AI 広告の例: AI は想像以上に普及しています

公開: 2024-02-16

AI の流行に便乗するマーケティング担当者の動機はさまざまです。より革新的な手法やメッセージを模索したい人もいれば、コマーシャル制作のコストを削減したい人もいますが、単純に AI で何かを作りたい人もいます。

すべての動機は完全に理解できます。マーケティング担当者が新しいテクノロジーに手を出しても問題ありません。この高度なテクノロジーをすぐに使用するための最良の方法が何かについて、明確な見解を持っている必要はありません。

それがどのようなメリットをもたらすかを誰もが模索しています。 全力を尽くしてジャンプする人もいますが、数歩後に引っ込むだけです。もっと慎重な人もいる。

ほとんどの新しいテクノロジーの導入と同じです。たとえば、Hertz は車両の電動化を発表しましたが、数か月後にほとんどの電気自動車が売れてしまいました。顧客へのノベルティとして、またはグリーンウォッシングの一環として EV を提供する企業もいます。

業界の今後の方向性を知るには、以下の AI 広告例のリストをチェックしてください。

デジタルマーケティングにおけるAIの長所と短所

AI は、広告業界を救うと噂されるテクノロジーのもう 1 つです。この種の広告にかかるお金は増える一方なので、危険を避けてください。しかし、業界は常に「次の大きなもの」を探しており、AI はその欲求を満たすためのあらゆる資質を備えています。

以前の誇大広告は VR/メタバースに焦点を当てており、その前はブロックチェーンに焦点を当てていました。これらのテクノロジーはいずれも、広告の視聴方法や支払い方法に（まだ）革命をもたらしたものではありませんが、AI は依然としてその可能性を明らかにし続けています。どのようなメリットとリスクがあるのかを見ていきましょう。

広告における AI のメリット

コスト削減: 生成 AI の最大の魅力は、大量のコンテンツを安価に作成できることです。これは、マーケティング部門の予算を削減したり、上級専門家の給与を増やしたり、より良い広告掲載のためにより多くの資金を確保したりするのに役立ちます。

高品質: AI によって生成されたコンテンツはほぼ無制限にカスタマイズできるため、最良の結果を達成することが容易になります。小規模なマーケティング担当者は、より高品質のグラフィックスにアクセスできるようになり、すべてのユーザーのブラウジングエクスペリエンスが向上します。

パーソナライゼーション: コンテンツを迅速に作成することで、マーケティング担当者は、明確に輪郭が描かれた視聴者セグメント向けに、より多くのバリエーションのコンテンツを作成できるようになります。さまざまな言語に翻訳された Web ページから、若者と高齢者のインターネットユーザーのさまざまな感情を考慮した見出しに至るまで、AI は広告をより個人的なものに感じさせることができます。

広告における AI のリスク

スパム: 大規模なコンテンツを作成すると、マーケターは最も古いオンライン広告手法であるスパムを使用するようになる可能性があります。マーケティング担当者が大規模な電子メールデータベースや安価なトラフィックソースにアクセスできれば、AI の助けを借りてどこにでもメッセージを送信できます。

創造性の欠如: AI は最も適切な単語を推測する確率モデルであるため、生成されたすべてのテキストの創造性レベルを平均化するようなものです。コンテンツは優れており、役に立つものですが、画期的なものではありません。 CMO が AI を全面的に信頼すると、全員の全体的なブラウジングエクスペリエンスが低下する可能性があります。

不正確さ: 生成 AI は幻覚を起こし、不正確な結果を生成する場合があります。マーケティング担当者は、一般大衆に誤った情報を与えないよう、AI によって生成された各主張を慎重に検証する必要があります。

プライバシーと著作権: これら 2 つの問題は、まだ立法レベルで完全に対処されていません。 AI によって生成されたコンテンツの著作権が将来どのようになるかはわかりません。新しい法律により、マーケティングにおける生成 AI の有用性が制限される可能性があります。

AI は広告業界をどのように変えるのか

最良の答えは、「判断するには時期尚早です」のどこかに当てはまるはずです。それにもかかわらず、AI がテストおよび使用されている主要な領域を特定できます。

ターゲティング: AI を使用して、広告が最も適切な視聴者に表示されるようにする側面です。ターゲティングにおけるアルゴリズムの使用は ChatGPT の導入より数年前から行われており、今日に至るまでデジタル広告における AI の最も影響力のある使用法となっています。 Google や Facebook などの巨大な広告プラットフォームには、人々の具体的なセグメントに何が作用するかをチェックする学習アルゴリズムが備わっています。 Voluum にも AI を活用した A/B テストツールがあります。

パーソナライゼーション: パーソナライゼーションの取り組みは、穏やかなものから業界を変えるほどまで多岐にわたります。最も簡単なアプローチは、AI を活用した製品推奨メカニズムを使用して、推奨アイテムまたは類似製品を含むフィードを作成することです。最も高度なアルゴリズムにより、広告ページ全体を特定のユーザーのニーズに合わせて調整できます。

コンテンツ作成: プロモーションコンテンツを作成するのは難しくありません。課題は、コストを抑えながら大規模に開発することです。 AI は経験豊富なグラフィックデザイナーやコンテンツライターよりも優れているわけではありませんが、より安価で高速であることは確かです。そして、「十分な」結果が得られれば、コスト削減メカニズムとして安全に使用できます。

広告の最適化: 広告コンテンツと広告配信の微調整は、当時の多くのマーケティング活動の中核でした。 A/B テストまたは多変量テストは、初心者とプロを分けるものの 1 つでした。今では、これはボタンを押すだけで済みます。 gen-AI がランディングページ全体のコンテンツを生成できるのであれば、既存のページのバリアントの生成を gen-AI に依頼するのは大したことではありません。このようなテストを実行するのに十分な量のトラフィックがあれば、AI は特定のページ、広告、見出しなどの複数のバージョンを作成してテストし、マーケターに即座に推奨事項を与えることができます。

マーケターは依然として AI の使用がもたらすメリットを学び、模索していますが、これらの分野のうちのどれが業界に最大の影響を与えるかはまだ不明です。

それにもかかわらず、AI はすでにマーケティングに使用されており、思っているよりも多くの場所で使用されています。この記事では、最も大胆で最も革新的な AI 広告の例をいくつか取り上げます。最も派手ではなく、より控えめなものから始めて、最も驚くべきもので終わります。

AI広告の例のリスト:

1. AIが生成した商品説明

アリババなどのプラットフォームで何千もの商品の説明を書くのは大変な作業です。アリババとセフォラが AI を使用して自社製品の商品説明を生成したのはそのためです。アリババの AI は数秒で製品説明を生成でき、セフォラの AI は顧客の肌タイプに基づいてパーソナライズされた製品説明を生成できます。

Yelp は AI 軍拡競争にも参入し、自動生成されたビジネス記述を提供するために AI を使用し始めました。

これは、各顧客が必要なすべての情報を確実に入手できるようにする、比較的小規模ですが強力なコスト削減メカニズムです。さらに、この情報はパーソナライズできます。たとえば、説明では製品についてだけでなく、以前に好みを送信したユーザーにとってそれが良いかどうか、またはその製品がユーザーが抱えている問題を解決するかどうかについても説明することができます。

2. AIを活用した製品レコメンデーション

現時点では、アルゴリズムによる推奨は古いテクノロジーのように感じられます。しかし、それらが実際に優れていた場合はどうなるでしょうか? Amazon や Netflix などの企業は、AI を利用して、「あなたも好きかもしれません」や「あなたに選ばれました」などのフィードを使用して、パーソナライズされた製品の推奨を顧客に提供しています。

しかし、生成 AI は事前にいくつかの質問をし、提案された製品を正当化することができ、さらに重要なことに、コメントや批判を受け入れることができます。 AI を活用したショッピングアシスタントを、購入の選択肢だけでなく、直接入力を通じてトレーニングすることもできます。

これは、Amazon がスマートショッピングアシスタント Rufus の発表で採用したアプローチです。アシスタントは、顧客の好みや誕生日やバレンタインなどの行事などを考慮して、製品の比較、レビュー、提案を行うことができるという。

おそらく Rufus は新世代の仮想アシスタントの最初のグループですが、間違いなく、さらに多くの仮想アシスタントが後に続くでしょう。

3. バーチャルインフルエンサー

インフルエンサーマーケティングにより、ブランドは熱心な視聴者にアクセスできるようになる可能性があります。

しかしその一方で、それは彼らを特定の人物と結びつけ、その評判と名声はすぐに破壊される可能性があります。バーチャルインフルエンサーがスキャンダルに巻き込まれることはありません。彼らはいつも素敵で美しいでしょう。

たとえば、Balmain は新しい衣料品ラインの宣伝に Margot という名前の仮想インフルエンサーを使用し、一方 Calvin Klein は新しいフレグランスの宣伝に Lil Miquela という名前の仮想インフルエンサーを使用しました。彼らの何が素晴らしいか知っていますか？これらのインフルエンサーは、常に企業が望んでいることを、特定の口調で、具体的な感情を込めて発言します。他に何かあるでしょうか？

信頼性に問題があるかもしれません。結局のところ、たとえこの接触が非対称的でオンラインのみで行われたとしても、人は他の人との接触を求めます。本質的に魂のないアルゴリズムが何を「考え」、「何をする」のかを人々が気にするインセンティブはないかもしれない。しかし一方で、Instagram を見るだけの人にとって、実際の違いは何でしょうか?

4. AIが生成した広告

このリストの中で最も驚くべきことではありませんが、最も影響力のあるエントリです。 マーケティング担当者が単純な見出しだけでなく、何もないところからビデオ全体を作成できることは驚くべきことです。しかし、物事を整理しましょう。

Meta などの広告プラットフォームでは、マーケターに広告作成を支援する Gen AI ツールを提供しています。

AI を使用してマーケティングキャンペーン全体を立ち上げた有名なブランドもあります。

その代表的な例はコカ・コーラです。この甘味飲料会社は常に広告の最新トレンドを追求しており、AI 革命が起こってもその姿勢を変えることはありませんでした。彼らは、ChatGPT の作成会社である OpenAI と提携して、人工知能を社内システムと組み合わせました。イノベーションは確実に続くだろうが、この提携は顧客向けのコンテストから始まり、同社はオープン AI のツールを使用してコカ・コーラの歴史的な広告を含むアートを作成するよう依頼した。

バーガーキングは、AI のみを使用してテレビで放映された広告を作成した最初の企業であると主張しています。彼らのバーガーキング 2050 年の広告は不気味の谷のどこかにありますが、確実に視聴数とエンゲージメントを集めました。

AI を多用しているもう 1 つの企業はナイキです。 老若男女のセリーナウィリアムズの仮想試合のビデオは、これまでの AI 広告の最良の例かもしれません。多くの点で素晴らしい作品です。最愛の人物が登場し、丁寧に作られ、感情に基づいており、ナイキの 50 周年を大いに記念しています。

5. AIが生み出す製品

これは、あらゆる作業に AI を採用することによって避けられない結果です。すでに完全にパーソナライズされた商品を作成できるのに、商品の広告をパーソナライズまたは最適化する必要はありません。そうすれば、広告は常に機能します。

AI が画期的な発見をして私たちの日常生活に浸透するような段階にはまだいません。 しかし、私たちはそれほど遠くないところにいます。

しかし、AI が完璧なブレンドのコーヒーを提供できるとしたらどうなるでしょうか? あるいはもっと野心的なのは、新しいファッションアイテムでしょうか? 有望に思えますか？脅迫？無意味ですか？それらすべて？

パッケージングから始めましょう: Nutella は AI を使用して、Nutella の瓶に 700 万枚の固有のラベルを作成しました。単一のパターンが繰り返されることはありませんでした。

700 万ものユニークなラベルデザインを作成する任務を負ったクリエイティブ部門の人々の顔を想像してみてください。 AI の場合、優れたプロンプトと大量のコンピューティング能力が重要です。

本物のバージョンを見つけやすくするために、製品の偽バージョンを作成するのはどうでしょうか? Google は、アイテムの画像はあるが見つからないユーザーに対応できるよう、検索ジェネレーティブエクスペリエンスを拡張しています。間もなく、彼らはテキストによる説明を提供できるようになり、SGE は彼らの想像を写実的に表現したバージョンを生成します。そして、それを見つけるのを手伝ってください。

物事が変われば変わるほど、変わらないものになる

この信念は、AI 革命の時代においても依然として生き続けています。結局のところ、業界は今後も見込み顧客に製品を宣伝する人々に依存することになるでしょう。 AI はこのモデルを強化し、より効率的にするだけで、原則は変わりません。

AI がもたらす可能性のある主な違いは、AI を使用する余裕がない、または AI の使用方法がわからないマーケターと、AI を経験豊富な労働者の代替ではなくツールとして受け入れるマーケターとの間の距離が広がることです。

また、AI が生成した広告であっても追跡する必要があることを忘れないでください。 そのためには、AI を使用して自動 A/B テストを実行するクラウドベースの追跡プラットフォームである Voluum を使用できます。