ChatGPT はあなたの仕事を盗みますか? AIの時代にマーケティング担当者が必要とする8つのスキル

ChatGPT は、多くの難しい質問に答えることができます。 (ほとんど) 24 時間年中無休で利用できます。 それは破壊的であり、潜在的にあなたの最高の従業員になる可能性があります.

これにより、他のいくつかの難しい問題が発生します。 AI の能力が向上した場合、今日学んでいるスキルは明日には時代遅れになるでしょうか? チャットボットはマーケティング担当者、ライター、開発者の仕事を奪うのでしょうか?

ロボットが乗っ取っているようです。 AI は Microsoft と Google の間の戦いを復活させました。前者は ChatGPT を Bing に統合し、Google は会話型 AI サービス Bard を発表しました。

はい、ChatGPT、Bard、およびその他の AI のブレークスルーがゲームを変えようとしています。 しかし、仕事の将来性を保証するために構築できる AI スキル セットがあります。

人工知能（AI）とは正確には何ですか？

AI は、コンピューターが経験から学習し、人間のようなタスクを完了できるようにします。 コンピュータは、大規模なデータ セットを取得し、データ内のパターンを把握して、重要なタスクを実行できます。

AI には、音、顔、感情、物体を認識し、問題を解決し、言語を理解し、計画を立てる能力があります。 一部の AI の中核となるのは機械学習 (ML) です。これには、目標を実行するために利用可能なデータが与えられたときに考えを変えることができるシステムの作成が含まれます。

一般的なレベルでは、AI はパターンを学習してさまざまなタスクを自動化し、使用するほど結果の精度が向上し、消費者向けにコンテンツやプロモーションをパーソナライズし、人間とチャットして目標達成を支援することができます。

ChatGPT、Bard、およびその他の AI チャットボット

AI は過去数年間で大きな進歩を遂げました。技術の進歩が非常に注目に値する分野の 1 つは、言語モデルです。

ChatGPT は、OpenAI によって作成された、チャットボットとしてやり取りする AI を利用した言語モデルです。 機械学習を使用して、極端なレベルの対話でユーザーのプロンプトに応答します。 コードをデバッグしたり、短いブログ記事を書いたり、キーワードを分析したりできます。

チャットボットは、フォローアップの質問に答えたり、不適切と判断したリクエストを拒否したり、間違いを認めたりすることもできます. これは、Attention のコンセプトに基づいて開発された GPT ニューラル ネットワークに基づいています。

ChatGPT は人間のフィードバックからの強化学習を通じてトレーニングされました。つまり、人間の AI トレーナーがアシスタントとして実行され、チャットボットの応答を微調整しました。

一方、Bard は Google のチャットボットであり、対話アプリケーション用の言語モデル (LaMDA) を利用しています。 ChatGPT と同様に、オンライン ソースから情報を引き出し、信じられないほど多様な種類のプロンプトに答えることができます。

あなたの仕事は AI を活用したチャットボットから安全ですか?

AI は開発者やコンテンツ ライターがより良い仕事をするのを助けることができるので、そのタスクを解決する能力が非常に優れている場合、いくつかの心配な考えが浮かぶかもしれません. あなたの仕事は本当にAIに置き換えられますか?

これらの AI チャットボットはどちらも、プロンプトごとに人間の入力が必要です。 製品の説明から単純なコードまで、いくつかのありふれたタスクを冗長にすることができますが、より複雑で戦略的なレベルでは依然として人間が必要になります。

現時点では、チャットボットは人間が作成したコンテンツの創造性、つながり、共感を実現できず、代わりにルーチン タスクでうまく機能します。

マーケティング担当者は AI をどのように使用しているか

マーケティングの世界での AI の使用例には、次のようなものがあります。

Billiger.de

Billiger.de は、22,500 の e コマースの価格を分析するドイツの価格比較プラットフォームです。 AI を使用して、年間 100,000 を超える製品の製品説明をプログラムで生成しています。

同社は、AI を利用したコンテンツ生成を通じて、SEO パフォーマンスの向上を目的として、製品の説明、メタ説明、およびメタ タイトルを自動化しています。

また、AI コンテンツ プラットフォームでコンテンツを一元的に更新し、すべての変更をサイトの個々のページに展開します。

この自動コンテンツ生成により、Billiger.de は Google Visibility Index を 13 から 95 に増やすことができ、その結果、1 か月あたりの訪問者数が数十万人増加しました。

ステラ＆ドット

Stella & Dot は、女性が起業する力を与えます。 ジュエリーを販売したい女性、オンラインで購入したい女性、販売イベントを主催する女性の 3 種類の女性をターゲットにしています。

Intellimize の CEO である Guy Yalif 氏によると、同社はこれら 3 つの異なるオーディエンスのパフォーマンスを最適化したいと考えていました。 AI を使用して、ショッピング バッグや製品詳細ページなど、700 以上のバージョンのページを実行し、各オーディエンスにどのページが効果的かを確認しました。

彼らは、カートページの見出しを感情的に説得力のある言葉を含むように変更すると、カートからチェックアウトまでの 52% の増加に貢献したと判断しました。

さらに、訪問者が商品の写真を閲覧している間、行動を促すフレーズを画面に表示したままにすることで、商品をカートに追加する回数が 8% 増加しました。

全体的なエンゲージメントを促進するために、Stella & Dot は、サイト全体のバナーで 25 の異なるバージョンの見出しテキストをテストし、見出しがエンゲージメントの 400% 以上の上昇に寄与することを発見しました。

人事ゴー

人事採用企業の HR GO は、AI を活用した変換最適化テクノロジである Sentient Ascend を使用して、サイトで 1,080 のデザインをテストしました。

Sentient Technologies のマーケティング担当副社長 Jeremy Miller によると、彼らは 153% 以上多くのコンバージョンを経験しました。

ポスト AI の雇用市場で生き残る

AI は大きな違いを生み出すことができますが、私たちはまだ始まったばかりです。

2021 年には、世界中の AI 市場からの収益は 3,275 億ドルでした。2024 年には約 5,540 億ドルに達し、2030 年には 1 兆 5,910 億ドルに跳ね上がると予想されています。

Salesforce の 2022 State of Marketing レポートによると、マーケティング リーダーの 68% が完全に定義された AI 戦略を持っています。 優れたマーケティング担当者の 74% が、リードの予測スコアリングと製品の推奨に AI を使用しています。

マーケティング担当者がこれらのタスクを完了する必要がないとしたら、マーケターには何が残されるのでしょうか? 彼らはAIと競争できますか？ この絶え間なく変化する風景に、彼らはどのように適合するのでしょうか? 現在および将来の役割を確保するために、どのようなスキルに注力する必要がありますか?

AI スキルセットを構築する方法

AI に取って代わられることを心配する必要はありません。 代わりに、AI が持っていないスキルと AI が実行できないタスクを改善する必要があります。

Photoshop がアーティストに取って代わり、Word が作家に取って代わり、Excel が数学者に取って代わったのと同じように、AI 対応ツールが人間に取って代わることはなく、退屈で反復的な機能を引き継ぐことになります。

それは、人々の必要性をなくすのではなく、人々が行う仕事を増やすでしょう。

ジム・スターン

AI のこの新しい時代に遅れずについていくことができるようにしたいですか? 次に、次の操作を行います。

1. ソフトスキルを磨いてください。 これには、顧客やクライアントとの関係を深めることができるように、感情的知性とコミュニケーション スキルが含まれます。
2. 定性調査を使用して顧客を理解します。
3. 数学と分析の方向に進んでください。それらをためらわないでください。そうすれば、AI がもたらす結果を見たときにデータをどう処理すればよいかがわかります。
4. 視聴者が気に入ってセールス ファネルに誘導するコンテンツ (文章、ビデオ、オーディオなど) を作成します。
5. AI はプライバシーに盲目であり、消費者はますますプライバシーに関心を持っているため、プライバシーに関する懸念を検討し、対処してください。
6. AI がすべてのビジネス機能にどのように役立つかを見て、AI がどのように適合するかについて全体像を形成します。
7. AI はあなたに代わってそれを行うことができないため、AI の助けを借りてビジネス上の結論を導き出します。
8. AI を使用してビジネスを前進させ、成長させる新しい方法について考えてみましょう。 ビジネスを後押しする新しいアプリケーションにはどのようなものがありますか?

これらの各スキルと、AI の時代にそれらをどのように使用するかについて詳しく見ていきましょう。

1. ソフトスキルを磨く

AI は、信じられないほど大規模なデータ セットを取得し、人間がこれまでに行ったよりも優れた分析を行うことができます。

価値のある予測を導き出し、特定のタスクで平均的なマーケティング担当者よりも効率的になる可能性があります。 しかし、顧客と個人的につながることも、クライアントの感情を解釈することもできません。 そして、それはマーケティングの重要な部分ではないでしょうか?

CaliberMind の CEO である Raviv Turner 氏は次のように述べています。

ソフト スキルがなければ、世界中のすべてのテクノロジがマーケターとして役に立たないでしょう。

これには、共感、コミュニケーション、説明責任、および顧客を理解するだけでなく、マーケティングをコスト センターではなく収益センターと見なすことが多い経営幹部にマーケティングを伝え、説明するために必要な創造的な考え方が含まれます。

ラビブ・タ​​ーナー

ブランド ストラテジストのレベッカ ホーラン氏は、テクノロジーが高度化しても、人的要素があるため、マーケティング担当者は常に必要になると述べています。

自動化/AI と人間のつながりの間のギャップを埋めるために、これまで以上に必要とされるかもしれません。

優れたブランドは、有効性だけでなく、消費者とのつながりにも基づいて構築されます。

私たちは、私たちが誰であり、誰になりたいかを表すブランドと最も情熱的に一致しています.

そのつながりは漠然としていて特定するのが難しい場合がありますが、ほとんどの場合、感情から始まります。 私は、ブランドとバイヤーの間の絆を築くのを支援するために、人間がまだ必要であると考えています.

レベッカ・ホーラン

ターナー氏は、セグメンテーション、自動化、データ、分析の方法を学び、それらを顧客中心の考え方と組み合わせることと同様に、コミュニケーション スキルを強化することが重要だと述べています。 「機械は、成功したマーケターが持つ共感、好奇心、個人的なコミュニケーションなどのソフト スキルを提供できません。」

2. 定性調査で顧客を理解する

AI は、顧客を理解する方法の一部となります。

たとえば、AI を使用して、ヘッドライン、製品ページ、ショッピング カート エクスペリエンスなど、Web サイトのさまざまな部分で顧客がどのようにやり取りしているかについて、大量のデータを収集できます。 営業チームと顧客の間、または顧客サービス担当者と顧客の間の何千もの通話に関するデータを収集し、彼らが抱えている問題点を確認できます。

AI は、顧客がセールス ファネルのさまざまなポイントをどのように通過するか、またその過程でどのようなやり取りを行っているかを示すことができます。

しかし、AI と生データだけでは、顧客を理解するのに役立ちません。 提供されるデータを見て、テストする要素と戦略を決定する必要があります。

Yalif 氏は、マーケティング担当者は AI がどれほど高度化しても、顧客を理解するために努力する必要があると述べています。

時間をかけてお客様と話し、お客様のニーズを調査してください。 顧客や見込み客の立場に立つ機会を探してください。 あなたのブランド、製品、ウェブサイトで彼らが体験することを体験してください。 見込み客から興味を持った購入者、顧客、リピーターへと顧客がどのように変化するかを考えてみてください。

ガイ・ヤリフ

3. 分析、コーディング、数学に慣れる

AI はパターンの識別に優れており、最終的には今日の難しいスキルをすべて実行できるようになる可能性があります。 しかし、マーケティング担当者は、データを使用してビジネスを前進させる方法を理解する必要があります。

ターナー氏によると、自分のデータとテクノロジーに関心を持ち続ける必要があります。 つまり、マーケティング フォーラムに参加し、コード サンプルやビデオ チュートリアルを見ることです。

「オンライン コースを使用して、機械学習の基礎を学ぶのはかなり簡単です」と彼は言います。 「マーケティング担当者は、機械学習がどのように機能するか、または成功するために必要なデータについての基本的な理解さえしていないため、予測マーケティング ツールで失敗しているのを見てきました。」

また、データを確認した後に重要なビジネス上の意思決定を行うことができるように、数学に優れている必要があります。

元 IBM Distinguished Engineer であり、AI マーケティング テクノロジーの新興企業である Converseon と SoloSegment のシニア ストラテジストである Mike Moran 氏は、次のように述べています。 自分で数値を収集したり計算したりしていなくても、少なくともデータに基づいて意思決定を行うことに慣れている必要があります。」

4. 視聴者にとって魅力的なコンテンツを作成する

今日、コンテンツ マーケティングは非常に重要です。マーケターの 60% は、1 日に少なくとも 1 つのコンテンツを公開しています。 従来のマーケティングよりも 62% もコストがかからず、約 3 倍のリードを生成できるため、その価値が証明されています。

コンテンツ マーケティングは今後も重要であり続けます。2026 年までに、全世界のコンテンツ マーケティング支出は 2021 年の 660 億ドルから 1,370 億ドルに達する見込みです。

AI はコンテンツ マーケティングと連携して機能します。 コンテンツを囲んでパーソナライズされた有料広告を配信したり、コンテンツ自体を作成およびキュレートしたりすることもできます。 しかし、実際の著者がブログ投稿で行うのと同じように、顧客を楽しませ、情報を提供し、つながることはできません。

Solodev と DigitalUs のデジタル マーケティング ディレクターである Wes Marsh 氏は、2025 年、2030 年、そしてそれ以降も、マーケターはコンテンツを上手に扱う方法を知る必要があると述べています。

Content is king は何十年も前からあるモットーですが、すぐになくなることはありません。 ユニークな視聴者に向けた関連コンテンツを作成する能力は、ミレニアムの初期と同様に今後数年間で重要になります。

ウェス・マーシュ

5. 倫理的懸念を理解する

AI は非常に「知的」であり、大量の消費者データを収集できますが、良心はありません。 マーケティング担当者が GDPR で経験したように、倫理的な懸念が今後の鍵となります。

マーケティング担当者は、消費者データをどのように保護しているかを伝え、顧客に安心感を与えることができなければなりません。

プライバシーと自動化の問題を解決する際には、倫理的な考慮事項も最重要事項となります。 これには、これまで未知の海域でのマーケティング業界からの一定の倫理的理解と道徳的羅針盤が必要になります。

コートニー・ヘルダ

6.全体像を見る

AI は、成功するマーケティング会社を運営するための一部にすぎません。 マーケティング担当者は、すべての調査結果を結び付けて、全体像にどのように適合するかを確認する必要もあります。

「データ ハウンドは、単に数字を処理するだけでなく、企業が結果を改善するために活用できる主要な傾向、犠牲者、および関係を特定することによって、最大の価値を生み出すことができるものです」とマーシュは言います。

Marsh 氏によると、MarTech スタック内の多数のツールを AI および ML と組み合わせると、マーケティングが向上する可能性があります。 「しかし、さまざまなマーケティング活動が互いにどのように影響し、全体的な結果にどのように影響するかを確認できることは、依然として比較的まれなスキルであり、非常に価値があります.」

7. 分析的思考スキルに取り組む

AI は、キャンペーンのレビューや成果の低いものを見つけること、マーケティング セグメントを分析してターゲットとするセグメントを選択することなどのタスクに関して、人間よりも優れたパフォーマンスを発揮するとモラン氏は言います。 しかし、ビジネス上の結論に達することはできません。

代わりにすべきことは、結論に導く思考を体系化することです。なぜなら、機械はこれらの仕事をあなたよりも優れて速く行うことができるからです。

代わりに、適切なチームを構築し、新しいアイデアを考え出し、より優れた、よりシンプルなマーケティング メッセージを考え出すことについて、より高いレベルの思考を目指すべきです。

AI はジョブを自動化するのではなく、タスクを自動化します。 そのため、自動化が難しいタスクで仕事を埋めてください。

マイク・モラン

8.成長マインドセットを採用する

AI は、ビジネスを前進させるために AI を使用する新しい方法を提案することはできません。 ビジネス ニーズに合わせてそれを活用する方法を創造的に考えることができるのは、あなただけです。

「成長の考え方を持つということは、継続的に学び、時間をかけて改善することで、自分のスキルと価値を向上させることができると信じることを意味します」と Yalif 氏は言います。

これは通常、好奇心を育み、継続的にテスト、学習、反復することを意味します。 この議論の文脈では、成長の考え方とは、新しいスキルを開発することを意味する場合があります。これにより、AI を活用して定型的な作業を行うと同時に、より多くのことを考えて会社により良い結果をもたらすことができます。

ガイ・ヤリフ

マーケティング担当者は、メールや広告キャンペーンを手動で微調整したり、さまざまな戦略を絶えずテストしたり、多数のプラットフォームを使用して分析を実行したりするのではなく、この新しい環境で従来のやり方を踏襲する必要があります。

Miller 氏は次のように述べています。 [つまり] さまざまな分析ツール、DSP、マーケティング オートメーション プラットフォームの活用に費やす時間が減り、戦略と計画、構想、創造性に多くの時間が費やされます。

結論

何よりも、AI を愛し、AI を操作する方法を学びましょう。 それはとどまるためにここにあり、それは助けるためにここにあります。 それがあなたとあなたのマーケティング活動をどのように補完できるかを学びましょう。

現在の取り組みをどのように後押しし、マーケティング費用を拡大できるかを判断します。 AI を人間のスキルと組み合わせると、素晴らしい結果を達成し、収益を向上させることができます。