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？

モデル自体ではなく、モデルへの簡単なフィードが弱いため、AI 生成コンテンツが増えてもキャンペーンは改善されません。 TikTok と LIONS Advisory による WARC の調査では、400 のマーケターの 88 パーセントが、AI を導入してから創造性が大幅に向上したが、品質が向上したと感じたのは 45 パーセントだけであり、3 人に 2 人は依然として主に人口統計データを使って AI について説明しました。行動シグナルと実際の聴衆の緊張を利用して聴衆の概要を修正すると、出力の品質が信頼できるものになります。

主なポイント

• 400 のマーケティング担当者を対象とした WARC の調査では、88 パーセントが AI を使用してクリエイティブを大幅に向上させていますが、実際の品質の向上を報告しているのは 45 パーセントのみです。
• 3 人に 2 人は依然として主に人口統計に関する生成 AI について説明していますが、10 人中 6 人近くは人口統計のセグメンテーションはもはや視聴者の行動を反映していないと述べています。行動シグナル、コミュニティの背景、または聴衆の緊張を一貫して簡潔に伝えるのは 17 パーセントのみです。
• 弱いブリーフを捕まえるために使用されていた人間による修復層は消滅し、AI モデルは強力なコンセプトと同じくらい簡単に貧弱なコンセプトを磨き上げます。
• 東南アジアでは、1 つのチームが 6 ～ 11 の市場をカバーすることがあるが、人口統計の概要によって、仕事全体である地域的なニュアンスが消去されてしまう。
• 先行するチームはブリーフ自体を製品として扱い、アセットを出荷する前に判断を下します。

ボトルネックは AI ですか、それとも概要ですか?

東南アジアのマーケティング チームは、これまで以上に多くのクリエイティブ アセットを制作しています。 10 人中 9 人が、生成 AI によって成果が倍増したと回答しています。しかし、コンテンツの洪水が実際にパフォーマンスを向上させていると信じている人は半数未満です。パイプラインの途中で何かが静かに壊れていますが、それはモデルではありません。

WARC の新しい調査は、TikTok および LIONS Advisory と並行して実施され、PPC Land によって報告されたにより、400 マーケターを対象に調査し、顕著なパターンを明らかにしました。回答者の 88 パーセントは、AI ツールを導入してからクリエイティブが大幅に増えたと回答しましたが、実際の品質の向上を報告したのは 45 パーセントのみでした。出力が上昇しました。結果は横ばいでした。問題は、ほとんどのチームが決して見ようとしない場所、つまり聴衆の概要にあります。

なぜマーケティング担当者は古いと分かっているデータを使い続けるのでしょうか?

WARC調査で最も明らかになった詳細は、需給ギャップそのものではない。それはマーケターたちが自らのインプットについて認めたことだ。 3 人中 2 人は、主に年齢、収入、場所などの人口統計データを使用して、依然として生成 AI モデルについて概要を説明していると述べました。同時に、マーケティング担当者の10人に6人近くが、人口統計のセグメンテーションはもはや視聴者の実際の行動を反映していないと述べた。

言い換えれば、チームは、すでに壊れていると識別した正確な入力を、故意に AI システムに供給していることになります。 17 パーセントのみが、行動のシグナル、コミュニティの背景、視聴者の真の緊張など、より意味のあるものを一貫して説明していると回答しました。 WARC はこれをテクノロジー ギャップではなくインテリジェンス ギャップと呼んでいます。また、会話全体がツールから離れて戦略に戻るため、このフレーミングは頻繁に繰り返す価値があります。

人間の品質検査はどうなったのですか？

何十年もの間、クリエイティブブリーフは完成した文書として扱われることはありませんでした。それは会話の冒頭のセリフのように機能しました。ストラテジストならこのセグメントに疑問を抱くだろう。クリエイティブディレクターは、顧客が意思決定の瞬間に実際に何を感じているかを尋ねます。アートディレクターは、最初のいくつかのコンセプトを完全に破棄するでしょう。キャンペーンがクライアントに届くまでに、内容が薄い、または怠惰なブリーフは通常、公開前に弱点を見つけることを仕事とする人々によって何度も作り直されていました。

そのプロセスは意図的に遅くされており、その遅さには目的がありました。またコストがかかるため、生産スケジュールが数週間から数日に短縮された際に最初の犠牲者の 1 つとなりました。人間による修復層が消滅すると、ブリーフは懐疑的な専門家のチェーンを通過するのをやめ、代わりに生成モデルに直接流入し始めました。

AI モデルには弱い入力を疑う本能がないため、この変化は非常に重要です。それは、貧弱なコンセプトの洗練された自信に満ちた 40 のバリエーションを、40 の強力なコンセプトと同じくらい容易に生成します。以前はブリーフが弱いと、リリース前に誰かが気づくような、目に見えて弱いクリエイティブが生成されていました。現在では、表面的には許容範囲内に見えるというだけの理由で、洗練されたプロフェッショナルな外観のコンテンツがそのままスルーされるようになりました。

なぜチームはデフォルトで人口統計ターゲットを設定し続けるのでしょうか?

マーケティング担当者は人口統計ブリーフィングのパフォーマンスが低いことをすでに知っているのに、なぜそれがデフォルトの選択肢のままなのでしょうか?正直な答えは確信ではありません。それは惰性です。

年齢層、収入層、広範な位置データは、すでに計画デッキ、メディア プラン、キャンペーンの命名構造の中に組み込まれています。それらを再利用するには、追加の調査、新しいツール、クライアントや同僚との不快な会話は必要ありません。行動およびコミュニティベースの洞察には、3 つすべてが必要です。厳しい期限の下では、ほとんどの場合、最も抵抗の少ない道が勝ちますが、その道は人口統計上の簡略化されたものです。

GWI も最近同様の指摘をし、年齢層によるターゲティングはマーケティングにおいて最も怠惰なセグメンテーション手法の 1 つであると指摘しました。これは、単一世代内の違いが世代間の違いよりも大きい場合が多いためです。これは正当な批判だが、大声で言われることはめったにない。マーケティング テクノロジーの解説を 1 週間読んでみると、明確な意見が分かれていることがわかります。視聴者調査会社は統計にとどまる傾向があります。ワークフローおよびソーシャル リスニング プラットフォームは、公開ボタンから開始される傾向があります。その間のスペースに取り組むプレイヤーはほとんどいませんが、まさにこの知性のギャップが存在する場所です。

なぜ東南アジアのマーケティングチームが最初にこれを感じるのでしょうか?

地域的な圧縮により、この問題は東南アジアで特に深刻になります。シンガポールを拠点とするチームは、西ヨーロッパの 2 つの市場にかろうじて及ぶ程度の予算で、複数の言語にわたって 6 ～ 11 の個別の市場を担当する可能性があります。そのような環境では、ローカルなニュアンスはあまり役に立ちません。それがすべての仕事であり、人口統計に関する説明会によって消去されるものはまさにそれなのです。

都市部に住む25歳から34歳の中所得層の女性を中心に構築されたブリーフを生成モデルにフィードすると、技術的にはジャカルタ、マニラ、クアラルンプールで実行できるコンテンツが生成されますが、どの地域にも完全には接続できません。結果は、文法的に正しく、ブランドに基づいており、完全に忘れられるものとして読み取られます。このパターンを 11 の市場で毎週の公開スケジュールで繰り返した結果、1 週間後には誰も覚えていないコンテンツを作成するための非常に効率的なシステムが完成しました。

ブリーフを製品として扱うとはどういう意味ですか?

現在推進しているマーケティング チームは、意図的な構造変更を 1 つ行っています。彼らは現在、完成したデッキや最終資産ではなく、ブリーフ自体を実際の製品として扱います。初期のインプットの品質をコントロールする人は、その後に続くすべての品質を効果的にコントロールします。

この変化は、生産パイプラインの両端のツールがどのように進化しているかということから、すでに明らかです。フロントエンドでは、新しいプラットフォームがライブ カテゴリと行動データを証拠に裏付けられた聴衆の緊張に変換し、単に想定されたものではなく、真に観察されたものをブリーフに確実に伝えています。バックエンドでは、実行に重点を置いたビジネスという新しいカテゴリーも出現しています。一例として、Touchigh 社は、AI 検索可視化ツールと英語ネイティブのソーシャル コンテンツを組み合わせて、後で結果を報告するだけでなく、公開前にそのコンテンツの予測パフォーマンスをスコアリングすることで、国境を越えた中国の販売者が米国の購入者にリーチできるよう支援する企業です。

特定の業界よりもその詳細が重要です。価格に敏感な顧客にサービスを提供する執行に重点を置いた小規模企業は、独自に、はるかに大きな調査会社と同じ結論に達しました。重要な判断の判断は、資産が出荷される前に行われる必要があります。そうでない場合、現実的には、そのような判断がまったく行われることはありません。

スピードと品質は両立できるのか？

現在の数字が示唆していることは、本当に心強いものです。 AI 導入ラッシュで失われたマーケティング チームの修復レイヤーは、最も厳しい期限でも生き残れるほど手頃な価格で再構築できます。エージェンシー SAMY が、英国のホスピタリティ クライアント向けに、かなり大手の競合他社との売り込みを行ったとき、かつては数週間かかっていたカテゴリー プランニングが、ブリーフあたり約 13 分に短縮され、予測されるクリックスルーの精度は従来の人による推定よりも約 3 倍信頼性が高くなりました。 SAMYがリテイナーに勝ちました。

この例の本当の話は速度そのものではありません。それは、以前は審査チームが一貫して適用する余裕がなかったレベルが、余裕のあるタイムラインを持つものだけでなく、作成するすべての準備書面に適用できるようになったという事実です。時間に余裕があるときにのみ行われる判断は、そもそも標準ではありませんでした。それは少数のチームが確実に買える贅沢だった。

すべてのマーケティング チームはブリーフについて何を尋ねるべきでしょうか?

WARC の調査結果に隠された不快な真実は、多くのチームが入力に欠陥があることをすでに認識しており、今週は凡庸な出力を出荷するよりも概要を修正する方が時間がかかるという理由だけで、とにかく出荷することを選択しているということです。

その計算は急速に変化しています。証拠グレードの視聴者インテリジェンスが数週間ではなく数分で達成可能になるにつれ、時代遅れの人口統計上のショートカットを使用して生成 AI について説明する正当性は失われつつあり、コンテンツのパフォーマンスが低下した場合の言い訳も同様です。

そこで、チームがこの四半期に作成した概要を考えてみましょう。あなたが視聴者について観察した現実のものを本当に追跡したものがどれだけありますか?そして、単に前四半期のテンプレートの上に新しい日付がスタンプされているだけのものはどれだけありますか?

SOMIN はこの変化のどこに当てはまるのでしょうか?

これはまさにSOMINのギャップを埋めるために作られたものです。 SODA は、散在するカテゴリと消費者のシグナルを、ブリーフが実際に根拠となる、構造化された証拠に裏付けられたインテリジェンスに変換します。一方、SoMonitor スイートは、ブランド トラッカー、コンテンツ ライブラリ、パースペクティブ スタディ、および SoInspire にまたがり、そのインテリジェンスを、個別のレポートにサイロ化したままにするのではなく、ブランドの健全性、公開されたクリエイティブ、視聴者の視点、新たな文化的瞬間にわたって接続された状態に保ちます。 GWI などのパートナーが提供する詳細な視聴者データと組み合わせることで、マーケティング チームは、数カ月前に想定された人口統計ではなく、視聴者が現在実際に行っていることや感じていることに基づいた、静的なブリーフよりも生きたブリーフに近い情報を得ることができます。 インテリジェンスのギャップがモデルに到達する前に修正しようとしているチームにとって、観察されたデータと接続されたツールの組み合わせはまさに修復レイヤーが再構築される場所です。

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出典

• PPC Land: マーケティング担当者は AI に人口統計データを説明し、もう機能しないと言っています