AI広告業界の16の再編

生成 AI の爆発的な進歩は多くの業界に新たな可能性をもたらしましたが、広告業界も例外ではありません。 AIのサポートにより、広告業界の制作や創造、支払いモデル、実践者、ビジネス構造などの側面が再構築される可能性があります。具体的にどう理解すればいいのでしょうか？著者の分析を見てみましょう。

AIはトレンドではなく、革命です。

広告業界だけを見ても、この波はすでに到来しています。海外では、FaceBookの親会社Metaが生成型AI広告のプロセスを加速させている。 Hour One AI、Synthesia、Synthesys、Pictory など、多くのプラットフォームが業界に参入しています。

コードは一切不要で、会話によるやりとりだけで、マーケティング効果をすぐに生み出すことができます。この新しい広告制作モデルは、業界全体を微妙に覆しつつあります。

アクセンチュアによると、2029年までにソーシャルメディア広告の30%がAIによって自動的に生成されるようになるとのことです。それはどのような破壊的な変化をもたらすのでしょうか?ビジネスイノベーションを推進するにはどうすればよいでしょうか?どのトランザクション ロジックを更新する必要がありますか?

いつものように、Party A Finance は、実務者にインスピレーションを与えることを期待して、いくつかのオンライン意見をまとめ、いくつかの素晴らしいブレインストーミングのアイデアを追加しました。共有と議論を歓迎します。

5年ごとに変わる時代と業界

1) AI広告の定義

機械学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理 (NLP)、インテリジェント プロセス自動化などの人工知能関連のテクノロジーとアルゴリズムを含む、洞察の出力から最適化された広告のアクティブ化までのプロセスで使用されるすべての AI 手法。

2) AIGCの3層：基本層、中間層、アプリケーション層

基礎層は主に事前学習済みモデル技術投資で構成されており、代表的な企業としてはOpen AIやStability.aiなどが挙げられます。中間層は、垂直、シナリオベース、パーソナライズされたモデルとアプリケーション ツールを提供します。アプリケーション層は、B/C ユーザー向けにテキスト、画像、音声、ビデオなどのコンテンツ生成サービスを提供します。

3)広告業界の4つの主要部分：テクノロジー、クリエイティビティ、メディア、オペレーション

AD ネットワークはテクノロジーとメディアを最適化し、DSP/ADX はメディアをさらに最適化し、oCPX はオペレータを最適化し、AI は革命的な影響ですべてのリンクを再構築する可能性を秘めています。

4) AI広告は新しいものではない

実際、Jasper は 2020 年にはすでにクリエイターが FACEBOOK で広告を作成できるようにし、新しいクリエイティブ マーケティングのブレークスルーを見つけるための運用能力を総合的に向上させ始めました。

問題は、AI による広告業界の変革を推進しているエネルギーのレベルはどの程度かということです。この変革によって直接的および間接的にどのようなリンクが変化するか。どのようなシナリオで新たな技術的利益の波が現れるのでしょうか。未知のリスクや災害とは何でしょうか?

以下、本文、5年以内の広告業界再編に関する16の予測です。

1. 生産と創造の再構築

現代のデジタル ビジネスの規模と高度化により、人間の経験に基づく意思決定から機械知能に基づく意思決定への移行が必然的に必要になります。

生成 AI の爆発的な成長は、コピーライティングの素材の面ですでに最初に認識されています。広告主は関連するキーワードとテーマを提供するだけで、AI が対応するコピーを自動的に生成します。 AIライティング技術は、視聴者の嗜好やニーズを分析し、コピーの言語を最適化して視聴者との関連性を高め、1対1のパーソナライゼーションを一括で実現し、広告効果を向上させることができます。

現時点では、依然として文学や芸術の創作分野に重点が置かれており、広告分野では画像や動画の AI 生成はまだ初期段階にあります。

将来的には、AIが顧客の価値観に基づいて製品の機能をカスタマイズし、アイデアをマッチングできるようになるでしょう。

過去には何千人もの人々が何千もの顔を持っていたのが、将来は数十億人の人々が数十億の顔を持つようになるのは、5〜10年後のすぐそこまで来ている。

1. AIは大量の平凡な広告を制作する（95%）

AI によって制作された広告は、常識的な誤りを招かない厳格なフレームワークに基づいた、極めて標準的なものに見えますが、実際にはユーモア、共感、文化的背景などの重要な人間的要素が欠けています。

現在、私たちはまだ初期段階にあり、質よりも量に重点を置いています。したがって、AI によって生成された大量のコンテンツがインターネットに流れ込む可能性が高くなります。これらは完璧ではなく、AI 不気味の谷の逆サイクルを経験する可能性さえあります。

AIを直接使用して広告を生成し、広告マーケティングに大規模に展開することは、依然として大きなリスクを伴い、手動によるスクリーニングと経験に基づく判断が必要です。

2. 相互作用の再構築

1. 会話型の取引指向の顧客サービスデジタルヒューマンが標準になる（80％）

過去のいわゆるインテリジェントな顧客サービスは、実は全くインテリジェントではありませんでした。それは依然としてテンプレート ロジックに基づいており、消費者のニーズを真に理解することができず、実際の消費シナリオにおける人間的なタッチが欠けていました。

AI が完全に実装された後、次の 3 つのポイントが統合されて完全なソリューションが形成されます。まず、ChatGPT のようなテクノロジーは、消費者の真のニーズをネイティブに理解し、即座に会話する機能を備えています。第二に、主要投資主体の営業担当者をモデルにしたデジタル人物は、実生活の外観を備えているほか、取引場面の主観的意識と営業体験をシミュレートし、顧客とリアルなコミュニケーションをとって注文を迫ります。 3 つ目は、トランザクション指向であるため、このリンクのトランザクション率とコンバージョン率が大幅に向上します。

2. 積極的に顧客を理解し、ブランドと消費者の関係がより緊密になる（50%）

許可が与えられると、販売前AIロボットが登場し、顧客のソーシャルネットワークで消費者の嗜好データを事前に収集し、予測モデルを形成し、より短時間でスクリーニングプロセスを完了し、ターゲットグループの嗜好の違いに基づいてユーザーの好みに近いスタイルのコンテンツ作成を提供し、コンテンツマーケティング自体のコンバージョン効率を向上させます。

顧客を積極的、継続的、多面的に理解することで、ブランドと消費者は取引を超えた友人になれるかもしれません。

3. 仮想広告空間と現実の広告空間のリアルタイム連携（55%）

携帯電話やコンピューターは広告媒体の1つにすぎません。低価格スクリーンのさらなる普及とVR、AR、MR、XRの進化により、オンラインシーン、オフィスシーン、エレベーターシーン、屋外シーンなど、バーチャルとリアルが融合したスーパーネットワークが形成されます。このスーパーネットワークのおかげで、広告もあらゆるプラットフォームに遍在し、シームレスに接続されます。

3. 支払いモデルの再構築

1. ユーザーの広告に対する信頼が危機に瀕している（35%）

槍のあるところには盾があるべきである。攻撃があるところには防御がなければならない。

オンラインとオフラインの両方で、AI 生成の広告、AI カスタマー サービス ロボット、AI トランザクション インタラクションが大量に存在します。閾値に達すると、消費者は AI 広告に無関心になったり、不信感を抱いたりするため、徹底した信頼の再構築が必要になります。

AI+ブロックチェーンによる信頼性の向上、チェーン全体での情報開示など、マーケティングコミュニケーションプロセス全体の透明性の実現など、問題を解決する可能性はたくさんあると考えています。

もちろん、特定のグループの人々が実在の人物による広告のみを受け入れる可能性もあります。

2. CPVが主な支払いモデルになる（70％）

まさに「広告は取引である」。

これまでの CPC、CPM、CPL、CPA などのモデルは補助的な役割に追いやられ、CPS が最終的な販売量に応じて課金される主な支払いモデルとなり、真のパフォーマンス広告を実現します。

ここでの CPS 決済サイクルは、各広告が消費者の意思決定、特に購入の遅れや低頻度の大量消費に及ぼす総合加重指数をより正確に計算するために拡張されます。

つまり、AI ベースの新しい広告価値測定システムが必要であり、CPV (Value) モデルの方が適切である可能性があります。

そのため、顧客生涯価値に基づいた動的な ROI が生まれる可能性もあります。

3. C2Mカスタマイズマーケティングクローズドループへの無限のアプローチ（65％）

従来の方法では、広告は主にターゲットグループを選択するためのラベル付けを通じて行われます。しかし、将来的にはAI技術の助けを借りて、視聴者をより正確に配置できるようになり、個々の個人に対して真にパーソナライズされた表示を実現できるようになり、消費者の広告体験と広告効果が向上し、より詳細な広告プレゼンテーションが実現します。

さらに、AI は、企業がクリエイティブ制作、正確なターゲティング、インテリジェントな最適化、ディープコンバージョン、リード管理などのリンクを含むクローズドマーケティングループをカスタマイズおよび生成し、複数のビジネスモデルに対応するプロフェッショナルなサービスシステムをサポートするのに役立ちます。

4. 数分以内にリアルタイムで動的調整が可能（70%）

AIGC は、広告効果の監視と最適化においても重要な役割を果たします。広告効果データを分析しフィードバックすることで、広告をリアルタイムに調整し、広告の効果とROIを向上させることができます。

日次・週次データに基づく戦略調整から、AIによる分単位の自動動的調整まで、これが徐々に現実のものとなっていきます。

広告業界におけるワナメーカーの難問: 「広告費の半分が無駄になっているのはわかっているが、どの半分が無駄になっているのかはわからない。」

この文は次のように変更する必要があります。 「広告費が無駄になっていることはわかっていますが、せいぜい 1 ドルにすぎません。」

4. 実践者の再構築

1. 初級レベルの低レベルの仕事の90%が消滅する（90%）

AIによる広告業界の変革は予想以上に速く、劇的であり、広告従事者は最も簡単に置き換えられる職業の一つとなっている。

AIGC は主に 2 つの問題を解決します。 1つ目は、大規模なデータの収集、集約、誘導など、人間にはできないことです。 2 つ目は、機械化された動作など、人間がやりたがらないことです。

今後 5 年間で、非常に基本的なデザインとコピーライティングはより高度な AI モデルに置き換えられ、コピーライター、デザイナー、イラストレーター、さらにはストラテジストもその影響を受けずにはいられなくなるでしょう。

4月13日、BlueFocusは社内メールを公開し、AIGCはさらに多くの雇用を奪う可能性があり、多数の従業員が失業のリスクに直面することになるだろうと発表した。

AI はすべての人を排除するわけではなく、AI ツールを使用できない人だけを排除します。

2. 高次元戦略ポジションの構築（35％）

現時点で予測できるAIは、人間のように感情や共感の核心を持つことはできません。

広告制作チェーン全体において、いまだに人間の知恵に頼っている戦略は、より垂直に細分化されたシナリオや対象者に対する広告戦略（敷居の高い知識と経験の蓄積に依存）、法律や規制、公序良俗に基づくレビュー戦略、問題や紛争が発生した後のルール戦略の3つです。

広告戦略家は、数億ドルに影響を及ぼす広告を管理および調整することができ、特定の役職に就く人々の価値の影響力は無限に拡大されます。

5. 法的監督の再構築

1. AIによる広告表示＋手動レビューが標準になる（75％）

AI時代には、単一のタッチポイントでユーザーの痕跡をぼかし、感度低下処理を行い、個人情報の保護を強化する新しいAIプライバシー保護メカニズムが登場します。

広告業界は主要な規制産業の一つです。 「インターネット情報サービスアルゴリズム管理規則」では、ユーザーデータとアルゴリズムについても規定しており、ユーザーがアルゴリズムを知る権利と選択する権利を保護することを義務付け、広告会社によるユーザーデータへのアクセスに一定の制限を課している。

AIによる広告識別と手動によるレビューが開始されており、この2つが必要になる可能性が高いです。

2. AIの規制（50％）

将来、AIコンプライアンスは依然としてAI技術自体に依存して、AIリアルタイム検出プラットフォーム、AIリアルタイムレビュー、AI処罰メカニズムなどのAIに対するAI監視の敵対モデルを形成する必要があり、その時点で相互制約はさらに大きくなるでしょう。

魔法を打ち負かすことができるのは魔法だけです。槍を盾として使いましょう。

6. ビジネス環境の再構築

1. 大規模な垂直広告モデルが登場する（85%）

それは依然として、テンセント広告、バイトダンス、アリママ、百度マーケティングなどのプラットフォームなどの大手企業の主戦場です。親会社の総合的なビッグモデルが改善されるにつれて、垂直広告のビッグモデルが自然に出現し、新たな競争障壁となるでしょう。

大規模な広告モデルを中心とした技術の進化は、私たちの想像を超えるスピードで起こっています。大規模モデルの構築は機械学習プラットフォームの急速な進歩を促進し、両者は好循環を形成しています。

実際、DTAB はすでにこれに取り組んでおり、公開されている資料も多数あります。結局のところ、広告は各企業にとって重要な商品化モデルです。

2. 膨大な広告データが最初の障壁となる（70%）

データは多ければ多いほど良いです。モデルは大きいほど良いです。

大規模な広告モデルの機能規模は数千億にも及びます。超大規模パラメータを持つ AI モデルのトレーニングを提供するには、計算精度の向上、コールドスタートの高速化、アイドル時間の削減、ディープコンバージョン目標の最適化などのために、膨大な量のオリジナル広告データが必要です。

したがって、高品質なコンテンツのデジタル資産こそが、生成 AI の勝利のポイントです。この領域のデータを保有することは従来のAI企業にとって難しく、広告プラットフォームならではの強みでもあります。

同時に、洗練された成長に対する顧客の要求も、広告ビッグモデルの進化と発展にとって重要です。

3. メディアの重要性は刺激的である（65%）

AIが流行しているとはいえ、オフラインの物理空間における最強のチャネルとして、ラダーメディアの重要性は減るどころか増しており、現実世界に近づくほど希少性は増しています。

AIや5Gなどの技術の力を借りて、自社の技術をアップグレードして統合するだけでなく、オンラインメディアとオンラインメディアも将来のAI広告連携の重要な一部となるでしょう。

すべての技術進歩は NVIDIA にとって良いことです。

すべてのビジネスモデルは茅台酒にとって有利です。

すべての広告変更は Focus Media にとって有益です。

7. 考える

AIGC の出現は、情報の再配置とインデックス付けに AI アルゴリズムと大規模モデルを使用することを意味し、広告インタラクションのより優れた方法の出現も意味します。この 2 つの組み合わせは、間違いなく 1 兆ドル規模の広告業界における遺伝子変異となるでしょう。

GroupM Globalは「次の10年：人工知能」レポートを発表し、広告業界における人工知能の規模を初めて予測した。

「2022年には、世界のAI広告は3,700億ドルを超え、2032年にはメディアの大部分をカバーし、1.3兆ドルに達し、総広告収入の90％以上を占めるようになるだろう。」

AIを受け入れ、愛を与えることが人類にとって唯一の選択肢となった。

何百万人もの広告主は、AI を広告に強制するのではなく、AI 時代に即したより良い広告を作成する必要があります。

参考文献:

• 業界の洞察 |クリエイティブな変化と市場の混乱: AIGC が広告業界に及ぼす総合的な影響
• クリエイティブな変化と市場の混乱: AIGC が広告業界に及ぼす総合的な影響
• 「2023年メディア産業調査レポート AIGC 基盤技術、開発履歴、市場規模」
• 「検索後半で大手企業が競争：AI技術はユーザーの新たなニーズにどう応えられるのか？」 》
• 大手モデルが登場する前、大手企業はAI広告に群がっていた

チーフライター：村の入り口に牛がいます。記事設計者: Dandan

出典：Party A Finance（ID：jiafangcaijing2019）。世の中に、お金を無駄遣いするパーティーAのお父さんがいないことを祈ります。