AI と ML がブランド ストーリーテリングに与える影響

ブランドのストーリーテリングは、単に広告キャンペーンやプロモーションを作成したり、テキストを書いたりするだけではありません。 これは、ブランドと視聴者をより深いレベルで結び付け、信頼と認知を構築する説得力のある物語を作成する技術です。

ブランド ストーリーは視聴者の感情、アイデンティティ、問題点を掘り起こし、より刺激的なストーリーはブランドと視聴者の間に長期的な関係を築くのに役立ちます。

通常、最も効果的なブランド ストーリーには、目的、信頼性、継続性、関連性などの要素が含まれており、魅力的な個性が健全に組み合わされています。

強力なブランド ストーリーテリングにはさまざまな形があり、AI が生成するメッセージングの「偽物」を超えて、これまで以上に本物になる必要があります。 実際、コンテンツ自体よりも重要なのは、視聴者にとって記憶に残る意味のあるストーリーを作成するこの能力です。

ブランド ストーリーテリングの概念自体が、特に視聴者の行動、購買習慣、優先順位の変化により急速に進化しています。 その進化は主に人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などの新興テクノロジーによって推進されており、これらのテクノロジーはビジネスの運営方法も変えています。

これらの破壊的テクノロジーは状況を一変させていると言っても過言ではなく、企業がより大きな価値を必要としている視聴者とつながる、より有意義なストーリーを作成することを困難にしています。

マーケティング担当者として、ブランドのストーリーテリングを通じて視聴者との有意義なつながりを築く能力に AI と ML がどのような影響を与えているかを理解することが重要です。

AI と ML がブランド ナラティブに与える影響と、企業がこれらのツールを効果的に活用してマーケティング活動を強化する方法を理解できれば、自社のポジショニングをより良くできるようになります。これらのテクノロジーは今後数か月で成長するばかりであるため、これは便利です。年。

マーケティングにおける AI と ML の影響力の増大

AI と ML は、ブランドのストーリーテリングとマーケティングを根本的に変革しています。 これらのテクノロジーが成熟するにつれて、ブランドは新しいデータ駆動型、自動化されたインタラクティブな方法でストーリーを提供できるようになります。

AI/ML の影響を大きく受けている重要な領域には次のようなものがあります。

自動コンテンツ作成

生成 AI ツールは、リアルな文章、ビジュアル、オーディオ、ビデオ コンテンツを迅速に作成し、さまざまなマーケティング チャネルにわたる大規模なブランド ストーリーテリングの自動化を強化します。 このコンテンツは高度な技術的であり、ブランドの Web サイトのオーガニック トラフィックを引き付けるために最適化されている場合もあります。

予測分析

AI ツールは顧客データを分析してストーリーテリングを最適化し、コンテンツが公開される前に可能な限り最高のエンゲージメントとコンバージョンを実現します。

インタラクティブ形式

チャットボットからビジュアル エクスペリエンスに至るまで、AI を活用した双方向性により、視聴者はブランド ストーリーを形成し、双方向の会話を行うことができます。

感情の検出

ツールはストーリーに対する感情的な反応を追跡し、それに応じて調整して影響力を高めることができるようになりました。

ハイパーパーソナライゼーション

AI と ML を使用すると、ブランドはデータに基づいて、各顧客固有の興味、優先事項、コンテキストに合わせてメッセージングやストーリーを調整できます。 ナラティブは個人に合わせてリアルタイムに調整できます。

AI と ML をブランド マーケティング戦略の資産としてどのように使用できるでしょうか?

AI/ML が進化し続ける中、ブランドはこれらのツールを戦略的に活用して、データを正確に取得して集約し、業務をより効率的にできるようにしながら、本物のつながりを構築する物語を作成する必要があります。

ここでは、ブランドが AI/ML の力を活用して、価値主導で顧客をターゲットにしたブランド ストーリーを作成する方法の例をいくつか紹介します。

データ分析を通じてメッセージをカスタマイズする

AI と ML によって可能になる最大の変化の 1 つは、特定の顧客セグメントに合わせてメッセージングを正確に調整できることです。

AI システムは、人口統計、興味、過去のやり取りなどのデータを分析することで、視聴者の中で非常に特殊なニッチを特定できます。

これらは将来の広告キャンペーンに使用でき、微調整すると、これらのグループの共感をさらに深めることができ、CTR (クリックスルー率)、コンバージョン率、エンゲージメントの向上につながる可能性があります。

一例として、フィットネス アパレル ブランドは AI ソフトウェアを使用して、30 歳未満の男性重量挙げ選手のうち、競争や成果に関する記事に反応する割合を判断できます。

一方、このソフトウェアは、女性のヨガ実践者に関するデータと、セルフケア、マインドフルネス、エネルギーに関するストーリーの好みに関するデータを集約するためにも使用できます。

これに基づいて、ブランドは各ニッチの動機や好みに合わせてテキストやキャンペーンのテーマを慎重に精選することができます。 AI は、次のような他の方法でターゲットを絞ったメッセージングを改善および強化するために使用できます。

• ペルソナ開発– AI は行動データを合成して詳細な購入者のプロフィールを構築できます。 基本的な人口統計を超えて、価値観、欲求、問題点を理解し、マーケティング チャネルで将来のキャンペーンを作成するときにもこれを使用します。
• キャンペーンの最適化– キャンペーンのメッセージとストーリーを継続的にテストして改良し、セグメント内のエンゲージメントを向上させます。 AI を使用して、特定のセグメントの目標に沿って、特定のチャネルの文字数制限内に収まるメッセージングを作成および微調整することもできます。

インタラクティブで没入型のストーリーを提供

AI はインタラクティブ コンテンツの台頭で有名ですが、人間の注意力の持続時間は減り続けており、動的なビデオベースのコンテンツを好むことを考慮すると、ブランドはこれを有利に活用できます。

視聴者は、静的な物語を受動的に消費するのではなく、高度にパーソナライズされた方法でストーリーに参加できるようになりました。 たとえば、チャットボットを使用すると、会話型のストーリーテリングが可能になり、ユーザーの入力や質問に基づいて応答を調整できます。

これらのチャットボットを強化する大規模言語モデル (LLM) は、本質的にユーザーの応答に基づいて学習および改良され、将来のプロンプトに対して「最初から正しく理解する」能力をさらに備えています。

一例として、IBM Watson チャットボットは、関心のある見込み顧客と双方向の会話を行っているブランドに代わって、カスタマイズされた推奨事項を提供します。 ブランドは、他の方法でもインタラクティブ性を組み込むことができます。

• 仮想体験– インタラクティブな 3D 製品デモンストレーション、インタラクティブ ビデオ、仮想現実体験、ユーザーが操作して重要な情報を明らかにできるその他のコンテンツで視聴者を魅了します。 「画一的な」コンテンツを作成するのではなく、ユーザーがカスタマー ジャーニーの側面をパーソナライズできるようにします。
• パーソナライズされた旅- ユーザーの好みや履歴に基づいて、さまざまなストーリー パスで物語を調整します。 リマーケティング戦略は、マーケティング ファネルの特定の段階で顧客向けに動的コンテンツを作成できる好例です。 「インプレッション」段階で人々に向けて具体的なメッセージを作成することは、たとえば、すでにブランドに精通していて特定の製品情報を知りたいと考えている人々よりも効果的に響くでしょう。

生成 AI によるクリエイティブな作業の自動化

より実践的なレベルでは、AI は時間のかかるマーケティング タスクを自動化し、より戦略的なブランド ストーリーテリングに費やす時間を確保するのに役立ちます。 クリエイティブなアセットを作成したり、コンテンツを最適化したり、アイデアを強化したりできる生成 AI ツールが爆発的に増加しています。

たとえば、ChatGPT、Bard、Bing Chat などの生成 AI プラットフォームは、いくつかのプロンプトに基づいて、ブログ、記事、ケーススタディなどの長い形式のコピーだけでなく、ソーシャル メディアの投稿やメタ説明などの短い形式のコピーも生成できます。

他のプラットフォームは、A/B テストのバリエーションの作成、エンゲージメント指標の分析、またはパフォーマンスの低いコンテンツの修正に役立ちます。 Midjourney のような AI 画像およびビデオ ジェネレーターは、ブランド ストーリーを説明するためのアセットを迅速に作成することもできます。 マーケティング担当者は、これらの AI 機能を活用して次のことを行うことができます。

• コンテンツの開発を迅速化– AI コピーライティングとコンテンツ ツールにより、出力が大幅に増加し、オーバーヘッドが削減されますが、AI で生成されたコンテンツが大量に普及すると、精度と誤った情報が多大に発生する懸念があります。 このため、人間による監督と監視が依然として重要です。

• 創造的なアイデアを生み出す– AI ツールを使用して新しい角度や物語を発見し、ブランドの革新的なコンテンツのアイデアを考え出します。 AI ツールは視聴者を研究し、コンテンツ作成の先頭に立ち、ライターの障害を克服するために使用できるタイトル、説明、ストラップライン、またはピッチを考え出すことができます。

AI がより高度な機能を獲得するにつれて、このテクノロジーはマーケティング ワークフローを再構築するでしょう。

しかし今のところ、これをアシスタントとして捉えてください。AI を活用して困難で反復的なタスクを排除し、ブランド ストーリーテリングにおける人間特有の側面に集中できるようにします。

結論は

AI の台頭は、データ駆動型のハイパーパーソナライズされたマーケティングを通じて視聴者との真のつながりを築く、刺激的な新しい機会を提供します。

ただし、AI のリスクを認識することが不可欠です。 テクノロジーが適切に実装されていないと、押しつけがましく感じられたり、本物ではないと感じられる可能性があります。 監視も監視もされていない AI コンテンツ生成では、誤った情報に根ざしたブランド資産や言説がすぐに見破られる可能性があります。そのため、人間による継続的な介入の必要性を私たちは強調しています。

AI ツールを探索するときは、ブランドの中核となる目的に集中してください。 アルゴリズムのニーズを満たすのではなく、視聴者の問題点に訴えるストーリーを作成します。

このテクノロジーを使用すると、まったく新しい方法で視聴者と関わることができるため、データを責任を持って倫理的に使用してください。 ただ注意しなければならないのは、それを過剰に使用して、創造性の貴重な本質を失うことに注意することです。

AI と ML によって可能になる可能性は今後も広がります。 マーケターとして、私たちには、視聴者にサービスを提供し、ブランドストーリーを前進させる創造的な方法でこれらの新興テクノロジーを活用する責任が課されています。