2023 年の AI 広告のベスト 11 例
公開: 2023-08-12マーケティングにおける AI の影響はこれまでにどのようなものがありましたか?
効果的な広告は、製品やサービスを販売するために人々がどのように考えるかの中核に到達することを目的としています。 無数の人間の行動データポイントを取得できる AI を方程式に導入すれば、大きな波紋を起こすことは間違いありません。
AI がそれを解読できるため、マーケティング担当者は、理想的な顧客がオンラインで何を考えているのか、何をしているのかを疑問に思う必要がなくなりました。
2023 年の現在、世界の AI 市場は 1,423 億ドルと評価されています。 また、さまざまな研究でさまざまな予測が示されていますが、2024 年には約 5 兆ドル、2030 年までには約 1 兆 5,000 億ドルに達すると予測されています。この資金の多くは、AI スタートアップへの関心から来ています。AI スタートアップはチャットボットなどの企業を支援することに焦点を当てている可能性が高い技術です。そして生成AI。
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広告における AI の最良の例 11 選
AIを広告に取り入れている11社を見てみましょう。
1. Meta は AI イノベーションを継続します
画像提供：メタ
ユーザーのスクロールを維持するために Meta が作成した機械学習アルゴリズムについては、私たち全員が少なくとも少しは知っていますが、彼らは他の方法でも AI を使用してきました。
Meta は、2023 年 5 月に広告主向け AIサンドボックスを発表し、Facebook 向けに AI 生成広告のテストを開始しました。このテスト場により、より多くの広告主がプラットフォームに参加し、より効果的にターゲティングされた広告が生成される可能性があります。
広告主が実験できる領域には次のようなものがあります。
- テキストバリエーションの生成
- テキストから画像への生成
- さまざまなアスペクト比に合わせて画像を露出させる
画像提供：メタ
Sandbox は、Meta を最高の AI 主導モバイル広告プラットフォームの地位に置く可能性を秘めています。
メタから何を学べるでしょうか?
- AI を使用して新しいイメージ クリエイティブを作成することで時間を節約します。 これが市場が進む方向です。
- プロセスの革新を続けます。 チームがブレインストーミングを行って新しいテクノロジーを試すためのスペースを確保します。
2. コカ・コーラがAIコンテストを実施、OpenAIとの提携を発表
画像提供：コカ・コーラ
コカ・コーラは長い間、広告業界に携わってきました。 1892 年に設立され、1896 年に最初の広告が新聞に掲載されました。それ以来、同社はトレンドを常に把握し、広告を現代的に保ち続けています。
1955 年にラジオとテレビの広告に切り替え、1993 年には広告の新鮮さを保つために新しい広告会社に再度切り替えました。 これらすべてを踏まえると、コカ・コーラが AI の使用を採用したことは驚くべきことではありません。
2023 年 2 月、経営コンサルティング会社ベイン アンド カンパニーは、社内システムに AI を統合するために OpenAI との世界的なサービス提携を発表しました。 この発表後、コカ・コーラはこの提携に参加した最初の企業となった。
このパートナーシップを開始するために、コカ・コーラは「Create Real Magic」と呼ばれるコンテストを開始しました。 彼らはユーザーに、ChatGPT、DALL-E、および歴史的なコカ・コーラの広告クリエイティブを組み合わせて、Web サイトで共有する新しい芸術作品を作成するよう呼びかけました。
コカ・コーラから何を学べるでしょうか?
- 現在の市場イノベーションを常に把握し、AI を賢く利用してください。
- 顧客を巻き込んでブランド認知度を高める方法を見つけてください。
3. Calm App は Amazon Personalize を使用してアプリの使用量を増やします
画像提供：カーム
AWS (アマゾン ウェブ サービス) の一部として、Amazon Personalize と呼ばれる製品があります。 これにより、開発者は機械学習を使用して、買い物客に超パーソナライズされた製品の推奨をリアルタイムで表示できるようになります。
アプリ内のコンテンツ ライブラリが拡大し続けるため、Calm はユーザーが適切なコンテンツを見つけられるようにするソリューションを必要としていました。 ユーザーがブラウジングにあまりにも多くの時間を費やしている場合、関連するものが見つからずに諦めてアプリを終了する可能性があります。
彼らは、ユーザーがすでに聞いた睡眠ストーリーを削除しながら好みを示すスタイルで、最も人気のあるコンテンツ、この場合は睡眠ストーリーをユーザーに推奨する動的ルールを導入しました。 これにより、推奨事項が常に新鮮に保たれ、ユーザーの好みに合わせたものになります。
Calm のデータを使用した Amazon Personalize のトレーニングと多くのテストを通じて、毎日のアプリの使用量を 3.4% 増加させることができました。
Calmから何を学べるでしょうか?
ユーザーはあなたの製品に興奮するかもしれませんが、使いにくい場合は成長に課題が生じる可能性があります。 AI をシステムに実装して、ユーザーにより良いエクスペリエンスを提供します。
たとえば、オンライン小売業者の場合、製品の推奨が具体的であればあるほど、買い物客がチェックアウトする前にそれらの製品をショッピング カートに追加する可能性が高くなります。
4. ナイキ、セリーナ・ウィリアムズとともに AI 生成広告を作成
画像提供：ナイキ
AI の分野で先駆者となっているもう 1 つの企業はナイキです。 2018 年と 2019 年に、彼らは予測分析会社を買収し、そのデータを使用して顧客の習慣をより深く理解しました。
Nike Fit アプリは、同社がこのデータを顧客へのマーケティングにどのように活用したかを示す完璧な例です。 AR (拡張現実) と AI を組み合わせることで、ユーザーはアプリで自分の足をスキャンし、そのスキャンに基づいて完璧な靴の推奨を得ることができます。
ナイキはまた、AI を使用して、セリーナ ウィリアムズを起用した「Never Doned Evolution」という広告キャンペーンを作成しました。 彼らは、セレナの若い頃の自分、具体的には 1999 年の最初のグランドスラムと、2017 年の全豪オープンの頃のより現代的なバージョンのセレナとの間で、AI によって生成された試合を作成しました。
受賞歴のあるこの 8 分間のビデオ広告は、ナイキの 50 周年を記念したものです。
画像提供：AKQA
この広告を宣伝するために、ナイキは YouTube でライブストリームを設定し、当時 169 万人の登録者に向けて放送しました。
ナイキから何を学べるでしょうか?
企業が保有する過去のデータを活用してください。 人々は広告のストーリーにも共感するため、AI を使用して視聴者と感情的につながる方法を見つけてください。
5. ClickUp は SurferSEO を使用してブログのトラフィックを 85% 増加させました
画像提供：ClickUp
ClickUp は、AI を使用してコンテンツ マーケティング戦略を強化することができました。 彼らの目標は、コンテンツを最適化しながら、出力の質と量の両方を向上させることでした。 すでに 500 以上のブログが確立されているため、表面を超えて次のレベルに引き上げる後押しが必要でした。
彼らはこの仕事に SurferSEO を使用しました。これは、コンテンツの最適化によってトラフィックも増加すると主張する生成 AI ツールです。 SurferSEO は、高品質の SEO 提案と SERP データをすべて 1 か所にまとめ、統合と使用が簡単なツールを求める彼らのニーズを満たしました。
さまざまなツールにより、次の主要な領域で改善が可能になりました。
- どのキーワードをターゲットにすべきかなど、コンテンツ計画中の詳細な洞察。
- すべての重要な情報が確実に含まれるように、綿密なコンテンツ概要を作成します。
- パフォーマンスを監視し、必要な変更についてデータに裏付けられた洞察を得る
その結果、150 を超える記事を公開し、12 か月間で非ブランドのオーガニック トラフィックを 85% 増加させることができました。
ClickUp から何を学べるでしょうか?
徹底したコンテンツの最適化により、ClickUp のブログは Web サイトへのトラフィックを増やすことができ、その結果、製品のコンバージョンが増加しました。
Web サイト用のブログを作成するときは、この点に留意してください。 SERPで上位にランクされる質の高いコンテンツは、あなたが提供する特定のソリューションを探している買い物客をあなたのところに連れてくることができます。 確立された企業であっても、競争力を維持するには懸命に取り組む必要があります。 Generative AI は、チームが小規模であっても、大量の記事を出力するのに役立ちます。
6. BMW、生成 AI を使用して新しい広告キャンペーンを作成
画像提供：BMW
BMW は、自社の自動車モデルにアートを表示するという方向性に従い、Goodby, Silverstein & Partners という広告代理店と提携しました。 彼らは協力して、2021 年に 8 シリーズ グラン クーペ用の新しいキャンペーンを作成し、AI が生成したアートを車に投影しました。
高級車を宣伝する場合、メーカーは顧客と感情的につながり、完全に機能するがより安価な車よりもこの特定の車が必要であると説得する必要があります。
AI アートを車に施すことで、BMW は言葉を使わずにターゲット ユーザーに直接語りかけることができました。
BMWから何を学べるでしょうか？
製品やサービスの利点を列挙するだけでなく、顧客やターゲット層とつながる方法を見つけてください。 BMW がその歴史を通じてアートを受け入れているように、ブランドとしてサポートするものを通じて顧客を引きつけ、維持することができます。
7. スターバックスが独自のAIプラットフォーム「Deep Brew」を開発
画像提供：スターバックス
スターバックスは、Deep Brew と呼ばれる独自の AI および機械学習プログラムを作成しました。 このツール スイートの目的は、顧客に人間らしいエクスペリエンスを提供することに忠実でありながら、現代のテクノロジーにも適応することです。
彼らはまず、アプリを使用して飲み物を注文する顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供するために、モバイル アプリケーションに AI を実装し始めました。 しかし、長年にわたり、AI は実店舗にも導入されるようになりました。
Deep Brew は、ドリンクの注文に加えられた変更や特定の場所でのピーク サービス時間などの大量のデータを収集して分析することができました。 スターバックスはこのデータを次の目的で使用しました。
- 新しい店舗に最適な場所を見つける
- 在庫管理などの手動タスクで時間を節約する
- エスプレッソマシンのメンテナンスを行っています
- ドライブスルー窓口でパーソナライズされた注文の推奨を提供する
スターバックスから何を学べるでしょうか?
AI を使用すると、ブランドが立ち上げた当初の目標と理想を維持することができます。 スターバックスは AI を活用して従業員を手作業から解放し、店内で顧客とつながる時間を増やすことができました。 顧客があなたのブランドとやり取りするたびに同じサービスを利用できることを知れば、戻ってくる可能性が高くなります。
8. Farfetch は電子メール マーケティングに AI を使用し、開封率を 7% 向上させます
画像提供：Farfetch
Farfetch は、ファッションや美容製品を扱う高級オンライン マーケットプレイスです。 彼らの目標は、ブランドの口調に忠実でありながら、AI を使用してメールの開封率とクリック率を高めることでした。
これを行うために、企業向けの生成 AI ツールであるPhraseeを使用しました。 Farfetch がこのツールを使用した方法の例は次のとおりです。
- さまざまなフレーズや書き方をテストして、聴衆にとって最も効果的なものを見つけます。
- さまざまな電子メール カテゴリ (放棄されたカート メッセージ、ウィッシュリストに登録した商品についてのユーザーへの連絡など) に合わせて電子メールの件名を最適化しました。
- 幅広い顧客層と販売するさまざまなブランドに合わせてメールの本文をパーソナライズします。
この最適化と、生成されたコンテンツがブランドの意見に準拠していることを確認するための二重チェックを組み合わせることで、Farfetch は良好な結果を得ることができました。
電子メールの開封率は、プロモーション電子メールでは 7% 増加し、イベント (放棄されたカートなど) によってトリガーされた電子メールでは 31% 増加しました。 これらのメールのクリック率も 25% と 38% 増加しました。
Farfetchから何を学べるでしょうか?
AI を現在の戦略に組み込んで、声のトーンなどブランドの中核部分をひっくり返すようなことがあってはなりません。 それはあなたのブランドをすでにユニークなものにしているものを強化し、会社の目標を達成しやすくするはずです。
9. JPモルガン・チェース、AIでCTRを450%向上
画像提供：JPモルガン
これは、比較的早い時期からマーケティング分野に AI を導入した例です。 遡ること2016年にチェイスはペルサードを使い始め、2019年にペルサードと5年契約を結んだ。
今回は、Persado の生成 AI を使用して広告コピーを作成し、クリック数が最大 450% 増加しました。
また、このツールを使用して既存のマーケティング コピーを書き換え、顧客にとってより魅力的なものにしました。 JPモルガンのクリスティン・レムカウ最高マーケティング責任者（CMO）は、同社にとってのAIの利点について、「マーケティング担当者が主観的な判断と経験を使って、おそらく書き換えられなかったであろうコピーや見出しを書き換えた」と語った。 そして彼らはうまくいきました。」
彼らが Persado の膨大なデータを使用することを計画したもう 1 つの方法は、特定の視聴者向けにパーソナライズされたマーケティング メッセージを作成することでした。
JPモルガン・チェースから何を学べるでしょうか?
適切なデータを使用してトレーニングされた場合、AI は信頼性が高く偏りのないリソースであることがわかります。 処理できる膨大な量のデータと相まって、人間の行動を解釈するのに役立ちます。 この種の情報にアクセスできると、広告主やマーケティング担当者はターゲット ユーザーに対してより効果的に話すことができます。
10. Netflix が AI を活用して超パーソナライズされたおすすめを表示
画像提供：Netflix
Netflix は、自社のさまざまな側面に AI アルゴリズムと機械学習を組み込んでいます。 ただし、最もよく知られているのは、ユーザーに提供されるパーソナライズされた映画と番組の推奨事項です。
同社は、ユーザーが以前に視聴した内容に基づいて、ユーザーの「ホーム」タブに表示される映画や番組のサムネイルを変更することで、パーソナライゼーションを次のレベルに引き上げています。 友人の家にいて、自分のアカウントとは異なる画像が表示される可能性があるのはこのためです。
サムネイル自体も、美的視覚分析 (AVA) を使用して作成されており、利用可能な何千ものシーンの中から視聴者の注意を引く可能性が最も高い適切なシーンを選択します。
Netflixから何を学べるでしょうか?
人々の注意力が持続する時間は短くなる一方なので、人の注意を引き、製品やサービスを選択するよう説得するのに必要な時間はほんの数秒です。 自動化された A/B テストを通じて、どの画像やメッセージがターゲット ユーザーに最も多くのコンバージョンをもたらすかを発見できます。
Google の動的検索広告などの動的広告と同じ概念がここでも機能しており、AI の使用により、顧客は最も効果的な画像と広告コピーを確認できるようになります。
11. Nutella は、AI が生成したラベルが付いたユニークな瓶を 700 万個販売
画像提供：ヌテラ
最後に手短に、Nutella が広告戦略に AI をどのように活用しているかを見てみましょう。
Nutella は、AI に協力してヌテラの瓶に 700 万枚のユニークなラベルを生成する広告キャンペーンを作成しました。 スペシャル エディションの瓶は 2 つとして同じではありません。
あらゆる瓶が売れました。
それは強力な広告です！
ヌテラから何を学べるでしょうか?
人々は、独自の製品に参加していると感じるのが大好きです。 AI を使用して顧客にユニークなエクスペリエンスを作成することで、このニーズに応えます。
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AI 広告に関する 14 の重要なポイント
広告で AI をうまく活用する方法について、上記の企業から学んだことをすべてまとめてみましょう。
AIを活用して広告用のイメージクリエイティブを生成し、
AI を使用して広告プロセスを革新する余地を残しておきます。
AI が賢明な決定を下します。
新たな AI トレンドの動向を常に把握してください。
顧客とインタラクティブな方法で AI を使用します。
AI でユーザー エクスペリエンスを簡素化します。
会社の履歴データを使用します。
徹底的かつ高品質なコンテンツの最適化を実施します。
AI を使用して、セールス ポイントを伝えるだけでなく、顧客とつながる方法で広告を宣伝します。
企業の当初の目標と理想を広告における AI の使用の最前線に置いてください。
生成 AI を使用する場合は、強力なブランド ボイスを維持します。
AI が公平な理性を提供できるように、高品質のデータを使用します。
テスト、テスト、テスト！ 自動化された A/B テストにより結果を迅速化します。
AI を使用して、顧客向けに独自のエクスペリエンスを作成します。
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広告で AI を使用するための 5 つの実用的なヒント
AI を使用して PPC キャンペーンを強化するには、次のヒントを使用してください。
検索生成エクスペリエンスの準備をする
まだテスト段階ですが、Google の新しい Search Generative Experience は、ユーザーが検索エンジンから情報を取得する方法を変更します。 また、ショッピング結果が検索結果とより統合されて表示される可能性があるため、人々のオンライン ショッピングの方法も変わるでしょう。
検索生成エクスペリエンスのプレビュー
これらの最新情報を常に把握して、それに合わせて広告を最適化してください。 Google が提供した例から、商品説明はショッピング結果にとってさらに重要な役割を果たす可能性があるようです。
ヒント: DataFeedWatch を使用して、商品フィード全体から情報を取得し、強化された方法で情報を配置することで、商品説明を最適化します。
スマート自動入札と部分一致を使用する
Google 検索広告で部分一致を使用すると、単なるキーワードのターゲティングを超えて使用できます。 部分一致では AI を使用してターゲット フレーズに関連する検索をターゲットにし、完全一致でより多くの顧客にリーチします。
部分一致は、選択した ROI 目標に応じて最も有益な入札を設定する AI 主導の入札戦略であるスマート自動入札ともうまく組み合わせられます。 これにより、キーワードや広告グループを手動で調整する作業から解放されます。新しい視聴者をターゲットにする
サードパーティ Web サイトの Cookie は過去のものになる予定であるため、マーケティング担当者は、オンライン買い物客の非常に特定のグループをターゲティングおよびリターゲティングするための信頼できる別の方法を必要としています。 ここでAIが登場します。
パフォーマンスマックス
P-MAX キャンペーンを作成して、Google の AI のメリットを活用しましょう。 これにより、Google のチャネル全体で商品を宣伝できるようになります。まず、キャンペーンを作成するときに次のような好みの設定を選択します。
- キャンペーンの目的
- コンバージョン目標
- 視聴者のシグナル
その後、Google の AI がアップロードしたすべてのアセットを取得してパーソナライズされた広告を作成し、新しいニッチな視聴者に表示してコンバージョンの増加につながります。
類似視聴者
Meta は、特定のユーザーからデータを収集することなく、類似視聴者グループを作成する Facebook および Instagram 広告用の機械学習アルゴリズムを作成しました。
このターゲティング オプションを使用すると、既存の顧客と同様の関心を持つユーザーに商品を表示できます。
新しい画像広告と動画広告を作成する
生成 AI の使用は、PPC の世界に大きな変化をもたらしています。AIを活用した商品画像の作成
フェイスブックとインスタグラム
Facebook や Instagram の広告用に AI で生成されたさまざまなスタイルの画像を作成してみてください。 結果を簡単に評価できるように、小さなバッチから始めてください。 まだ Meta のサンドボックスをテストするアクセス権がない場合は、その間に別のアプリケーションを使用できます。
たとえば、 Figma には、Facebook 広告用の画像を作成するために使用できる Text2Image というプラグインがあります。
ヒント: DataFeedWatch を使用すると、商品フィード内の画像を簡単にアップロードして最適化できます。 新しい画像をすべて取得したら、スプレッドシートに追加できます。 最初の列は一意のキー、2 番目の列は画像 URL にする必要があります。 その後、ルックアップ テーブルと呼ばれる DataFeedWatch 機能を使用して、商品フィードに新しい画像を追加できます。
Google ショッピング広告
Googleはまた、MetaのSandboxと同じコンセプトを持つProduct Studioの創設を発表した。 これを使用すると、生成 AI を使用して、製品の分離画像を使用して新しい広告クリエイティブを作成できるようになります。 これはMerchant Center Next に直接統合されます。
Merchant Center Next のプレビュー
AI を活用した新しい Google キャンペーン
Google が発表した 2 つの新しいキャンペーンのリリースに注目してください。 1 つ目は Demand Gen と呼ばれ、最もパフォーマンスの高いビデオおよび画像アセットを取得し、Youtube、Gmail、Discover の広告に表示します。
2 番目のビデオ表示では、ユーザーが YouTube を閲覧しているときとビデオを視聴しているときに、すべて単一のキャンペーンからビデオ広告が表示されます。
動画視聴キャンペーンのプレビュー
予測分析を使用する
Google の予測分析を活用してください。 これを使用すると、以下を追跡できます。
- ユーザーが過去 28 日間にアプリまたは Web ページでアクティブだったかどうかに基づいて購入する可能性がどの程度あるか、
- 過去 7 日間アクティブだったユーザーが次の 7 日間でアクティブでなくなる場合。
過去 28 日間にアクティブだったユーザーが今後 28 日間に支出する可能性のある金額。
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最適化されたフィードを使用して PPC 戦略を自動化する
商品フィードの最適化とは、広告のパフォーマンスを最適化するために、既存の生の商品データを取得し、すべての属性 (タイトル、説明、画像など) を強化することを意味します。
DataFeedWatch を使用してフィードをこれらのチャネルにアップロードすると、PPC 戦略をさらに自動化できるほか、次のことも可能になります。
- 商品フィードを完全に最適化する:最適なタイトル、説明、画像などを得るために、すべてのキャンペーンにわたってルールベースのフィード最適化を行います。
- 商品情報の欠落を避ける:フィードに移動して手動で情報を追加することなく、不足しているデータを埋めます。
- 無駄な広告費を削減:採算の悪い商品や在庫切れの商品を自動的に削除します。
- エラーを完全に回避する: 販売しているチャネルに商品が送信される前に、フィード レビューが自動的に実行されます。 エラーが発生するとアカウントにペナルティが課される可能性があるため、これは Google 広告で特に役立ちます。
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よくある質問
AIは広告にどのように活用されているのでしょうか？
人工知能は、広告をよりパーソナライズし、より効果的にするために広告に使用されます。 広告主は生成 AI を使用して、広告コピーやプロモーション画像を作成することもできます。 また、広告主が内部プロセスを合理化し、手作業の重労働を行って時間を節約し、大量のデータを分析するためにも使用されます。
AI広告とは何ですか？
AI 広告は、人工知能によって広告を改善する方法です。 ChatGPT はこれを次のように完璧に要約しています。「これは、さまざまな人々の興味や行動に基づいて、どのような種類の広告が魅力的かを判断するスマート アシスタントを備えているようなものです。 これにより、広告主は適切な広告を適切なユーザーに表示し、広告の効果を高めることができます。」
AI 広告の最良の例は何ですか?
広告における AI の最良の例は、ブランドが自社に自然に適合する方法で AI を使用している例です。 上で見てきた例もイノベーションから生まれており、企業が成長し、顧客とより良い関係を築こうとする動機をサポートするために使用されています。 これらの例では、ブランドが小規模から始めてその結果を評価し、その後取り組みを拡大していることもわかります。
