マーケティング チームの生成 AI の価値を最大限に実現する能力を遅らせる 6 つの主な障壁

マーケティング業界におけるジェネレーティブ AI の可能性については、ここ数か月間うんざりするほど書かれてきましたが、それには十分な理由があります。マッキンゼー・アンド・カンパニーの試算では、ジェネレーティブ AI によって世界の GDP は 2 兆 6,000 億ドルから 4 兆 4,000 億ドル相当に増加する可能性があります。経済。

この同じレポートの中で、マッキンゼー・アンド・カンパニーは、ジェネレーティブ AI が影響を及ぼす主な分野は、顧客業務、ソフトウェア エンジニアリング、研究開発、そして (私のお気に入りの) マーケティングと販売であると示唆しています。

Generative AI がマーケティングと販売に潜在的に与える影響は、Reddit のトップページ、毎日バイラルな Twitter スレッド、および LinkedIn 上の大量の投稿を飾りました。

変化に向けた勢いは本物のように見えますが、実際のところ、ほとんどのマーケティング チームはまだ AI を最大限に活用できていません。

ここでは、マーケティング チームが Generative AI テクノロジーを導入して実際の結果を生み出すことを妨げている主な障壁をいくつか紹介します。

障壁 1: チームの連携

多くの組織は、キャリアチームのページに、パフォーマンスが高く、高度にプロフェッショナルなスポーツチームのように運営したいという美しいコピーを書きたがります。

残念ながら、現在存在し運営されているマーケティング チームの大多数は、実際には就学前のサッカー (フットボール) チームと同じように運営されています。

多くの人がボール (ゴール) を追いかけて走り回り、互いに反応するのではなく、実際の計画と明確な進むべき道を持ってゲームに臨むのです。

この調整の欠如が、Generative AI がチームの成果を上げるのに苦労する原因となっています。 組織は人々で構成されており、その人々が連携して働くことができない場合、それは深刻な問題となる可能性があります。

主な問題の 1 つは、すべてのマーケターが平等に生まれているわけではないことを認識していることです。 AI のトレーニングに 2 ～ 3 週間かかる人もいますが、チーム内の他の人は 2 ～ 3 か月以上かかる場合があります。

障壁 2: 信仰の欠如

マーケターのグループに 2 つのコンテンツを読んで、どちらが AI によって書かれたもので、どちらが人間によって書かれたものであるかを特定するよう依頼したところ、正しく推測したマーケターは 50% のみでした。

LinkedIn のグループに 2 枚の画像を見て、どちらが AI によって生成されたもので、どちらが本物の写真であるかを判断するよう依頼したところ、クイズに参加した人のわずか 50% しか正しく推測できませんでした。

しかし、多くのマーケティング チームは依然として、顧客が実際に違いを見分けることができるかどうかを疑う人々でいっぱいです。

障壁 3: 政府の規制

一部の地域では人工知能の台頭を非常に深刻に受け止めており、最も著名なツールの一部へのアクセスを禁止しています。

場合によっては、ツールが特定の規制を満たすことを強制され、その結果、ユーザー エクスペリエンスが抑圧され、可能なイノベーションのレベルが制限されてしまいます。

人工知能が世界に与える影響を矮小化すべきではなく、多くの地域で政府はマーケティング担当者がこれらのテクノロジーを最大限に活用することを妨げようとしています。

障壁 4: 内面化されたテクノロジーへの恐怖

19世紀、イギリス中の労働者は、最終的に人間の労働者に取って代わる機械を導入する企業に抗議した。 その結果、1800年代初頭にノッティンガムの路上でラッダイトと呼ばれる人々からなる暴動が発生した。

テクノロジーが私たちの仕事を奪うという恐怖はかなり以前から存在しており、世界中のマーケターもこの恐怖を内面化しています。

この恐怖により、マーケティング分野の優秀な人材の一部が足を引っ張り、より効果的かつ効率的に人工知能を使用するという考えを拒否するようになりました。 また、一部の組織では、自社のパートナーに対するこれらのツールの使用を制限するようになりました。

一部の組織は、Midjourney や Stablefusion などのツールの合法性をめぐる不確実性が再び悩まされる可能性があることを懸念しています。

ここでの恐怖は、法的影響のリスクだけでなく、視聴者からの反響にも関係しています。 一部のブランドはクリエイターをターゲットにしていますが、多くのデザイナーやクリエイターが、アーティストが作成した画像の詳細な分析に基づいて創造性を複製するこれらの AI ツールに対して脅威や軽視されていると感じていることを彼らは知っています。

障壁 5: データの複雑さ

一部の組織は、適切なセキュリティ ポリシーを導入しない限り、単純に第三者に渡すことができない重要なデータを扱っています。 そのため、Generative AI から恩恵を受けようとしているマーケティング担当者にとって、データは成功への大きな障壁となる可能性があります。

Generative AI とビッグ データの力は非常に大きく、これらのツールは大規模なデータ セットやドキュメントを分析し、数秒以内にそれらのデータ セットから重要な情報を引き出すことができます。

とはいえ、データがプライベートまたは機密である場合、組織は既製の生成 AI の使用を避け、独自のデータ レイクと展開環境を使用して内部で管理できるソリューションの開発を検討する必要があります。

障壁 6: 誤った物語

インターネットには、AI を利用して大量のコンテンツを生成してきた最も著名なブランドの一部が、AI のせいで失敗していることを示唆する記事が溢れています。 実際、財団が最近実施した調査では、ジェネレーティブ AI と SEO に関するオンラインで最も有名な「失敗談」の一部でさえ、実際には虚偽の物語であることが示されています。

一例として、CNET は多くのマーケティング担当者によって、人工知能を採用しているものの失敗しているブランドの 1 つであると書かれています。

CNET が AI を使用して作成したオリジナルの記事とその成果を調べた結果、これらの AI によって生成された記事は (ランキングが同じであれば) 今年 500 万以上のアクセスを生み出すと予測されていることがわかりました。

こうした取り組みによる ROI が低いと書かれているブランドの多くは、実際には AI 支援コンテンツのおかげで月に数百万の訪問を生み出し、PPC 支出を何十万ドルも節約しています。

過去数か月間、Foundation はクライアントが人工知能をワークフローに導入し、人工知能を使用してコンテンツ作成と結果の ROI を最大化する方法を理解できるようサポートしてきました。

人工知能を使用して SEO とコンテンツの成果を向上させることで私たちが見ている成功は大きく、ジェネレーティブ AI をマーケティングで機能させるための鍵は、ジェネレーティブ AI をツールとしてではなく人々の拡張ツールとして使用することであるという初期の兆候が示されています。置換。

もっと欲しい？ これは、Create Like the Greats のポッドキャスト エピソードです。人工知能と、人工知能がマーケティングのやり方をどのように形作るかについて、さらに詳しく話しています。