
4. 複雑性 – AI は複雑で理解が困難な場合があり、マーケターがその機能を十分に活用することを困難にしています。

マーケティング担当者が AI を使用する方法

マーケティング担当者が AI を使用してキャンペーンを改善し、目標を達成する方法はいくつかあります。 詳しく見てみましょう。

• パーソナライゼーション – AI は、個々の消費者に関するデータを分析し、それに応じてマーケティング メッセージを調整することで、マーケティング担当者がキャンペーンをパーソナライズするのに役立ちます。 たとえば、AI は消費者のブラウジングや購入行動を分析して、消費者に関連する製品を提案できます。
• コンテンツ作成 – AI を使用して、広告コピー、製品説明、さらにはブログ投稿などのコンテンツを生成できます。 AI を使用してコンテンツを生成することで、マーケティング担当者は高品質のコンテンツを維持しながら、時間とリソースを節約できます。
• 予測分析 – AI は、消費者の行動を分析し、将来の傾向を予測することで、マーケティング担当者がデータ主導の意思決定を行うのに役立ちます。 AI を使用して将来の傾向を予測することで、マーケティング担当者は競争の一歩先を進み、消費者のニーズを確実に満たすことができます。
• カスタマー サービス – AI を使用して、メールやチャットでの問い合わせへの対応など、定型的なカスタマー サービス タスクを自動化できます。 カスタマー サービス タスクを自動化することで、マーケティング担当者は応答時間を短縮し、カスタマー エクスペリエンスを向上させることができます。
• リードジェネレーション – AI を使用して、消費者の行動を分析し、潜在的なリードを特定できます。 AI を使用してリードを生成することで、マーケティング担当者は時間とリソースを節約し、適切なオーディエンスを確実にターゲットにすることができます。

ジェネレーティブ AI で購入者の注意を引く方法

ジェネレーティブ AI を使用して購入者の注意を引くためのヒント

ジェネレーティブ AI を使用して購入者の注意を引くことの利点について説明したので、それを効果的に使用する方法に関するいくつかの実用的なヒントに飛び込みましょう。

• オーディエンスを定義する – ジェネレーティブ AI を使用してコンテンツを作成する前に、ターゲット オーディエンスを定義することが不可欠です。 視聴者のニーズ、好み、行動を理解することで、視聴者の共感を呼び、エンゲージメントを促進するコンテンツを作成できます。
• 適切なデータを選択する – ジェネレーティブ AI が効果的に機能するには、高品質のデータが必要です。 AI モデルをトレーニングするためのデータを選択するときは、それがターゲット ユーザーと業界を代表するものであることを確認してください。
• 出力を監視する – ジェネレーティブ AI は大量のコンテンツをすばやく作成できますが、出力を監視して、ブランドの声やメッセージと一致していることを確認することが重要です。 AI モデルによって生成されたコンテンツがブランドの価値やメッセージと一致していることを確認するには、定期的なレビューと編集が必要です。
• 人間味を加える – ジェネレーティブ AI は強力なツールですが、AI モデルによって作成されたコンテンツに人間味を加えることが重要です。 コンテンツを確認して編集することにより、マーケターはコンテンツが特定のニーズを満たし、オーディエンスに合わせて調整されていることを確認できます。
• テストと改良 – あらゆるマーケティング戦略と同様に、ジェネレーティブ AI を使用して購入者の注意を引くには、テストと改良が必要です。 AI モデルによって生成されたコンテンツのパフォーマンスを分析することで、マーケティング担当者はアプローチを改善し、時間の経過とともに結果を改善できます。

ジェネレーティブ AI と ChatGPT

ChatGPTとは？

ChatGPT は、自然言語処理に使用される Generative Pre-trained Transformer の一種です。 ChatGPT は、テキスト入力に対して人間のような応答を生成するように設計されており、AI モデルとのより自然で魅力的な会話を可能にします。

ジェネレーティブ AI と ChatGPT の違い

Generative AI と ChatGPT はどちらも新しいコンテンツの生成を伴いますが、2 つのテクノロジーにはいくつかの重要な違いがあります。

1. アプリケーション – ジェネレーティブ AI を使用してさまざまな種類のコンテンツを生成します。一方、ChatGPT は、自然言語処理とテキスト入力に対する応答を生成するために特別に設計されています。
2. トレーニング – ジェネレーティブ AI モデルは特定のデータ セットでトレーニングされますが、ChatGPT モデルはテキスト データの大規模なコーパスで事前トレーニングされ、特定のタスク用に微調整されます。
3. 出力 – ジェネレーティブ AI モデルはさまざまな出力を生成できますが、ChatGPT はテキスト入力に対して人間のような応答を生成するように特別に設計されています。
4. 複雑さ – ChatGPT モデルは一般的により複雑であり、ジェネレーティブ AI モデルよりも多くのリソースをトレーニングに必要とします。