クリエイティブは新しいターゲティングです: 広告クリエイティブ AI ソリューションがデータ損失とどのように戦うか
公開: 2023-10-25私たちは皆、壁に「データ廃止の時代が到来した」という書き込みを見たことがあるでしょう。 個人を特定できる情報 (PII) とマーケターによるその使用方法に関する保護の強化は常に展開されており、プライバシー優先のマーケティングに適応していないマーケターはすぐに苦境に陥ることになるでしょう。
幸いなことに、デバイス間でユーザーを追跡することがますます困難になる中、マーケティング担当者が進むべき道は明らかです。つまり、クリエイティブが新しいターゲティングです。 視聴者をターゲットにする能力を中心にビジネスを構築した Meta もこれに同意しています。
未来のマーケティングは、Cookie によってサポートされる個別のターゲティングに依存するのではなく、視聴者がいる場所で対応し、カスタマー ジャーニーの特定のタッチポイントごとに共感を呼ぶコンテンツや広告を配信します。 Cookie のない世界で勝つために、ブランドはビジネス目標と主要な視聴者に基づいて広告クリエイティブを多様化し、カスタマイズする必要があります。
しかし、創造性を高めること自体が課題であり、より多くの時間、労力、予算が必要になります。 ブランドは効率を最大化し、広告クリエイティブをより迅速に生成し、支出を最適化することを目指しています。そして 2023 年には、それは AI に目を向けることを意味します。
それでは、あなたのチームは今、AI をどのように活用して、視聴者の共感を呼ぶスクロールを止めるクリエイティブを作成できるでしょうか?
その方法: AI のアイデアと概念化
私たちは皆、AI が私たちのあらゆる行動をどのように変革するかについて、AI 企業やテクノロジー楽観主義者からの壮大な主張を聞いたことがあるでしょう。また、最も宣伝されているツールの多くは、コピーの作成からデータの分析、画像の生成やビデオの編集に至るまで、クリエイティブに焦点を当てています。
しかし、現在存在するこれらのツールを効果的に活用することは、それほど簡単ではありません。
コンテンツのアイデア出し、テスト、生成などの作業をアウトソーシングするというアイデアは、予算を削減しながら規模を拡大したいと考えている企業にとっては魅力的なものかもしれませんが、これらの強力でありながらもまだ登場しつつある機能を、いつ、どこで、どのように使用するかを決定する際には、慎重に検討する必要があります。 AI ソリューション。
現時点で、クリエイティブに関する AI の最大のチャンスは、アイデア出しとコンセプトのプロセスを合理化することです。 ブレーンストーミングをしているとき、AI は不条理な出力を作成する傾向があるのが強みです。 AI は、人間では決して検討したり提案したりしないような、チーム向けの幅広い新しいアイデアを生み出すことができます。
それが素晴らしいブレインストーミングのすべてです。
チームは依然として創造的に考える必要があります。彼らは AI に入力される入力に対して責任を負っています。 ChatGPT (テキストの場合)、Midjourney または DALL-E 2 (画像の場合) などのツールに対して、探している内容に関する詳細が十分に含まれる構造化されたプロンプトを作成するようにしてください。
出典: DALL-E 2
これらの AI ツールを使用して、過去のクリエイティブに基づいてアイデアを調達し、探しているコンテンツの種類、呼び起こしたい特定の感情、全体的な目的をツールに知らせることができます。 過去の広告クリエイティブで承認済みのコピーの例を入力して、テキスト オーバーレイや広告コピーのプロンプトを作成することもできます。
また、やりながら洗練し続ける必要があります。 1 つのことを実行して、それで終わりにしてはいけません。 出力に取り組み、何が好きか嫌いかについてのより多くの情報を AI に提供します。
すべての AI と同様に、ロボット ヘルパーの性能も、ユーザーが入力した内容と同じであることを忘れないでください。プロンプトが優れているほど、より良い結果が得られます。
チームは、AI を活用したブレインストーミングから生成されたアイデアの一部を使用して実行できます。特定のビジネスや対象者向けに機能するように、アイデアを構築したり、組み合わせたり、微調整したりできます。
もう一つの利点は？ プロセスのこの早い段階で AI ソリューションを適用すると、人間による一貫した監視が保証されます。 AI の出力を直接使用していない場合は、将来的に法的な問題に直面するリスクが大幅に低くなります (詳細は後ほど)。
その理由: AI ツールを使用してクリエイティブを最適化する
クリエイティブが本当に新しいターゲティングとして機能する場合、データは依然として重要です。 マーケティング担当者は、さまざまなタッチポイントでどのクリエイティブが最も優れたパフォーマンスを発揮するかを理解する必要があります。 ここでも AI を活用する絶好のチャンスです。
AI ツールは、マーケティング担当者やクリエイティブがより適切な情報を抽出し、永遠の疑問「なぜ特定のクリエイティブ アセットがトップに浮上し、他のクリエイティブ アセットが沈むのか」に対する答えを見つけるのに役立ちます。
Treat (現在ベータ版) のような新興ツールは、ライフスタイル画像と製品ショーケースなど、特定のテーマに基づいてクリエイティブをグループ化することで洞察を生成することを目的としています。マーケティング担当者はこれを使用して、どのタイプのクリエイティブがより高い生涯価値 (LTV) をもたらすかなど、特定の目的と関連付けることができます。 。 マーケティング担当者はその情報を使用してパターンを特定し、クリエイティブの制作と最適化のプロセスに新しいベスト プラクティスを組み込むことができます。
出典: トリート
これらのツールは、チームがより戦略的な決定を下し、設計に関してより適切な賭けを行うのに役立ち、全体的なパフォーマンスの大幅な向上につながります。
目標は、これらの洞察を保存できるデータベースを構築することです。 それは何も新しいことではありません。 マーケティング担当者は長い間、創造的なテストの結果を静的なドキュメントに落とし込むことで、誰もが新たな学習のメリットを活用できるようにしてきました。
ただし、これらの新しいツールはリアルタイムの洞察を提供するため、新しいキャンペーンが開始されても、重要なポイントは動的に変化します。 これは長期的には大きなメリットであり、チームが消費者の行動やプラットフォームのパフォーマンスの変化に機敏に対応できるようにするのに役立ちます。
内容: AI グラフィック デザイン、コピー、クリエイティブ アセットの活用
AI を使って何かをしたことがあるなら、少なくとも、コピー (ChatGPT、Bard、Jasper AI、Anyword) や画像 (DALL-E 2、Midjourney、Adobe Firefly) を生成する生成 AI ツールを使ったことがあるでしょう。 ）。
そして、AI があなたの創造力を高めるためにできることはたくさんあります。 DALL-E 2 や Midjourney などのツールを使用すると、ユーザー層に訴える特定の画像を生成できます。 Treat や、それぞれの広告マネージャーを通じてプラットフォーム内でまもなく利用可能になる Google および Meta の機能を含むその他の機能は、製品ショットに組み込むことができる生成的な背景に傾倒しています。 OpusClip は AI を使用して、Facebook で使用するために長い形式のビデオから「パンチの効いた」クリップを作成します。
出典: メタ
AI を使用してクリエイティブのモデルやナレーションを生成することもでき、チームがこれらのアセットをカスタマイズしてブランドに適切なトーンを打ち出すことができます。 LaLaLand のようなツールは、製品をアピールするためにさまざまな AI モデルを作成します。 Lovo などのジェネレーターを使用して、ビデオに音声要素を追加すると、好みのアクセント、年齢、性別の音声を作成できます。
Pencil などの一部の AI 広告ジェネレータは、クリエイティブの反復を提案し、成功したクリエイティブに基づいてテンプレートを提供することで、広告の結果を改善できると主張しています。 これは新興ブランドにとってはクリエイティブ面での大きな軽減となる可能性がありますが、より多くのカスタマイズが必要なエンタープライズ企業にとってはより困難になる可能性があります。 また、競合他社よりも先にトレンドを積極的に発見することを優先していないと、ブランドが後手に回って後手に回ってしまう可能性もあります。
これらすべてのアプリケーションが真実であるとは思えないとしても、それは間違っていません (現時点では)。 AI だけを使用して、マーケティングの中心が望むすべてのクリエイティブを生成することにいきなり取り組むことはできません。ライセンス、アセット編集、法的保護などに関する計画を立てる必要があります。
Midjourney や DALL-E 2 などの生成ツールを使用している場合は、法的問題を回避するために適切な商用ライセンス プランを用意していることを確認してください。 また、これらのツールが提供する出力を直接編集することもできないため、ブランド クリエイティブにとっては大きな問題となる可能性があります。 しかし、Adobe Firefly は生成 AI と編集機能を組み合わせることで正しい方向に進んでおり、この分野ではさらなる成長が期待されています。
現時点では、クリエイティブ アセット制作用の AI は新興テクノロジーであるため、必要なレベルの品質や特定の種類の画像を常に生成できるとは限りません。 ただし、探索を続ける必要があります。これらのツールで何ができるかを常に最新の情報を入手し、引き続き試してください。 業界は急速に変化しており、新しい機能は今後も登場します。
このテクノロジーは、現在進行中の法的および倫理的な課題にもさらされているため、注意する必要があります。
ただし: 広告クリエイティブ AI ソリューションに対する潜在的な課題の評価
新興テクノロジーの性質そのものが、まだ多くの疑問が残っていることを意味します。 これは特に AI のようなものに当てはまります。AI は大きな可能性を秘めていますが、シリコンバレーというよりも西部開拓時代のように感じられる場合があります。 そのため、AI のさまざまな使用に関して、法的、評判、倫理上の問題が考えられることが数多くあります。
出典: eマーケター
アーティストや出版社は、著作権で保護された作品を同意なくAIモデルをトレーニングするためにスクレイピングした企業に対して訴訟を検討している（またはすでに起こしている）。 AIが生成したコンテンツには事実誤認が多く、AIツールのトレーニングを担当する海外の労働者が低賃金であることへの懸念が高まっている。
これらはすべて AI 業界にとって重要な課題であり、それらがどのように克服されるかを注視し続けることが重要です。 しかし、だからといってAIを完全に避けるべきだというわけではありません。 法務チームと協力して潜在的なリスクを評価してください。ただし、これらの革新的なイノベーションを活用しないことにはリスクが伴い、競合に門戸が開かれる可能性があることを忘れないでください。
より多くの、より優れたクリエイティブへのニーズは非常に現実的であり、AI は、データの廃止の瞬間に直面する際にブランドが直面する課題のいくつかに対して、多くの潜在的な解決策を提供します。 結局のところ、アプローチを戦略的に行うことが重要になります。
データ非推奨の時代に勝つブランドは、適切なバランスを取り、最小限のリスクでこれらの強力なツールを活用する方法を見つけたブランドです。