AI をマーケティングに使用するトレンド: 2023 ～ 2024 年

公開: 2023-09-29

中小企業から大企業まで、どのような AI ベースのツールやデジタル マーケティング手法を検討すべきでしょうか?

私は幸運なことに、25 年以上デジタル マーケティングに携わってきました。 最近 AI によってもたらされた機会は、オーガニック検索、Web サイト、電子メール マーケティングに至るすべてが同様に巨大な機会であると思われていた初期の頃以来、私が今回目にした中で最もエキサイティングな発展です。

Technology for Marketing by Implement AI で発表された AI の進歩に関するこの範囲の予測は、私たちが AI 導入の比較的初期の段階にあり、最近 ChatGPT の急速な導入が示唆しているように、今後最大の進歩が起こることを浮き彫りにしています。

この投稿では、AI の実世界応用の傾向と、小規模から大規模まであらゆるビジネスに利用できる検討すべきツールについてまとめます。 ここで取り上げる AI の最もホットなマーケティング アプリケーションとトレンドの一部は、次の 5 つのカテゴリに分類されます。

  1. 生成AI
  2. 自律型AI
  3. 因果AI
  4. 会話型
  5. 予測分析

各テクノロジーについて、マーケティングでの使用方法を検討し、検討すべき最高の無料および有料ツールをいくつか推奨します。 最後のセクションでは、テクニックやツールとは別に、ガバナンスと管理の問題、つまり AI の使用を改善するために企業が取るべき行動についても検討します。

新しい AI テクノロジーに関する最新の Gartner ハイプ サイクルによると、ジェネレーティブ AI は現在、最も注目を集めています。 これは、理論的には、まもなく「幻滅の谷」に入るということを意味しており、その証拠は、パワーユーザーが法的および倫理的懸念によって引き起こされる新たな制限について不満を訴える r/ChatGPT などのサブレディットのコメントです。 他の「パーソナライズされた AI」の競合他社に対する推奨事項もあります。これについては以下で説明しますが、これらの人気が高まっていることや、Jasper や Writesonic などの特定の有料マーケティング ソリューションを考慮すると、このカテゴリは依然として「上昇中」であることがわかります。

もちろん、マーケティングにおける AI の応用は新しいものではありません。 2017 年に、マーケティングにおける人工知能 (AI) のユースケースを共有しました。

私たちのビジュアルは、マーケティング向けの機械学習と AI の幅広いアプリケーションを示しており、そのすべてが今日導入可能です。

どのテクノロジーも投機的なものではなく、また将来登場するものでもありません。これらは、多くの成功した企業によってすでに利用されている現在のマーケティング手法です。）顧客のライフサイクル全体にわたって

AI の最新トレンドを確認するには、「上昇中」カテゴリ以降の最新の Gartner Hype Cycles が最適です。

Gartner の新興テクノロジーのハイプ サイクル、2023 年

1. 生成型 AI

プロンプトからテキスト、ビジュアル、およびビデオ コンテンツを生成する生成 AI の開発により、今年 ChatGPT に多くの新機能が導入されました。ちょうど今週、ChatGPT が音声プロンプトを聞いて応答し、ビジュアルを読み取り、DALL を使用できるようになると発表されました。 E を統合し、ビジュアルを作成します。 テキストからよりリッチなコンテンツへの移行はこのカテゴリのトレンドの一部であり、Synthesia などのツールを通じて人間のようなアバターによって配信されるビデオを作成することもできます。

今年はジェネレーティブ AI に巨額の投資が行われており、マイクロソフトの投資と OpenAI との協力がその明らかな例です。 Amazon は最近、Claude の開発会社である Anthropic に 40 億ドルを賭けているため、Amazon がブランドを変更したバージョンの Claude が今後数年間でうまくいくことが期待できます。

Gen AI 内のもう 1 つの傾向は、OpenAI によって現在提供されている 2021 年よりも多くの時事的な情報を扱うことができるようにする大規模言語モデルの定期的な更新が期待できることです。 OpenAI はまだこの問題を解決していないようですが、Google は解決しているようです。 Bard に 2023 年のデジタル マーケティングの主な発展の概要を尋ねると、きちんとした仕事をしてくれます。見逃している可能性があるものを確認するのに最適です。 2024 年のマーケティングにおける AI のトレンドについて質問することもできますが、人間ほどうまく推定できないため、この記事に比べてその結果は一般的なものになります。

また、Google の新しい Search Generated Experience (SGE) のリリースにより、2024 年に実現すると予想される Generative AI の運用開始により、その利用が劇的に増加すると予想されます。これにより、Google ユーザーは Bing AI のような AI 会話型応答を得ることができます。 現在、米国、インド、日本でテストされており、Google はユーザビリティと広告による収益化のバランスをとるために多くの変更をテストしているが、おそらく 2024 年に開始されると思われる。イーライ・シュワルツのような一部の SEO は、サイトへのクリックスルーによって SEO の終末が起こると予測しているSERP の AI がユーザーのクエリに回答すると、拒否されます。

最後に、Generative AI のもう 1 つのトレンドが、Inflection の Pi によって説明されています (元 Google Deepmind 開発者の Mustafa Suleyman (CEO) によって設立されました)。 2023 年に Inflection AI は、現在の投資家、Microsoft、NVIDIA が主導する 13 億ドルの資金調達を発表しました。

パーソナル AI として宣伝されているこの AI は、現時点では音声対応可能な ChatGPT よりもユーザーフレンドリーな会話スタイルを備えており、映画の AI である「彼女」と比較する人もいます。 私にとって、AI が問題を解決に向けて段階的に導いてくれる本物の会話を提供してくれるのは印象的です。 これを、ChatGPT を最大限に活用するには、インテリジェントなプロンプトを使用してリードする必要があるのと比較してください。

2.自律型AIエージェント

Autonomous AI エージェントの将来は、AutoGPT がリリースされた 2023 年に注目されました。 これは OpenAI の公式リリースではないことに注意してください。ただし、それに関する表面的なコメントの多くはそうであることを示唆していました。 むしろ、API を介して ChatGPT の周囲にコーディング「ラッパー」を追加するという、1 人の開発者による賢明なイノベーションが含まれています。 したがって、GitHub コード リポジトリから手動でインストールする開発者のみが利用できます。 しかし、多くの開発者がその潜在力に魅了され、Github でダウンロードのトレンドのトップになりました。

Microsoft Jarvis は、自律エージェントの可能性を示すもう 1 つの例です。 AutoGPT と同様に、開発者がコードをダウンロードすることによってのみセットアップできます。これはまだサービスではありません。 Microsoft Jarvis / HuggingGPT をセットアップして試してみる方法に関するこの記事では、このビジュアルを通じてアプローチを示しています。

したがって、AutoGPT と Jarvis は、API を使用して他の Web サービスに接続して制御し、Web 検索、Web フォーム、API インタラクションなどのアクションを実行できます。 AutoGPT は、目的の目標を達成するために必要なプロンプトを自己生成することによって機能します。 これは、目標をサブタスクに分割し、サブタスクごとにプロンプ​​トを生成することによって行われます。 次に、プロンプトを実行し、データを収集して、プロンプトとその出力を調整または検証します。 その後、アプリケーションはタスクと最上位の目標を完了するまで繰り返します。

マーケティング担当者にとって、AutoGPT の影響は、X から Y への最安航空券など、トピックを調査して製品を選択して購入するタスクを設定できる自律型ボットなど、AI が将来どのようなものを提供するかを示すことの方が大きいです。 実際、ポール・スミスと私は、2001 年のデジタル マーケティング エクセレンスの初版で将来の選択肢としてこれについて書きましたが、私にとって、広く採用されるのはまだ何年も先のことです。

AutoGPT と Microsoft Jarvis は、自律型 AI エージェントの次の機能を強調しています。 できる ：

  • 目標を達成するために一連のステップを実行する
  • プロンプトに基づいて一連のアクションを連鎖させる
  • 以前のプロンプトの結果に基づいて決定を下します

自律型 AI のより一般的な用途は、自動運転車やロボットによる自動化です。

3. 因果関係のあるAI

Causal AI は、Gartner によって特定された AI のもう 1 つのカテゴリです。「2023 Gartner Hype Cycle の人工知能の新機能」を参照してください。

コーザル AI は、より人間に近い知能を備え、分析と意思決定を支援できるようになります。 その目的は、マーケティング活動と成果の間の因果関係を明らかにすることです。 上記の記事では、回答できる質問の種類の例として、グループ B 全体ではなくグループ A のみをターゲットにしていたらどうなるでしょうか? という例を挙げています。 Instagram ではなく TikTok に追加の 20,000 ドルを費やしたらどうなるでしょうか? それによりさらに何件のコンバージョンが得られるでしょうか? 言い換えれば、予測の精度を超えて、マーケティング費用の増加についての洞察を得ることができるのです。

革新的なテクノロジーであるため、この分野では競合他社はほとんどありません。 1 つは Causal Lens で、この保険会社のリテンション要因のケーススタディが示すように、行動の要因を理解することで意思決定をサポートします。

4. 会話型AI

AI の最後の 2 つの主要カテゴリについては、Gartner によると新興 AI としての特徴を持たない、より確立された AI マーケティング機能に戻ります。

会話型 AI では、AI が顧客との直接的な対話をサポートします。次の 2 つのタイプがあります。

  • Web 問い合わせフォーム経由で送信される、顧客主導のインバウンド顧客問い合わせ
  • プロモーションやエンゲージメントを目的とした歓迎メールや育成シーケンスなど、企業主導のアウトバウンド コミュニケーション

この分野のベンダー間の主な開発はジェネレーティブ AI に関連しており、ソリューションは現在、厳格なテンプレートに基づいているのではなく、顧客のクエリによるプロンプトに基づいて、関連するビジネス上の質問に調整された、より適切な応答を提供しています。 自律型エージェントが単純な質問に取って代わることはますます増えていますが、依然としてほとんどの場合は人間の監視が必要です。

この分野のベンダーには、当社が使用している Intercom や、インバウンドおよびアウトバウンド機能を提供する Drift などのサービスや、インバウンド通信に重点を置いている Genesys や Zendesk などのサービスが含まれます。

5. 予測分析

ビジネス インテリジェンス チームを擁する大企業では、予測分析は最も古くから確立されているテクノロジーの 1 つであり、以下のようなマーケティング全体に多数のアプリケーションが使用されているため、最後に予測分析について説明します。

  1. 顧客のセグメンテーション:予測分析を使用して、人口統計、行動、生涯価値、購入履歴などのさまざまな属性に基づいて顧客をセグメント化します。
  2. リードのスコアリング:予測分析では、履歴データを分析してパターンを特定することで、リードにスコアを割り当て、リードが顧客に転換する可能性を示します。 これにより、マーケティング チームと営業チームが潜在的な見込み客への取り組みに優先順位を付けることができ、より効率的な見込み客管理につながります。
  3. チャーン予測:予測モデルは、どの顧客がチャーン (離脱) のリスクにさらされているかを、顧客の行動やインタラクションに基づいて予測します。 マーケティング担当者は顧客維持戦略を導入して顧客離れを減らすことができます。
  4. パーソナライゼーションおよびレコメンデーション エンジン:電子商取引およびコンテンツ プラットフォームは、予測アルゴリズムを使用して、ユーザーの過去の行動や好みに基づいて製品、サービス、コンテンツをユーザーに提案します。 これにより、ユーザー エクスペリエンスが向上し、販売やエンゲージメントが促進されます。
  5. マーケティング キャンペーンの最適化:予測分析は、どのチャネル、メッセージ、タイミングが最も高いコンバージョン率をもたらす可能性が高いかを予測することで、マーケティング キャンペーンの最適化に役立ちます。 これにより、マーケティング活動の投資収益率 (ROI) が最大化されます。

これらのアプリケーションはすべて継続されますが、Causal AI や Generative AI など、これまでにレビューした他のタイプの AI イノベーションによってサポートされています。

AI とガバナンスの管理のトレンド

企業は AI の機会を検討していますが、マイナス面にも対処する必要があります。 Implement AI は、「AI 支援組織 - 中小企業向けの青写真」に関する記事の中で、管理する必要がある AI のこれらのマイナス要因を特定しています。

  • 転職。 反復的な分析作業や機械作業を行う労働者は、自動化による移動に直面しています。
  • データプライバシー。 増え続けるデータセットの収集、処理、保護に関する懸念は、インテリジェントに管理されないと顧客の信頼を損なう可能性がある、同意、透明性、悪用に関する懸念を引き起こします。
  • デジタル倫理。 自動化システムは人々の生活に影響を与えるため、透明性と説明責任の原則に基づいて倫理的枠組みを積極的に開発する必要があります。
  • セキュリティリスク。 AI と相互接続されたシステムへの依存の増大により、システムは
    セキュリティを考慮する必要があります。

マーケティングコミュニケーションのためのAIポリシー

特に生成 AI が与えた影響を考慮すると、より多くの組織が開発を進めることが大きなトレンドであると考えているため、これについては別のセクションを設けています。

このポッドキャストでは、Implement AI が AI ポリシーに対するさらなる推奨事項をレビューし、次の種類のビジネスの課題を管理する方法をまとめました。

大規模なエンタープライズ ビジネスの場合:

  • AI ポリシー フレームワークを作成して、組織全体にわたる AI システムの倫理、データ プライバシー、セキュリティ、説明可能性に関するガイドラインを提供します。
  • AI のポリシーと戦略を管理し、継続的にレビューするために、部門を超えたリーダーで構成される AI 委員会を形成します。
  • 新しいツールを責任を持って使用し、ワークフローを最適化するための包括的な AI トレーニングを従業員に提供します
  • AI 戦略とロードマップを所有し推進する最高 AI オフィサーを任命する
  • 顧客や従業員などの関係者を AI 計画に参加させ、信頼と人材を維持する

中小企業向け:

  • AI ポリシーの草案を作成し、ビジネス目標と AI 導入の調整を開始します。
  • 戦略を推進するためにパートタイムであっても AI の責任を上級リーダーに割り当てる
  • AI システムに必要な顧客データの処理とセキュリティ慣行を評価する
  • AI の機会を探って、タスクをより迅速に完了することで競争上の優位性を獲得します。
  • 不確実性を軽減し、ビジョンに合わせてスタッフと AI 計画について透明性を保つ