マーケターは排除されないように AI をどう使いこなせばいいのでしょうか?

AIテクノロジーは、既存の作業方法を変え、創造性を革新する新たなツールとなっています。その意味分析および生成機能は、マーケティング業務に大きなチャンスをもたらします。この記事では、マーケティング担当者が AI を活用して業務を支援する方法と、AI を最も効果的に使用する方法を分析します。 AIをマスターしたい学生におすすめです。

ここ数か月で ChatGPT が人気になって以来、ほとんどのマーケティング担当者は AIGC についてある程度理解していると思います。仕事の完了を支援し、作業効率を向上させるために AI ツールを使い始めている人も多くいます。

もちろん、この AI のトレンドはメタバースやブロックチェーンなどの以前の概念と同じで、目新しさが薄れれば消え去るだろうと考える人もいます。

しかし、AIはそれらの概念とは根本的に異なると思います。 AIは応用シナリオが幅広く、普遍性も強く、人々の生活や仕事に大きな助けをもたらすことができます。それは絶対的に厳格な要求であり、誇張された概念ではありません。将来的にはあらゆる産業がAIによって作り変えられるとも言えるでしょう。

ChatGPT が 2 か月以内に月間アクティブユーザー数が 1 億人を突破し、人類史上最も急速に成長したアプリケーションとなったのもこのためです。これは、AI技術の進歩が人々に並外れた衝撃と魅力をもたらしたことを示しています。

1. マーケティング担当者は AI で何ができるでしょうか?

市場の変化に対応し、イノベーションと創造を中核的な競争力として活用する必要があるマーケティング担当者にとって、AI を積極的に取り入れ、AI ツールの使い方を学ぶことは避けられないトレンドです。

では、日々の仕事において、AI の支援を受けて具体的にどのようなマーケティングタスクを完了できるのでしょうか?

1. 市場調査とデータ分析

AI ツールは、市場情報やユーザーからのフィードバックを迅速に収集して整理できるため、マーケティング担当者はユーザーのニーズ、市場競争、開発動向を理解するのに役立ちます。たとえば、以前は、ユーザーの需要に関する洞察を得るには、まず大量のデータとレポートを収集し、次に本当に役立つ情報を要約して整理するのに時間を費やす必要がありました。なじみのない分野に遭遇した場合、調査と分析を行うのに通常 1 日以上かかります。

AI を使用すると、収集、整理、消化の手順を省略し、必要な洞察と結論を直接取得できるため、より迅速かつ包括的になります。

AIはデータ分析のアシスタントとしても使えます。大量の広告データを同時に処理し、広告データを分析およびマイニングして、広告効果、ユーザーの行動、市場動向などの評価と予測に役立ちます。データから隠れた洞察を発見し、広告戦略と意思決定の最適化を導くことができます。

2. マーケティングおよび広告管理

まず、広告の面では、AI ツールは消費者の特性、行動、フィードバックデータに基づいて最適な広告チャネル、時間、オーディエンスターゲティングを自動的に選択し、インテリジェントな広告と入札を実現するのに役立ちます。また、広告効果をリアルタイムで監視し、リアルタイムで調整や最適化を行って、広告のコンバージョン率や投資収益率を向上させることもできます。

ブランドの世論を管理するのにも役立ちます。 AI ツールは、ブランドの評判、ユーザーのコメント、ソーシャルメディアプラットフォーム上のトレンドを監視および分析できます。ソーシャルメディアプラットフォーム上のブランドの評判、ユーザーのコメント、感情を監視および分析することで、マーケティング担当者は消費者のフィードバックをタイムリーに理解し、ブランド管理を実施し、ソーシャルメディアマーケティング戦略を策定できるようになります。

3. 広告の創造性とコンテンツの生成

クリエイティブコンテンツの生成は、間違いなく、マーケティング担当者が AI ツールを最も多く使用するシナリオです。 AI に概要を明確に伝えるだけで、広告コピー、ビデオスクリプト、ソーシャルプラットフォームコンテンツ、広告ビジュアルクリエイティビティなど、豊富で多様なコンテンツとクリエイティビティを迅速に生成できます。

もちろん、高品質のコンテンツを入手したい場合、ただ座って結果を楽しむだけではいけません。人間による制御と介入が不可欠です。まず、質問のレベルは、AI がニーズに応じて正しいコンテンツを生成できるかどうかを直接決定します。

さらに、AI によって生成されたコンテンツは、手動でさらに整理および最適化する必要があります。したがって、AI ツールを有効に活用するには、ユーザーが強力な専門知識を持ち、フォロワーではなく AI ツールのマスターになることも必要です。

4. インテリジェントな顧客対応

インテリジェントな顧客サービス自体は、すでに比較的成熟した人気の高いテクノロジーです。しかし、大規模モデルのサポートにより、AIインテリジェントカスタマーサービスの機能も質的に向上しました。自然言語処理と機械学習を通じて、ユーザーの質問に対する回答をより迅速かつ正確に提供し、顧客のパーソナライズされたサービスニーズを満たし、顧客満足度と顧客体験を向上させます。

上記は、日常のマーケティング業務において比較的頻繁に AI が使用されるタスクの一部です。実際の応用シナリオはこれらよりもはるかに多岐にわたります。週報の作成、計画の作成、情報の検索、プレスリリースの作成、さらには電子メールへの返信まで、すべて AI で実行できます。
AI ツールは驚くほど強力ですが、AI の出現によって人間の仕事が置き換えられるのではなく、AI の使い方を知っている人が、AI の使い方を知らない人に取って代わるということも認識する必要があります。

したがって、AI を強力なパーソナライズされたアシスタントにする必要があります。 AIを上手にコントロールすることで、仕事の効率を飛躍的に向上させることができます。

2. マーケティング担当者や企業はどのような準備をすべきでしょうか?

マーケティング担当者はすぐに AI の使い方を学ぶ必要がありますか?マーケティング企業は従業員を支援するために何ができるでしょうか?この質問に対する答えは非常に明白であると思われます。どのようなタイプのマーケティング会社でも、AI ツールを使用することで従業員の作業効率を大幅に向上させることができます。あまり楽観的ではない環境の場合、日常業務で AI を強力なアシスタントとして活用することは、コスト削減と効率向上を実現する最適な方法です。

マーケティング会社の舵取り役にとって、すべての従業員が AI を積極的に受け入れるように導くことは非常に重要な仕事です。まず、従業員が日常業務における AI の価値と助けを意識レベルで認識できるようにします。 AIは日常業務において非常に強力かつ効率的なアシスタントです。

第二に、行動レベルでは、従業員に AI ツールの使用と探索を奨励し、さらに AI の使用について従業員をトレーニングするためにさらに多くの資金を費やす必要があります。

検討する必要があるもう 1 つの質問は、「マーケティング会社は独自の AI ツールを開発する必要があるか?」です。これは、企業の業種、既存の能力とリソース、企業規模などに基づいて総合的に検討することができます。デジタルマーケティングを主力事業とし、既に自社に技術部門を持ち、比較的大きな事業規模を有する企業にとっては、広告の管理・最適化、データ分析・インサイト、広告クリエイティブの生成・最適化などを支援するAIツールを自社で開発し、人件費の削減と広告効率の向上を図ることが必須となります。技術者がおらず、規模も小さく、資金やリソースも限られている広告会社にとって、AIツールの開発に多くのリソースを盲目的に投入する必要はありません。市場でマーケティングや広告分野で使いやすいAIツールを購入してまずは活用し、適切な機会が訪れたときに計画を立てることもできます。

つまり、企業が独自の AI ツールを開発すべきかどうかは、現在の実際の状況に基づいて判断できます。しかし、会社の従業員に AI ツールの使い方を学ばせて業務効率を向上させることは、今すぐに行う必要があり、必須のことです。 AI を採用することは、企業にとっても従業員の将来の成長にとっても非常に価値があります。

3. AIを使いこなすための鍵：プロンプトを正しく使う

AI にタスクを割り当てると、その回答は非常にランダムになることがよくあります。ブラインドボックスを描くのと同じように、独自の理解に従ってタスクを実行する場合があります。これにより、さまざまな答えが得られ、いくつかの答えはまったく望んでいるものではない可能性があります。そのため、AI が希望する方向でタスクを実行できるように、質問を最適化して調整する必要があります。

これは実は非常に難しい技術的な仕事なので、海外では「AIプロンプトエンジニア」という新しい職業も生まれています。彼らの年収は数百万ドルに達することもあります。彼らの主な仕事は、専門的な質問方法を使用して、AI が質問をよく理解し、質問に答えたり、質問者が望むアイデアや方法に従ってタスクを実行したりすることです。

AI に質問する場合、まず、プロンプトと呼ばれるコンピューター用語の概念を理解する必要があります。プロンプトは、プロンプトワードまたはプロンプトフレーズとして直接翻訳でき、ChatGPT などの大規模な予測モデルを特定のニーズを満たすコンテンツを出力するようにガイドするために使用されます。したがって、AIをうまく使いこなせるかどうかの前提は、正しいプロンプトを出せるかどうかです。

たとえば、 「広告会社をより大きく、より強力にするにはどうすればよいか」という質問をすると、ChatGPT が 8 つの主要な戦略と方法に答えていることがわかります。

それは正しくて合理的であるように見えますが、実際にはそれは正しいナンセンスです。それは実際に問題を解決する上で何の役にも立たず、価値もありません。質問者に必要なのは、そのような空虚な理論ではなく、より現実的で実用的な提案です。

次に、プロンプトを変更して別の質問をしてみましょう。「あなたが、年間売上高10億を超える広告会社の創業者であるとします。私は現在、資本金10万元、従業員3名で広告会社を立ち上げています。私たちは主に、市場コンサルティング、マーケティング計画、広告クリエイティブ、ビデオ制作、ブランドマーケティングコミュニケーションなどの事業を行っています。」

当社が1年以内に売上高2000万を達成できるよう、会社運営に関する具体的かつ実行可能な提案や計画を教えていただけますか？一年には4つの四半期があります。提案を四半期ごとの計画にまとめ、1 年以内に 2,000 万ドルの売上高目標を達成するために会社が四半期ごとに実行する必要がある具体的な事項をリストアップしてください。

比較すると、最適化されたプロンプトに対する回答は非常に明確で、具体的かつ実行可能になっていることがわかります。各四半期に何をすべきかが詳細にリストされており、この計画の目標は、会社が 1 年以内に売上高 2,000 万ドルを達成することです。これが質問者が本当に望んでいる答えです。 ChatGPT の回答にこれほど大きな変化をもたらすために、後続のプロンプトにどのような最適化が行われたのでしょうか?このプロンプトを分解してみましょう。まず、ChatGPT に「10 億ドル規模の広告会社の創設者」というアイデンティティ設定を与え、このアイデンティティの観点から考えて質問に答えられるようにします。次に、弊社の現状と事業状況を紹介し、背景を説明して、弊社の現状を理解していただきます。

次に、具体的なアクションタスクと要件を割り当てます。「四半期ごとに、具体的かつ実行可能な企業運営の提案と計画を提供する」最後に、私たちの目標と期待は「これらの提案と計画を通じて、1年以内に売上高2000万を達成すること」であると伝えます。

したがって、このような構造に基づいて、普遍的なプロンプト質問の式を要約することができます。
プロンプト=アイデンティティ設定 + 背景説明 + タスクの件名 + 詳細フォーム