AI マーケティング ツールがデジタル マーケティングの未来をどのように形作るか

人工知能、または一般に AI として知られている技術は、ここ数週間でインターネットを席巻しています。

この柔軟なテクノロジーは、さまざまなオンライン フォーラムで数多くの議論を引き起こしました。 デジタル マーケティング分野では、AI はコンテンツのアイデアと作成に役立つツールです。 デジタル マーケティングの始まりと同様に、人間は利用可能なテクノロジーの作成と使用において重要な役割を果たします。ここでは、業界における人間の仕事が AI に直面してどのように進化し続けるかについて説明します。

AI とタスクの自動化により、企業は時間とリソースの生産性と効率性を高めることができます。 これにより、すでに忙しいスケジュールから数時間解放され、従業員はワークフローのバランスを見つけ、収入の可能性を拡大し、仕事以外でリラックスする時間を確保できるようになります。

30 年前にはこのシナリオを想像するのは難しかったでしょうが、今日では多くの業界で急速に現実になりつつあります。 とはいえ、その多くの利点を活用し始める前に、このテクノロジーについて詳しく学ぶことが最善です。

本格的なデジタル マーケティング代理店として、Propelrr はオンライン メディアの強みを紹介してビジネスを成長させることに尽力しています。 この記事では、業界についてさらに学び、デジタル マーケティング プロセスの最適化に役立つツールとして人工知能を使用する方法について説明します。

デジタル マーケティングの進化のタイムライン

Statista によると、51 億 6,000 万人が毎日インターネットを使用しています。 通常、これらの人々全員に連絡を取り、変換を期待することは非常に困難です。

しかし、デジタル マーケティング戦略を使用すると、企業は有意義なコンテンツを作成することでターゲット ユーザーにリーチし、より自然な成長を促進することができます。 電子メール マーケティング、ソーシャル メディア マーケティング、コンテンツ マーケティングなどのサービスを使用して、ターゲット ユーザーにリーチできます。

ただし、常にそうであったわけではありません。 1990 年代の開始から始まり、デジタル マーケティングが長年にわたりどのように進化してきたかを見てみましょう。

1990年代

デジタル マーケティングは、1990 年代に初めて登場したときとは今日では著しく異なります。

最初の検索エンジン Archie により、ユーザーはオンラインで検索できるようになりました。 これは一種のオンライン ライブラリとして機能し、ユーザーがその時にアクセスしたい Web ページにアクセスできるようにしました。 残念ながら、ユーザーは Archie がファイルの場所を示す前に、探しているものの正確なタイトルを知らなければなりませんでした。 当然のことながら、マーケティング担当者は、この新しいテクノロジーをどのように活用すれば有利になるかわかりませんでした。

1993 年に最大の進歩が見られました。 最初のクリック可能なバナーが公開され、新しい広告方法が示されました。 1994 年に、最初のバナー広告がテストされました。

その後、シックス ディグリーズが 1997 年に開始されました。最初のソーシャル メディア ネットワーキング サイトと考えられており、友人リストや所属学校などのシンプルなソーシャル機能が数多くありました。 残念ながら、このサービスを十分に活用できるほどの人々がインターネットにアクセスできるようになるまでには、さらに何年もかかるでしょう。

この 10 年間には他の多くのソーシャル プラットフォームも立ち上げられ、Google と Yahoo の両方が世界を席巻しました。

ドットコムバブルの崩壊

人々はインターネットを通じてますます交流するようになり、企業が自社を宣伝するプラットフォームにもなりました。

1990 年代に多くの企業が株価の急騰を経験しました。これは、単に投機的ではあるものの、単にオンラインであるというだけで財務上限が高いことを意味していたからです。 これらの企業は後に「ドットコム」企業、つまり、実際には十分な収益をほとんど上げていないにもかかわらず、高い収益が見込まれる企業と呼ばれるようになりました。

すぐに、デルやシスコのような大手テクノロジー企業が自社株を数株売却し、市場全体がパニックに陥りました。 「ドットコム バブル」が崩壊し、株式市場は数週間でその価値の 10% を失いました。 2001 年までに、小規模なドットコム企業の多くが倒産し、何兆ドルもの損失が発生しました。

その一方で、Google、Yahoo、そして今では Microsoft がオンライン分野の巨人になりました。 彼らは、ユーザー同士だけでなく企業との対話を可能にする Web 2.0 の利点を探求し始めました。

ソーシャルネットワーキングのためのインターネット

その一方で、新しい Web サイトが開設され、インターネット インフラストラクチャの次の波を活用する準備が整いました。 その中には、2002 年の LinkedIn、2003 年の MySpace と WordPress、2004 年の Facebook がありました。YouTube も、ユーザーが自分のビデオを一般に共有するためのプラットフォームとして 2005 年に設立されました。

ほとんどのソーシャル ネットワーキング プラットフォームは、人々が互いにつながったり、別のレンズを通して世界を体験したりできるようにするための単なる無料サービスでした。 少なくとも、個人的なつながりがビジネスネットワークになり、ソーシャルネットワーキングがビジネスプラットフォームになる以前はそうでした。

ソーシャル ネットワーキングにおけるこの新たな人気により、さまざまなデジタル マーケティング戦略がデビューすることが可能になりました。 企業やマーケティング担当者は、ソーシャル メディア上のユーザー作成コンテンツは、ユーザーが興味を持ちそうなブランドを発見するのに役立つことに気づきました。 広告戦略は、ターゲットを絞ったコンテンツの作成に使用されるユーザー データに徐々に移行しました。

特に、アマゾンはその幅広いリーチにより、2000 年代後半には電子商取引の売上高が 100 億ドルを超えました。

モバイル市場

現在、人々はデジタル メディア時間の 65% をモバイル デバイスに費やしています。 誰が彼らを責めることができるでしょうか？ 特にエンターテインメントや e コマースに関しては、すぐに入手できる情報がたくさんあります。

Statista の報告によると、デジタル広告業界全体の価値は 2022 年の時点で 6,160 億ドルに達し、2027 年までに 1 兆ドルに成長すると予想されています。モバイル広告は、特にソーシャル メディア ネットワークの人気がこれまでになく高まっていることから、その大部分に貢献すると予想されています。モバイルデバイス上で。

この人気はすぐには変わらないと思われます。 実際、ソーシャル メディアのベスト プラクティスを常に最新の状態に保ち、オンラインでの存在感を最大限に活用することが最善の利益となる可能性があります。

いずれにせよ、未来は本当に到来しています。 デジタル マーケティングにおける人工知能は、単なるトレンドではありません。 ビジネスが加速的なペースで成長することを目指しているため、多くの企業は AI がそれを達成するための最新ツールであると考えています。

人工知能がデジタル マーケティング業界に与える影響

実際、人工知能はデジタルマーケティングに長い間使用されてきました。 たとえば、トップブランドは AI と機械学習アルゴリズムを使用して、顧客にパーソナライズされたコンテンツを提供しています。 さらに、AI により次の技術機能が可能になります。

• オートメーション
• ロボット工学
• データ入力と予測
• 音声と音声認識
• 画像認識

オートメーション

AI の最も注目すべき用途の 1 つは、プロジェクト管理や組織化などのいくつかのプロセスを自動化するツールとして使用されることです。

デジタル マーケティングの観点から見ると、AI は企業の顧客関係を改善し、場合によってはコンバージョンを改善するのに役立ちます。 これを使用すると、ニュースレター リストのメンバー全員に電子メールを自動的に送信したり、特定のパラメーターに基づいて製品の価格を調整したりできます。

ロボット工学

AI を使用してマシンを強化することは、もはや SF の世界に限定されません。 技術専門家は、AI 上で動作し、掃除や会話などの単純なタスクを実行するロボットを作成しました。

実際、レストランは常連客によりユニークな食事体験を提供するためにロボットサーバーを使い始めています。 たとえば、Jollibee の「Jollibots」は、料理が調理されると顧客に配達します。 Blendid は、食品サービスにおけるロボットの好例でもあります。 Blendid は、顧客が選んだ材料に基づいてスムージーを作成し、すべてが終わった後に提供します。

マーケティング担当者は、同様のソフトウェアを使用して Web サイト用のチャットボットを作成し、最初の問い合わせやよくある質問に答えたり、ユーザーを興味のあるページに案内したりできます。 また、あなたのビジネスに実店舗がある場合は、AI を活用したロボティクスを使用して顧客を支援することを検討してみてはいかがでしょうか。

データ入力と予測

人工知能は機械学習テクノロジーの恩恵を受けており、将来の出来事のシミュレーションを実行して、最善の決定を下すことができます。

デジタル マーケティングでは、AI を使用してテストを実行し、ブランドが蓄積した既存の顧客データに基づいて UX エクスペリエンスを調整できます。 このデータがあれば、将来の製品やキャンペーンに効果的に情報を提供できます。

音声と音声認識

Google アシスタントや Amazon の Alexa は、ユーザーの生活の質を向上させるために音声認識を採用している人気のあるブランドの 1 つです。 さまざまなアプリや検索エンジンにアクセスして最適な結果を見つけたり、再生するように頼まれた曲を再生したりすることもできます。

同様のプログラムを使用すると、ユーザーが入力するのではなく、音声を使用して Web サイト上の製品を検索できるようになります。 これは、障害をお持ちのお客様にとって特に便利です。

画像認識

Google フォトは画像認識を使用して、ユーザーが説明付きの簡単な画像を使ってオンラインで物を検索できるようにします。

同様に、顧客は画像だけを持って製品を探しに来るかもしれません。 画像認識テクノロジーを使用すると、時間を節約し、ユーザー エクスペリエンス (UX) を向上させることができます。 これは非常に重要であるため、大手小売業者のメイシーズでも、顧客がカタログ内の製品を検索できるように画像検索機能を実装しました。

デジタル マーケティングにおける AI: 新しいテクノロジーをワークフローに統合する

ChatGPT や Midjourney などの新しいプログラムが急速に人気を集めていますが、人工知能がビジネスやデジタル マーケティング プロセスに利益をもたらす具体的な方法があることに留意することが重要です。

• データ収集と分析
• 企画とアイデア出し
• コンテンツ制作とキュレーション
• オーガニックおよび有料プロモーション
• コミュニティへの参加と交流
• 最適化とリード変換
• プライバシー、モデレーション、脅威の検出

データ収集と分析

AI は Cookie を利用して顧客の行動を識別し、さまざまな種類の分析に基づいてユーザーに推奨事項を提示できます。 たとえば、顧客の過去の購入情報をシステムに通知して、現在の注文に関連する同様の製品やアイテムを推奨することができます。

AI を使用すると、電子メールでパーソナライズされた推奨事項を設定したり、顧客にカートに戻って購入を完了するよう通知したりできます。

企画とアイデア出し

適切な顧客データがあれば、マーケティング キャンペーンを作成して、同様の層に製品を宣伝し、視聴者を拡大できます。 データは、対象ユーザーのニーズを満たすコンテンツを計画したり、ユーザー エクスペリエンスとコンバージョンの最適化に基づいて Web サイトを改善したりするのにも役立ちます。

AI は、ブレインストーミングやコンテンツのアイデア作成プロセスをサポートする便利なツールでもあります。 ゼロから始める代わりに、AI ライターにマーケティング プランに関する一般的なアイデアを求めることができます。

最新のコンテンツ マーケティング トレンドを常に把握して、キャンペーンがソーシャル エンジンや検索エンジンの最新の更新に確実に追随できるようにしてください。

コンテンツ制作とキュレーション

コンテンツ カレンダーを計画する際、視聴者が興味を持つコンテンツの種類を特定し、それに応じて準備することができます。 堅牢かつ柔軟なデジタル マーケティング フレームワークを通じてコン​​テンツを計画することは、視聴者にとって有意義なコンテンツを計画するのに役立ちます。

ChatGPT などの AI チャットボットを使用してビジネスのブログ エントリを作成すると、下書きを始めるのに役立ちます。 ただし、独自のブランド ボイスを確実に存在させることが、効果的なコンテンツの鍵となります。 AI の応答を事実確認して編集するときは、非常に批判的になってください。

AI はコンテンツの生成に役立ちますが、コンテンツ作成において人間の要素に代わるものはありません。 視聴者とのつながりを確立すると、視聴者に提供している貴重なコンテンツについて検索エンジンに情報を提供するとともに、より忠実なユーザー ベースとより一貫したコンバージョンが生まれます。

オーガニックおよび有料プロモーション

広告チームは、AI と機械学習を通じて、ユーザーの人口統計や購入者のプロフィールなどの有用なデータを取得します。 たとえば、Facebook や Google は、ユーザーのプロフィールや検索履歴を考慮して、オンラインで製品やサービスを推奨しています。

ターゲット ユーザーに迅速かつ直接的にリーチするために、有料広告を作成してこれらの Web サイトで宣伝することができます。 これにより、投資収益率 (ROI) が向上し、広告の効果が高まります。

デジタル マーケティングの利点は、ビジネスへのトラフィックを促進するオーガニック コンテンツを作成できることです。 これらは通常、料金が支払われたり、ブーストされたりすることはありませんが、Google や Facebook のアルゴリズムにコンテンツを検索結果の上位に表示するように通知するベスト プラクティスを適用することができます。 Forbes は、Google 検索では、Google で肯定的なレビューのある Web サイトが優先される傾向があることを示しています。 優れた顧客レビューと継続的な SEO 実践の改善により、顧客は Web サイトをより早く見つけることができます。

AI によって取得された貴重なデータを使用して、より人気のあるオーガニック コンテンツを宣伝できる最適な視聴者を決定します。

コミュニティへの参加と交流

多くの企業はチャットボットを使用して、顧客の Web サイト内での操作を支援しています。 これらのボットは、営業担当者や顧客サービス エージェントのように機能し、顧客が特定の商品を検索したり、抱えている問題に対処したりするのを支援します。

さらに、FAQ ページから情報を入手し、問題を解決するために考えられる手順を顧客に通知するようにチャットボットをプログラムすることもできます。

他のすべてが失敗した場合は、代わりに AI チャットボットが顧客をライブのカスタマー サービス エージェントに接続することを提案することもできます。 これを最後の手段として利用することで、企業は顧客からの繰り返しのリクエストやクエリに対処できると同時に、スタッフがより生産的なタスクを実行できるようになります。

最適化とリード変換

AIはWebサイトのテストにも活用されています。 より一般的な手法は、A/B テストまたは分割テストと呼ばれます。 分割テストとは、企業が Web ページの異なるバリアントを使用し、ユーザーを異なるバリアントにランダムに割り当てることです。

これらのバリエーションは、単に「チェックアウト」ボタンが緑か赤である可能性があります。 これにより、企業は顧客がどのオプションを好むかを知ることができ、より多くのコンバージョンを実現するのに役立ちます。

このプロセスを手動で行うと、困難になる可能性があります。 そのため、分割テストを容易にするために機械学習が頻繁に使用されます。 機械学習アルゴリズムはユーザー データを収集し、Web ページのどのバージョンがトラフィックを増加させているかを示します。 そうすることで、結果を最適化してコンバージョンを増やすことができます。

これは、リード変換戦略にも使用できます。 たとえば、電子メール マーケティング戦略の分割テストは、新しい視聴者にリーチする最適な方法を特定するのに役立ちます。

AI は多くのメリットをもたらし、この新しいテクノロジーを活用することで、AI 主導の世界でビジネスを成長させることができます。 未来は AI であり、AI をビジネス フレームワークに統合することで、ビジネスの目標、運用、生産ワークフローを最適化できます。 AI は、あなたとあなたのチームがコンテンツをより効率的に作成するために使用できる効果的なサポート ツールとなります。

重要なポイント

操作をよりスムーズに実行できる新しいツールを試してみると、大きな違いが生まれる可能性があります。 デジタル マーケティング担当者は、インターネットの黎明期からそうし続けています。 AI を率先して使用する企業は、デジタル マーケティング ワークフローに最適化されたプロセスを確立できます。

ただし、その前に、次の重要な点に注意する必要があります。

• 新しい AI テクノロジーを探索し、最新のデジタル マーケティング トレンドを把握します。これにより、業界のトレンドを常に把握し、競合他社に先んじることができます。
• マーケティングにおける人間的な側面を念頭に置いてください。AI は単なるツールであり、コンテンツ チーム全体ではないことを忘れないでください。 AI はコンテンツ作成プロセスに役立ちますが、コンテンツが実際に人間が必要としているものを提供していることを確認してください。
• 顧客データは慎重に取り扱います。AI によりユーザー データの収集を簡単に自動化できますが、顧客のプライバシーを安全に保つようにしてください。 世界がユーザーを保護するための規制や安全策の確立を競う中、AI の進歩を先導する Google やその他の企業には、責任ある開発とベスト プラクティスの実施が求められています。

デジタル マーケティングに関する主題の専門家だけでなく、新しいツールをテストし、その便利な機能を実験する方法も、Propelrr のチームにとって毎日の訓練です。

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