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インスピレーション

コンテンツマーケティングの様相を変えるAIアプリケーション

その変化はわずかながら、人工知能(AI)は日常生活に浸透し始め、私たちを取り巻く世界を自動化しつつあります。今日ではAIは、Googleマップ、Siri、スマートカー、インターネットラジオのほか、皆さんのお気に入りのオンラインショップにまで採用されています。

AIは今やコンテンツマーケティングにも進出しつつあり、業界にディスラプション(創造的破壊)をもたらそうとしています。

AIには、ほぼすべてのプロジェクトとプロセスを最適化して、あらゆるオーディエンスにとってこれまで以上に適切で、魅力ある、効果的なコンテンツを生成できるように人のスキルとクリエイティビティを拡張する力があります。マーケティングにとどまらず、生産性とパフォーマンスを向上させることで、販売、顧客サービス、運用の業務を支え、合理化する可能性持っています。

マシンが人の居場所を奪う可能性を危惧する向きも一部にはありますが、コンテンツとエンゲージメント率を拡張するためにユーザとデーターを理解するという点については、AIの力を組み合わせた人間のクリエイティビティにこそ、まさに革命的なな可能性があるのです。そして、業界のリーダーらはそこに着目しているのです。

200人を超える世界中のビジネスエグゼクティブを対象に調査を実施したEconomist Intelligence Unitの2017年のレポートによると、75%が今後3年以内に社内にAIを導入するつもりだと答えています。また、79%がAIによって業務が楽になり、効率化されるだろうと考えています。2025年までには、AI市場は1,000億ドルを突破すると見られています。

AIに投資する意思はありますか? コンテンツマーケティング業界革命を起こしつつあるAIシステムとテクノロジについて、続きをぜひお読みください。

パーソナライズ

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AIテクノロジ: 機械学習(ML)。人工知能の一分野であり、マーケターが利用すると、大量のデータを理解し、ユーザの意思を分析して、よりカスタマイズされた優れた顧客体験を生み出せるようになります。

事例: AIは、カスタマイズされた電子メールの一斉送信やランディングページから、必要に応じて調整されたアプリや購入に至るプロセスまで、あらゆる種類のパーソナライズ作業を促進します。多くのブランドが、非常に多くのコンテンツや競争によるノイズを取り除くために、これまで以上に個別化された体験を提供すべく努力しています。そして近頃では、ブランドの成功は人の能力では追いつかない高度なデータ分析にかかっています。

いくつかの企業では、IBMのWatson Analyticsの機械学習とコグニティブコンピューティングテクノロジを導入して、データを探索の一助とし、インサイトを得ること、人間が投稿した質問への回答することに利用しようとしています。たとえば、ユーザによる意思決定の簡素化を目指すWayBlazerは、パーソナライズされたレコメンデーションエンジンを実現させるテクノロジによって、旅行情報が溢れていることを解消しようとしているB2B企業の1つです。Watsonの人工知能テクノロジは会話型言語を解釈でき、ユーザから「宣言データ(ユーザのサインアップ時に共有されたファクト)、観察データ(リンクされたソーシャルメディアプロファイルからの情報)、推論データ(過去の検索からのエビデンス)」を取得してから、特定のニーズやユーザの好みに基づく提案を行います。

WayBlazerは、Visit OrlandoやHiltonといった、先見の明のあるさまざまな旅行ブランド、代理店、ホテルに、APIやWebおよびアプリのインターフェースを通じて、Watsonを利用した独自のコグニティブソリューションを提供しています。たとえば、Hiltonは現在、接客業界初のロボットコンシェルジュ「Connie」を運用しています。

予測: 2018年までには、あらゆる種類のパーソナライズに十分に投資した企業が、投資しなかった企業の販売量を20%上回るだろうと、Gartnerは予測しています。

チャットボット


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AI テクノロジ: 自然言語処理(NLP)。音声認識と読解力を最適化する取り組みにおいて、人間とマシンの対話に焦点が置かれています。

事例: Watsonは、AIシステムの一部として自然言語処理を使用しています。これは、Siri、Alexa、Cortanaといったパーソナルアシスタントや、テキストメッセージによって人間の会話のシミュレーションを行う、多数のブランド化されたチャットボットでも同じです。ほとんどのチャットボットがまだ本当の意味ではAIとは呼べず、市場投入の段階からほど遠いのが現状ですが、一般的なメッセージングアプリでは、企業が潜在顧客とやりとりするための手段が開発されてきました。

メディアの人気のおかげで、現在、マーケティング活動のためのボット開発において、ブランドには多くのオプションがあります。今のところ、多くのブランドが、月間ユーザ数12億人を誇るFacebookのMessengerプラットフォームのようなツールを利用して、顧客が追加アプリをダウンロードしなくても会話型コマースに参加できるようにしています。

Facebookは2015年にピアツーピア決済を統合した後、完全なチャットボットAPIをリリースし、企業が自然言語処理を搭載した独自のボットを構築して、ダイレクトコミュニケーションをとることを可能にしました。このプラットフォームではすでに月間アクティブボットが10万個に達し、Facebook Messengerは本格的な成功事例を数多く生み出しました。たとえば、SnapTravelは、Messengerからのホテルの予約で100万ドル超えを達成し、Sephoraは、他の予約方法と比べてメイクの予約率を11%向上させました。

予測: チャットボットによるコスト節減効果は、2017年の2,000万ドルから、2022年までに年間80億ドルを超えるようになると、Juniper Researchは見ています

レコメンデーション + 予測

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AIテクノロジ: ディープラーニング。機械学習の一分野であり、マシンの信号から音声、ビデオ、テキストまで、あらゆる形式のデータを大量に処理・分析できます。人間の脳の意思決定ニューラルネットワークに着想を得たアルゴリズムによって機能します。

事例: Netflix、Spotify, 、Amazonといったブランドや企業が、AIを使用してビデオや音楽、商品に関連するおすすめを提案しています。大量のデータを利用するディープラーニングによって、誰が何を好きか、さらには誰がどのようなものを好みそうか、を容易に把握できるようになります。

ただし、この種のテクノロジはユーザの利益のためだけにあるのではありません。コンテンツの戦略や制作にたずさわるマーケターがAIによる予測と提案を利用すれば、業務を最適化できます。事実、NewsCredではそれをすでに実現しています。

NewsCredのCEO兼共同創設者であるShafqat Islamは、次のように述べています。「当社は、特定の記事が獲得するエンゲージメント時間を誰も読まないうちから予測できる機械学習モデルを構築しました。当社は記事をスキャンして、モデルを適用し、プラスマイナス11秒の精度で予測することができます。とてもすばらしいことです。」

コンテンツマーケティングにおいて、その目標は予測することではありません。「この記事はこれらの理由からパフォーマンスが望めないため、問題を解消しましょう」、あるいは「5つの記事のうち、この記事が最高のエンゲージメント時間を獲得すると思われる」といった提案やヒントを編集者に提供することが目標です。とはいえ、このような提案はエンゲージメントの目標だけに重点を置く以上の効果が見込まれます。NewsCredは、すでに高い精度でソーシャルシェアを予測できる機械学習モデルの最初のバージョンを完成させています。

今後、当社のチームは、コンバージョンや売上げといった実際の業績に対して同じことをするために、このモデルのトレーニングを行う予定です。「当社には顧客基盤全体から得たデータ、数万本の公開記事、そして、数十万あるいは数百万件に上る結果があるため、それらを機械学習モデルのトレーニングに利用できます」と、Islamは言います。

予測: インサイトに基づく企業は、十分な情報を持たない同業他社から年間1兆2,000億ドルを奪うことになるだろうと、Forrester Predictionsは予測しています。

コンテンツオートメーション


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AIテクノロジ: 自然言語生成(NLG)。自然言語処理(NLP)同様に、NLGは、AIの一分野です。記事の自動生成やヘッドラインの生成などの形で、データを人間に近い言語に変換するためのアルゴリズムを使用します。

事例: AP通信、FOX、Samsung、Comcast、Yahoo、ワシントン・ポストなどの企業が、自動コンテンツ生成ツールを長年採用しており、主に簡単なニュース、ビジネス、およびスポーツに関する記事の生成にこのテクノロジを利用しています。それらの記事はたいていが非常に説得力のあるもので、スウェーデンのカルスタード大学の調査でさえ、調査対象者は、ロボットと人間によって書かれたスポーツに関する簡単な記事を見分けることができなかったと報告しています。

しかし、ご心配には及びません。ボットによってたちまち仕事が奪われたりはしません。自動コンテンツ生成ツールであっても、初めは人が作成したテンプレートが必要だからです。また、ボットには感情的な要素が抜けています。

「トーンや感情に訴えるストーリーテリングが必要な、意見を論じる記事などは、今も人が伝えるものの方が優れています。一方、AIを使用するとその執筆を強化できます」と、NewsCredのエンジニアリング担当ディレクタであるAnkit Malhotraは説明します。「テキストの変更を提案する、見出しを考えるなど、AIを利用すれば、その特定の目標に沿ってコンテンツの一部を最適化できるでしょう。」

当分の間、データ中心の包括的なストーリーテリングでは、Narrative ScienceのQuillやAutomated InsightsのWordsmithのようなNLGプラットフォームに望みがある一方で、その他ほとんどの種類の(創造的な、信頼できる、共感できる)コンテンツでは、自動化よりも拡張による恩恵を受けることが期待されます。

「自然言語処理と学習アルゴリズムの組み合わせが、我々の目指すものです」と、Malhotraは述べています。

人の才能とAIの能力の融合により、すばらしいコンテンツと非常に高いエンゲージメントを実現できる可能性は無限に広がるでしょう。

予測: 企業向けコンテンツの20%近くが、2018年までにマシンによって生成されるようになるだろうと、Gartnerは見ています。

Anastasia DyakovskayaNewsCredへの寄稿者です。

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This article was written by Anastasia Dyakovskaya from NewsCred Blog and was legally licensed through the NewsCred publisher network. Please direct all licensing questions to legal@newscred.com.