マーケティングにおけるAI
AIテクノロジーは、マーケティング部門内や、マーケティング戦略とマーケティングキャンペーンの両方の一部として、さまざまな用途で使用されています。
5 所要時間
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AIマーケティングとは、人工知能 およびML技術を使用して、マーケティング活動のさまざまな側面強化ことを指します。あらゆるマーケティング部門には、合理化、自動化、最適化、効率を高める機会が複数あり、それぞれに役立つAIプラットフォームの例があります。
チームがプロセスに組み込むことを選択するテクノロジーは、各ブランドと、直面する課題と機会と同じくらいユニークです。
マーケティングにおけるAIの最も派手な用途の1つは、ChatGPT-4のような生成AIツールの形で提供されます。ジェネレーティブAI は、ユニークな製品を「生成」するAI テクノロジーを広く指し、ChatGPT-3やChatGPT-4などのテキストベースのプラットフォームは、特定の質問に対するコンテクストに関連性の高い回答を作成する能力が高まっているため、人気があります。
マーケティングチームは、コンテンツサイクルにジェネレーティブAIツールの使用をますます統合しています。コンテンツマーケティングからメールマーケティングやパーソナライズまで、コンテンツは多くのマーケティング活動の背後にある力です。しかし、コンテンツ制作は、最初から最後まで非常に多くの時間と労力がかかるため、多くのブランドにとってしばしばつまずきの石となります。ジェネレーティブAIツールを使用すると、コンテンツ作成者に有利なスタートを切ることができるため、その時間を大幅に短縮できます。
このアプローチには倫理的な懸念があることに注意することが重要です。ブランドは、開始する前に、ジェネレーティブAIが戦略のどこに適合するかを慎重に検討する必要があります。アルゴリズムがどのようにトレーニングされ、どの材料でトレーニングされているかを知ることは非常に重要です。また、AIコンテンツの限界(コンテンツのファクトチェックを慎重に行うことの重要性など)をチームに理解させることも同様です。
また、最終ドラフトでコンテンツ生成にAIがどの程度使用されたか履歴、AIコンテンツ作成プロセスの一部であったことを視聴者に開示することも重要です。
ソーシャルメディア管理ツールは、AIテクノロジーへの投資を増やしており、ブランドが顧客の声を理解し、ターゲットオーディエンスの価値を高めるのを支援する上で不可欠になっています。
自然言語処理(NLP)は、言語をよりよく理解し、正確に解釈するように機械に教えることに重点を置いているため、この点で特に役立ちます。この機能は、LinkedInやカスタマーレビューサイトなどのプラットフォーム上のソーシャルメディア投稿を分析するために必要です。
ソーシャルメディアプラットフォームでの視聴者の会話のキーワードとトリガーを特定することができるAIツールを使用すると、ブランドは顧客が最も興味を持っているトピックを特定し、コンテンツ作成の取り組みをより適切にターゲットにし、ブランドエンゲージメントの機会を増やすことができます。
AIとMLは、オンライン検索の分野に重要な進歩をもたらしました。AIを活用した検索は、クエリとコンテンツ間のコンテクスト関連性を探すだけでなく、検索意図から学習し、予測型機能を活用してリアルタイムで提案を提供します。これは、ブランドのWebサイトで顧客にリーチする絶好の機会を提供します。
現在利用可能なほとんどのAI検索ツールはAPIを使用しているため、開発チームはコンテンツ検索をWebサイトに簡単に埋め込むことができます。マーケティングチームは、ユーザーが最新のWebサイトに期待するようになった予測型テクノロジーを活用し、社内のコンテンツマーケティング分類法を利用して検索エクスペリエンスを管理する能力を得ることができます。
AIを活用したオンサイト検索を利用するブランドは、Q&A、レコメンデーションウィジェット、リアルタイムのパーソナライズなど、顧客体験を向上させ、ジャーニーを充実させる他の機能にアクセスすることもできます。
検索エンジン最適化(SEO)は、間違いなく検索の議論の重要な部分です。AIツールは、コンテンツ作成者がSEOアルゴリズム用にコンテンツを最適化するのに役立ち、訪問者と検索エンジンの両方がコンテンツを見つけやすくします。
これは、人工知能とMLが多くのマーケティングチームの目標とシームレスに適合する重要な分野の1つです。データドリブンな意思決定の必要性はここ数年で大幅に高まっており、データドリブンな組織になるための道のりは、多くの組織が予想していたよりも険しく険しいものでした。データを持つことと、データを分析して実行に移すことは別物です。
データは常にマーケティングにおけるアナリティクス分析の鍵でした。AIテクノロジーが効果的であるためには、大量のデータが必要です。そのため、ブランドにとって重要なインサイト、指標、トレンドを抽出するのに役立つのも不思議ではありません。AIをビジネスインテリジェンスと組み合わせると、ブランドはエコシステム、市場のトレンド、顧客の行動をより包括的に把握できます。
AIはプロセスを自動化することもでき、チームはイニシアチブの結果に飛び込み、戦略的な意思決定をより迅速に行い、顧客データと引き換えに価値を提供することで顧客との長期的な関係を構築できます。
eコマース マーケティング戦略の重要な部分である予測型 アナリティクスは、AmazonやNetflixなどの企業によって普及し、大きな効果を上げています。予測アナリティクスでは、履歴データとリアルタイムデータを使用して、将来の顧客エンゲージメントについて予測を行います。これらは、パーソナライズされたマーケティングメッセージを提供し、顧客ジャーニーを具体的に形成して、顧客との信頼と関係を構築するために使用できます。
これは、顧客が楽しめる可能性のある製品を提案したり、視聴者が以前に消費したコンテンツに基づいて視聴者が興味を持つ可能性のあるコンテンツ管理するたりする機会を提供する予測型 アナリティクス、顧客のニーズを満たす最善の方法を検討する際に非常に役立ちます。このような役立つエクスペリエンスは、顧客維持に貢献します。
会話型AIは、その有用性から、現代のマーケティングAI ツールキットにおいて、おそらく最もユビキタスで便利なツールです。適切に展開された高品質のチャットボットは、顧客がブランドに24時間アクセスし、必要な情報やチームにすばやく連絡できるようにすることで、顧客のロイヤリティを構築できます。
自然言語処理(NLP)は、機械が人間の言語を処理するだけでなく、それに含まれるニュアンスを理解できるようにすることに重点を置いており、チャットボットとボットは同様に、特定のセグメントのマーケティングメッセージを強化し、ターゲットオーディエンスに迅速かつ簡単な支援を提供できます。
コンテンツ作成や検索エンジンからマーケティングオートメーションやA / Bテストまで、個々のテクノロジーは、AIマーケティングツールが進化し成長し続けるにつれて、エンゲージメントと顧客満足度を向上させる機会を表しています。
多くのマーケティングチームにとって、AIの採用に向けた段階的なアプローチは、タスクを自動化し、個々の製品を使用しながら、AIを既存のシステムに統合するなど、最も有益です。多くのチームはすでにMLシステムを使用しており、マーケティング戦略について常に学び、進化させています。
次のステップは、人工知能とMLを使用して、訪問者と従業員の両方にとってより良いエクスペリエンスを構築し、コンバージョン率とワークフローを改善し、デジタルマーケティングチーム内でイノベーションの機会を創出することです。
ジェネレーティブAIを使用して、パーソナライズを使用してウェブエクスペリエンスを調整する方法の詳細については、こちらを参照してください。