AIを活用したコンテンツマーケティングの方法：5つの主要なビジネスメリット

顧客の関わり方に最も大きな変化をもたらしているとAIを挙げるマーケティングリーダーは48％に上ります。 href="https://connect.comptia.org/blog/artificial-intelligence-statistics-facts">顧客の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とAIを挙げるマーケティングリーダーは48%に達しており、より多くのコンテンツマーケティングチームが、ユーザーエンゲージメントの向上、コンテンツ生成の支援、ワークフローの自動化にAIを活用する方法を模索しているのも当然です。 アイデア創出やコンテンツ制作から、マルチチャネル戦略における動的公開、測定・分析支援に至るまで、AIコンテンツマーケティングツールはROIを革新します。

しかし、利用可能なツールが多岐にわたり、技術が急速に進化しているため、どこから始めればよいか判断が難しい場合があります。本記事では、AI生成マーケティングコンテンツがチームにどのように役立つかを具体的にご紹介します。 マーケティングにおけるAIコンテンツ生成ツールの活用メリットと、マーケターが直面するAI課題の克服方法を学びましょう。

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段階でチームを支援できます。

コンテンツライターやコンテンツチームは通常、コンテンツ制作のワークフローを、対象読者にとって興味深く関連性のあるトピックを発見するための調査から始めます。従来、調査プロセスに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ことが含まれていましたが、現在ではAIが調査に関連する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調査活動を支援できるようになりました。

調査によると、AIコンテンツ作成ツールを利用するブロガーは、ブログ記事の執筆に費やす時間が平均30%短縮されています。 多くの場合、これは情報に基づいた記事を書くために必要な情報収集、背景調査、分析の大部分をAIツールが担うおかげです。 GenAI Learning Content などの強力な生成AIツールは、コンテンツマーケターが様々な情報源を検索し、それらを精査する時間を最小限に抑えることを可能にします。 代わりに、たった一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正確な情報とデータを提示することが可能になります。

AIツールは現在、記事の要約（TLDRthis）、研究の空白領域の発見（MirrorThink）、事実確認と精査（Powerdrill）を行うことも可能です。 href="https://mirrorthink.ai/">MirrorThink）、データセットの解釈と可視化（Julius）、そして引用情報の収集。

AIがコンテンツ調査を支援する一例として、自然言語処理（NLP）アルゴリズムが入力データを分析し、特定の業界や対象読者に関連する可能性が高い主題や分野を提示する場合が挙げられる。このAI技術は、ニュースソース、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・分析した後、トレンド、話題のトピック、読者の関心事、関連キーワードを迅速に特定することで機能する。

チームがアイデアを決定し、読者に受け入れられることを確認するための初期調査を行った後、ワークフローにおける次の論理的なステップは記事のアウトライン作成です。これは見出しと小見出しで構成される記事の骨格を作成し、執筆者が従うべきガイドラインを提供することを意味します。

AIが記事のアウトライン作成を支援する方法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コンテンツを分析し、主要なアイデアや構造要素を抽出できます。一方、機械学習技術は同じ分野で成功している記事を迅速に分析し、共通する（かつ効果的な）構造パターンを特定します。適切な入力データとパラメータが与えられれば、AI搭載ツールはターゲット層やトーンといった特定の目的を満たす記事アウトラインを生成することも可能です。

B2BリードジェネレーションエージェンシーであるBelkinsのコンテンツマーケティングチームは、活用している生成AIを用いて記事の骨組みを生成し、チームが必要に応じて調整することで、コンテンツ制作プロセスの迅速化、ワークフローの効率化を実現し、コンテンツ目標の達成をより効果的に支援しています。

機械学習アルゴリズムは、テーマや業界に関連するアイデアを生成するだけでなく、過去の投稿、競合他社の投稿、ユーザーの傾向を分析することで、視聴者に受け入れられやすいトピックやアイデアを提案することができます。

夢の仕事紹介会社「Remotive」のコンテンツチームは、その驚異的なブレインストーミング能力を活かし、LinkedInの投票トピックや日々のスレッドのアイデア生成に生成AIを活用しています。

マーケティング向けAIコンテンツ生成技術は、魅力的なコピーを作成する能力が飛躍的に向上し、その出力は人間が書いたものとほぼ見分けがつかないほどになりました。生成AIを既に活用しているマーケターの間では、76%が基本的なコンテンツ作成に活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投稿、ニュースレターから電子書籍、ホワイトペーパー、雑誌記事に至るまで、AIツールはコンテンツチームに対し、コンテンツ全体の作成、タイトル設定、翻訳までを支援しています。

コンテンツ生成に生成AIを活用する最大の利点として、58%のマーケターがパフォーマンス向上を挙げていることから、AI搭載ツールを利用するチームがますます増えるでしょう。

SmartcatのAIコンテンツジェネレーターは、パーソナライズされながらもブランドに合致した翻訳を求める方に最適なツールです。このツールは、お客様が求めるトーンや用語を用いて、280以上の言語でコピーを生成します。 このスマートテクノロジーが実現できるのは、Smartcat Driveに保存された既存コンテンツから学習する機能を備えているためです。これにより、あらゆるコンテンツ要件に対して、文脈に即したブランドに合致したコンテンツを生成できます。

コンテンツのパーソナライズ：

• ユーザーとブランド間の信頼を構築します

• エンゲージメントを高めます

• ユーザーに理解されていると感じさせます

• ブランドのアイデンティティと信頼性を強化します

• コンテンツの質と関連性を向上させます

• ユーザー体験全体を改善します

• ブランドとユーザー間の対話を促進します

• ブランドとユーザー間の信頼関係を構築します

• ユーザーとブランド間の信頼関係を構築します

• ユーザーとブランド間の信頼関係を構築します

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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、購入履歴、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、コンテンツ制作の意思決定に役立つ貴重なインサイトを生成します。これにより、マーケターは顧客の購買プロセスの各段階で、より個別化されたパーソナライズされた体験を提供できるようになります。

AIによるコンテンツ作成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、ユーザーの関心と想像力を引きつけ、テキストベース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。ソーシャルメディアプラットフォームでユーザーを惹きつけるため、ブログ記事で視覚的な改行を提供するため、あるいは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など、その用途は多岐にわたります。

AIのおかげで、画像の作成や強化はMidJourneyなどのAIツールによってサポートされるようになりました。 DALL-E 3、DreamStudio、およびAdobe Firefly などがあります。これらは生成敵対ネットワーク（GAN）などのアルゴリズムを用いて、入力された説明文からリアルな画像を生成し、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します。

AI画像生成ツールを利用する組織は、テキストベースの機能に同技術を活用する組織に比べ、やや遅れをとっている。 米国の成人の19%が、雇用主がAI画像生成ツールを利用していると報告しているのに対し、生成AIや類似ツールを利用している雇用主は28%である。h DreamStudioだけでも、2023年7月時点でユーザーが作成した生成された画像は10億枚に達し、 さらにAI画像生成市場は2030年までに驚異的な9億1740万ドル規模に達すると予測されている。

コカ・コーラは、AI画像および動画生成の実験において先駆者として、AIによる画像・動画生成の実験を続けてきた。最近では、顧客がAIのみを使用してコカ・コーラの広告をデザインできるプラットフォーム「Create Real Magic」をAIで構築した。この成果は、AI技術と人間の協働によって達成可能な驚異的な結果の一例である。

ネスレはまた、画像生成ツールを広告に活用し、「ラ・レチェラ Taste The A.I」キャンペーン。このキャンペーンではAIと料理の芸術性を融合させ、ネスレの革新性と料理の卓越性への取り組みをアピールすると同時に、ブランドのコロンビアのルーツを強調しました。

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領域の一つは、データ収集と処理の自動化である。自然言語処理アルゴリズムによりテキストやビジュアルコンテンツからトレンドトピックやオーディエンスの行動パターンといった貴重な知見を抽出できる一方、機械学習アルゴリズムは過去のデータを活用し、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できる。

AIを活用した分析プログラムはリアルタイムレポート機能も提供するため、マーケターは戦略の効果を分単位で確認できます。バーバリーとスターバックスは、AIを活用して業績を分析・向上させている主要ブランドの2例に過ぎません。スターバックスは活用し、顧客がカウンターに到達する前に、その人の好みをバリスタに表示している。

ITリーダーの57%が、手動処理に関連するビジネスコストを10～50%削減するためにワークフロー自動化技術を採用していると指摘しています。 42% のビジネスリーダーは、ワークフローの自動化によって反復的な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社のワークフローでもこうしたメリットを享受しようと模索しており、ワークフロー自動化の支援としてAIに注目しています。

コンテンツ作成、配信、分析といった様々なコンテンツマーケティング業務の最適化を通じて、AIはコンテンツマーケティングワークフローの多くの重要な要素を自動化しており、コンテンツマーケターは戦略立案、イノベーション、リソース配分管理に注力する時間をより多く確保できるようになっている。

NLPアルゴリズムが調査、アイデア創出、アウトライン作成、さらには下書きまで自動化する一方で、AI搭載の管理システムは、最適かつ視聴者の嗜好に合致したタイミングでのコンテンツのスケジュール設定と、様々なプラットフォームへの公開を支援します。 Zapier, Sprout Social, Drip , Pardot、および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し自動化する人気のツールです。

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々のメリットを見ていきましょう。

コンテンツの誤りを排除し、一貫したトーンで作成することを保証するだけでなく、AIはデータに基づいたオーディエンスの嗜好や閲覧履歴に関する洞察を提供します。これにより、チームはオーディエンスが関連性を感じ、真にエンゲージし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、トーンやブランドコミュニケーションガイドラインの一貫性も確保できます。

AIが実行可能な追加の活動には、検索エンジンの順位向上にさらに寄与する以下のものがあります：

• コンテンツの品質と関連性

• ユーザー体験指標

• リンク構築機会の特定

54%の組織が、ビジネスプロセスにおけるAI活用によりコスト削減と効率化を実感したと報告しています。特にマーケティング業界では、売上高6.2%増、マーケティング費用7.2%削減を報告しています。これは主に、従来なら多大なリソースを要したタスクの自動化により、人的労力の削減、プロセスの合理化、効率性の向上が実現したためです。 また、AIアルゴリズムによる戦略の最適化と既存コンテンツの強化により、キャンペーンにおける無駄な広告費も削減されています。

生成AIの性能を最大限に引き出すための重要なポイントをご紹介します。

テクノロジーは、企業およびチームの目標と戦略に沿ったものでなければなりません。これにより、測定可能な成果を提供するとともに、意義あるビジネス成果の達成を確実にすることができます。

コンテンツマーケティングチームが直面する具体的な課題に対処するには、自社のニーズと目標に沿ったツールを選択することが不可欠です。ワークフローの効率化であれ、コンテンツの関連性向上であれ、目標に合わせたツールを選定することで、マーケティング戦略におけるAIツールの効果を最大化できます。

AIをマーケティングプロセスの支援に活用する際には、まだいくつかの課題が残されています。ここでは最も一般的な課題とその解決方法について説明します。

AIがコンテンツの改善に役立てるため大量のユーザーデータを収集・分析する中、マーケティングにおけるAIの活用方法やデータの収集・利用方法について、チームは視聴者に対して完全に透明性を保たねばならない。

チームは、コンテンツのパーソナライゼーション目的でデータを収集する前に、堅牢なデータ保護対策と匿名化手法の実施を検討し、明示的なユーザー同意を求めるべきです。また、厳格なセキュリティ基準を提供する生成AIプロバイダーとの提携を検討すべきである。