SOMINブログ
エージェント時代のマーケティングインテリジェンス。
AIエージェント、競合・オーディエンスインテリジェンス、ペイドメディア、クリエイティブ戦略に関するSOMINチームのフィールドノート。APACをはじめ各地のマーケターと広告代理店のために書いています。
同じカテゴリーの広告はなぜどれも似ているのか？広告における群集行動を解説
同じカテゴリーの広告が似通うのは、何が効果的か分からないときにブランド同士が真似し合うからです。群集行動とは何か、どう測定するか、安全に抜け出すにはどうするか。
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同じカテゴリーの広告はなぜどれも似ているのか？広告における群集行動を解説
同じカテゴリーの広告が似通うのは、何が効果的か分からないときにブランド同士が真似し合うからです。群集行動とは何か、どう測定するか、安全に抜け出すにはどうするか。
ソーシャルリスニングのインサイトをキャンペーンブリーフに変えるには？
ソーシャルリスニングのインサイトを4つのステップでブリーフに変えます：インサイト、モーメント、プロポジション、ブリーフ。SOMINの実データを使った実践例と、記入式テンプレート付き。
マーケティングのホワイトスペースとは何か。競合の多いカテゴリーでどう見つけるのか？
マーケティングのホワイトスペースとは、競合が押さえていないメッセージ、オーディエンス、ニーズ、フォーマットのことです。競合のコンテンツをマッピングして見つけ、参入する前に需要を確かめましょう。
マーケターはなぜAIのインサイトを信用しないのか、どうすれば検証可能にできるのか？
マーケターがAIのインサイトを信用しないのは、結論がどこから来たのか見えないからです。すべての主張をサンプルと証拠までたどれるようにすれば、検証可能になります。
マーケティングにおける消費者の葛藤とは何か。どうやって見つけるのか？
消費者の葛藤とは、人が望むものと、それを手に入れるのを妨げるものとの間の対立です。ペインポイントとの違いと、見つけ方を解説します。
GWI、Nielsen、Euromonitor、Milieuは、自社のオーディエンスデータをどうマーケティングしているのか？
GWI、Nielsen、Euromonitor、Milieuは、自社の調査結果を発信することでオーディエンスデータをマーケティングしています。1年間の1,682件の投稿のうち70%がソートリーダーシップでした。
Meta広告ライブラリで競合の広告を調べる方法：ステップバイステップガイド
Meta広告ライブラリで競合の広告を調べるには、国を選び、各競合のページを検索し、すべての広告を記録して、同じ方法でタグ付けします。APACチーム向けのガイド。
クリエイティブのクリックされやすさとは何か、出稿前に予測できるのか？
クリエイティブのクリックされやすさとは、広告が類似広告よりクリックで上回る予測確率で、出稿前にスコア化されます。モデルの仕組み、失敗する場面、テスト方法。
広告最適化プラットフォームは、自社の広告で何を約束しているのか？
広告最適化プラットフォームが約束するのは主にコントロールです。無駄な支出の削減、面倒な作業はAIに任せること、より速いクリエイティブ、無料トライアル。633社の広告を調べた調査。
ソーシャルリスニング、オーディエンスリサーチ、広告最適化：どれが必要か？
ソーシャルリスニングは今人々が何を語っているかを、オーディエンスリサーチは彼らが誰なのかを示し、広告最適化は何を出すかを決めます。それぞれの役割と、どう組み合わせるか。
B2BのMarTechコンテンツがLinkedInでエンゲージメントを獲得する条件とは？
B2BのMarTech投稿がLinkedInで成果を上げるのは、人が書き、画像を1枚だけ使い、人物やイベントを見せたときです。2026年7月〜10月のベンダー投稿734件の調査結果。
ソーシャルリスニングツールは何を投稿しているのか？18社のコンテンツ分析
ソーシャルリスニングのベンダーは、自信にあふれたLinkedInのソートリーダーシップ投稿が中心ですが、最もエンゲージメントを獲得するのはカルチャーやイベントの投稿です。1,339件の投稿を調べた調査。
2026年のソーシャルメディアのアルゴリズム変更：オーガニックリーチを今も左右するもの
2026年のソーシャルメディアのアルゴリズム変更は、注目を集め、1つのテーマにとどまるオリジナル投稿を評価します。Meta、Threads、TikTok、LinkedInが何を変え、なぜ変えたのか。
ダッシュボードがすべて緑なのに、マーケターが結果を信頼できなくなっているのはなぜか？
マーケターが結果を信頼しなくなっているのは、各プラットフォームが自分の宿題を自分で採点しているからです。グリーン一色のダッシュボードがなぜ誤解を招くのか、そして信頼のギャップを埋める3つの習慣を紹介します。
ハイパーパーソナライゼーションとプライバシー：気味悪がられずにパーソナライズする方法
ハイパーパーソナライゼーションとプライバシーは両立できます。最小限のデータを使い、なぜそのメッセージが表示されるのかを説明し、本人が調整できるようにし、機微な属性はターゲティングから外しましょう。
2026年のマーケティングオペレーションスタック：ダッシュボードからエージェントへ
2026年のマーケティングオペレーションスタックは、データから効果測定までの6つのレイヤーで構成されます。AIエージェントとMCPがダッシュボードに取って代わると何が変わるのか、人が担い続ける部分はどこか。
クリエイティブの事前テスト：費用をかける前に広告の成果を予測する方法
費用をかける前に広告の成果を予測するには、ラベル付きの広告で学習させたモデルで各クリエイティブをスコア化し、下位層を除外して、僅差のものだけを実際にテストします。
2026年版：フォロワー数にとどまらないソーシャルメディアの影響力の測り方
ソーシャルメディアの影響力は、フォロワー数ではなく、投稿ごとのエンゲージメント、シェア、保存、リテンション、トピックシェア、売上で測ります。指標の表とクリエイターの事例付き。
市場別のシェア・オブ・ボイス：1つのカテゴリーを4通りに読み解く
市場別のシェア・オブ・ボイスとは、一度に1つの市場の中で各ブランドのシェアを測ることです。読み方を、Coca-ColaとDefenderの実例で解説します。
MCPでClaudeをマーケティングデータにつなぐ方法：広告代理店向けガイド
Claudeをマーケティングデータにつなぐには、MCPサーバーをコネクタとして追加し、アクセス範囲を絞ってサインインし、各業務に必要なものだけを公開します。広告代理店向けガイド。
マーケティングにおけるAIのハルシネーション：公開前にAIが書いたコピーを確認する方法
マーケティングにおけるAIのハルシネーションとは、モデルがでっち上げた自信満々の主張のことです。統計、主張、引用、価格を対象にしたQAチェックリストで、AIが書いたコピーが公開される前に見つけ出します。
AIが初稿を書くようになったら、ジュニア層のマーケティング職はどう変わるべきか？
ジュニアマーケターは、初稿を作る役割から、AIのアウトプットを証拠と照らして検証する役割へと移るべきです。この役割をなくせば、判断力を身につける場もなくなります。
AIコンテンツの均質化：どのブランドも同じ声になる理由
AIコンテンツの均質化は、ブランドが似たモデルに似たブリーフを与えると起こります。どのブランドも同じ声になっていく理由と、コンテキストデータで解決する方法。
広告代理店のためのMCP：AIがライブデータを読む2026年に何が変わるのか
広告代理店のためのMCPにより、Claudeなどのアシスタントがカテゴリーのライブデータを読めるようになります。このプロトコルとは何か、2026年に何が変わるのか、代理店は何を構築すべきか。
APACの季節マーケティングカレンダー：市場をまたいでコンテンツをローカライズする
APAC地域の祝祭マーケティングカレンダーは、市場ごとに作る必要があります。2026〜27年の確認済み日程、制作期間、Pepsi IndiaとTim Hortonsから得た教訓。
AIは広告代理店に取って代わるのか？代理店リーダーへの率直な答え
AIは広告代理店に取って代わるのか。カテゴリーとしてはそうならないが、タスクや一部の職種、時間単位の料金は置き換わります。エビデンスが示すことと、代理店リーダーの対応策。
マーケティングツールの乱立：AIツールが多すぎることの隠れたコスト
マーケティングツールの乱立がもたらすコストはライセンス料にとどまりません。ユーザー数課金、複製されたデータ、食い違う指標、コンテキストスイッチも発生します。実際のコストを把握して統合する方法。
代理店のためのエージェント型ワークフロー：何を自動化し、何を人の手に残すか
代理店のエージェント型ワークフローは、まずレポーティングとモニタリングを自動化し、ペルソナやコピーでは支援にとどめ、予算、訴求内容、戦略は人が握るべきです。
ジュニアマーケターにAIを教える方法：チームリーダーのためのプレイブック
ジュニアマーケターにAIを教える方法：ツールの前に判断力を教え、AIの出力を監査するところから始めさせ、チェックポイント付きの90日間のプランを実行します。チームリーダー向けのプレイブック。
MetaのMuseのようなAIエージェントが買い物を代行すると、ブランドロイヤルティはどうなるのか？
MetaのMuseのようなAIエージェントが人に代わって買い物をするようになると、習慣に基づくロイヤルティは弱まります。エージェントが従うのは習慣ではなく指示だからです。ブランドは、ニーズに対する明確な答えにならなければなりません。
オーディエンスデータと競合広告から市場ペルソナを作る方法
オーディエンスデータから市場ペルソナを作るには、各市場でパネルデータと競合広告を組み合わせ、クラスターを検証します。SOMINの2つの事例から得た教訓。
代理店でAI導入が停滞する理由と、その解決策
代理店でAI導入が停滞するのは、技術ではなく人が原因です。役割への不安、完璧主義、軽視されるジュニア、学ぶ時間のなさ。再始動させる5つの対策。
生成エンジン最適化：ブランドがAI回答エンジンに引用されるには
生成エンジン最適化は、ブランドがAI回答エンジンに引用されるための取り組みです。質問に早く答え、エンティティを明確にし、出典を示し、独自のデータを公開します。
中東の旅行マーケティング：サウジアラビアからクウェートまで、市場ごとのパーソナライズ
中東の旅行マーケティングは市場ごとに行うのが最適です。SOMINは16,235件の投稿を分析し、サウジアラビアではラグジュアリーが手薄で、クウェートではファミリーが空いており、UAEでは節約志向が空いていることを見つけました。
バイヤーに「価格が高すぎる」と言われたらどうすればよいか？
バイヤーに価格が高すぎると言われたら、まずポジショニングを見直しましょう。競合の多いカテゴリーでは、案件を失う原因は分かりやすさの欠如であり、価格はその混乱が表れる場所です。
AIマーケティングコンテンツの品質保証：ブランドチームのための実践チェックリスト
AIマーケティングコンテンツのQAでは、公開前に6つの項目を確認します。事実、追跡可能な数字、ブランドボイス、主張と法務、ローカライズ、アクセシビリティです。
AI時代に、グローバルブランドが市場ごとのメッセージを必要とする理由
市場ごとのメッセージが効果的なのは、市場ごとに競合、葛藤、文化が異なるからです。SOMINによるDefenderとCoca-Colaの市場分析がその根拠です。
マーケティングのコンテキストエンジニアリング：同じプロンプトでは同じ広告になる理由
マーケティングのコンテキストエンジニアリングは、同じプロンプトでは同じ広告が書かれてしまう理由と、AIに与えるべきもの（競合広告、葛藤、ブランド資産、成果）を説明します。
AIエージェントが速くなれば、マーケティングの意思決定は良くなるのか？
いいえ。高速なエージェントは受け取ったシグナルにそのまま反応するため、断片化したオーディエンスデータは、誤った判断を早く生むだけです。自動化の前にデータを統合しましょう。
オープンソースソフトウェアで、マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）は簡単になったのか？
オープンソースのツールとAIエージェントにより、マーケティング・ミックス・モデルの構築は簡単になりましたが、それが正しいかどうかを見極めるには、特に東南アジアでは依然として専門知識が必要です。
AIは東南アジアで商品の発見を変えたのに、購買の意思決定は変えていないのはなぜか？
東南アジアの買い物客の約4人に1人が、商品探しにAIを使うようになりましたが、購入を決めるのは今も家族、友人、レビューです。AI予算をどこに振り向けるべきか。
エージェント型コマースとは何か。ブランドはAIショッピングエージェントにどう選ばれるのか？
エージェント型コマースとは、AIエージェントが人に代わって検索、比較、購入を行うことです。ブランドが選ばれるには、機械可読なデータ、高速なAPI、そしてShare of Modelへの注力が欠かせません。
代理店独自のAIプラットフォームは、なぜブランドにとってリスクなのか？
代理店独自のAIプラットフォームは、Gartnerが2029年までに半数が陳腐化すると予測するツールにブランドを縛りつけます。代わりに、モジュール式でベンダーに依存しないインテリジェンスを求めましょう。
MetaのManusエージェントはパフォーマンスマーケターに何ができ、どこで失敗するのか？
ManusはMetaでのレポート作成、ファネル分析、クリエイティブ監査を高速化しますが、認知獲得の費用を見誤り、Meta以外のことはほとんど見えていません。ベーカリーの監査事例で両方が分かります。
AIはマーケティングサイエンティストの役割をどう変えているのか？
観察的な分析の大半をAIが担うようになった今、マーケティングサイエンティストの仕事は、ダッシュボードの構築から、なぜそうなったのか、何を意味するのか、何をすべきかを説明することへと移っています。
ManusのようなAIエージェントは、マーケティングのダッシュボード型SaaSに取って代わるのか？
実行に関しては、おおむねその通りです。Manusのようなエージェントは、MCP経由でデータを読み、自律的に監視、作成、最適化、レポートを行います。価値が残るのはクリーンなデータです。
MetaのAIコネクタで、外部のAIエージェントは広告アカウント内でどう作業するのか？
MetaのAIコネクタは、広告MCPサーバーを通じて広告アカウントを外部のAIツールにつなぎ、エージェントがキャンペーンを管理し、診断情報を取得し、カタログを整理できるようにします。
AIシャドー台帳とは何か。AIガバナンスはなぜブランドの信頼を守るのか？
AIシャドー台帳とは、ガバナンスの効いていないAIエージェントが行うコミットメントの隠れた記録です。ゲートと監査証跡を備えた意思決定アーキテクチャがこれをなくします。
AIはグローバルブランドのメッセージをどうローカライズできるか？Land Rover Defenderに学ぶ
AIは、各市場のオーディエンス、競合、クリエイターを読み解くことでブランドのメッセージをローカライズします。Land Rover Defenderでは、英国、日本、米国のそれぞれに固有のストーリーが必要でした。
AIエージェントがマーケティング実行を担うと、請求可能時間はどうなるのか？
AIエージェントが実行を担うと、請求可能な稼働時間の価値は下がり、プレミアムは戦略に移ります。Salesforceのエージェント型ツールが代理店にもたらす意味。
Fable 5のサービス終了は、アジアのAIプラットフォームリスクについて何を明らかにしたのか？
Fable 5のサービス終了は、最先端のAIへのアクセスが一夜にして失われうることを示しました。借り物のモデルの上に事業を築いたアジア企業にとって何を意味するのか、マーケターはどうリスクをヘッジできるのか。
AI生成コンテンツが増えても、キャンペーンが良くならないのはなぜか？
AIコンテンツを増やしてもキャンペーンが良くならないのは、モデルではなく、オーディエンスブリーフが弱いからです。88%のマーケターがクリエイティブを増やしましたが、品質が向上したのは45%にとどまります。
AIエージェントの前に、マーケティングスタックにデータ基盤が必要なのはなぜか？
断片化したデータの上で動くAIエージェントは、ミスを拡大させます。そのため、マーケティングリーダーの88%が、導入前にコンテンツとデータの基盤を整えておけばよかったと考えています。
2026年において、モデルの賢さよりAIの統合が重要なのはなぜか？
2026年、企業がAIを購入する理由は、生の知能ではなく、自社データとの安全な統合でした。エンタープライズAIのシェアの変化が、マーケティングチームにとって何を意味するのか。
マーケティングにおけるエージェント型AIとは何か。自動化とどう違うのか？
マーケティングオートメーションは「こうなったらこうする」という固定のルールに従います。エージェント型AIは推論し、適応し、ライブデータをもとに最適化します。この変化がチームと代理店にもたらす意味。
MetaのAIがメディアバイヤーに取って代わるとき、広告主はどう適応するのか？
クリエイティブそのものをターゲティングにする：MetaのAIが広告の配信先を選ぶ時代には、市場データに基づいてペルソナごとに本当に異なるクリエイティブを用意することが勝負を分けます。
広告代理店の提案は、なぜコンテンツではなく戦略インテリジェンスを売るべきなのか？
代理店の提案は、戦略インテリジェンスを売るべきです。AIによってコンテンツ制作は汎用品となり、CMOが今買っているのは、量ではなく売上とパイプラインだからです。
ゴー・トゥ・マーケット（GTM）戦略がうまくいかないのはなぜか。どう立て直すのか？
ゴー・トゥ・マーケットの失敗の多くは構造的なものです。連携して動くよう設計されていないシステムと、それを担う人がいない状態が原因です。マーケティングオペレーションを戦略として扱うことで解決できます。
成長につながる成果を出すAIマーケティング代理店は、どう選べばよいのか？
AIマーケティング代理店は、プラットフォームの所有、透明性、人間による監督、データ連携、テストの速さで選びましょう。契約する前に7つの質問をしてください。
AI時代の代理店のビジネスモデル：リテイナーからエージェントへ
AIが代理店のビジネスモデルをどう変えるのか。エージェントが制作を担うとFTEベースのリテイナーが成り立たなくなる理由、それに代わる料金モデル、そしてクライアントが引き続き対価を払うもの。
市場別の競合広告分析：各国でホワイトスペースを見つける
市場別の競合広告分析：現地の競合の広告を広告ライブラリから取得してラベル付けとクラスタリングを行い、オーディエンスのシグナルが確かな場合に限ってホワイトスペースと判断します。
SEO、AEO、GEO：ブランドはAIの回答でどう見つけてもらうのか？
ブランドがAIの回答の中で見つかるようにするには、順位のためのSEO、直接回答のためのAEO、AIアシスタントでの引用のためのGEOを重ね、そのすべてを独自のインサイトで支えます。
代理店の独自データ：優れたプロンプトよりカテゴリーデータが勝る理由
代理店の独自データとは、代理店が所有し、照会できるカテゴリーの知見です。優れたプロンプトより強い理由、何を収集すべきか、そして代理店の実際の数字が示すこと。
分断されたマーケティングツールが、稼ぐ以上にコストがかかるのはなぜか？
分断されたマーケティングツールは、統合税のせいで稼ぎ以上にコストがかかります。エンジニアリング工数、ミドルウェア費用、データのずれ、そしてAIへのシグナルの遅れです。
エージェント型AIは、コーラ戦争におけるグローバルな飲料戦略をどう変えているのか？
エージェント型AIは、数週間かかる調査を数分に短縮します。4つの市場で、会話の半分が食べ物であるにもかかわらず、コーラブランドはほぼ登場しないことが分かりました。
代理店のAI ROIを測る方法：工数、ピッチ、売上
代理店のAI ROIを測るには、ベースラインに対して、節約した工数、ピッチのコスト、振り向けた時間から得た売上を追跡します。KPIと代理店の実際の数字。
Metaのクリエイティブ差別化の問題を、大規模にどう解決するのか？
Metaは似通った広告をグループ化し、リーチを制限します。MindFuseは差別化を自動化し、コンテンツピラーの抽出、ペルソナのクラスタリング、クリエイティブのスコアリングを行います。
AIマーケティング戦略の94%が統合で失敗するのはなぜか？
AIマーケティング戦略の多くが失敗するのは、ツールを購入しても統合しないからです。ガバナンスの効いた、運用可能なマーケティングスタックでAIを稼働させている企業は、わずか6.3%です。
代理店ピッチの競合調査：データで新規案件を勝ち取る方法
代理店ピッチの競合調査は、競合が見落とす余白を見つけたときに新規案件を勝ち取ります。数日でその見立てを作る方法を、SAMYとKPI Mediaの結果とともに紹介します。
MetaによるManus買収は、デジタル広告と代理店にとって何を意味するのか？
MetaによるManusの取引で、自律型エージェントがAds Managerに入ります。レポートは速く安くなり、代理店のリテイナー契約は圧迫されますが、最終的に決め手になるのは、やはりデータと人による確認です。
アジアでのコンテンツのローカライズは翻訳ではない：3つの市場から学ぶこと
アジアでのコンテンツのローカライズとは、各市場の競合と信頼のシグナルに合わせてメッセージを組み直すことです。香港、フィリピン、シンガポールからの教訓。
ブランドはどうすれば、消費者とのAI信頼ギャップを埋められるのか？
ブランドがAIへの信頼ギャップを埋める方法は、AIを単なるコスト削減ではなく、クリエイティブの多様性と関連性のために使うことです。AIを信頼するマーケターは90%超、消費者は半数です。
AIで本物らしいコンテンツをつくる：不完全な投稿が支持される理由と、人間らしさを保つ方法
AIで本物らしいコンテンツが成り立つのは、AIがリサーチと下書きを担い、人が実際のストーリーと声を加えたときです。不完全な投稿が洗練された投稿に勝つ理由を、データで示します。
なぜ2026年にジェネラリスト型代理店モデルは崩壊したのか？
ジェネラリスト型の代理店モデルは、AIによって実行が安価になり、クライアントが時間ではなく成果に対価を払うようになったため崩壊しました。その後に来るものを解説します。
説明可能なAIがB2Bの営業上の強みになりつつあるのはなぜか？
説明可能なAIがB2Bの商談で勝てるのは、買い手が理由の見える価格を信頼するからです。グラスボックス型AIが、価格設定を摩擦から営業資産へと変える方法。
SEOは終わったのか？AIエージェントが購入者のために検索する時代にブランドが見つけてもらうには
クリックを勝ち取るという従来のSEOの手法は、AIエージェントが人に代わってウェブを読むようになり、色あせつつあります。ブランドが見える状態を保つ条件は、機械が読めること、引用できること、選ばれることです。
SOMIN、シンガポールのMeta Llamaインキュベーターに参加
SOMINは、シンガポール政府とともに運営される、東南アジアのAIスタートアップ向けの6か月間のプログラム、Metaのシンガポール初のLlamaインキュベーターに選ばれました。
ペルソナ、消費者の葛藤、戦略的切り口、インサイトストーリー：成果の出るAIコピーライティングのフレームワーク
ありきたりなコピーを防ぐAIコピーライティングのフレームワーク：モデルが1行を書く前に、実際のオーディエンスデータから、ペルソナ、消費者の葛藤、戦略的切り口、インサイトストーリーに答えを出します。
SOMIN、Echelon 2025のトップ10スタートアップに選出
AIクリエイティブ企画・競合インテリジェンスプラットフォームのSOMINは、e27のTOP100プログラムによる評価を経て、Echelon 2025のトップ10スタートアップの1社に選ばれました。
AIは競合調査とオーディエンス調査をどう変えているのか？Marketing Mondaysから学ぶ
AIが競合広告の分析にオーディエンスデータを組み合わせることで、マーケターは競合が何を訴えているかと、購入者が何を重視しているかの両方を把握できます。Marketing Mondaysの事例：Miraflora Wagyu。
AIDAモデルとは何か。顧客を引きつけ、成約につなげるにはどう使うのか？
AIDAは、Attention（注意）、Interest（関心）、Desire（欲求）、Action（行動）の頭文字で、購入者が行動に至るまでに通る4つの段階です。それぞれの使い方を、初心者向けの例とともに紹介します。
ソーシャルメディア広告のどの指標が重要か。どう最適化するのか？
ソーシャル広告で最も重要な指標は、CTR、クリックからランディングページ表示までの比率、コンバージョン率、CRMベースのコンバージョン単価です。それぞれの読み方を解説します。
広告費はなぜ変動するのか。どうすれば安定させられるのか？
広告費が変動するのは、AIのオークションが、各広告に誰が反応するかを絶えず見積もり直しているからです。リーチとターゲティングのバランスを取り、主要な指標を見ることで安定させましょう。
企業はチャットボット以外に大規模言語モデルをどう活用できるのか？
チャットボットにとどまらず、LLMは情報を要約し、複雑なツールを普通の言葉で操作できるようにします。OpenAI Startup FundによるDescriptやHarveyへの出資がその例です。
ソーシャルリスニングツールとは何か。マーケターが知っておくべきものは？
ソーシャルリスニングツールは、ブランド、キーワード、ハッシュタグに関するオンライン上の会話を監視・分析します。2024年にレビューした11のツールとSOMONITOR。
MetaとTikTokの広告はどう最適化するのか？ステップごとのプロセス
MetaとTikTokの広告は段階的に最適化しましょう。広告セットごとの3日間のKPIチェック、コストのかかる広告の改善、週次レビュー、予算シナリオ、CTRなどの補助指標です。
GoogleとMetaのスマート入札アルゴリズムは何が違うのか？
GoogleのTarget ROASは、キャンペーンデータからコンバージョン価値に対して入札します。Metaのスマート入札は、ユーザーデータから予測したエンゲージメントで広告をランク付けします。両者の比較。
SOMONITOR、シンガポール初のGenAI Sandbox第1期に参加
SOMINの競合インテリジェンスプラットフォームであるSOMONITORは、2024年、シンガポールのGenAI Sandbox第1期に参加しました。同年の2024年度予算では、AIに1十億シンガポールドル超が投じられました。
LLMを基盤とするスタートアップは、VCの投資を獲得するために、どうすれば十分な防御力を保てるのか？
LLMスタートアップがVCの出資を獲得できるのは、競合がコピーできないものを持っているからです。独自データ、知的財産、モデルの上に構築した自社AI、そしてAPIを呼び出すだけにとどまらないチームです。
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