コンテンツマーケティングにAIを活用する方法：5つの主要なビジネスメリット

マーケティングリーダーの48%が、顧客とブランドとの関わり方に最も大きな変化をもたらしているものとしてAIを挙げている中、ユーザーエンゲージメントの向上、コンテンツ生成のサポート、ワークフローの自動化のためにAIを活用する方法を模索するコンテンツマーケティングチームが増えているのも不思議ではありません。アイデア出しやコンテンツ作成から、マルチチャネルアプローチにおけるダイナミックな公開、そして測定や分析のサポートに至るまで、AIコンテンツマーケティングツールはROIを劇的に変えることができます。

しかし、非常に多くの異なるツールが存在し、テクノロジーが急速なペースで進化しているため、何から始めればよいのか判断するのが難しい場合があります。この記事では、AIが生成したマーケティングコンテンツがどのようにチームをヘルプできるかを正確にご紹介します。マーケティングにAIコンテンツジェネレーターを活用するメリットを発見し、マーケターが直面するAIの課題を克服する方法を学ぶことができます。

コンテンツマーケティングにおける人工知能は、コンテンツマーケティングのライフサイクルのあらゆるステージにおいてサポートチームを支援することができます。

コンテンツライターやコンテンツチームは通常、オーディエンスにとって興味深く関連性の高いトピックを発見するためのリサーチから、コンテンツ作成のワークフローを開始します。従来のリサーチプロセスでは、ホワイトペーパーや書籍、記事、その他のブログ投稿を読む必要があったかもしれませんが、現在ではAIがリサーチ関連の多くのプロセスを自動化することで、マーケティングチームのコンテンツリサーチ業務をサポートできるようになっています。

調査によると、AIコンテンツ作成ツールを使用しているブロガーは、ブログ記事の執筆に費やす時間が平均で30%短縮されていることが示されています。多くの場合、これは、十分な情報に基づいた記事を執筆するために必要な情報収集、背景調査、および分析のかなりの部分をAIツールが肩代わりしているおかげです。GenAIラーニングコンテンツなどの強力な生成AIツールにより、コンテンツマーケターはさまざまな出典の検索や精査に費やす時間を最小限に抑えることができます。その代わりに、たった1つのプロンプト指示で、コンテンツマーケターが必要とする的確な情報やデータを提示することができます。

AIツールは現在、記事の要約（TLDRthis）、研究の空白（リサーチギャップ）の発見（Powerdrill）、ファクトチェックと精査（MirrorThink）、データセットの解釈と可視化（Julius）、引用文献の取得も行うことができます。

AIがコンテンツのリサーチをサポートする一例として、自然言語処理（NLP）アルゴリズムが入力されたデータを分析し、特定の業界や読者に関連する可能性が高い分野や領域を提示することが挙げられます。このAI技術は、ニュースの出典、会話、ソーシャルメディアプラットフォーム、ブログをスキャンして分析し、トレンド、話題のトピック、オーディエンスの関心事、関連キーワードを迅速に特定することによって機能します。

チームがアイデアを決定し、そのトピックが読者に受けることを確認するために初期調査を実施したら、記事のアウトライン作成がワークフローにおける論理的な次へのステップとなります。これには、執筆者が従うべきガイドラインとなる見出しや小見出しで構成される、記事の構成を作成することが含まれます。

コンテンツマーケターは、トピックのすべての要点が確実に網羅され、ターゲットオーディエンスの関心を引きつけ、すべてのSEOキーワードが戦略的に盛り込まれるようにするために、AIの活用をますます進めています。調査によると、コンテンツのアイデア出し（71%）に次いで、多くのマーケティングチームがコンテンツ開発（68%）やコンテンツのドラフト作成（47%）にAIを活用しており、記事のアウトライン生成はこのプロセスに不可欠な要素となっています。これは、ブログ記事やソーシャルメディアの投稿を中心とした戦略を中核に据えるチームにとっては、なおさら当てはまります。

AIが記事のアウトラインを作成するのをヘルプする方法にはいくつかあります。自然言語処理（NLP）アルゴリズムは既存のコンテンツをレビューして重要なアイデアや構成要素を抽出することができ、機械学習技術は同じニッチ分野で成功している記事を迅速に分析して、共通する（そして成功している）構成パターンを特定することができます。権限のある入力とパラメーターが提供されれば、AIを活用したツールは、ターゲット層や声のトーンといった特定の目的を満たす記事のアウトラインを生成することもできます。

B2Bリードジェネレーション代理店であるBelkinsのコンテンツマーケティングチームは、記事の構成案を作成するために生成AIを活用しており、チームは必要に応じてそれを調整しています。これにより、コンテンツ制作プロセスの迅速化やワークフローの合理化が実現し、チームはコンテンツのターゲットをより効果的に達成できるようになっています。

ブランドのターゲットユーザーが直面している課題に取り組み、それを解決するような、新しく魅力的なアイデアを一貫して生み出し続けることは、いかなるコンテンツの専門家にとっても容易なことではありません。コンテンツマーケティングチームが新鮮で関連性の高いアイデアを出すのに苦労しているとき、AI技術が脚光を浴びます。業界のトレンド、競合他社のコンテンツ、検索エンジンのクエリ、そしてオーディエンスの行動や好みを分析することで、現在ではAIを活用した幅広いツールが、チームがニュースレター、ブログ記事、ソーシャルメディアのキャプション、動画、その他多くの用途に活用できる魅力的なアイデアのリストを作成できるようになっています。

機械学習アルゴリズムは、特定のテーマや業界に関連するアイデアを生み出すだけでなく、過去の投稿や競合他社の投稿、ユーザーのトレンドを分析することで、オーディエンスの間で成功する可能性がより高いトピックやアイデアを提案することもできます。

理想の仕事を提供する採用会社であるRemotiveのコンテンツチームは、生成AIの優れたブレインストーミング能力のおかげで、LinkedInの投票トピックや毎日のスレッドのアイデア出しに生成AIを活用しています。

マーケティング向けのAIコンテンツ生成は、魅力的なコピーを作成する能力が非常に高くなっており、その出力結果は人間が書いたコピーと事実上見分けがつかないほどです。すでに生成AIを利用しているマーケターのうち、76%が基本的なコンテンツ作成に利用していると回答しています。ブログ記事、ソーシャルメディアのコピー、ニュースレターから、電子書籍、ホワイトペーパー、雑誌の記事に至るまで、AIツールは現在、コンテンツ全体の作成やタイトル、翻訳においてコンテンツチームをサポートしています。

コンテンツ作成に生成AIを使用する最大のメリットとして、マーケターの58%がパフォーマンスの向上を挙げていることから、今後ますます多くのチームがAIを活用したツールを利用するようになる可能性が高いと考えられます。

SmartcatのAIコンテンツジェネレーターは、顧客が希望する声のトーンや用語集を使用し、280以上の言語でコピーを作成することで、パーソナライズされつつもブランドイメージに沿った翻訳を求める方にとって理想的なツールです。このスマートなテクノロジーは、Smartcat ドライブに保存されている既存のコンテンツから学習するツールの機能によってこれを実現できるため、あらゆるコンテンツの要件に合わせて、文脈に即したブランドイメージに沿ったコンテンツを生成できます。

コンテンツマーケティングのリーダーたちは、ユーザーのニーズ、好み、目標に直接訴求するコンテンツを作成することの価値を理解しています。微調整されたAIプロンプトの実装、感情に訴えかける言葉、ストーリーテリング、そしてデータ駆動型のインサイトを通じて、AIテクノロジーはコンテンツマーケターがユーザーの体験や欲求と深く共鳴するテキストを作成することをサポートします。このようにコンテンツを人間味あふれるものにし、パーソナライズすることのメリットは数多くあります。

コンテンツのパーソナライズ：

• ユーザーとブランドの間の信頼を築く

• エンゲージメントを向上させる

• ユーザーが自分を認めてもらえ、理解されていると感じられるようにサポートします

• ブランドのアイデンティティと信頼性を高める

• コンテンツの品質と関連性を高めます

• 全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させます

AIを活用したパーソナライゼーションソリューションは、購買履歴、閲覧履歴、ソーシャルメディアの利用状況などのユーザーデータを分析して価値あるインサイトを導き出し、コンテンツ制作の意思決定に役立てることで、マーケターがカスタマージャーニーのさまざまなステージにいる顧客に対して、より適切でパーソナライズされた体験を提供できるようにします。

パーソナライゼーションツールは、従来のAI（商品のレコメンデーション、パーソナライズされた検索結果）、対話型AI（ユーザーのクエリを理解し、的確な回答を提供するための自然言語処理および機械学習）、そして生成AI（人間のプロンプトに基づいた新しいコンテンツの作成）の3つのグループに分類できます。

オンラインのパーソナルスタイリングサービスであるStitch Fixは、サービスをパーソナライズするために生成AIを活用している組織の素晴らしい好例です。スタイルの好みやフィット感に関するクライアントからのフィードバックを活用し、会社は生成AIを使用してユーザーのニーズに一致するさまざまな衣料品を提案します。専任のスタイリストによるアドバイスと組み合わせることで、クライアントには、求めているルックやスタイルに真に一致する、厳選されたパーソナライズされたアイテムのリストが提供されます。

AIによるコンテンツ制作は、テキストに限定されません。あらゆるコンテンツマーケティングチームは、ソーシャルメディアプラットフォームでユーザーを引き込むためであれ、ブログ記事に視覚的な区切りを設けるためであれ、ホワイトペーパーで複雑な概念やプロセスを説明するためであれ、ユーザーの関心や想像力を捉え、テキスト主体のコンテンツに文脈と関連性を提供するために、目を引く画像に大きく依存しています。

AIのおかげで、画像の作成や強化は、入力された説明に基づいてリアルな画像を生成できるMidJourney、DALL-E 3、DreamStudio、Adobe FireflyなどのAIツールによってサポートされ、敵対的生成ネットワーク（GAN）などのアルゴリズムを使用して魅力的なイラスト、グラフィック、または写真のような画像を作成できます。

AI画像生成ツールを使用している組織は、テキストベースの機能でこの技術を使用している組織にやや遅れをとっています。米国の成人の19%が、自身の雇用主がAI画像生成ツールを使用しているとレポートしており、これは生成AIや同様のツールを使用している雇用主の28%と比較されます。DreamStudioだけでも、2023年7月時点でユーザーによって作成された画像が10億枚生成されており、AI画像生成市場は2030年までに驚異的な9億1,740万ドルの規模に達すると見込まれています。

コカ・コーラは、AIによる画像および動画生成の実験において先駆者であり続けています。ごく最近、その複合企業はAIを使用して、顧客がAIのみを使ってコカ・コーラの広告をデザインできる「Create Real Magic」と呼ばれるプラットフォームを作成しました。この結果は、AI技術と人間の協働によって達成できる驚くべき成果の一例です。

Nestléは広告にも画像生成ツールを使用しており、革新的で魅力的なキャンペーンを作成しています。その一例である「La Lechera Taste The A.I」キャンペーンでは、AIと料理の芸術性を融合させることで、イノベーションと卓越した食へのNestléのこだわりを示すと同時に、ブランドのコロンビアにおける伝統を際立たせました。

AIがマーケティングチームを支援できるパフォーマンス分析の主要分野の1つは、データ収集と処理の自動化です。自然言語処理アルゴリズムによってテキストやビジュアルコンテンツからトレンドのトピックやオーディエンスの行動パターンなどの貴重なインサイトを抽出できる一方、過去のデータを扱う機械学習アルゴリズムによって特定のコンテンツがターゲットオーディエンスに対してどのようなパフォーマンスを発揮するかを予測することができます。

AIを活用した分析プログラムはリアルタイムのレポートを提供することもできるため、マーケターは自らの戦略の効果を分単位で確認できます。バーバリーやスターバックスは、業績の分析と向上のためにAIを活用している大手ブランドのほんの2社に過ぎませんが、スターバックスでは、顧客がカウンターに到着する前にお気に入りの注文をバリスタに表示するために、顧客データを活用しています。

ITリーダーの57%が、手作業に伴うビジネスコストを10〜50%保存（削減）するものとしてワークフロー自動化技術を挙げています。ビジネスリーダーの42%は、ワークフローの自動化によって評判（反復）タスクの完了が加速することに同意しています。マーケティングチームは、自らのワークフローにおいてこれらのメリットを実感することをますます求めており、ワークフローの自動化サポートとしてAIに期待を寄せています。

コンテンツ作成、配信、分析といったさまざまなコンテンツマーケティングタスクの最適化を通じて、AIはコンテンツマーケティングのワークフローにおける多くの主要な要素を自動化しており、これによりコンテンツマーケターは戦略、イノベーション、およびリソース配分の管理により多くの時間を集中できるようになっています。

NLPアルゴリズムが調査、アイデア出し、アウトライン作成、さらには下書きまでも自動化する一方で、AIを活用した管理システムは、オーディエンスの好みに合致し、かつ最適であることが示されているタイミングで、さまざまなプラットフォームにわたるコンテンツのスケジュール設定や公開をサポートします。Zapier、Sprout Social、Drip、Pardot、そしてBrevoは、いずれもコンテンツマーケティングのワークフローを効率化および自動化するための人気ツールです。

コンテンツマーケティングとAIを組み合わせることで、マーケティング戦略、実行、そして全体的なパフォーマンスにもたらされる数多くのメリットを見ていきましょう。

これまで見てきたように、AIはコンテンツのリサーチや下書き、アイデア出し、分析といった多くのルーチンタスクからコンテンツマーケターを解放することができます。これらの活動は彼らの時間を奪い、貴重なリソースを消費し、より高いレベルの戦略策定やプラン立案から彼らを遠ざけてしまうものなのです。これらのタスクがAIによって自動化されると、手作業はAIテクノロジーが担っているという確信のもと、チームは代わりに戦略的な取り組みや創造的な事業に集中し、ターゲット層と距離を縮めて関わることができるようになります。

コンテンツにエラーがなく、一貫した声のトーンで作成されることを保証することに加え、AIはオーディエンスの好みや閲覧履歴に関するデータに裏打ちされたインサイトを提供できます。これによりチームは、オーディエンスが関連性を見出し、心から関わりたいと思うコンテンツのみを公開または強化できるようになります。また、声のトーンやブランドコミュニケーションのガイドラインにおける一貫性を確保することもできます。

キーワードのトレンド分析を通じて、AIはコンテンツマーケティングのチームに貴重なインサイトを提供し、それらはコンテンツのSEOに関する意思決定や改善に活用でき、検索エンジンの掲載順位を押し上げます。

AIが実行可能であり、検索エンジンのランキング向上にさらに貢献するその他の活動には、以下のものが含まれます。

• コンテンツの品質と関連性

• ユーザーエクスペリエンス指標

• リンク獲得の機会の特定

プロセスの合理化や定型タスクの自動化により、チームがより大量のコンテンツを効率的に処理できるようになるため、AIツールはコンテンツの配信や作成の拡張性をサポートします。コンテンツの生成や複数プラットフォームへのスケジュール配信から、大規模なパフォーマンス指標の分析や手作業による仕事量の削減に至るまで、チームはマーケティングキャンペーンを拡大するための戦略立案に注力し、手作業をAIによって自動化されたプロセスに任せることができます。

54%の組織が、業務プロセスでのAIの活用によりコスト節約と効率化を実感しているとレポートしており、マーケティング業界の組織では売上の6.2%増加およびマーケティングコストの7.2%削減を挙げています。これは一部には、本来であれば多大なリソースを必要とするタスクの自動化によるものであり、それによって手作業の必要性が減り、プロセスが合理化され、効率性が向上しています。AIのアルゴリズムが戦略を最適化し、既存のコンテンツを強化するため、キャンペーンにおける無駄な広告費も削減されます。

生成AIのパフォーマンスを最大限に引き出すための主なヒントを以下にご紹介します。

あなたのテクノロジーは、会社やチームの目標や戦略と一致していなければなりません。これにより、測定可能な成果を上げるとともに、有意義なビジネス成果を確実に達成できるようヘルプします。

コンテンツマーケティングチームが直面している特有の課題に対処するには、ニーズや目標に合致したツールを確実に選択する必要があります。ワークフローを合理化する場合でも、コンテンツの関連性を高める場合でも、目的に合わせたツールの選択を行うことで、マーケティング戦略におけるAIツールの効果を最大限に高めることができます。

コンテンツマーケティングチームとAIツールの強みを最大限に活かすためには、人とAIの協働を積極的に育成し、促進する必要があります。読者の反応や好みのニュアンス、微妙な差異を理解することに加え、読者を真に惹きつけ、彼らの課題やニーズに寄り添うコンテンツを作り上げるためには、人間の創造性と直感が極めて重要です。

マーケティングプロセスのサポートにAIを使用する際には、克服すべきいくつかのハードルがまだあります。ここでは、最も一般的な問題とその解決方法について説明します。

マーケティングチームの共通の懸念は、コンテンツの生成や改善にAIを使用すると、出力の品質が低下するのではないかということです。この課題を克服するために、コンテンツマーケティングチームは、ブランドの既存のブランド音声や価値観と完全に一致していることを確認するべく、アルゴリズムを定期的にレビューし、必要に応じて微調整する必要があります。不正確な箇所を迅速に発見して対処できるように、AIと人のワークフローを促進し、AIベースのあらゆるプロセスに人間による校正を統合することは優れた経験則です。

AIがコンテンツの質の向上や改善に役立てるために膨大な量のユーザーデータを収集および分析する中で、チームはマーケティングにおけるAIの利用や、オーディエンスのデータがどのように収集され使用されているかについて、オーディエンスに対して完全に透明でなければなりません。

チームは、堅牢なデータ保護対策と匿名化手法を導入し、コンテンツのパーソナライズ目的でデータを収集する前にユーザーの明示的な同意を求めること、そして厳格なセキュリティ基準を提供する生成AIプロバイダーとパートナー関係を結ぶことを検討すべきです。

AIのアルゴリズムにおいて、トレーニング中に人間の偏見やステレオタイプが取り込まれることによって体系的なエラーが発生するアルゴリズムバイアスは、AIの日常的な導入が進むにつれて、ユーザーと組織の双方にとって大きな懸念事項となっています。これを克服するために、コンテンツチームはAIのトレーニング資料とデータ出典を多様化し、幅広い層の人口統計的属性や視点を活用する必要があります。