クリエイティブ向けマーケティングにおける生成 AI の活用

ジェネレーティブ AI は、コンテンツに関して真の「ミダス タッチ」を備えており、新しい素材を強化、加速、生成することで、さまざまな意味でマーケティング業界に革命をもたらします。大規模組織からのアウトバウンド マーケティング コミュニケーションの 30% は、デジタルで生成されます。 2025年。

生成 AI は既存の成果物から知識を収集し、トレーニング データの特性を忠実に再現する新しい本物のコンテンツを生成します。 トレーニング モジュール、製品デザイン、ナラティブ、プレゼンテーション、ビデオなどのコンテンツ アーティファクトを作成できます。 また、同じパラダイム内 (画像から画像) で生成されたか、カテゴリ全体 (画像からテキスト) で生成されたかに関係なく、完全にユニークな製品を生成したり、既存の製品を拡張したりすることもできます。

言い換えれば、生成 AI はマーケティング担当者に計り知れない創造的な可能性をもたらし、その力を活用する複数の部門横断的な機会をもたらします。

ジェネレーティブ AI とは何ですか?

生成 AI は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオにわたる、新しくて本物のコンテンツを生成できるアルゴリズムに基づいて構築されています。 ChatGPT のようなテキスト生成は、現在最も一般的な形式です。 ただし、Bard (Google) や Claude (Anthropic) などの他の生成 AI テキスト プログラムも登場しており、Midjourney などの画像 AI 生成ツールも人気が高まっています。

このテクノロジーは、自然言語処理と機械学習の理念に基づいています。 このソフトウェアはユーザーのプロンプト (リクエスト) を理解し、さまざまなトピックに関する信頼性が高く、本物で、自然な響きのテキストを生成できます。

AI プログラムがテキストを洗練および微調整するときは、ユーザーが AI プログラムをガイドします。これは、会話形式とインターフェイスによって可能になります。 次世代 AI ツールはユーザーのクエリを認識して同化し、より正確で信頼性の高い結果を提供します。

投資家や企業経営者は、生成 AI に対して非合理的かつ非常に楽観的な関心を示しており、IBM は 2023 年から 2025 年の間に Gen-AI への投資が 4 倍に増加すると予測しています。マーケティング部門は早期導入者として積極的に参加すると予想されるため、チーフ マーケティング部門は、役員 (CMO) は、テクノロジーの価値を組織に実証する上で優れた立場にあります。

コンテンツ作成における生成 AI

GenAI を使用すると、マーケターはさまざまな方法で、より迅速に、高品質のコンテンツを生成できます。 これらのツールを使用すると、コンテンツ作成者はプロトタイプを作成し、コンセプトを調査し、独自の組み合わせを追求し、創造性を代替したり制限したりするのではなく、創造性を刺激する代替方法を発見することができます。

マーケティングにおける生成 AI ツールは次のことが可能です。

• コンテンツの出力と効果を大幅に向上させます。
• 編集を最小限に抑えた高品質の原稿を生成します。
• 電子メール、ブログ投稿、ソーシャル メディアのキャプションなど、さまざまな形式でコンテンツを作成します。
• AI が要約したソースを使用すると、調査時間を節約できます。

生成 AI ツール、自然言語処理 (NLP)、機械学習アルゴリズム、顧客データ分析により、特定の視聴者向けにカスタマイズされたコンテンツを作成できます。

消費者の行動を分析し、特定のプラットフォームやブランドとのやり取りのパターンを特定することで、独自のコンテンツ戦略を策定して顧客エンゲージメントを高めることができます。 企業が即戦力のエンジニアを雇用したり、ブランド ガイドラインや CRM データを取り込めるエンタープライズ対応ツールに投資したりすると、生成 AI を使用したコンテンツ作成がさらに効果的になります。

生成 AI による大規模なパーソナライゼーション

生成 AI の継続的な進歩により、テキスト マーケティングとビジュアル マーケティングの両方で、パーソナライズされた高度にターゲットを絞った広告を配信する新たな可能性がもたらされます。

たとえば、ユタ州の Facebook ユーザーには、ユタ州の乾燥した渓谷を移動するサイクリストを示す AI 生成のグラフィックスが表示される可能性があります。 対照的に、ニューヨーク市のユーザーは、有名で非常に人気のあるセントラル パークを移動するサイクリストの画像にさらされる可能性があります。 閲覧者の年齢や好みに応じて広告テキストをカスタマイズすることで、大規模なパーソナライゼーションが簡単に実現できるようになりました。

たとえば、工芸品小売業者の Michaels Stores は、消費者エンゲージメント戦略にパーソナライズされたインタラクションを使用した生成 AI を組み込んでいます。 Michaels は、生成 AI を活用することで、電子メール キャンペーンのパーソナライゼーションの度合いを 20% から 95% に高めました。

その結果、SMS メッセージング キャンペーンのクリックスルー率は 41%、電子メール キャンペーンでは 25% 増加しました。

Meta のような企業は、AI 主導のパーソナライゼーションを世界中の企業が利用できるようにするツールをすでに構築しています。 たとえば、Meta Advantage+ カタログ広告では、ユーザーが反応する可能性が最も高いものに基づいて広告のフォーマットとコンテンツが変更されます。

AIによる顧客体験の向上

ジェネレーティブ AI は顧客エクスペリエンスに使用され、顧客からの肯定的な反応を継続的に引き出すインタラクションを設計し、それによって普通の出会いを正確で親密な関係の瞬間に変えます。 Gartner は、意思決定者の 38% が、このテクノロジーの最も顕著な使用例の 1 つとして、CX を向上させるために生成 AI に関心があると述べています。

生成 AI を活用した会話ツールは、顧客のセルフサービスを促進します。 これにより、ケース固有のコンテキストと声のトーンが保証されるため、顧客満足度が向上し、解決時間が短縮されます。 Generative AI は、ボットを強化しながら、エージェントがプラットフォーム間でより効果的に対応できるように支援し、特定の CX チャネルに最適な回答を調整します。

IVR システムは、Generative AI の音声生成機能によって変換され、説得力のある人間らしい音声を生成します。 強化プロセスを使用してバックグラウンドでクライアント データ セットを強化し、将来により良い顧客エクスペリエンスを提供できます。 実際、音声検索から Web 3.0 に至るまで、顧客との対話に新しく革新的なタッチポイントを採用する中で、Gen AI は CX を迅速に拡張し適応させるための鍵となります。

創造的な限界を克服する

GPT-4 のような AI モデルは、革新的なアイデアの継続的な流れを可能にし、その結果、独自の物語の変化を定式化したり、芸術的な展望を構想したり、製品化の準備ができたアイデアを作成したりするなど、創造的なプロセスを前進させることができます。

また、生成 AI は、想像力の活力を消耗させることが多い、反復的で労働集約的なタスクにおいても優れた能力を発揮します。 データ分析、ソーシャル メディア コンテンツ、デザイン テンプレートに関するレポートの作成などの管理業務を実行することで、アーティストやデザイナーは時間をより実質的な芸術的追求に振り向けることができます。

これらの影響は、クリエイティブのフォーマットや業界領域全体に及んでいます。 以下にいくつかの例を示します。

• アート: 敵対的生成ネットワーク (GAN) は、人工知能が驚くべきアートワーク、イラスト、3 次元デザインを生成するのに役立ちます。 多くの場合、AI によって生成された作品は、デザイナーやアーティストにとってインスピレーションの泉や創造的な出発点として機能します。
• 音楽: AI は楽曲全体を生成したり、ミュージシャンや作曲家がさまざまなスタイルやジャンルにまたがって音楽を作成することを奨励し、ユニークな交響曲、自由奔放、実験的なサンプルを作成します。
• 医学: 分子構造を研究することで、生成 AI は製薬業界で潜在的な医薬品候補を特定できるため、医薬品開発が促進され、救命薬をより迅速に開発できる可能性があります。

生成 AI の応用が考えられるもう 1 つの分野は、人間と機械の両方が関与する協調的な共創の分野です。 アーティストは AI テクノロジーを利用して初期デザイン、概念的なアートワーク、または音楽作品を作成し、その後改良を加えることができます。 このツールを使用して自分の創造的な可能性を解き放つには、生成 AI テクノロジーと技術が日々進化しているため、限界はありません。

次は何？ Gen AI 時代のマーケターの課題と考慮事項

マーケティング リーダーがクリエイティブな分野で生成 AI の可能性を最大限に引き出す準備を整えるにあたり、その欠点と限界を覚えておくことも重要です。

まず、大規模なデータセットでトレーニングされた人工知能モデルは、歪んだコンテンツや不適切なコンテンツを生成する可能性があります。 倫理的完全性を維持し、有害な内容の拡散を回避することは緊急の懸念事項です。 さらに、生成 AI は膨大な量のコンテンツを迅速に生成できますが、その品質は大きく異なる可能性があります。 また、ユーザーは生成 AI に過度に依存するリスクがあり、人間のイノベーションや創造性が阻害される可能性があります。

この分野が成熟し発展段階に入るにつれて、規制上の監視を強化する必要があります。 現時点では、AI が生成したコンテンツの所有権と知的財産権を確認することは非常に複雑です。 このため、コンテンツの権利所有権に関する問い合わせや、企業が不正使用から作品をどのように保護できるかについての質問が寄せられています。

マーケティング リーダーは、世代 AI の実装における最も簡単な成果と、市場に浸透する新しいアクセス可能なツールに注目する必要があります。 クラウドベースの生成 AI ツールや組み込みの生成 AI がますます一般的になるにつれて、参入障壁は減少しています。