制限と副作用: AI マーケティングの「ダークサイド」とは何でしょうか?

虚偽の情報を生み出してブランドの信頼を失墜させることから、コンテンツの均質化と SEO 秩序の混乱、スマート入札のブラックボックス性、低品質コンテンツによるトラフィックの乗っ取り、知的財産とデータプライバシーの法的リスクに至るまで、AI マーケティングの副作用は深刻に過小評価されています。この記事では、AI マーケティングの限界とリスクを深く分析し、テクノロジーを導入しながら新たな困難に陥らないようにする方法を探り、マーケティング業界の健全な発展のための考えと警告を提供します。

Google AI は最近、非常に恥ずかしい状況に陥っています。

Google は、米国の国民的イベントであるスーパーボウルの期間中、50 州の 50 の中小企業の事例を使用して、GeminiAI が企業の事業拡大にどのように役立つかを実証し、より多くの潜在顧客の AI マーケティングへの関心を獲得して試してもらいたいと考えました。しかし、あるチーズ販売業者がAIで作成した商品説明文「ゴーダチーズは世界の消費量の50～60％を占めています」は、広く疑念を招いた。鋭い目を持つチーズ愛好家たちは、このデータは明らかに真実ではないと指摘した。

そのため、広告主は、マーケティングに AI を使用することが想像していたほど効率的でも労力節約的でもないのではないかと懸念しています。

動画広告より

そして、これは AI マーケティングに関して一般の人々に容易に認識される問題です。表面下では、AI マーケティングの暗い側面が拡大しています - 同質の AIGC コンテンツの増殖です。無効なコンテンツは SEO の順序を乱し、検索マーケティングを低下させます。 AI生成コンテンツの「盗用」情報はますます増えており、インターネット上の情報の信頼性を汚染するだけでなく、同盟を結んで大量の広告を獲得することもあります。

どうやら、 AI マーケティングの副作用は深刻に過小評価されているようです。ロードアイランド大学のマーケティング教授は、過去10年間に15の先進的なマーケティングジャーナルに掲載された290の記事のうち、人工知能マーケティングの潜在的な「ダークサイド」について言及したのはわずか33件だったと語った。

ChatGPT から DeepSeek まで、AI は大きな進歩を遂げています。東鑫マーケティングの目論見書によると、AIマーケティング業界の市場規模は2020年の209億元から2024年には530億元に増加し、年平均成長率は26.2％となる見込みだ。 AI マーケティングが完全に導入される前に予防策を講じ、AI マーケティングの「ダークサイド」について話し合うのに、今がよい時期なのかもしれません。

事実や価値観と矛盾するノイズ素材を生成し、ブランドの好感度に悪影響を及ぼす

上記の Google の例は、AI コンテンツの正確性の問題を思い起こさせます。 AIGC は材料生産コストを大幅に削減しましたが、AIGC コンテンツの手動レビューとトレーサビリティを緩めてはなりません。結局、誤った内容やユーザーの価値観に合わない「クラッシュ事件」が起きれば、ブランドが苦労して築き上げてきた評判や信用は台無しになってしまう。

昨年、コカコーラ初の完全AI生成クリスマス広告「ホリデーマジックがここに」はソーシャルメディアで酷評され、ユーザーからは「活気がない」「魂が欠けている」「本当の創造性が全くない」「ホラー映画のワンシーンのように不気味だ」といったコメントが寄せられた。
もうひとつの悲劇的な例は、2016年にマイクロソフトのチャットボットTayがTwitterで公開されたときだ（X）。しかし、数時間以内にテイはさまざまな人種差別的、性差別的な発言をし、すぐにオフラインになった。マーケティングのシナリオで、ブランド所有者が当初、顧客サービスのコストを節約し、より優れたインタラクティブなエクスペリエンスを提供するために AI を統合することを意図していたと想像してください。しかし、AIは結局意味不明なことを話し、顧客を怒らせ、大きな損失を引き起こしました。その背景には、AI マーケティングの制御性が、人々が完全に安心できるレベルにまだ達していないという現実があります。

均質なAIコンテンツはブランドの独自性を損なう

たとえ適切なコンテンツであったとしても、現時点では AIGC をマーケティング コンテンツの中心に据えるべきではありません。

「マーケターがコンテンツ生成にAIにますます依存するにつれて、均質化が始まり始めています。これは、ブランドが求めている差別化と信頼性とは正反対です」と、3Xマーケティングの創設者ジェン・イリフ氏は語った。

マーケティングは創造性、革新性、独創性に依存します。生成 AI に過度に依存すると、これらの要素が失われるリスクがあり、コンテンツが過度に反復的になる可能性があります。すべての広告キャンペーンが同じプロセスに依存し、すべてのメッセージが同様のレトリックに基づいており、消費者が区別するのが難しいほど美しい外見のブランドのデジタルキャラクターがいるとしたらどうなるか想像してみてください。ブランドの独自性が失われてしまいます。

経営陣が AI コンテンツにおける自社の成果に満足している場合、最前線の営業スタッフにこうしたノイズの多い資料を「大量送信」するよう簡単に依頼することができ、ユーザーを過度に不安にさせ、ブランドの好感度を低下させてしまう可能性があります。

金店、華西子、鳳凰、明治の仮面のデジタル人物

誰を覚えていますか？

無効なコンテンツはSEOの秩序を乱し、検索エンジンのランキングを低下させる

もちろん、AIコンテンツが適切に行われなければ、ユーザーを直接的に不快にさせるだけでなく、間接的に「プラットフォーム」を不快にさせ、ブランドの利益を損なうことにもなります。

たとえば、AI によって生成されたマーケティング資料の中には情報価値が不足しているものがあり、そのコンテンツはプラットフォーム ユーザーの検索意図を満たしていません。そのため、ユーザーはクリックした後すぐにページを離れてしまい、直帰率が非常に高くなり、SEO パフォーマンスに影響を及ぼします。 AIコンテンツを作成する際に、 SEOランキングを上げるためにキーワードを過剰に詰め込んだり（ブラックハットSEO） 、同質のコンテンツを大量に公開したりして、検索エンジンからペナルティを受けるブランドも存在します。
つまり、低品質、反復的、またはつなぎ合わせた AI マーケティング コンテンツは、プラットフォームによってスパムとみなされ、ランキングが下がる可能性があります。

スマート入札はブラックボックスであり、広告主はロジックを理解するのが難しい

AI は、ユーザーが表面的に肉眼で確認できるクリエイティブ コンテンツに加えて、配信段階、つまり自動広告配信においても広告およびマーケティング業界に大きな影響を与えます。

すべての主要なプラットフォームとサービスプロバイダーが「インテリジェント」になっていることがわかります。たとえば、オーディエンスをターゲティングする際に、ターゲット ユーザー層を自動的に一致させ、ユーザーの興味を正確に推定し、必要に応じてユーザー層のサイズを拡大縮小することができます。また、入札時に入札戦略のセルフサービス配信と調整も可能になります。たとえば、Bytedance は自動広告製品 UBMax をリリースしました。

2023年、アリママは自動入札問題を生成的順次決定問題としてモデル化するAIGB（AI Generated Bidding）も提案しました。最近人気の株である Applovin は、AI を活用した予測モデリングを使用して、広告主がより効率的に広告を掲載できるようにしています。

この利点は明らかです。投手は広告プランを立てたり、一日中市場を監視したりする必要さえありません。システムを自動的に実行して最適化するだけです。システムの結果を毎日確認するだけで済みます。

しかし、広告主にとって大きな問題点は、AI 入札のロジックを理解するのが難しい場合があることです。データはプラットフォーム内でブラックボックス化され、透明性が低下します。 AI の意思決定ロジックを完全に理解できない場合、広告キャンペーンの効果が低下したときに広告主が戦略をタイムリーに調整することは困難になります。ただし、AI に独自に調整を行わせると、データを誤って判断し、関連性のないユーザーに対して高額の入札を続け、コンバージョン率が低下して予算が無駄になる可能性があります。

AI の低品質コンテンツは、ひそかに「トラフィックを奪い」、「小さなアカウントを増やし」、「予算を食いつぶす」

まず余談ですが、インターネット広告業界では、「犬が毛糸を払い、豚が勘定を支払う」というのが長い間一般的なビジネス モデルでした。トラフィックを集めるために n 元のコストでコンテンツを制作するか、直接トラフィックを集め、このトラフィック (ユーザーのクリック) を m 元の価格で広告主に販売します。 m が n より大きい限り、利益は出ます。 Qutoutiao の以前のロジックは、ゴールド コインのインセンティブを使用してトラフィックを誘導し、広告を通じて収益化するというものでした。

そして今、AIはnを直接床に叩きつけたと言えるでしょう。 IT技術ブロガーのRuan Yifeng氏の計算によると、国内のAIモデルを使用して記事を生成するのにかかるコストはわずか0.00138元で、1回の閲覧あたりの広告収入は約0.00145元だという。シリコンスターの報道によると、「ある都市で突然爆発が発生」といったフェイクニュースを配信するアカウント組織は、ピーク時には1日に4,000～7,000件のフェイクニュースを生み出し、1日あたりの収入は1万元を超えるという。同社の実質的な管理者である王茂茂氏は、5つのそのような組織を運営し、842の口座を運用している。

一部のブラック グループとグレー グループは、AIGC 大規模モデルを使用して均質な材料をバッチ生成しています。過去3か月間で、小紅書は320万以上のブラックマーケット口座とグレーマーケット口座を取り扱っており、AIGCの大規模モデル口座募集の混乱をはっきりと指摘している。今日頭条の「2024年度ガバナンス報告書」によると、同プラットフォームは年間を通じて93万件以上の低品質AIコンテンツをブロックし、781万件以上の同質投稿を処罰した。

上記はトラフィック所有者の視点ですが、お金を支払う広告主の視点に焦点を戻しましょう。そうです、みんなが一生懸命働いて絞り出した予算が、低品質の AI コンテンツに費やされることになるかもしれません。

知的財産権やデータプライバシーなどの分野での法的紛争の引き金となる

もちろん、AIGC をマーケティングに使用する場合の最大のリスクは、知的財産と著作権の状況が不明確であることです。

「沈翔」はかつて関連分野の弁護士らと深い対話をしたことがある。既存の判例をすべての状況に直接適用することはできません。著作権の所有権を決定する基準は、AI によって生成されたコンテンツのプロセス全体に反映される人間の知性と独創性の割合です。ユーザーのトレーニングがより正確でオプションが多いほど、生成されたコンテンツの著作権を最終的に取得できる可能性が高まります。

したがって、ブランドは（少なくとも現時点では）研究、インスピレーション、または微調整のために生成 AI を使用する必要がありますが、AI によって生成されたテキスト、画像、または音声コンテンツを盲目的に直接使用すべきではありません。

同時に、一部の金融機関では、AI技術をマーケティングに活用する際に、顧客の許可の範囲を超えて顧客データを使用したり、顧客の同意なしに第三者とデータを共有したりして、法的問題を引き起こす可能性があります。

組織にとっての課題: AI が間違いを犯した場合、どのように責任を問うのか?

上記はいずれもビジネスレベルでの議論だが、AIがマーケティング業務に深く浸透すると、広告主に組織面や経営面での課題が突きつけられることも無視できない。あなたは次のような混乱に直面している、または直面することになるかもしれません:

• 消費者データが手元にある場合、大規模なモデルを自分たちで構築する必要がありますか?既成の大規模モデルサービスを購入した場合、「AI資産」はどのように蓄積されるのでしょうか？
• 人間と機械の合理的な共同ワークフローを確立するにはどうすればよいでしょうか?どの業務を AI に引き継ぐことができ、人間の「監督者」を配置する必要があるのでしょうか? AIとその協力者のパフォーマンス評価目標をどのように設定すればよいでしょうか? AI が間違いを犯した場合、どのように責任を問うのでしょうか?
• AIの助けを借りても、「当事者B」が存在する価値はまだあるのでしょうか?もしそうなら、それは何ですか?
• AI を活用したマーケティングには、データ チーム、テクノロジー チーム、マーケティング チーム間の連携など、部門間の緊密な連携が必要です。しかし、部門間の障壁やコミュニケーション不足により、AI テクノロジーの効果的な適用が妨げられる可能性があります。ブランドは「組織を刷新」し、既得権益を打ち破り、組織を AI 連携作業モデルに適応させる決意をしているのでしょうか?
• チームが「AI の問題」について一致して考え、対立を減らし、紛争を解決するにはどうすればよいでしょうか。
• …

とはいえ、私は AI マーケティングを否定しようとしているわけではありません。実際、AIはすでにマーケティング業界のあらゆる側面に浸透しています。将来、AI によってクリエイティブな作業にさらなるハイライトがもたらされ、オプティマイザーが面倒なインフラストラクチャから解放され、ブランドの効率と品質が真に向上し、労力とコストが節約されるようになると期待しています。

しかし、良いことが起こる前に、「慎重」であり続けることも同様に重要です。

著者: ヤラン