AI とデジタル マーケティング: AI が感情を獲得するとすぐに私たちは置き換えられてしまうのでしょうか?

デジタル マーケティング企業は、AI と機械学習の影響をいち早く認識してきました。 企業やテクノロジーリーダーの 80% が、AI が生産性を高め、従業員の創造性と生産性を高めることを認識して、AI の使用に賛成票を投じています。 マーケターの 61% が AI がデータ戦略の重要な側面であると考えているため、人工知能が 2030 年までに世界経済に 15 兆 7000 億ドルを追加すると予測されていることは驚くべきことではありません。しかし、デジタル広告業界における AI の役割は何かという問題は、には、仕事の安定性とキャリアパスに疑問を抱いている多くのクリエイティブ専門家がいます。 また、企業はマーケティング プロセスの合理化と自動化の可能性を熱心に模索していますが、デジタル マーケティングに関しては AI がまだ初期段階にあることに注意することが重要です。 現在、AI は特定の日常的なタスクを自動化できますが、デジタル マーケティングの成功に不可欠な人間らしいタッチや重要な洞察が欠けています。

AI を採用する理由

AI は、あなたが常に望んでいる余分な手のセットです。 しかし、それらは非常に高速で、作業すればするほど常に改善されます。 それが機械学習の素晴らしさです。 使えば使うほど良くなります。 AI と機械学習は、よりスマートに働くのに役立ちます。 単純なタスクを自動化し、詳細なデータポイントと分析を提供し、創造的なインスピレーションも提供します。 賢明に使えば、これはスーパーツールです。

AI にはコンピューティングの力が味方しています。 その速度には疑いの余地がなく、反復可能な日常的なタスクでは優れた性能を発揮します。 オンライン広告キャンペーンのターゲティングと予算の管理に関しては、アナリストが手動で調整したり、どこでどのプログラムが最もパフォーマンスを発揮するかを判断するために膨大な時間のデータ分析を行ったりするよりも、堅牢な AI システムの方が優れており、高速である可能性があります。 AI は、デジタル広告主に迅速に方向転換するための洞察を提供し、貴重な時間を解放して、テスト開発や将来の顧客獲得戦略など、より高度な思考タスクに費やすことができます。

AI が広告の世界をどう変えるか

AI と機械学習は、デジタル マーケティングの世界で重要な位置を占めています。 私たちが日常的にスペルや文法ツールを利用してコピーの正確さをチェックするのと同じように、AI を使用してコンテンツをさらに最適化することができます。

見出し、画像、さらには広告コピー全体を最適化するために、多数のツールが利用できます。 このツールは、エンゲージメントと全体的なパフォーマンスを向上させるために、さまざまなテクニックとアルゴリズムを使用してコンテンツを分析、改善し、ターゲットを絞ります。 これは、従来の A/B テストから、広告コピーの読みやすさ、トーン、構造をより深く掘り下げて、文章の書き換え、小見出しの追加、コンテンツを改善するための提案された変更を行う、より詳細なキーワードとコンテンツの分析まで多岐にわたります。段落を短くしたり。 また、大々的に宣伝されている ChatGPT などのツールは、ターゲット ユーザー、ブランドの声、製品の特徴などの事前定義されたパラメーターのセットに基づいて広告コピーを最初から生成できますが、これらのツールは下書きや反復として残しておくのが最善です。時には驚くべきインスピレーションが湧きます。

広告の配置とターゲティング ツールは新しいものではありませんが、それでも言及する価値があり、注目する価値があります。 サードパーティデータの減少とプライバシーに関する法律の強化により、これらのツールの使用はますます困難になっていますが、現在利用可能なサービスの進化を余儀なくされ、ツールはますます洗練され、これまで以上に効果的になっています。 AI と機械学習は現在、トラッキング Cookie から入手できるかつては豊富であったデータを置き換えるために活用されています。 現在、データは消費者の行動や行動に基づいてより広範囲に収集されており、ターゲティングではコンテキストを使用し、類似したオーディエンスに焦点を当てて見込み客を見つけています。

代替品ではなくツール

データの洞察に基づいてプログラムを最適化するのに役立つ AI および機械学習ツールは非常に貴重ですが、それらを実行するには依然として人間が必要です。 たとえば、ターゲティング ツールは、郵便番号 06810 が集合住宅の顧客にコンバージョンする傾向が高いことを示している可能性がありますが、住宅セグメントの郵便番号ターゲット ポリシーのため、その郵便番号に入札する Google の最適化では、ポリシー違反。 有料検索の観点から見た別の例では、Google は高度な機械学習を備えており、ユーザーの意図を認識していると主張していますが、その意図が検索クエリ内で間違っていることが確認されています。 これは、Google が「看護サービス組織 (nso)」キーワードに対して「NSO アプリ」などのキーワードに対して広告を配信していることを意味している可能性があります。 これはクライアントの介護事業に関連するアプリを探している人だと思われるかもしれませんが、Google で簡単に検索すると、それは Nintendo Switch Online アプリに関するものであり、クエリの意図とはまったく無関係であることがわかります。 簡単に言うと、AI は間違いを犯しやすいものです。 最良の結果を保証するには、人間による品質保証が依然として必要です。

同様に、AI は多くの日常的なタスクを自動化できますが、特にクライアントとのやり取りやより高いレベルの思考に関しては、人間の要素に取って代わることはできません。 AI は大量のデータと洞察を提供できますが、クライアントは依然として、それらの結果を分かりやすい言葉で説明してくれる代理店の専門家に依存しています。 顧客は代理店にお金を払って、自分たちのビジネスや業界の解釈、推奨、専門家になってもらいます。 この代理店の価値は、戦略的な方向性とビジョンを提供しながら、キャンペーンの結果がビジネスの成長と結果にどのように結びつくかをクライアントが理解できるように支援することにあります。 たとえば、クライアントの最後のキャンペーンの CTR が 50% 増加したことを示すレポートを単に提供するのではなく、何がその変化をもたらしたのかについてのコンテキストを提供します。 競合他社が市場から撤退したのか、それとも特定のニュースイベントによりその月の業界のトラフィックが増加したのか? この洞察を通じて、代理店は競争に勝つための新しいテストを提案したり、キーワードを追加してニュース イベントを活用したりすることを提案できるかもしれません。 戦略的方向性は AI がまだ習得していないものであり、そもそも代理店が提供すべき付加価値です。

AI と機械学習を活用したマーケティングの新たな領域に進むにあたっては、AI が価値を提供できる場所と提供できない場所を覚えておくことが重要です。 価値の低いタスクの多くは AI を使用して自動化できるため、経営幹部は顧客との関連性と価値を維持するためのより高度な思考に時間を費やすことができます。