AIツールは、コピーライティングからイメージ作成までのマーケティングプロセスを合理化するのに役立ちます。デジタルマーケティングキャンペーンのさまざまな種類と、各キャンペーンに関連するシステムとプロセスを考えてみましょう。ほとんどすべてのこれらのプロセスに関連するAIマーケティングツールがありますが、いつAIを使用するのが最善かどうかをどのように判断できますか？重要なのは、適切なアプリケーションに適した技術を備えたツールを見つけることです。ビジネス固有のニーズに合わせてAIをマーケティングに統合するための検証済みのオプションを紹介します。

AIマーケティングツールとは何ですか？

AIマーケティングツールは、AI（AI）を活用して商品やサービスを促進するソフトウェアアプリケーションです。この包括的な用語には、コンテンツの作成から顧客のセグメンテーションまで、さまざまなスキルやマーケティングタスクが含まれます。

AIマーケティングツールのユースケース

AIマーケティングツールは、ビジネスのさまざまな作業を部分的または完全に自動化できます。

AIマーケティングツールのユースケースは次のとおりです。

• コピーアイデア構想とドラフト作成
• 製品イメージの編集
• コンテンツマーケティングキーワードの最適化
• カスタマーサービスのライブチャット
• コンテンツカレンダー
• プロジェクト管理ワークフロー

AIマーケティングツールは本当に便利ですか？

Salesforceの報告によると、2024年のマーケティング担当者の最優先事項はAIの活用です。しかし、マーケティングツールがAI機能を宣伝しても、既存のツールよりも必ずしも優れているわけではありません。 Google のデータと測定担当のシニア戦略家である Neil Hoyne 氏は、Shopify Masters で「AI は時々問題を見つける解決策になる可能性がある」と述べています。 「AIを直ちにビジネスに統合する必要があるか、遅れているのかを心配するべき対象として見てはいけません」と彼は付け加えます。 Neilはマーケティング技術スタックを全面的に変更するのではなく、「AIが私たちの日常的なプロセスと作業に即座に価値を追加できる部分がどこにあるのか」を諮問するよう提案しています。

AIソフトウェアが現在のマーケティング戦略を改善する可能性をゆっくりテストして、AIツールがビジネスをサポートしていることを確認できます。その逆ではありません。

AI 3種類

1. 生成型AI
2. 予測型AI
3. 自然言語処理（NLP）

AIを理解すると、ビジネスに最も役立つツールを選択するのに役立ちます。マーケティングで使用される一般的なAIテクノロジの種類は次のとおりです。

1.生成型AI（Generative AI）

生成型AIは、機械学習を使用してテキスト、画像、ビデオ、コンピュータコードなどの新しいコンテンツを生成します。たとえば、Shoppy Piの無料ビジネス名ジェネレータは、ジェネリックAIを使用して、業界とブランドの性質に合ったビジネス名を提案します。

予測型AIまたは判別型AIモデルがデータを分析して予測と提案を作成するのとは異なり、生成型モデルは膨大な量のコンテンツを吸収し、ユーザーのプロンプトに従って実際に新しいコンテンツを生成します。 2024年の電子商取引マーケティング担当者を対象としたアンケート調査によると、56％が職場で生成型AIツールを使用したと答えました。これは他のどのタイプのAIよりも高い割合です。

ジェネリックAIがいくつかのマーケティングの役割を置き換える可能性がありますが、一般的にマーケティング担当者はAIとコラボレーションしてマーケティングワークフローを合理化し最適化する方法でジェネレーションAIマーケティングツールを使用しています。戦略的に活用することで、AIの自動化と洞察力の利点と人間の専門知識と品質保証の利点を組み合わせることができます。

たとえば、Shopify は Shopify Magic の一部としてジェネリック AI ツールを提供します。 Shopifyの販売者は、Shopify Magicツールを使用して、製品の説明、電子メールキャンペーン、FAQページのコピー提案のバリエーションを入手できます。これらのAI生成提案は、販売者にインスピレーションを与え、作業を開始するのに役立ち、時間とエネルギーを節約し、コピーをトリミングすることに集中することができます。

他の形式の人工知能は数十年間開発されてきましたが、現在OpenAIのChatGPTは生成型AIの最もよく知られた例であり、人々が「AI」と聞くと思い出しています。

2.予測型AI（Predictive AI）

予測型AIは、過去の構造化データを分析してパターンを見つけ、それに基づいて将来の結果を予測します。 2024年の同アンケートによると、53％のeコマースマーケティング担当者が、マーケティングパーソナライゼーションなどのアプリケーションで予測型AIを使用しているという。

予測型AIの主な利点は、直感的に決定を下すのにかかる時間と同じ時間内にデータ駆動型の決定を行うことができることです。コンピュータモデルは、人間の脳よりはるかに速く顧客データからパターンを認識できるからです。生成型AIに比べて予測型AIはあまり話題にはなりませんが、すでに予測型AIベースのソフトウェアを使用している可能性が高いです。

3. 自然言語処理 (Natural Language Processing, NLP)

自然言語処理は、機械学習を使用して人間の言語の微妙な違いを理解するのに役立ちます。 （機械学習は、AIが人間の行動を「学習」するために実行するトレーニングの種類を説明します。NLPの場合、トレーニングにはラージ言語モデル（LLM）が含まれます。）

NLPは、Googleが2018年に言語モデルBERTを発表したときに大きな反響を引き起こしました。 BERT ベースのアルゴリズムは、検索語内の単語だけでなく単語間の関係も分析し、検索語の微妙な違いを理解できるように Google 検索を改善しました。

エンジニアがAIが人間の言語を理解するように訓練する方法を見つけた後、人間のように聞こえるテキストを生成するようにAIを訓練するのに長い時間がかかりませんでした。 BERTのようなNLP技術は、GeminiやChatGPTなどの生成型AIツールの道を切り開きました。

検索エンジン最適化のためのAIツール

• SERP分析ツール
• 技術SEOツール
• SEOコンテンツ作成ツール

すべてのマーケティング担当者はSEOの重要性を認識しています。どんなに素晴らしい製品ページやブログがあっても、検索エンジンに最適化されていない場合、誰もそれを見ることはできません。 AI SEOツールは、ウェブサイト最適化の時間のかかる作業を迅速に処理できると約束しますが、実際には効果があるでしょうか？以下は、SEOにAIを活用するためのいくつかの最適な方法です。

SERP分析ツール

商品ページまたはブログ投稿が特定のキーワードの検索エンジン結果ページ（SERP）の上部に表示される場合は、SERP分析が必要です。これは基本的に現在の検索エンジンの結果ページを見て、検索意図を理解し、すでに存在するコンテンツを特定することです。 1 つまたは 2 つのキーワードに対してのみ SERP 分析を実行する場合、大きな問題はないかもしれませんが、何百ものキーワードを比較するには時間がかかります。このとき、AIは役に立つかもしれません。

SERP分析ツールの例

• SurferのSERP AnalyzerツールはNLPを使用して感性分析を実行し、上位ランキング記事が特定のキーワードに対して肯定的か否定的かを予測します。
• AhrefsのKeywords Explorerツールは、AIを使用して上位ランキングキーワードを特定の検索意図と一致させます。たとえば、「最高の電子レンジモデルを見つける」など、検索意図に合わせたキーワードを提供します。

技術SEOツール

コーディングの知識がなくてもページ内のSEOを改善したい場合は、NLPと生成型AI（GenAI）が役に立ちます。たとえば、AhrefsのコンテンツマーケティングディレクターであるRyan Lawは、ChatGPTを使用して国際SEO用のhreflangタグを生成します。

生成型AIを使用して製品スキーマを生成することもできます。製品スキーマは、検索エンジンが製品イメージ、評価、価格などの豊富な結果を表示できるようにするコードです。

SEOコンテンツ作成ツール

今日のSEOツールはAIを使用してコピーを最適化するだけでなく、SurferやContentShakeなどの人気ソフトウェアは記事全体を作成して最適化するのに役立ちます。

AIコンテンツの生成に関する一般的な懸念は、生成されたAIコンテンツが以前のバージョンのAIよりも人間的に見えるように聞こえますが、言語がやや硬く、コンテンツが一般的であることです。したがって、SEOの専門家は、ブログにAI生成コンテンツを完全に使用することをお勧めしません。 AI生成コンテンツを使用しても、常に人間が矯正し編集してブランドと品質基準を満たすようにしてください。

以下は、SurferでAIがコンテンツ概要のアイデアを生成するのにどのように役立つかを示しています。

「これまで使ってきたほとんどのツールは、基本的なテキスト、電子メールの件名、面白い画像、または簡単なブログ投稿を作成するのに役立ちます」とマーケティングコンサルタントNik Sharmaは、彼のDTCブランドニュースレターで共有します。 「しかし、まだ多くの部分が（すべてではなくても）人間が見直して編集しなければならないと思います。

ソーシャルメディアAIツール

• ソーシャルメディア管理ツール
• ソーシャルリスニングツール
• AIイメージ生成ツール

ソーシャルメディアマーケティングでは、タイミングはすべてです。 AIツールはソーシャルメディアマネージャーとは異なり、眠らないため、この分野で大きな助けになる可能性があります。

ソーシャルメディア管理ツール

ソーシャルメディア管理（SMM）ソフトウェアを使用すると、すべてのソーシャルメディアアカウントを単一のインターフェイスで管理でき、アプリを切り替えることなく投稿をスケジュールしてパフォーマンスを測定できます。 SMMツールは、さまざまな状況に合わせたツールを提供することがよくあります。たとえば、 Sprout Socialは機械学習を使用して、オーディエンスの参加度に基づいて投稿を投稿するのに最適な時間を決定します。また、彼らのAI Assist機能は、生成型AI（GenAI）を使用してXプラットフォームに公開する代替テキストを作成します。

ソーシャルリスニングツール

夜10時です。顧客がどこにいるか知っていますか？ AIベースのソーシャルリスニングツールは、ターゲットオーディエンスがソーシャルメディアに投稿したコンテンツを24時間にわたって追跡できるようにし、トレンドを見逃さないようにします（ソーシャルメディアマネージャが眠っている間でも）。 2024年4月にSMM Hootsuiteに買収されたTalkwalkerがその例です。 TalkwalkerのBlue Silk GPTは、ソーシャルメディアの投稿からテキストを抽出し（画像とオーディオを含む）、それをAI生成サマリーと会話クラスターにまとめます。

AIイメージ生成ツール

AIイメージジェネレータは時々多少奇妙な結果をもたらしますが（たとえば、 ボディビルダークロワッサンなど）、適切なトピックにすばやく対応する必要がある場合は、優れた解決策になることがあります。たとえば、Chili'sはXで1つの投稿を介して迅速に対応しました。

2024年のKlaviyoアンケートによると、eコマースマーケティング担当者の36％が画像作成にAIを使用しています。 （コピー作成のためにAI書き込みツールを使用するマーケティング担当者はわずかに30％少ないです。）

「これらのツールはファンタジースタイルのグラフィックを作成するのに驚くべきパフォーマンスを示しています」とマーケティングコンサルタントNik Sharmaは彼のニュースレターで共有しています。しかし、これらのツールは経験豊富な人間デザイナーのレベルに達しないかもしれません。 「広告とサイ​​トを何年も制作してきたデザイナーチームは、どのクリエイティブ形式がコンバージョン率を向上させるかを理解しています。なしで資産を作成できます。」

OpenAIのイメージジェネレータDALL-E （同社はChatGPTも製作）は、 Microsoft CopilotとCanvaの両方で使用する人気のあるAIジェネレータの1つです。 Adobe Firefly 、 Midjourney 、 Stable Diffusionなども独自のテキスト画像モデルを使用しています。ショーピファイもAIイメージジェネレータを提供していますが、売り手のための製品写真撮影プロセスの改善に焦点を当てています。 Shopify Magicのこの生成されたAIツールは、製品の写真の背景を削除、交換、または一致させることを容易にし、よりプロフェッショナルで一貫したブランドイメージを提供します。特に写真技術を磨いている売り手にとって、このツールはオンラインショップの時間を節約し、品質を向上させるのに大いに役立ちます。

直接マーケティングのためのAIツール

直接マーケティングは強力な関係構築ツールになることができます。これは、ソーシャルメディアプラットフォームや検索エンジンなどの第三者に頼ることなく、電子メールやテキストメッセージを介して顧客と直接通信できるためです。直接マーケティングは長い間自動化の恩恵を受けてきました。特定の条件が満たされると、人間の介入なしに電子メールとSMSを自動的に送信する機能がその例です。しかし、AIは単純な自動化を超える可能性を持っています。これをA/Bテストを最大化したものと考えてみてください。

たとえば、スキンケアブランドTata HarperはKlaviyo AIを使用して、サイトにポップアップEメールとSMS購読フォームを表示するタイミングと方法を最適化しました。 2024年のケーススタディによると、Tata Harperチームは2つのフォームバリアント（実験と対照）を手動でA / Bテストする代わりに、AIによって生成された20のバリエーションを同時にテストできました。