ブランド マーケティング担当者のための生成 AI の包括的ガイド

生成 AI が話題になっていますが、それは何でしょうか?また、マーケティング担当者はその可能性をどのように活用して、関連性が高く、パーソナライズされた、データ駆動型のコンテンツ エクスペリエンスを作成および拡張できるのでしょうか?

2022 年 11 月、人工知能チャットボットであり、人類史上最も急速に成長しているアプリである ChatGPT はマーケティングの世界に旋風を巻き起こし、コンテンツの作成、最適化、配信に新たな可能性をもたらしました。

それ以来、GPT やその他の大規模言語モデル (LLM) を活用した無数の新しいツールが、コンテンツ作成プロセスのあらゆる段階で効率と有効性を向上させることを約束してきました。

しかし、生成 AI は、コンテンツ戦略を自動操縦するために押せる魔法のボタンではありません。 これは、正しく適用すると、幅広いユースケースを通じてコン​​テンツ マーケティングの範囲と関連性を拡大できる強力なツールです。

あなたが生成型 AI のリスクと利点を比較検討している経営幹部であっても、AI を活用して過重な負担を軽減する方法を検討している熟練のマーケティング担当者であっても、このガイドは貴重な洞察、ベスト プラクティス、および実際の例を提供して、お客様のニーズに役立つ情報を提供します。アプローチ。 始めましょう！

目次

生成 AI を理解する

• ジェネレーティブ AI とは何ですか?
• マーケティング担当者は生成 AI をどのように活用できるでしょうか?
• 生成 AI は人間のコンテンツ作成者に取って代わるのでしょうか?
• 生成 AI は顧客の行動にどのような影響を与えるのでしょうか?

生成型 AI: メリットとデメリット

• AI によって生成されたコンテンツの利点は何ですか?
• 生成 AI に関連するリスクは何ですか?

生成 AI と検索

• 検索エンジンは AI が生成したコンテンツにペナルティを与えていますか?
• AI によって生成されたコンテンツは SEO にとって全体的に悪いのでしょうか?
• 競合他社が AI を使用してコンテンツをより簡単に公開できるようになったことで、私のランキングは悪くなるでしょうか?
• どの検索エンジンが生成 AI を使用していますか?
• AI を活用した生成検索は、コンテンツ ランキングや検索 CTR にどのような影響を与えますか?
• Google や Bing の新しい検索エクスペリエンスに合わせてコンテンツを最適化するにはどうすればよいですか?

スカイワードの違い

• Skyword は AI テクノロジーをどのように使用して、ブランドや品質の完全性を損なうことなくコンテンツ作成の効率を向上させていますか?
• コンテンツの細分化とは何ですか?
• Skyword は ChatGPT とどう違うのですか?
• Skyword は生成 AI に関連するリスクをどのように軽減しますか?

生成 AI を理解する

ジェネレーティブ AI とは何ですか?

生成 AI は人工知能のサブセットです。 これは機械学習の一種で、アルゴリズムが既存のコンテンツ (テキスト、画像、音声など) から「学習」し、その学習を使用して新しいコンテンツを自律的に作成します。

Open.ai の GPT や Google の Imagen など、より高度な生成 AI モデルは、ユーザーからのテキストベースの指示 (別名プロンプト) に基づいて、書かれたテキスト、画像、音声、その他の種類のコンテンツを生成するように設計されています。 適切なトレーニング データと適切なプロンプトがあれば、これらのモデルの出力の創造性と一貫性は人間の作成者に匹敵します。

マーケティング担当者は生成 AI をどのように活用できるでしょうか?

マーケティングにおける AI の活用方法は数多くあります。 いくつかの使用例は次のとおりです。

コンテンツ企画

生成 AI は、ブログ投稿、書籍、ソーシャル メディア投稿、会話などのソース資料のテキストを分析し、共通または関連するテーマやトピックを特定します。 その後、モデルに、コンテンツ開発の可能な方向性やアイデアを提案するよう促すことができます。

例:

ブレーンストーミング- インタビューの記録を作成し、AI を使用して、インタビューに基づいてコンテンツ部分で検討するトピックのリストを生成します。

アウトライン- 特定されたトピックを取り上げ、AI を使用して、コンテンツ内のサブトピックや対処すべきポイントの概要を説明します。

市場調査- 視聴者調査を実施し、AI に共通のパターンやテーマを特定してもらいます。 この情報を使用してコンテンツ戦略を決定します。

クリエイターの有効化

生成 AI はテキストを合成し、さまざまなスタイルや編集上のプロンプトを理解できます。 そのため、構造化されていないアイデアや概要を意味のあるテキストに整理し、下書きを迅速に作成して反復し、最終的なコピーが文法的に正しく、流動的であることを確認するための強力なツールになります。

例:

下書き- メモやトピックのアイデアを取り、AI を使用して記事の基礎となる文章を生成します。 生成されたテキストを編集および修正して、より洗練された作品を作成します。

編集- 既存のコピーを取得し、同義語を提案したり、コンテンツを特定の方法で言い換えるように依頼したりすることで、AI に改善を促します。

出力の最適化とスケーリング

生成 AI モデルは、コンテンツ形式を区別し、ペルソナを解釈し、幅広い文章スタイルを模倣できるため、クロスチャネル プロモーション用にコンテンツを迅速に再フォーマットしたり、機械的なコピーライティング タスク用に新しいコンテンツを生成したりするのに役立ちます。

例:

パーソナライゼーション- コンテンツの一部を取得し、AI を使用して、記述された視聴者に関連する言語やトピックを組み込みます。

反復アセット- 記事を宣伝したり、対応するランディング ページのホワイトペーパーの最も重要なポイントを要約したりするためのツイートを生成するように AI に依頼します。

プロモーション、広告、CTA のコピーライティング- AI に特定のテキストまたはテキストとデータの組み合わせを読み取って、ソース素材に基づいて広告コピー、プロモーション コピー、または CTA の提案を生成するように依頼します。

最適化- 既存の記事を取得し、AI を使用して、提供された特定のキーワードや事実を組み込みます。 AI に言語の改訂または微調整を促し、読みやすさ、エンゲージメント、コンバージョンを向上させます。

コンテンツのグローバル化- コンテンツを作成し、AI を使用して複数の言語に翻訳することで、より多くの視聴者にリーチし、市場投入までの時間を短縮します。

ブランディングとデザイン

一部の生成 AI モデルは、クリエイティブな支援を提供し、斬新なアイデアを生成し、デザイン プロセスを合理化することで、ブランディングとデザインにおいて重要な役割を果たします。

例:

A/B テスト- ランディング ページ、電子メール テンプレート、または Web サイトのレイアウトのデザイン バリエーションの作成を自動化します。 複数のオプションを同時にテストし、ユーザー操作に関するデータを収集し、最も効果的な設計要素を活用します。

画像の生成と選択- 記事を取得し、AI を使用して特定のデータベースからコピーに付随する画像を選択します。

ロゴとビジュアル アイデンティティの作成- 希望のパラメーターまたはスタイル設定を AI モデルに入力して、ブランド アイデンティティに合わせたさまざまなロゴ デザイン、カラー パレット、タイポグラフィ オプション、その他の視覚要素を生成します。

声のトーン- 既存のブランド コミュニケーションとテキスト コンテンツの広範なデータセットに基づいて AI モデルをトレーニングし、ブランドの好みのトーン、スタイル、言語を学習して複製し、すべてのチャネルで一貫したブランドに沿ったコピーを作成します。

生成 AI は人間のコンテンツ作成者に取って代わるのでしょうか?

現在存在する生成型 AI は、人間のクリエイターを完全に置き換えるのに必要な批判的かつ創造的な思考を十分に信頼できず、能力もありません。 顧客が期待する品質を維持しながら効率的に拡張するには、構造化された環境に AI を導入し、そのプロセスに人間の洞察と監視を組み合わせて関与させる必要があります。

人間の専門家が、コンテンツに貴重な専門知識と視点を追加します。 AI モデルには、独自のパターンや洞察を開発したり、複雑なトピックを考察したり、新しい事実を発見したり、本物の個人的な経験を統合したりする能力はありません。 このため、ブランドは AI を人間の創造性に置き換えるのではなく、強化するために使用する必要があります。

ただし、AI を活用した適切なツールキットを使用すると、チームやクリエイターが要約、反復、カスタマイズなどのタスクにかかる時間を節約でき、高品質のコンテンツをより迅速に作成してリリースできるようになります。

生成 AI は顧客の行動にどのような影響を与えるのでしょうか?

AI が生成したコンテンツがブランドの信頼に与える潜在的な影響を懸念しているのは、あなただけではありません。 歴史的証拠に基づくと、AI によって生成されたコンテンツがさらに普及するにつれて、次のような結果が生じる可能性があります。

1. オンラインの低品質な「ボット」コンテンツが増加し、誤用や誤った情報の拡散を防ぐためにブラウザやプラットフォームに AI 検出および警告ツールが組み込まれることで、ブランド マーケティングに対する信頼が低下する可能性があります。
2. 消費者は、より関連性が高く、カスタマイズされた便利なコンテンツ エクスペリエンスを期待するでしょう。 購入者が非常に関連性の高い情報をすぐに入手できることに慣れてくると、エクスペリエンスの質が購入決定においてより重要な役割を果たすようになるでしょう。
3. 購入者は、人間の推奨事項、ストーリー、顧客の声をもっと信頼できるようになります。 従来のデジタルプラットフォームに背を向け、消費者の不信感に応えて出現した「検証された人間の」情報源を求める人もいるかもしれない。
4. 会話型 AI がより多くのプラットフォームやデバイスに組み込まれるにつれて、消費者はその利便性への依存度が高まり、独立したクロスプラットフォームの調査に費やす労力が減ります。

そのため、テクノロジーをコストとボリュームの勝負として捉えるのではなく、AI が品質とカスタマイズを大規模に向上させる方法に焦点を当てることが不可欠です。

テクノロジとそのユースケースに精通し、それを効果的かつ責任を持って適用し、お客様に代わってリスクを管理および軽減できるベンダーを探してください。 このアプローチは、コンテンツ作成プロセスに役立つツールとして AI を組み込みながら、高品質のコンテンツ標準を維持するのに役立ちます。

生成型 AI: メリットとデメリット

ChatGPT の一般公開により、生成 AI への関心が急速に高まりました。 ただし、マーケティング担当者はテクノロジーを使用する前に、コンテンツ作成に AI を使用することに伴うリスクと制限を理解しておく必要があります。

AI によって生成されたコンテンツの利点は何ですか?

AI モデルは、コンテンツ作成をスケールするための効率的かつコスト効率の高い方法を提供します。

マーケティング担当者の半数以上 (62%) が、人工知能 (AI) の力に投資していると回答しています。 - Salesforce マーケティングの現状、第 8 版、2023 年

AI ライティング ツールは、さまざまな視聴者に合わせてコンテンツをパーソナライズし、複数の言語でコンテンツを生成し、最初の草稿や概要を数秒で作成できるため、人間のライターは編集や推敲などのより複雑で創造的なタスクに集中できるようになります。

そしてそれは氷山の一角にすぎません。

生成 AI に関連するリスクは何ですか?

ChatGPT を強化する GPT のような LLM には根本的な制限があり、対処しないと重大なセキュリティと評判のリスクを引き起こす可能性があります。 その理由は次のとおりです。

1. 彼らは事実をでっち上げ、それを確信のある真実として提示します。 モデルは、新しいコンテンツを作成する際に利用できるトレーニング データが限られているため、情報を捏造したり、「幻覚」を起こしたり、もっともらしいが真実ではない主張で質問に答えたりすることが知られています。 同様に、トレーニング データに固有のバイアスや不正確さがあれば、モデルがバイアス、偏見、誤った情報を強化する可能性があります。 誤った情報の拡散は、たとえ AI の不注意な使用によって不注意であったとしても、ブランドに悲惨な結果をもたらす可能性があります。 これは、規制当局が公的非難や罰金を課す可能性がある医療や金融など、規制の厳しい業界に従事する企業に特に当てはまります。
2. これらは知的財産 (IP) リスクをもたらします。 AI コンテンツ ジェネレーターは出典を明示していません。 彼らが生成した情報を全面的に公開すると、著作権、商標、特許の侵害にさらされる可能性があります。 また、ブランドの IP や機密データをオープンにホストされたアプリケーションにフィードすると、その情報が他のユーザーに公開され、AI のトレーニング データに保存される可能性があります。
3. このアルゴリズムは、人間のように批判的思考、共感、実生活の経験を適用することはできません。 したがって、これは予測、アドバイス、推奨の信頼できる情報源ではありません。 予測 AI モデルは存在しますが、それらには異なるタイプの機械学習が含まれます。
4. サイバーセキュリティの観点から見ると、AI ツールはハッキングや悪用に対して脆弱です。 1 人のセキュリティ研究者が GPT-4 を突破するのに、わずか数時間しかかかりませんでした。 彼は OpenAI のセキュリティをバイパスするプロンプトを設計し、フィッシングメールやその他の不適切なものを作成するようにモデルを迅速にトレーニングしました。 この種の悪意のある悪用から AI システムを保護することは、継続的な課題です。
5. あなたの機密情報はデフォルトでは安全ではありません。 個人情報を生成 AI テクノロジーに入力すると、その知識がパブリック ドメインに公開されます。 AI システムで使用される機密データへの不適切な取り扱いや不正アクセスは、プライバシー侵害や個人情報の悪用につながる可能性があります。

生成 AI と検索

生成 AI が検索エンジン最適化 (SEO) に与える影響を理解するには、考慮すべき 2 つの側面があります。 まず、コンテンツ作成に生成 AI を採用するとどのような結果が得られますか? 次に、検索エンジン アルゴリズムと検索エンジン結果ページ (SERP) に生成 AI が組み込まれるとどうなるでしょうか?

このセクションでは、両方を開梱します。

検索エンジンは AI が生成したコンテンツにペナルティを与えていますか?

表面レベルではノーです。 GoogleとBingは、AIがコンテンツを生成するかどうかはランキングの要素ではないと明言している。

検索アルゴリズムは、ユーザーのニーズに応える高品質のコンテンツを引き続き優先する一方、SERP 向けに書かれた低品質のキーワード中心のコンテンツの価値を下げます。 そして、AI のみによって生成された素材は、幻覚的な事実、独創性のないアイデア、反復的でロボットのような文体が含まれるなど、低品質のカテゴリーに分類されることがよくあります。

AI によって生成されたオンライン コンテンツの量も、SERP でのランク付けに必要な基準を引き上げることになります。

あらゆる要素を考慮すると、インデックス付けされている似たような膨大な情報とブランドを区別するには、専門家、オリジナル、ユーザー中心のコンテンツを作成することを優先することが最善です。

Google の EEAT 検索品質評価ガイドラインに引き続き従うことで、ページの品質スコアとランキングを向上させることができます。

出典: ファットジョー。

AI によって生成されたコンテンツは SEO にとって全体的に悪いのでしょうか?

上で述べたように、AI を使用してコンテンツを作成しても検索ランキングに直接影響はありませんが、AI ツールを使用してコンテンツを最初から作成すると、品質のランキングが危険にさらされる可能性があります。

これには次のような理由がいくつかあります。

1. AI システムは、一般的で不正確なコンテンツを生成することがよくあります。 AI モデルが引き出す必要がある情報は、トレーニングされたデータに限定されます。 その結果、事実を捏造したり、一般的に利用可能なアドバイスを逆戻りしたりする傾向があります。 こうした制限を考慮すると、AI が生成したコンテンツを公開する際には、人間による編集監督と広範な事実確認を行うことが重要です。
2. 生成 AI の人気が高まるにつれて、重複コンテンツのリスクが増大します。 ChatGPT または Bard に同じ質問に数回答えるように依頼すると、アルゴリズムが毎回似たような響きのテキストを生成し始めることがわかります。 何千人もの人々が同様のクエリを送信し、そのテキストをオンライン コンテンツで公開することでその傾向が増幅され、大惨事の原因となります。 検索エンジンは URL 間のコンテンツの類似性を検出し、オリジナルでないものとして分類し、検索ランキングに悪影響を及ぼします。
3. 純粋な AI によって生成されたコンテンツは著作権で保護されません。 しかし、人間によって作成され、AI によって編集または最適化されたコンテンツはそれが可能です。 詳細については、米国著作権局の最新のガイダンスを参照してください。

競合他社が AI を使用してコンテンツをより簡単に公開できるようになったことで、私のランキングは悪くなるでしょうか?

Gartner によると、大企業からのアウトバウンド マーケティング メッセージの 30% は、2025 年までに AI によって生成され、人間が拡張したものになる予定です。これは、2022 年の 2% 未満から増加しています。

AI によって生成されたコンテンツの普及が進むと、検索結果でのランク付けをめぐる競争が激化することは避けられません。 検索の可視性を高めるには、専門知識、独自性、有用性、深さ、カバー範囲の広さ、さらに優れたユーザー エクスペリエンスとメタデータ構造のチェックボックスをオンにしたコンテンツで、競合他社とブランドを差別化する必要があります。

どの検索エンジンが生成 AI を使用していますか?

現在、Google と Bing は、自社のアルゴリズムと SERP の会話型検索モデルで生成 AI を活用しています。

検索ユーザーは、Google Search Labs を通じて Google のベータ版 Search Generative Experience (SGE) にアクセスできます。 これは、LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) や PaLM 2 (Pathways Language Model 2) など、さまざまな LLM を利用しています。これらは、同社の新しい会話型チャット サービスである Bard を強化しているのと同じコア言語モデルです。

誰でも Microsoft Edge ブラウザーを通じて、Bing の新しい生成 AI 対応検索エクスペリエンスを使用できます。 Microsoft や Open.ai のさまざまな AI モデル上で実行されます。 SERP で利用できる Bing チャット モジュールは GPT を利用しています。

AI を活用した生成検索は、コンテンツ ランキングや検索 CTR にどのような影響を与えますか?

最も人気のある検索プラットフォームである Google と Bing は、今後の SERP と CTR に大きな影響を与える 4 つの新しい検索機能を導入しました。 これらには次のものが含まれます。

1. 1. 対象分野の専門家 (SME) コンテンツを含むスナップショット カルーセル- 「Position Zero」は、Google の SGE における AI を活用した SERP の現在の構築に基づいて、AI が生成した回答と最もオーガニックなクリックを伴うソースのカルーセルに置き換えられました。 これらのソースは、次の例のように、回答の右側に表示されます。

      

      掲載順位ゼロが AI に取って代わられると、ブランドは注目のスニペットからの CTR が低下することが予想されます。 ポジション 0 が単一のソースによって所有されなくなったため、目標は SME カルーセルや SERP の他の場所にできるだけ表示され、頻繁に参照されるソースになることです。

      以下の AI を活用した新しい検索エクスペリエンスにコンテンツ戦略を適応させるためのヒントは、これを達成するのに役立ちます。

   2. より規範的なコンテンツの提案- Google と Bing は、ユーザーが検索プラットフォームに長く関与し続けるために、位置 0 より下のセクションも刷新しました。 このエリアには、よくあるフォローアップの質問に対処するページ、関連トピックをカバーするページ、その他の詳細な提案など、より規範的なコンテンツの推奨事項が表示されるようになりました。 新しいレイアウトでは、ブランドが以前のリスト ビューよりも貴重な SERP 不動産を確保する機会が増えます。 これを最大限に活用するには、コンテンツを戦略的にまとめて長い形式のピラー ページにまとめ、トピックを広範囲にカバーし、関連するサブトピック コンテンツを含めてスピンオフの質問やアドバイスを詳しく掘り下げます。 優位性を得るには、すでに権威が確立されているトピックを使用し、対象読者が使用する特定のクエリ言語を理解するために十分な時間を割いて、それらのトピックをさらに調査してください。
   3. 埋め込み型の会話型インターフェイス- Google と Bing は両方とも、SERP に直接会話型インターフェイスを導入しており、ユーザーは新しい検索を生成したり、ブラウザ内で異なる SERP 間を移動したりすることなく、継続的な会話に参加できるようになります。 この対話形式により、ユーザーは、より会話的なエクスペリエンスを通じて、フォローアップの質問をしたり、結果を調べたり、シームレスに情報を取得したりすることができます。 この変更により、ユーザーが特定のクエリに答えるために作成および最適化されたコンテンツからではなく、検索プラットフォーム上で直接情報を取得する可能性が高まります。 ただし、SERP と会話型インターフェイスは関連する Web リンク オプションを提案し続けるため、たとえ 1 回のセッション内であっても、ブランドが検索結果に表示される機会が増えます。
   4. エンティティの強調- エンティティは、高度な検索アルゴリズムが類似の属性を持つものをグループ化するために使用するカテゴリです。 人、場所、物体などについて考えてみましょう。以前の検索エンジンは、コンテンツの関連性を評価するためにキーワードの密度と近接性に依存していましたが、最新の検索エクスペリエンスはエンティティを分析して、さまざまな Web ページとドメイン間のつながりを理解し、より正確で意図を認識した結果を提供します。 次のことを考慮してください。

Google で「オーブン クリーナー」と「オーブンの掃除方法」を検索すると、まったく異なる結果が表示されます。 それは、ユーザーがクエリを表現するさまざまな方法がその意図を示すためです。 このシナリオでは、「オーブン クリーナー」と検索するユーザーは何かを購入しようとしていますが、「オーブンの掃除方法」を検索するユーザーは情報を探しています。

今後、SERP で上位にランクされるためには、キーワードからクエリの背後にある意図を特定して理解し、ターゲット ユーザーが達成しようとしていることに対処するコンテンツを作成することに戦略を移行する必要があります。 AI を活用した検索が大量に導入される前に、今すぐコンテンツ戦略を適応させることで、新しい Google および Bing 検索エクスペリエンスにおける SERP の可視性を確実に向上させることができます。

Google や Bing の新しい検索エクスペリエンスに合わせてコンテンツを最適化するにはどうすればよいですか?

ブランドを成功に導くには、次のベスト プラクティスに従ってください。

1. コンテンツ クラスター戦略を採用する- コア トピック、サブトピック、フォローアップの質問に焦点を当てて、相互に関連するコンテンツのネットワークを構築します。 そうすることで、トピックの権威が検索エンジンに伝わり、新しい SERP でより多くの順位を獲得できるようになります。
2. エンゲージメントに合わせてコンテンツを最適化- サイト滞在時間や訪問ページなどのパフォーマンス指標を改善して、検索ランキングを向上させます。 これは、コンテンツが訪問者を Web サイトに留めておくのに十分な説得力があることを確認することで実現できます。
3. SME コンテンツの拡張- ウェビナー、ポッドキャスト、デモ ビデオなどの常緑の SME コンテンツを作成します。 それをブログ、チェックリスト、説明ビデオに再利用して、メッセージを強化します。 外部の中小企業と連携して、SEO のさらなる利益を促進します。
4. ユーザー エクスペリエンスをレベルアップする- ページの読み込み速度、モバイルの応答性、マルチフォーマットの埋め込みコンテンツのパフォーマンスに注意を払い、競合他社を上回ります。
5. アクセシビリティ対応のマルチフォーマット コンテンツを作成する- さまざまなコンテンツ フォーマットを組み込んで、より幅広い視聴者を魅了し、Google と Bing の画像、ショッピング、ビデオ プラットフォーム全体での認知度を高めます。
6. ロングテールの会話型検索に重点を置く- 自然言語を使用し、広範なキーワードではなく特定のユーザーの意図をターゲットにします。
7. キーワード重視からエンティティ重視への移行- Web ページ上の関連するエンティティを特定、分類、調整し、検索エンジン アルゴリズムを使用して、検索結果で上位にランクされるようにします。

スカイワードの違い

Skyword は、専門人材と最先端のテクノロジーを活用してブランドの成長促進を支援することに重点を置いたコンテンツ マーケティング会社として、クライアントがコンテンツ マーケティング プログラムに生成 AI を安全かつ効果的に組み込めるよう支援する独自の立場にあります。 そのため、私たちは ATOMM (ターゲットを絞った独自のマルチチャネル マーケティングのためのアトマイゼーション) を導入しました。

このセクションでは、新しい AI を活用したコンテンツ マーケティング エンジンの機能、それがマーケティング担当者にどのようなメリットをもたらすか、ChatGPT などの主流の生成 AI ツールに関連するリスクを軽減する理由について詳しく説明します。

Skyword は AI テクノロジーをどのように使用して、ブランドの品質や完全性を損なうことなくコンテンツ作成の効率を向上させていますか?

最新の GPT モデルを活用した ATOMM は、対象分野の専門家のネットワークによって作成されたコンテンツを効率的に分析し、ターゲット ペルソナやチャネルごとにカスタマイズされたさまざまな「新しい」コンテンツ アセットに細分化できます。

ブログ記事からソーシャル メディアへの投稿、インフォグラフィックスやローカライズされた翻訳に至るまで、Skyword のコンテンツ細分化ツールは、パーソナライズされたブランドに合わせたコンテンツ エクスペリエンスを大規模に提供するために必要な資産を作成します。

ATOMMはどのように機能しますか?

ATOMM は、電子メール、ブログ、ニュースレターの作成など、特定のコンテンツ マーケティングのユースケース向けに作成されたテンプレートの膨大なライブラリを活用します。 これらのテンプレートは、ブランドの固有の声、視聴者、形式の要件に合わせて調整されており、フロントエンド ユーザーのプロンプトは必要ありません。 ATOMM を使用すると、ブランドは 1 つのコンテンツをさまざまなチャネルや視聴者向けの複数のバージョンに戦略的に適応させ、メッセージのリーチと関連性を即座に高めることができます。

Skyword360 のコンテンツ細分化プロセスは、次の 3 つのステップだけで完了します。

1. ペルソナを選択- ブランドがターゲットとする視聴者に関する詳細を Skyword360 に保存すると、ATOMM が各視聴者の固有の記述子に基づいてコンテキストとスタイルを自動的に調整します。
2. コンテンツ パッケージを作成する- 適応させたいオリジナルの人間が作成したアセット、適応させたい視聴者、生成したいコンテンツ タイプを特定します。
3. 新しいコンテンツの生成- ATOMM はソース コンテンツを自動的に分析し、人間によるレビューに備えて新しいカスタマイズされたアセットを数日や数週間ではなく数秒で生成します。

メリットは何ですか?

Skyword360 で ATOMM を活用するマーケティング担当者:

1. コンテンツ作成にかかる時間と費用を節約- 1 つのコンテンツからより多くのアセットを迅速に生成し、市場投入までの時間を短縮します。
2. 高品質のコンテンツに関する検索エンジンの基準を満たす- ターゲットとなる人物向けに作成され、専門の編集者によってレビューされた最先端の AI を使用して、人間が作成したオリジナルのコンテンツを適応させます。
3. カスタマイズされたエクスペリエンスの配信を簡単に拡張- ボタンをクリックするだけでさまざまな視聴者向けにコンテンツをカスタマイズし、さまざまなチャネルにアセットを配信して、リーチと関連性を即座に高めます。

コンテンツの細分化とは何ですか?

コンテンツの細分化とは、より幅広い視聴者にリーチし、その影響を最大化するために、コンテンツのアンカー部分を、多くの場合異なる形式で、より小さく、より焦点を絞ったアセットに分割することを指します。

たとえば、ウェビナーを例として、重要なアイデアや情報を抽出して再利用して、チェックリスト、ソーシャル用の短いビデオ スニペット、ブログ投稿などの複数のスタンドアロン アセットを作成することを想像してください。

コンテンツの細分化を優先するマーケティング担当者は、個人によって情報の消費方法の好みが異なることを認識しています。 アトマイゼーションを使用すると、これらの好みに応えながら、複数のチャネルやペルソナにわたってコンテンツ制作を効率的に拡張できます。

利点は次のとおりです。

1. リーチの拡大- コンテンツをさまざまな形式に再利用し、さまざまなチャネルに配信することで、より幅広い視聴者にリーチし、ブランドの認知度を向上させることができます。
2. エンゲージメントの向上- さまざまなペルソナ、好み、消費習慣に対応することで、ユーザー エンゲージメントが促進されます。
3. 時間とリソースの効率- 新しいコンテンツを最初から作成するのではなく、アトマイゼーションにより既存のコンテンツを活用してさまざまな形式に適応させることができるため、派生アセットの作成、レビュー、調整にかかる貴重な時間を節約できます。
4. 質の高い検索ランキング- コンテンツを細分化することで、同じトピックに関するより多くのロングテール クエリをターゲットにして権限を向上させ、ユーザーの好みに応じたコンテンツ形式でユーザー エクスペリエンスを向上させ、アセットを相互リンクして検索エンジンがコンテンツ間の関係をよりよく理解できるようにすることができます。ピースを追加し、検索位置を改善します。
5. 一貫したブランドメッセージング- コンテンツの細分化により、主要なメッセージを強化し、さまざまな資産、チャネル、タッチポイントにわたって一貫したブランドの声を維持する機会が得られます。

Skyword の ATOMM は ChatGPT とどう違うのですか?

ChatGPT はオープンにホストされている AI アプリケーションであり、ユーザーはこれを直接操作して、テキストベースのプロンプトを介してコンテンツを最初から生成できます。 この非構造化環境により、ユーザーは GPT モデルを幅広いテキスト生成のユースケースに活用できます。

逆に、Skyword の AI を活用したコンテンツ マーケティング エンジンである ATOMM は、Skyword の安全なエンタープライズ グレードのプラットフォームである Skyword360 に統合されたツールです。 ATOMM は、ブランドごとにカスタマイズされたコンテンツ テンプレートのライブラリを活用して、人間が作成したオリジナルのコンテンツをさまざまな視聴者、形式、チャネルに適応させることで効率的に拡張します。 コンテンツは、即時に作成する必要なく生成されます。

ChatGPT は、限られたトレーニング データのセットを利用してコンテンツを生成し、出典を引用せず、出力内で事実、統計、引用を捏造することが知られています。 大規模な事実確認と人間による監視がなければ、効率性が損なわれ、ブランドはアプリケーションで生成されたコンテンツの品質と正確性を保証することができません。

ATOMM の出力は、オリジナルの高品質のソース素材に基づいており、人間の編集者によってレビューされます。 このため、当社の AI 生成コンテンツは、競争力のあるブランドや顧客の基準を満たすために必要な独自性、奥深さ、正確さを保持しています。 ブランドは、評判のリスクを負うことなく、AI のスケーラビリティのメリットをすべて享受できます。

ChatGPT などのオープン アプリケーションは、インターフェイスで共有されるあらゆる情報を保存し、それを継続的なトレーニング データとして活用できます。 ATOMM は安全な API を通じて AI モデルを利用するため、ブランド データは保存、取り込まれたり、LLM のトレーニングに使用されたりすることはありません。

Skyword は生成 AI に関連するリスクをどのように軽減しますか?

ATOMM によってアトマイズされたすべてのコンテンツは、文法、スタイル、盗用テキストの自動チェックを受けます。 次に、Skyword は社内の編集レビューを完了し、ブランドの評判を守りながらチームの時間を節約します。 最後に、当社の安全な API は、ブランドのデータの機密性が保たれることを保証します。データが保存されたり、公開されたり、AI トレーニング モデルで使用されたりすることはありません。

さらに、米国著作権局の最新のガイダンスによれば、主に AI によって生成されたコンテンツは著作権で保護されません。 対照的に、主に人間によって生成され、AI によって改変されたコンテンツは著作権の対象となります。 ATOMM は人間が生成したコンテンツをさまざまな視聴者やチャネルに適応させるため、このツールによって生成されたコンテンツはすべて、ブランドによって法的に「所有」されます。

現代のマーケティング担当者は、責任を持って生成 AI の力を活用して、コンテンツ作成を拡大し、競争力を維持する必要があります。 人間の創造性と連携して AI を実現ツールとして使用することで、ブランドは優れた結果を生み出し、AI を活用したコンテンツ マーケティングの進化する状況の中で差別化を図ることができます。 当社のブログ「The Content Standard」を購読して、最新の生成 AI およびコンテンツ マーケティングの更新情報を受信トレイに配信してください。