デジタルマーケティングにおける AI - 究極のガイド

公開: 2023-11-21

AI は、今日のデジタルマーケティング担当者にとって空想的な概念から変革をもたらすものへと進化しました。これは、パーソナライズされた広告、予測分析、顧客エクスペリエンスなどを推進する秘密のエンジンとなっています。

この記事では、デジタルマーケティングにおける AI の意味、その使用例、課題、ツール (ChatGPT だけではありません!) を詳しく説明し、AI を有利に活用するために必要なスキルについて検討します。

デジタルマーケティングにおけるAIとは何ですか?
デジタルマーケティングでAIを活用する方法
デジタルマーケティングにおけるAIの例
AIデジタルマーケティングの長所と短所
AIデジタルマーケティングツール
AI デジタルマーケティングで使用される最も一般的なスキル

「AIはツールであり、テクノロジーです。それは、それを実際に実行している人と同じくらい役に立ちます。」クラーク・ボイド氏、Novela 創設者、マーケティングおよびマネジメント教授

デジタルマーケティングにおけるAIとは何ですか?

デジタルマーケティングにおける AI は、データ収集、自然言語処理、機械学習、データ分析などの人工知能機能を使用して、顧客の洞察を取得し、マーケティングのタスクと意思決定を自動化します。

AI の利点は、膨大な量のデータを収集することで、顧客の行動に関する洞察を迅速に得ることができることです。これらは、顧客の行動や好みに応じて、顧客のニーズに応え、調整するために使用できます。 AI は、フィードバックや新しいデータを使用して時間の経過とともに適応し、改善することもできます。

人工知能は、マーケティング担当者がより効果的かつパーソナライズされる素晴らしい機会を提供します。これは、顧客がサイト、広告、またはブランドメッセージでのアクションによってトリガーされる関連コンテンツを取得できることを意味します。

しかし、AI は人間の役割や努力を置き換えるものではありません。それらを補完・強化する技術ですが、それを効果的に使いこなすには人間のスキルが必要です。

AIデジタルマーケティングツール

ChatGPT は最も話題になっている生成 AI ツールかもしれませんが、マーケティング担当者の日常業務を支援するツールは他にもたくさんあります。これらは、コンテンツ生成から自動化、SEO、デザインに至るまで、さまざまな機能でマーケティング担当者を支援します。

最も効果的な AI ツールをいくつか紹介します。

Jasper - コンテンツ制作を強化するために設計されたコンテンツ生成および最適化ツール
Writer - コンテンツを再利用でき、AI ライティングアシスタントを備えた高評価のコンテンツ生成ツール
Midjourney - 自然言語プロンプトを画像に変換できる生成 AI
Optimove - AIを活用したマーケティング機能を備えた顧客データプラットフォーム
Zapier - 会社が使用するアプリやサービスを接続することで、ワークフローの自動化を支援します
Manychat - WhatsApp などのソーシャルプラットフォームで顧客に応答するために、NLP を使用したインタラクティブな顧客エクスペリエンスを提供します。
Evolv.ai - AI と機械学習アルゴリズムを使用して、リアルタイムで顧客エクスペリエンスを向上させます
Surfer SEO - ページを分析し、SERP で現在ランク付けされているものと比較する、クラウドベースのページ最適化ツール
Perplexity - ChatGPT に似ていますが、より明確な方法で Web 引用を使用するため、研究により適しています。

ChatGPT プロンプトのガイド

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デジタルマーケティングにおけるAIの例

AI の力は、多くのデジタルチャネルにわたって活用できることを意味します。企業はソーシャルメディアキャンペーン、タスクとプロセスの自動化、デジタル広告にこれを使用します。

あらゆる業種でもご利用いただけます。美容ブランドは、セフォラの AI チャットボットを利用したショッピングサービスなど、カスタマイズされた顧客体験を提供するためにこれを使用しており、エコノミストのような出版社は AI 主導のプログラマティック広告を使用して、「消極的な読者」をターゲットにし、影響を与えることができます。

AI を効果的に使用することで最も成功し、よく知られている企業の 1 つは、ユーザーの好みや行動に基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供するテクノロジーを採用しているストリーミング大手の Netflix です。

マーケティングにおける AI の素晴らしい例をいくつかチェックして、インスピレーションを得てください。

デジタルマーケティングでAIを活用する方法

AI テクノロジーがよりアクセスしやすく、使いやすくなるにつれて、企業は PPC 広告のコンテンツの作成やトリガー型電子メールワークフローの設定などの日常業務で AI テクノロジーを使用し始めています。

Digital Marketing Institute のメンバーシップコミュニティに AI について尋ねたところ、44% がすでに AI を使用している一方で、半数以上がテクノロジーによって自分たちの役割が変わりつつあると感じています。人工知能を使用している人の 45% は、人工知能が生産性の向上に役立っていると考えています。

しかし、マーケティング担当者は何のために AI を使用しているのでしょうか?

1. コンテンツと画像の作成

マーケティングチームは多くの場合、さまざまな目的やチャネル向けにコンテンツを迅速に作成するというプレッシャーにさらされています。しかし、優れたコンテンツを作成するには時間と労力がかかり、多くのマーケターは時間とリソースが不足しています。

ChatGPT や Jasper などの AI ソフトウェアは、人々がコンテンツを生成するのに役立つため爆発的に普及しました。それが、これらが生成 AI ツールと呼ばれる理由です。これは、電子メールの件名、広告コピー、ランディングページ、ブログ、その他コンテンツマーケティングに必要なものすべてです。 AI ライティングプロンプトを使用して、キャッチーな見出しを作成したり、視聴者に合わせてコンテンツをカスタマイズしたりして、パーソナライゼーションを促進することもできます。

これらのツールを使用すると、時間とお金を節約できます。ただし、コンテンツをライブで公開する前に必ず目を通し、コンテンツに個性があり、ブランドの声に適合していることを確認してください。

「AI は低コストで拡張性が高いため、人々は AI を使用します。しかし、優れたクリエイティブプラットフォームがなく、それが創造的でデータ駆動型の洞察から得られない場合、実際にはただ祈るだけです。」とミーシャマキナニー氏は言います。デジタルマーケティング研究所 CMO

「マーケターの 44% がコンテンツ制作に AI を使用している」 AI マーケティングベンチマークレポート 2023

2. カスタマーサービスとサポート

AI 駆動のチャットボットは、顧客とコミュニケーションを取り、顧客に情報を提供する方法としてしばらく前から存在しています。人々が簡単な質問に対する即座の回答を得たいとき、またはブランドと対話したいとき、まずチャットボットにアクセスします。

しかし、顧客に関して言えば、AI の役割はさらに大きくなります。コンテンツとメッセージングをパーソナライズし、顧客のニーズを予測し、購入を合理化し、質問や懸念を適切な部門やエージェントに転送することで、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。

マーケティングリーダーの 48% は、AI が顧客との関わり方に最も大きな変化をもたらしていると述べています - SEMRush

3. 顧客のセグメンテーション

顧客のセグメンテーションとターゲティングは、最も価値のある顧客を特定し、影響を与えるのに役立ちます。ただし、これを手動で行うと、時間とコストがかかる可能性があります。

AI はアルゴリズムを使用して、見込み客や顧客を、同様の興味、ニーズ、または行動を持つ人々のグループまたはセグメントにセグメント化できます。

その後、リアルタイムで適応および調整できる関連性のあるカスタマイズされたメッセージングを使用して、これらのセグメントと通信し、ターゲットを絞ることができます。レコメンデーションシステムは、顧客の好みに一致する製品、サービス、またはオファーを提案できます。一方、自然言語処理 (NLP) は、顧客のフィードバックやレビューを分析して、製品、サービス、または顧客エクスペリエンスを向上させることができます。

4.SEO

人工知能は検索エンジン最適化 (SEO) の分野で大きな可能性を秘めています。 Google などの検索エンジンは、Web ページをクロールしてインデックスに登録し、ランク付けする高度なアルゴリズムを使用してきました。現在、AI は Search Generative Experience (SGE) を通じてそのプロセスとさらに統合されており、検索の世界をさらに変えています。

AI は、ユーザーの行動を分析し、メタタグや見出しを作成することで、キーワード調査とコンテンツの最適化を自動化および改善できます。マーケティング担当者は、予測 SEO を通じて SEO の傾向、ユーザーの行動、アルゴリズムの更新を予測するためにこれを使用することもできます。

音声検索と視覚検索は、人々が情報を見つけるためのより重要な方法になりつつあり、AI は両方の最適化に役立ちます。これは、NLP およびロングテールキーワードに焦点を当て、関連するメタデータを画像に含めることによって実現できます。

5. クリック課金型広告

ペイ・パー・クリック (PPC) 広告は、誰かが広告をクリックしたときに料金が発生する広告形式です。 PPC マーケティングは戦略として重要です。ターゲットを絞ったキャンペーンを通じて新規顧客を引き付け、迅速な結果を得ることができ、調整や最適化も簡単に行うことができます。

AI を使用すると、以下を最適化することで PPC キャンペーンを強化できます。

キーワード調査
入札とターゲティング
広告の作成
広告のスケジュールと配置
予測分析
不正行為の検出

テクノロジーが進化し続けるにつれて、マーケティング担当者は新しい広告フォーマット、ターゲティング手法、PPC の測定ツールを目にすることができます。だからこそ、開発状況に常に注目し、最新情報を入手し続けることが非常に重要です。

6. データ分析

さまざまなチャネルから大量のデータが入手できるため、マーケティング担当者は圧倒されてしまうことがよくあります。しかし、人工知能は膨大な量のデータを高速に処理できます。これは、マーケティング担当者が履歴データを使用して傾向や行動を予測するとともに、データから洞察を得るのに役立ちます。

AI は、データの異常を検出し、パターンを明らかにするためにも使用できます。 AI とデータ分析の組み合わせは、ハイパーパーソナライゼーションの推進に役立ちます。顧客のことをよく知れば知るほど、ターゲットを絞ったメッセージングやアプローチが可能になります。たとえば小売業では、在庫管理や顧客サービスの最適化に使用できます。

ChatGPT は、特に Advanced Data Analysis プラグインを使用する場合に優れたデータ分析機能を備えています。これにより、スプレッドシートを ChatGPT にフィードできるようになり、スプレッドシート内のデータから深い洞察を得ることができます。

最終的には、データ分析に AI テクノロジーを使用して、自分に合った方法でビジネスに関する洞察を向上させることが重要です。

7. 電子メールマーケティング

電子メールマーケティングは、見込み顧客を変換し、顧客を引き付けるための効果的な方法であり続けるため、あらゆるマーケティング戦略の重要な部分です。電子メールマーケティングで AI ツールを使用すると、時間を節約し、パフォーマンスを向上させることができます。

電子メールで AI を使用すると、次のことが可能になります。

電子メールのパフォーマンスを分析して、電子メール戦略を最適化する方法を特定します (例: パフォーマンスの高い件名)
ユーザーのアクションによってトリガーされるワークフローを作成する
キャンペーンとワークフロー分析を実施する
視聴者に合わせたクラフトコピー
視聴者セグメントに合わせてコンテンツをパーソナライズする
動的コンテンツを有効にする
A/B テストを実行する

AI は、メトリクスを比較してメールアドレスまたはメールリストの価値を判断することにより、メールリストを厳選することもできます。また、各電子メールによって生成される価値を追跡し、頻度を分析することで、電子メールのスケジュールに関する洞察を得ることができます。

知っていましたか？ ユーザーの 63% は AI メール生成ツールを信頼していますが、自分の作業を再確認しており、25% は AI が生成したメールに全面的に依存しています - Selzy

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デジタルマーケティングにおけるAIの長所と短所は何ですか?

あらゆる進化するテクノロジーと同様に、人工知能の使用にも利点と欠点があります。データのプライバシー、偏見、差別に関して考慮すべき倫理的な影響もあります。

「AI は、一部の熱心なオタクにとってはもはやニッチなトピックではありません。これはすべてのマーケティング担当者が知識を習得する必要がある領域です。素早く。" ジム・レキンスキー氏、ノースウェスタン大学ケロッグ・スクール・オブ・マーケティング准教授。

デジタルマーケティングにおける AI の長所

生産性の向上- さまざまなジョブを自動化することで、時間と労力をより困難で戦略的なタスクに振り向けることができます。
効率の向上- データ入力、マーケティングキャンペーンのリードの分離、消費者の質問への回答などの日常的で反復的なアクティビティを処理します。
洞察を明らかにします- 推測を排除し、より効果的なマーケティングアプローチを開発し、新しいマーケティングの機会を開くためのデータ駆動型の機能を提供します。
ROI の向上- データを評価し、UX を改善し、購入者ジャーニーを完了するために必要なコンテンツを消費者に提供することにより、購買行動と選択を予測します。
コンテンツの作成と最適化- コンテンツ作成を自動化して、すべてのオンラインチャネル向けに高品質のコンテンツを大規模に作成します。
大規模なパーソナライズ- 顧客データを分析し、パーソナライズされた推奨事項やコンテンツを生成して、顧客エクスペリエンスを向上させます。
予測分析- 過去のデータに基づいて消費者の行動や市場の傾向を予測し、より正確かつ効果的な計画を立てます。
タスクの自動化- データ分析、顧客のセグメント化、電子メールの分類、データ入力、基本的なレポート作成などの日常的なタスクを処理します。

デジタルマーケティングにおけるAIの短所

バイアス- AI は利用するデータと同じ効果しか発揮できないため、本質的に中立ではありません。これは、AI 主導の戦略において、人種、性別、文化、社会経済的な偏見の可能性を認識する必要があることを意味します。
不正確さ- データの間違いや不正確さは、不完全な分析やコストのかかるビジネス上の意思決定につながる可能性があります。
倫理- 倫理的な懸念には、ユーザーのデータと行動の操作、同意、およびハイパーターゲット広告の「不気味な要素」が含まれます。
データの機密性とセキュリティ- AI システムは多くの場合、安全に管理する必要がある機密情報を含む広範なデータセットへのアクセスを必要とします。
透明性- AI によって生成されたコンテンツがより一般的になるにつれて、透明性、盗作、著作者、知的財産の所有権に関する問題が関連するようになります。

AI 主導のデジタルマーケティングで最も一般的に使用されるスキルは何ですか?

AI テクノロジーを効果的に使用するための鍵は、AI テクノロジーを自分の役割に適合させることです。人工知能の使い方を知るだけでは十分ではありません。また、なぜそれを使用するのかを知る必要があります。それはあなたのビジネスやキャリアの目標と一致していますか? 組織の目標をより効率的に達成するのに役立ちますか?

潜在顧客の獲得や顧客サービスの向上などの目標を達成するために AI を使用するには、基本を理解するだけでなく、AI について深く理解する必要があります。

AI テクノロジーに関する幅広い能力を向上させるために、ブラッシュアップを検討すべき主要な技術スキルの一部を以下に示します。

データ管理
データ分析
テスト
コンテンツのパーソナライゼーション
マーケティングオートメーション
プロセスの分析と改善

これらの技術スキルを磨くことで、AI を扱うときに感じるかもしれない恐怖の一部が軽減されるかもしれません。モデルやテクノロジーに詳しくなればなるほど、怖さは感じられなくなります。

しかし、それはコーディングやコンテンツマーケティングなどのハードスキルだけではありません。企業は、ソリューションを重視する、既成概念にとらわれない考え方とスキルを備えたマーケターを求めています。

「私は広告代理店や大企業で学習や開発に携わる多くの人々と話していますが、彼らはしばしば難しいスキルについて話します。 私は人々がコーディングの仕方を学ぶのを見たいと思っています。 彼らがこれを適用して ROI を達成できることを期待しています」とクラーク・ボイド氏は DMI ポッドキャストで語ります。

AI の文脈におけるより広範なスキルまたはソフトスキルに焦点を当てることが重要な 4 つの領域は次のとおりです。

戦略的思考
革新
創造性
アジャイル思考

これらの重要な専門スキルは、AI 主導のマーケティングの未来に備える際に、デジタルおよび技術スキルを完全に補完します。

AI のデジタルスキルについて詳しく読む。

結論: デジタルマーケティングにおける AI

人工知能は気が遠くなる可能性があり、それが自分の役割のどこにどのように適合するかを理解するのが難しいことを私たちは知っています。しかし、それを脅威とみなすべきではありません。 AI は、目標を効果的に達成しようとするときに、非常に貴重な味方になる可能性があります。

結局のところ、AI ツールは、日常的で、予測可能で、労働集約的なタスクを処理するのに最適です。これにより、仕事のより創造的かつ戦略的な側面に集中できるようになります。

AI を理解して習得することは、個人的な向上にもつながります。今後ますます普及し、企業が採用や昇進を求めている分野である生成テクノロジーにおいて、新しいスキルと実際の経験を積むことができます。

「認識は変化への第一歩です。 問題は、あなたが傍観してこれを進化させるつもりなのか、それとも両足で飛び込んで理解し、学んで、試して応用しようとするつもりなのかということだ。」結論 Lecinski が DMI ポッドキャストで AI の入門について語ります。

デジタル マーケティングにおける AI - 究極のガイド