デジタルマーケティングは常に変化の速い業界でしたが、マーケティングへの人工知能の導入は、今日のマーケティングマシンにロケット弾をもたらしました。コンテンツマーケティングやSEOからソーシャルメディア広告やマーケティングの自動化まで、AIはデジタルマーケティング担当者がオーディエンスと関わり、戦略を実施する方法に革命をもたらしています。
AIは、マーケティング活動とそれに伴ってROIを変革する可能性を秘めています。このガイドでは、デジタルマーケティングを成功させるためにAIを活用する方法を紹介することを目的としています。
デジタルマーケティングにおけるAIとは
デジタルマーケティングにおけるAIとは、ジェネレーティブAIなどの人工知能ツールを使用して、デジタルマーケティング戦略の策定と実施を強化することを指します。これが実際に意味することは多岐にわたりますが、一般的にはチャットボット、マーケティング自動化プラットフォーム、AIを活用した分析ツールなどのテクノロジーの活用が含まれます。
デジタルマーケティングにおけるAIの役割は、自動化にとどまりません。マーケターは、膨大な量のデータを分析し、顧客体験をパーソナライズし、将来の傾向をこれまでにない精度で予測することができます。実際、AIの採用は業界全体で急速に増加しています。
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- デジタルマーケターの80％が、2023年の戦略に何らかの形のAIテクノロジーを使用したと報告しています （マーケティングAI研究所）。
- AI主導のパーソナライゼーションは、コンテンツやレコメンデーションを個々のユーザーの好みに合わせて調整することで、収益を最大15％増やします（McKinsey ）。
- チャットボットだけでも、自動化と効率的な顧客とのやり取りにより、企業は年間80億ドル以上の節約になると予想されています（Juniper Research）。
デジタルマーケティングで AI を使用する理由
AI は、デジタルマーケティングのあり方を変える可能性があります。リソースを大量に消費するタスクの自動化から、逃している可能性のある機会をデータから発見することまで、これを戦略に組み込むことを検討すべき理由をいくつかご紹介します。
パーソナライゼーションの強化
パーソナライゼーションは、デジタルマーケティングにおけるAIの最も魅力的なユースケースの1つです。マッキンゼーによると、消費者の 71% が、取引先の企業にパーソナライゼーションを期待していると答えています。パーソナライゼーションはもはや選択肢ではありません。
ただし、すべてのユーザー向けにパーソナライズされたコンテンツを手動で作成することは非現実的です。そこで AI の出番です。
AIを使用すると、企業は多様な視聴者グループや個人に合わせたコンテンツを迅速、正確、効率的に作成できます。AIは顧客の行動を分析してニーズを予測し、どのコンテンツやおすすめ商品が最も共感を呼ぶかを判断します。
このようにユーザーエクスペリエンスを向上させることで、 AIを活用したパーソナライゼーションは、エンゲージメントを高め、コンバージョン率を向上させるだけではありません。また、ポジティブなブランド認知を生み出し、ブランドロイヤルティを高め、顧客の生涯価値を最大化します。
データインサイトの活用
データをナビゲートして解釈することは、どのデジタルマーケターにとっても不可欠ですが、多くの場合、面倒で時間がかかります。AI主導の分析ツールはこのプロセスをスピードアップして改良し、人間にかかる時間のほんの数分の1の時間で大規模なデータセットから貴重な洞察を抽出できます。
しかし、データ分析にAIを使用するメリットは、効率の向上だけではありません。たとえAIツールが人間と同じくらい時間がかかったとしても、それでも使う価値はあります。これは、データ内のパターンを理解することが AI システムの最も得意とするところだからです。
AIを支える機械学習モデルは、本質的には複雑なパターンを認識し、その結果に基づいて予測を行うように訓練されたデータ分析ツールです。このため、AI 分析ツールは、従来の方法では見落とされがちな傾向を発見できます。
AIから導き出されたインサイトにより、デジタルマーケターはオーディエンスの好みをより正確に把握し、データ主導のインサイトを活用して戦略を最適化することができます。
マーケティングオートメーションの効率化
デジタルマーケターがAIを使用する理由はたくさんありますが、最大のメリットの1つは、マーケティングプロセスの合理化に役立つAIの能力です。AIは反復作業を自動化し、レポートに記入し、リードをフォローアップできるため、時間とリソースを大幅に節約できます。
AIによって可能になる自動化の幅広さは、パーソナライズされたメールフローからカスタマーサービスのチャットボットまで、あらゆるものを網羅しています。デジタルマーケティング向けに設計されたAIツールは、さまざまな広告キャンペーンのパフォーマンスを監視し、機会があればいつでもコピーやスケジューリングを最適化することもできます。
マーケティングオートメーションを合理化することで、AIは効率を最大化し、マーケターにとって最も貴重な資産である時間を取り戻すことができます。時間が増えれば、マーケターは最も価値のあるもの、通常は人間の創造性と共感を必要とする、よりクリエイティブなタスクに集中するようになります。
デジタルマーケターはAIをどのように使用していますか？
AIは比較的新しいものですが、すでに多くのデジタルマーケティング担当者の日常業務プロセスに欠かせないものとなっています。AI を活用して取り組みを強化する方法をご紹介します。
コンテンツマーケティングにおけるAI
AI は、自然言語処理と呼ばれる機能を使用して、人間と同じようにテキストを理解します。NLPは自然言語生成への道を開きました。自然言語生成では、AIツールが知識を使って独自の人間のようなテキストを生成します。
つまり、ジェネレーティブAIは、ブログ投稿からソーシャルメディア投稿まで、コンテンツを自律的に作成できるということです。コンテンツマーケティングにおけるAIの役割はそれだけではありません。AIツールは、コンテンツのアイデアを生み出し、個人のニーズや好みに合わせてコンテンツをパーソナライズし、マーケティング担当者がコンテンツマーケティング戦略を最適化できるようにする洞察を提供することもできます。
デジタルマーケターは、そのスピードと俊敏性から、ますます戦略にAIコンテンツマーケティングを取り入れています。AIは、さまざまなプロセスを自動化し、コンテンツ作成を加速することでコンテンツ制作を大幅に拡大し、マーケティング担当者が今日の競争環境で競争するために必要な基準を満たすのに役立ちます。
ソーシャルメディア広告におけるAI
AIはソーシャルメディアの世界に革命をもたらし、マーケティング担当者がキャンペーンを管理する方法を変革し、オンラインでの顧客とのやり取りを変革しています。コメントモデレーションの自動化からターゲティングインサイトまで、役に立たないことはほとんどありません。
広告ターゲティングに関しては、AIの高度なアルゴリズムがさまざまなオーディエンスグループを識別し、各セグメントに合わせて広告コピーを調整できます。また、条件に応じて、予算とスケジュールを最適化するための推奨事項を提示することもできます。
A/Bテストは、ソーシャルメディア広告を成功させるための基礎です。自動化によるプロセスの合理化とは別に、AIツールは広告コピーのバリエーションを作成し、履歴データを分析して、どのコピーが各プラットフォームで最適なパフォーマンスを発揮するかを予測できます。
AIを搭載したチャットボットは、ソーシャルメディアマーケティングで最も一般的に使用されるAIの形式の1つです。単純な自動メッセージだけでなく、顧客体験を向上させるパーソナライズされた応答を提供することで、顧客とリアルタイムでコミュニケーションをとることができます。
SEOにおける人工知能
デジタルマーケターもAIを活用してSEOプロセスの効率化を図っています。キーワード調査を実施したり、SEOコンテンツのアイデアをブレインストーミングしたり、内容を簡単に校正してレビューしたり、技術的なSEOタスク用のコードを生成したりできるツールもあります。
これらのツールは高度な性質を持っているため、ユーザーの行動を分析してSEOトレンドを予測することもでき、デジタルマーケティング担当者がアルゴリズムの更新に備えてサイトのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
継続的なデータ分析は、成功するSEO戦略の中心であり、AIは膨大な量のデータを迅速に処理できます。これにより、SEOマーケターはさまざまなプロセスを加速し、時間を節約し、検索エンジンマーケティングの取り組みを強化できます。
デジタルマーケティングにおけるAIの理解
AIは比較的新しいテクノロジーであり、それがどのように機能し、デジタルマーケティングで何ができるかを完全に理解するには時間がかかる場合があります。マーケティング担当者にとって最も関連性の高い概念とテクノロジーを分解することで、物事を少し簡単にすることを試みました。
マーケティング担当者向けの AI のわかりやすい解説
AI の世界には、複雑な概念や専門用語がたくさんあります。マーケティング担当者がすべてを把握しようとしている方のために、知っておくべき基本事項は次のとおりです。
ジェネレーティブAI
ジェネレーティブAIは、ほとんどの人がAIについて考えるときに思い浮かべるものです。これは、自律的に生成（生成）するAIを説明するために使用される用語です。テキスト制作ツールはジェネレーティブAIの例ですが、AIが画像や動画を生成することも可能です。
予測型人工知能
予測型AIは、あまり馴染みがないかもしれませんが、ジェネレーティブAIと同じくらい便利です。このテクノロジーは、大量のデータを分析し、その結果を使用して将来の傾向やイベントを予測できます。予測AIは、データ内のパターンを理解し、それを貴重な洞察に変えることで、マーケティング担当者が情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
機械学習
機械学習の概念は、AI がどのように作成されるかを理解する上で不可欠です。機械学習は、コンピューターアルゴリズムが履歴データとそれ自体のパフォーマンスを継続的に分析する動的なプロセスです。これらのアルゴリズムは、学習した内容を将来のアクティビティに適用し、そのプロセスを繰り返すことで有効性を高めます。
主要な AI テクノロジー
AIは多くのテクノロジーを生み出してきました。その中には、デジタルマーケターに他のテクノロジーよりも多くのメリットをもたらすテクノロジーもあります。マーケティング担当者が活用すべき最も重要なAIテクノロジーは次のとおりです。
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- 統合AIソフトウェア：ON24 AnalyticsやContent Engineなど、組み込みのAI機能を提供するプラットフォームでは、多くの場合、特注のソフトウェアが使用されます。つまり、これらのAI機能は、ソリューションの背景に溶け込ませながら、プラットフォームのさまざまな側面を強化するように調整できるということです。
- AIチャットボット：コンテンツのアイデアや作成などの一般的な目的に使用することも、より具体的な目的に使用することもできます。たとえば、ON24のチャットボットツールは、参加者が尋ねる技術的な質問に答えたり、ウェビナー中に追加情報を提供したりするように設計されています。
- AIを活用したプラグイン：AI搭載ソフトウェアを他のアプリケーションに接続してシームレスなマーケティングワークフローを作成するプラグインにより、マーケティングの自動化が容易になります。
人工知能がROIに与える影響
AIは、コンバージョン率を高め、顧客獲得コストを削減し、顧客エンゲージメントレベルを向上させることで、ROIを大幅に向上させることができます。プロセスを自動化し、パーソナライズされたインタラクションを作成することで、AIはコスト削減、収益の増加、効率の向上につながり、最終的には全体的なROIにプラスの影響を与えます。
デジタルマーケティングにおけるAI統合のための戦略的フレームワーク
デジタルマーケティングにAIをうまく組み込むには、目標との整合性、シームレスな実装、長期的な成功を確実にする明確で戦略的なフレームワークが必要です。構造化されたアプローチに従うことで、課題を軽減しながら AI の可能性を最大限に引き出すことができます。マーケティング戦略に AI を組み込むための段階的なフレームワークは次のとおりです。
1.目標を定義
まず、AI で何を達成したいのかを明確に理解することから始めましょう。顧客パーソナライゼーションの強化、キャンペーンの効率の向上、データ主導のより良い意思決定の推進をお考えですか？
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- 例:メールエンゲージメントの向上が目標であれば、予測分析や A/B テストなどの AI ツールを使うと、件名、タイミング、コンテンツを最適化できます。
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- これらの目標を、クリックスルー率の向上、コンバージョン率の向上、顧客獲得単価の削減などの測定可能なKPIに結び付けます。
2.既存のマーケティングプロセスの監査
現在のワークフローを分析して、AI が最も大きな影響を与える可能性のある領域を特定します。
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- ソーシャルメディアのスケジューリング、レポート、リードスコアリングなど、AIが合理化できる反復的なタスクを探してください。
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- データ品質の評価:AI ツールは正確で包括的なデータに基づいて機能するため、データセットがクリーンで適切に整理されていることを確認してください。
3.適切な AI ツールを選択する
目的に合致し、既存のテクノロジースタックと互換性のあるツールを選択してください。
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- パーソナライゼーションには、ユーザーの行動を分析してカスタマイズされたコンテンツを配信するAIプラットフォームを検討してください。
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- 効率を上げるには、マルチチャネルキャンペーンを処理するマーケティング自動化ツールを使用してください。
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- 洞察を得るには、AIを活用した分析ツールが膨大なデータセットから傾向と実用的な推奨事項を抽出できます。
4.実装ロードマップの作成
チームや既存のシステムに負担をかけずにスムーズに統合できるように、段階的なロールアウト計画を立ててください。
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- パイロットプロジェクトから始める:リードスコアリングの自動化など、1 つの AI 主導の取り組みをテストして、有効性と ROI を評価します。
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- 段階的に拡張し、パイロットの結果に基づいて戦略の他の領域にAIを導入します。
5.チームトレーニングへの投資
AI ツールの効果は、それを使用する人によって決まります。マーケティングチームがテクノロジーを最大限に活用するためのスキルと自信を持っていることを確認してください。
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- ハンズオントレーニングセッションを提供したり、ベンダーが提供するリソースにアクセスしたりできます。
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- マーケティング担当者がAIツールを試して革新的なアプリケーションを発見できるようなコラボレーションの文化を育みます。
AIはデジタルマーケティングを変革しつつあり、これらのテクノロジーの急速な進化は、競争力を維持したい企業にとってさらに多くの可能性をもたらします。新たなトレンドを理解することで、マーケティング担当者はAIを活用して戦略を強化し、新しい方法でオーディエンスとつながることができます。
ハイパー・パーソナライゼーション
デジタルマーケティングの未来はハイパーパーソナライゼーションにあります。膨大な量のデータを処理および分析するAIの能力により、ブランドは個々のユーザーに合わせて高度にカスタマイズされたエクスペリエンスを作成できます。マーケティング担当者は、比類のない精度で顧客のニーズを予測し、各個人の好みにリアルタイムで適応するキャンペーンを作成できます。このレベルのパーソナライゼーションは、顧客エンゲージメントを深め、コンバージョン率を高めます。これは、オーディエンスがやり取りするブランドから独自の理解と評価を受けていると感じるためです。
クリエイティブコンテンツ生成
AI を活用したツールでは、高品質な文章、映像、動画コンテンツを制作する能力が急速に向上しています。これらのテクノロジーはコンテンツ制作プロセスを変革し、マーケティング担当者がワークフローを合理化し、戦略とストーリーテリングにもっと集中できるよう支援しています。近い将来、ブランドはAIを使用して、自動化されたブログ投稿からダイナミックな動画まで、あらゆるものを組み込んだ没入型キャンペーンを作成できるようになり、視聴者の心に深く響くインパクトのあるナラティブを配信できるようになります。
音声検索とビジュアル検索の最適化
音声アシスタントやビジュアル検索ツールの人気が高まるにつれ、マーケターはそれに追いつくために戦略を調整する必要があります。AIは、企業が自然言語クエリ用にコンテンツを最適化し、画像メタデータを調整してビジュアル検索結果の可視性を高めるのに役立ちます。この傾向により、製品やサービスが見つけやすくなるだけでなく、ユーザーがテクノロジーとのシームレスで直感的なやりとりを期待する世界において、ブランドの存在感を維持できるようになります。
予測分析
AIは、事後対応型の戦略から積極的な戦略へと移行することで、マーケティングに革命を起こす態勢を整えています。AIを活用した予測分析により、マーケターはトレンドを予測し、機会を特定し、リスクが発生する前に軽減することができます。この機能により、企業は競合他社の一歩先を行き、マーケティング戦略が革新的かつ効果的であることを保証するデータ主導の意思決定を行うことができます。
マルチチャネルキャンペーン調整
AIは、ブランドが複数のプラットフォームにわたるキャンペーンを管理する方法を再定義しようとしています。AIは、オーディエンスの行動を分析し、ソーシャルメディア、電子メール、有料広告などにわたるメッセージングを調整することで、マーケティング担当者が一貫したメッセージを提供する統一戦略を簡単に作成できるようにします。このようなシームレスなキャンペーンは、ブランド認知度を高め、顧客とのすべてのやり取りがビジネスの核となるメッセージを強めることを保証します。
デジタルマーケティングにおけるAIの活用
1.ニーズの評価
AI の可能性にワクワクするのは簡単ですが、デジタルマーケティング戦略に導入する前に、特定のニーズを評価することが不可欠です。現在の課題、将来の目標、および反復的な管理作業の削減など、AIを使用することで得られる可能性のある「簡単な成果」を特定してください。
テクノロジーには多くの可能性がありますが、目標に向かって実装されなければ、気が散るだけです。AI で達成しようとしていることには明確な目標を設定し、最大限に活用したい場合はその使用方法を定期的に見直してください。
2. 適切な AI ツールの選択
ニーズと目標を評価したら、次のステップは、その達成に役立つツールを調査して特定することです。ツールが必要とする機能を備えているかどうかなどの明らかな基準は別として、次のようなことも考慮する必要があります。
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- 既存のソフトウェアシステムとの互換性
- その他のテクニカルサポートのニーズ
- 将来どのように拡張できるか
3.トレーニングと統合
AIデジタルマーケティングツールがどれほど優れていても、適切な使用方法を知らなければ、求めている結果が得られることはまずありません。これらのツールを最大限に活用するには、既存のワークフローとの慎重な統合と同様に、効果的なトレーニングが不可欠です。
