生成 AI が検索戦略を変える 6 つの方法

生成型人工知能 (AI) の台頭により、検索マーケティングは従来のアプローチを超えた高度な機能を備えています。 ジェネレーティブ AI は、オンラインで情報を見つける方法を再構築し、検索マーケティングを変革し、マーケティング担当者がオンライン プレゼンスを最適化する方法に革命をもたらしています。

そもそも生成検索とは何を意味するのでしょうか?

Google は、AI 製品を予測と生成の 2 つのカテゴリに分類しています。 本題に入る前に、まず生成 AI とは何かを理解し、より伝統的な形式の予測 AI と区別しましょう。

予測 AI は Google の基礎であり、過去 5 年間にわたって変革をもたらしてきました。 Google 広告は機械学習と予測モデリングを活用して、ユーザーの好みに基づいてアクションや意思決定を提案し、オークションでの入札額やキーワードと一致する検索語句を決定するとともに、検索エクスペリエンスを向上させるためのリアルタイムの分析情報を提供します。 。

一方、生成 AI はデータを取得し、テキスト、画像 (この記事で使用されているバナーなど)、さらにはビデオなどの新しいオリジナルのコンテンツを作成します。 事前にプログラムされたルールに依存する従来の AI システムとは異なり、生成 AI はニューラル ネットワークを利用してパターンを学習し、トレーニングされたデータに基づいて出力を生成します。

ChatGPT や Midjourney などのコア クリエイティブ AI が大衆文化に台頭するにつれ、「これはパブリッシャー支援のインターネットと 10 の青い SERP リンクの終焉を意味するのでしょうか?!」という疑問が生じます。

Adthena の最近のウェビナー「検索の未来: 生成 AI が検索戦略に革命を起こす方法」では、オムニコム メディア グループ (OMG) の検索およびソリューション コンサルタントであるガイ ゴベール ジョーンズが、生成 AI の短期および長期的な影響を明らかにすることでこれに答えています。

ゴベール・ジョーンズ氏は、 「現実はさらに微妙なものになり、AI が真に中毒性のあるユーザー エクスペリエンスを生み出す場所に焦点が当てられるでしょう。 最終的には、総検索の約 10% がこのテクノロジーを利用することになるでしょう。」

検索における AI の役割

AI は検索環境を変革し、オンラインで情報を見つける方法に革命をもたらしています。 人間のような応答を生成し、コンテキストを理解し、検索結果をパーソナライズする機能により、検索エクスペリエンスが新たな高みに引き上げられました。

より戦術的な観点から、生成 AI が検索戦略を変革する 6 つの方法を紹介します。

1. 自動アセット生成:

資産の自動生成は現在の大きなトピックです。 これらのモデルは、P-MAX などのキャンペーン タイプの広告フォーマットを強化し、コア アセットをさまざまなデバイスや広告スロット サイズに合わせたさまざまなバージョンにシームレスに操作できるようにします。

既存の広告キャンペーン、ユーザー行動、市場動向を分析することで、生成 AI アルゴリズムがオリジナルで説得力のある広告コピーを生成できます。 この AI が生成した広告コピーは時間と労力を節約し、マーケティング担当者がさまざまなメッセージングのバリエーションを試して最も効果的なバージョンを特定するのに役立ちます。その結果、クリックスルー率 (CTR) が増加し、広告のパフォーマンスが向上します。

逆に、Gobert-Jones 氏は、 「現在の自動化されたアセット作成では、ブランド ガイドラインを一貫して遵守する余地はありませんが、テクノロジーが発展するにつれて、ガードレールを追加する能力がさらに高まると期待しています。」と述べています。

この質問はよく起こります。 Adthena のキャンペーン最適化ソリューションは、AI を活用して広告コピーのさまざまなバリエーションや機能強化を提案し、検索広告の効果を最適化し、最大限の効果を達成することを目指しています。

2. リアルタイムの入札最適化:

有料検索キャンペーンの成功は、効果的な入札管理に大きく依存します。 キーワードのパフォーマンス、競合他社の入札戦略、ユーザーの行動など、AI を活用したリアルタイムのデータを活用することで、マーケティング担当者が入札の決定を動的に最適化できるようになります。 検索マーケティング担当者は入札調整を自動化し、最適な広告掲載とコスト効率を確保できるようになりました。 このリアルタイムの入札最適化により、広告の掲載位置が向上し、可視性が向上し、ROI が向上します。

マーケティング担当者は、自動化された Brand Activator テクノロジーを使用して、これを支援できるようになりました。 ブランド用語が有料とオーガニックの両方で SERP で 1 位にランクされ、他に入札者がいない場合、それらのクリックに対して料金を支払う必要はありません。 Brand Activator はこれらの用語を自動的に検出し、除外キーワード リストに追加します。 顧客は、新たな収益を促進するために、節約した資金をポケットに入れるか、一般的な条件で再投資します。

3. オーディエンスのターゲティングとセグメンテーション:

ユーザーデータと行動パターンを分析することで、マーケティング担当者は有料検索キャンペーンに関連するオーディエンスセグメントを特定できます。 マーケティング担当者は、Whole Market View テクノロジーを使用して、ユーザーの人口統計、好み、オンライン行動を理解できます。 AI を活用してターゲティング戦略を洗練することで、マーケティング担当者は特定のユーザー グループに合わせた広告を配信し、広告の関連性を最大化し、コンバージョンの可能性を高めることができます。

4. 広告クリエイティブのテスト:

A/B テストが有料検索戦略の重要な側面であることは疑いの余地がありません。 Generative AI は、複数のバージョンの広告を生成し、そのパフォーマンスを分析することで、広告クリエイティブのテスト プロセスを自動化できます。 これにより、見出し、画像、行動喚起などのどの広告要素が最良の結果をもたらすのかについての貴重な洞察が得られます。

5. 予測パフォーマンス分析:

生成 AI は、有料検索キャンペーンのパフォーマンスを予測するための予測分析を提供できます。 過去のデータ、市場トレンド、ユーザー行動を分析することで、マーケティング担当者はさまざまな入札戦略、予算配分、ターゲティングアプローチの潜在的な結果を予測でき、データに基づいた意思決定を行い、キャンペーンを積極的に最適化するのに役立ちます。

6. 広告のパーソナライズと最適化:

最後になりますが、生成 AI は、個々の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広告を配信するのに役立ちます。 ジェネレーティブ AI は、ユーザー データと過去のインタラクションを分析することで、特定の個人の共感を呼ぶカスタマイズされた広告バリエーションを生成できます。 このパーソナライゼーションにより、ユーザー エクスペリエンスが向上し、関連性が高まり、エンゲージメント率とコンバージョン率が向上します。

これを実践するには、クリックスルー率、コンバージョン率、エンゲージメント指標などの要素を考慮して、顧客が広告コピーのパフォーマンスを分析および評価できるキャンペーン最適化ソリューションを利用できます。 このテクノロジーは AI を活用して広告コピーのバリエーションや改善を提案し、検索広告の効果を最大化します。

これはバックエンドで何を意味するのでしょうか?

では、これは Google 広告などの広告プラットフォームで働くマーケターにとって何を意味するのでしょうか?

ゴベール・ジョーンズは、テクノロジーがより変革を起こすのはこの分野であると示唆しています。 「トレンドを特定し、機会を見つけ、新しい広告バリエーションをテストするのに役立つ、広告プラットフォームの AI アシスタントを思い浮かべてください。」

Omnicom は最近、Omnicom 技術環境内でモデルにアクセスして適用するために、Google、Amazon、Microsoft、Adobe との一連の生成 AI パートナーシップを発表しました。

ジェネレーティブ AI – それはどこまでも上向きに進んでいます

生成 AI は、人間のような応答を生成し、コンテキストを理解し、検索結果をパーソナライズする機能を備えており、検索エクスペリエンスを新たな高みに引き上げました。 生成 AI が進化し続けるにつれて、より正確でパーソナライズされた関連性の高い結果を世界中のユーザーに提供し、検索の未来を形作る上で重要な役割を果たすことは間違いありません。

それで、次は何でしょうか？

人工知能の興味深い世界は地雷原です。 AI を検索戦略にどのように組み込むことができるかについて少し迷っている場合、誰があなたのブランドに入札しているか、どこで入札を行っているか、どのような広告を使用しているかがわからない場合は、Adthena のガイド「AI で無駄な予算を明らかにする」を参照してください。検索インテリジェンスを活用して、比類のない検索の成功と収益の最適化を実現する AI 主導の戦略を明らかにします。