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【生成AI時代】Google広告の新機能とマーケターに求められるスキルを解説 - Call Data Bank

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【生成AI時代】Google広告の新機能とマーケターに求められるスキルを解説

生成ai

生成AIの発展により、急速に世の中のビジネスが変わろうとしています。「生成AI時代」とも言われていますが、もちろんWEBマーケティングの世界も例外ではありません。生成AIは、広告キャンペーンからデータ分析までのあらゆる分野に影響を与え始めています。

本記事では生成AIの概要から、生成AIを活用したGoogle広告の新機能、生成AI時代に私たちが直面する課題、そしてこの時代にマーケターに求められるスキルについて紹介します。生成AIの登場によってWEBマーケティングの世界が今後どのように変わっていくのか、一緒に考察していきましょう。

 

生成AIの概要

生成AI(Generative Artificial Intelligence)とは、機械学習により、自動的にテキストや画像、音声などのコンテンツを生成する技術の総称です。生成AIは、大規模なデータセットを学習し、そのデータから新しい情報を生成することを目的に開発が進められています。

生成AIの中でも特に自然言語処理に基づいたモデルは、テキスト生成の分野で急速に進化しており、対話型AIやその言語モデルの進化が注目されています。

Chat GPTという生成AIを活用した対話型AIのサービスがあります。聞いたことがない方は今やほとんどいないかと思いますが、生成AIの代表的な応用例として脚光を浴び、世の中で急速に浸透し始めました。

Chat GPTでは、GPT-3やGPT-4という生成AIのモデルが使用されています。2023年11月には「GPT-4 Turbo」という最新モデルが発表されました。

OpenAIが開発したこのGPT(Generative Pre-trained Transformer)というモデルは、テキスト生成において非常に高い性能を発揮し、コンテンツの自動生成、質問応答、文章要約、言語翻訳など多岐にわたるタスクで利用されています。

生成AIの進歩により、デジタルコンテンツの生成やカスタマーサポートなど、さまざまな領域で効率化が図られています。

それだけでなく、生成AIはWEBマーケティングの領域においても大きな影響を今後及ぼしていく可能性が高いです。生成AIを活用した、対話型の広告キャンペーン作成や、検索時のユーザーエクスペリエンスの向上など、多くの分野で応用され始めています。

次章では、Google広告の最新機能において生成AIがどのように活用されていくのかを紹介します。

2. 生成AIを活用したGoogle広告の新機能

2023年5月、GML(Google Marketing Live)2023が開催されました。

GMLとは、Googleが毎年開催するデジタルマーケティング分野の大規模イベントの1つです。本イベントでは、Googleが提供する広告プラットフォームやツールの最新アップデート、新機能、戦略についての詳細が発表されます。

マーケティング担当者、広告主、エージェンシー、デジタル広告に興味のある専門家など幅広い参加者が集まり、デジタルマーケティングの最新動向について情報収集することで、自社のビジネスへの活用を検討します。

GMLでは、新しい広告フォーマット、広告キャンペーンの最適化方法、データ分析ツール、プライバシー保護の取り組み、ユーザーエクスペリエンスの向上など、デジタルマーケティングに関する幅広い情報が発表されます。

Googleのトップエグゼクティブやプロダクトマネージャーが登壇し、具体的な事例や成功事例を発表するセッションなども行われるのです。

参加者は、Googleの広告プラットフォームにおける最新機能やケーススタディを知り、より効果的に活用できるよう、自社のマーケティング戦略に組み込むための情報を得る機会としてGMLを活用しています。

GML2023の重要なポイントは公式サイトでもまとめられているので、ぜひご参照ください。

GML2023では、マーケター、ユーザー両者にとって体験の向上をもたらすような、Google広告の新機能がいくつか発表されました。以下では、その中でも生成AIを活用した2つの新たな機能について紹介します。

同僚と会話するように効果的なキャンペーンを作成

従来、マーケターはGoogle広告でキャンペーンを作成する際に、キーワードの選定や広告コピーの作成などに多くの時間とエネルギーを費やしてきました。しかし新しい会話型の広告キャンペーンでは、生成AIを活用することで、マーケターが自然な言葉でGoogle広告に依頼し、会話形式で広告キャンペーンを作成できます。

AIは、マーケターの質問や指示に応じ、効果的な広告アセットを自動生成し、広告キャンペーンの立ち上げを劇的に簡略化してくれるようになります。これによって、新任マーケターや他業務と兼任のマーケターなど、専門的な知識がない人でも、効果的な広告を素早く作成し、競争力を維持できるようになります。

もちろん専属マーケターは、自社内の専門知識とGoogle AIを組み合わせることで、さらに効果的な広告キャンペーンを作成することができますし、まるで同僚に話しかけるかのようにGoogle 広告にアイデアを尋ね、効果的なキーワード、広告見出し、説明文、画像、および他のアセットを提案してもらい、対話しながら内容をブラッシュアップしていくことが可能になるのです。

しかも、対象サイトのWEB URLを入力するだけでAIが必要なアセットを提案し、承認や変更まで会話型で行えるという点は驚きです。

自動作成アセットの機能はすでに日本語でも提供がありますが、会話型の新機能は今後数か月以内に英語のβ版がリリースされるとのことで、日本語でのリリースはもう少し先になるのかもしれません。

詳しくはGoogle公式で発表されているのでこちらのページをご覧ください。

生成AIによる全く新しい広告体験

Googleが日本で最初に検索機能を提供したのは、すでに20年以上前のことです。技術の進歩により日々その検索機能は発展してきましたが、2023年8月、生成AIを活用した新しい検索体験、SGE(Search Generative Experience)の試験提供が日本で開始されました。

Google Search LabsにGoogleアカウントを登録することで、デスクトップのChromeブラウザと、スマートフォンのGoogleアプリ(Android、iOS)で利用することが可能です。

例えば「人前でうまく話すにはどうすればいいのか」という疑問があった際に、WEB検索では「話し方 コツ」「人前で話す 緊張」「うまく話す 練習方法」など1つの疑問を分割して検索したうえで、複数のWEBサイトからの膨大な情報を整理し、つなぎ合わせて理解しなければなりません。

生成AIを活用したSGEでは、そうした面倒な作業の一部を代わりに実行してくれるようになるのです。

SGEでは、生成AIを活用し、考慮すべき重要な情報の概要を検索結果に表示してくれます。

また、その下には、例えば「話し方が上手い人の特徴は?」「人前で話すのが苦手で声が震えるのはなぜですか?」といった追加で質問できる候補を提示してくれます。これらの候補もしくは「追加で聞く」をタップすると、新しい会話モードに移行し、調べているトピックについて会話型で質問できます。

質問から質問へと文脈が引き継がれるため、より自然に探索を続けることができます。 また、概要にある情報をより掘り下げて調べられるよう、WEBサイトへのリンクも表示されるようになります。

WEBマーケティングの観点では、このような生成AIを活用した新たな検索体験に、ショッピング広告も連動される予定という点に注意が必要です。Googleは今後数か月以内に、AIによるスナップショットと会話モードの中に、試験的に検索広告とショッピング広告を直接組み込むと発表しています。

これにより、ユーザーは自然な対話の形式で検索ワードを入力し、それに応じてより関連性の高い広告を受け取ることができるようになります。ユーザーの検索体験が向上し、ユーザーが求める情報や商品に素早くアクセスできるようになることでしょう。

広告がユーザーのニーズに合致するため、ユーザーは広告をクリックしやすくなり、広告主にとってもコンバージョン率の向上が期待されます。

このように、生成AIを活用した新機能がWEBマーケティングにおいて開発されることにより、広告主とユーザーの両方にとって魅力的なソリューションとなっていきます。しかし、新しい技術の導入には課題も存在することが確かです。次章では、生成AIの課題について深堀していきます。

生成AI時代の課題

生成AIのWEBマーケティング分野での導入が進むことで、広告主、ユーザー両者にとってたくさんのメリットがあることが分かりました。しかし、一方でいくつかの課題も今後浮き彫りになっていきます。以下では、生成AI時代の課題について検討し、WEBマーケティング担当者にとって考慮しておくべき重要な課題を挙げていきます。

プライバシー・倫理への配慮

生成AIを使用する際には、プライバシーと倫理への配慮が必要です。ユーザーのデータを活用してパーソナライズされたコンテンツを生成するため、プライバシーの侵害や倫理的に相応しくないコンテンツが生成される可能性も含んでいます。

ユーザーデータの収集や使用に関する法規制が厳しくなるにつれ、広告主は慎重にユーザーのデータを取り扱わなければなりません。また、生成AIは誤った情報を生成する可能性があるため、人間の目でチェックし、広告内容の品質と信頼性を担保することが求められます。

これらのプライバシーや倫理の課題に対処するため、広告主は厳格なガイドラインとコンプライアンスの確立に取り組む必要があります。

偽情報・フェイクニュースへの対応

生成AIが今後ますます高度になるにつれ、それに比例して偽情報やフェイクニュースの生成リスクも増大していくと考えられます。悪意のある利用者が生成AIを悪用し、信頼性のない情報を大量に生成・拡散する可能性があります。このような問題に対処するためには、生成AIの適切な監視とコントロールが必要です。

広告主と、広告や生成AIのプラットフォーマーは、偽情報の拡散を防ぐために協力し、これまで以上に信頼性の高い情報環境を維持するよう努めなければいけません。

著作権に関する問題への対処

生成AIが発展することで、著作権に関する問題が高度化する可能性も同時に発生します。膨大な情報を元にコンテンツを生成するため、著作権問題がこれまでより複雑化し、著作権侵害の線引きが難しくなっていきます。

生成AIによって生成されたコンテンツに著作権が発生するのか、それは誰に帰属するのかという問題や、生成されたコンテンツが他の著作物と酷似していた場合、それが著作権侵害とみなされてしまうリスクもでてきます。広告主は、生成AIが生成したコンテンツについて、著作権侵害の可能性がないか十分な注意を払う必要があります。

こういった複雑な課題に直面しながらも、今後生成AIはWEBマーケティングの分野で大きな進化を遂げていき、正しいアプローチと適切なガイドラインを備えたマーケティング担当者にとって、強力なツールとなっていきます。次章では、生成AI時代に人間のマーケターにどのようなスキルが必要なのかについて深堀します。

今後マーケターに求められるスキル

今後WEBマーケティングの分野でも生成AIの活用が広がっていくと、逆に人間にしかできないスキルがマーケターに求められます。以下では、生成AI時代に必要とされるマーケターのスキルについて掘り下げていきます。

人ならではの戦略性・創造性

生成AIはコンテンツ生成などのタスクを素早く効率的にこなしますが、それだけではマーケティングにおいて不十分です。人間のマーケターの役割は、組織の最終的なゴールに沿った戦略的な計画を策定し、独自の創造性を駆使してブランド力を向上させることです。

戦略的思考やストーリーテリングのスキルは、マーケティング戦略を成功させるための、人間ならではのスキルとなります。戦略性と創造性を発揮し、あくまでAIは補助ツールとして活用していくべきでしょう。

解釈が必要な領域の品質管理

生成AIが生成したコンテンツを利用する場合、品質管理が欠かせません。生成AIのアウトプットを評価し、品質やブランドメッセージに合致させるための調整や修正を行う役割が、人間のマーケターに求められます。

また3章で述べた通り、プライバシー・倫理面での人間のチェックも必要です。AIが人間の洞察力や感性などを兼ね備えるにはもう少し時間がかかるでしょうし、もしかすると永遠に到達できない領域かもしれません。品質管理とその維持、向上に関しては、人間のマーケターが担当すべき領域と言えるでしょう。

顧客エンゲージメントと示唆

WEBマーケティングの成功には、顧客とのエンゲージメントが欠かせません。AIはデータ提供や自動化を支援しますが、人間のマーケターが顧客との関係性を構築し、維持する役割はやはり必要不可欠です。

また、データを解釈し、そこから示唆を得て、マーケティングを最適化していくことは、人間のマーケターに求められるスキルです。AIが提供するデータを活用し、そこから洞察を得て、戦略を調整する判断力を鍛えていくことが、今後人間のマーケターにとって必要なこととなっていくでしょう。

生成AIの進歩によって、マーケターの役割が今後変わりつつあります。しかしむしろ、戦略、創造、解釈、エンゲージメント、示唆など、人間特有のスキルはますます重要視されることになるでしょう。生成AIを効果的に活用し、WEBマーケティングを成功させるために、こういった人ならではのスキルに絞って経験を積むことが重要です。

まとめ

生成AIはWEBマーケティングの分野に大きな変革をもたらし、新たな可能性を切り拓いています。本記事では、生成AIの基本的な概念、Google広告の新機能、生成AIが直面する課題、そしてマーケターに求められる人ならではスキルについて掘り下げてみました。

生成AIがWEBマーケティングにもたらすメリットとして、Googleの新機能でも挙げられるような、自然言語で会話しながら広告キャンペーンを作成できる柔軟性や、ユーザーの検索体験向上が挙げられます。

これにより、効率的に広告コンテンツを生成でき、顧客の体験価値が向上することで、マーケティングの費用対効果向上に繋がっていくでしょう。

一方、生成AIの進歩により複雑化する課題も存在します。プライバシーと倫理、偽情報やフェイクニュース、著作権の侵害など、様々な課題が今後浮き彫りになっていきます。こういった複雑な課題への適切な対処が人間に求められることでしょう。

また今後、人間のマーケターにとって必要なスキルにも変化が起きます。戦略、創造、解釈、エンゲージメント、示唆など、AI時代におけるマーケティングの成功に重要な要素に変化が見られることがわかりました。

生成AIは今後も進化し続け、WEBマーケティングに新たな展望をもたらすでしょう。その進化に対応し、AIを戦略的に活用する能力を高めることが、マーケターの競争力を維持する鍵となります。WEBマーケティングの未来は、AIとマーケターの協力によって切り拓かれることでしょう。

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