B2B マーケターがジェネレーティブ AI を使用できる 3 つの方法

テクノロジーと自動化が進化するにつれて、B2B マーケターはツールや情報にこれまで以上に迅速にアクセスできるようになります。 ジェネレーティブ AI の急速な採用により、その進化はリアルタイムで起こっています。 B2B マーケターとして、私たちはこのテクノロジーを取り入れて活用しなければなりません。

この記事では、ジェネレーティブ AI を使用する 3 つの方法 (キーワード調査、コンテンツ作成、データ分析) について説明します。 そうすることで、デジタル エコシステム全体で製品やサービスを販売する方法に対するアプローチが完全に変わり、遅れをとっている競合他社は取り残されてしまいます。

キーワード調査でジェネレーティブ AI の力を解き放つ

従来のキーワード調査には多くの方法が含まれますが、すべての方法に 1 つの共通点があります。それは手動のプロセスです。 一部の有料ツール、無料ツール、およびプラグインは、マーケティング担当者がキーワードを分析するのに役立ちますが、これには時間と労力がかかります. また、この作業を代理店に委託すると、コストがかかる場合があります。 それでも、キーワード調査はマーケティングの不可欠な部分です。 決してスキップしたり見落としたりしてはなりません。

マーケティング担当者がキーワード調査に使用するツールには、AI をプラットフォームに統合する Google Keyword Planner、Google Search Console、Semrush、Surfer SEO などがあります。 MozBar や Keyword Research などのブラウザ プラグインも大きな進歩を遂げており、B2B マーケターに価値を提供し続けています。

マーケティング担当者の最大 44.5% が、ジェネレーティブ AI をキーワード調査に使用しています。 ChatGPT のようなプラットフォームは、マーケティング担当者がキーワード調査をより効率的に行うのに役立ちます。 SEO の自動化によりプロセスが高速化され、キーワードの検索が容易になりますが、生成されたキーワードが関連性があり、意味があり、コンテキストに適合していることを確認するためには、依然として人間が必要です。 AI の成果は日々向上していますが、スマート プロンプト エンジニアリングは、マーケターがより良い結果を達成するために学ぶ必要のある重要なスキルになりつつあります。

ジェネレーティブ AI をキーワード調査に使用すると、効率と精度が向上し、まだ使用されていないキーワードが見つかるなど、多くのメリットがあります。 検索行動の変化に迅速に対応できるようにすることで、調査をスピードアップし、ユーザーに競争力を与えます。

これらのモデルは、より具体的で価値のあるキーワードも開発し、マーケティング活動が適切な人々に確実に届くようにします。 ジェネレーティブ AI モデルは、コンテンツのランク付けを容易にする、少量またはロングテールのキーワードを見つけることができます。

キーワード調査のための生成 AI モデルには多くの可能性がありますが、いくつかの課題に対処する必要があります。 たとえば、AI に頼りすぎると、文脈から外れる可能性のあるキーワードを使用してコンテンツを最適化する可能性があります。 AI データの偏りが偶発的に広がると、ブランドの評判を損なう可能性のあるキーワードにつながる可能性があります。

ジェネレーティブ AI の最大の課題は、文化的背景が欠けていることです。 どこにでも市場を持つグローバルな多国籍企業は、スラングやその他の地域の問題を考慮して、AI を使用して地域の言語を最適化し、すべてのコンテンツを文化的に一致させることに問題を抱える可能性があります。

これらの課題を克服するには、AI によって生成された結果と人間による監視との間のバランスを見つけることが不可欠です。

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ジェネレーティブ AI モデルをコンテンツ開発に統合する

デジタル マーケティングにおけるコンテンツの重要性は、いくら強調してもしすぎることはありません。 これにより、B2B およびテクノロジー企業は、ターゲット ユーザーと関わり、ブランド認知度を高め、すべてのチャネルに展開される統合マーケティング プログラムを確立できます。

価値を提供する高品質で関連性の高いコンテンツは、顧客の信頼とロイヤルティにつながります。 企業は、競争の激しいデジタル環境で成功するために、常にコンテンツに優先順位を付ける必要があります。

キーワード調査と同様に、コンテンツ作成は労力のかかるプロセスです。 マーケティング担当者は、ブログ、ホワイト ペーパー、電子書籍、レポートなどの長い形式のコンテンツを作成するためにかなりの労力を費やすことがよくあります。 また、ソーシャル メディアの短い形式のコンテンツ、見出し、その他の広告コピーも作成します。

マーケティング担当者がコンテンツ制作をエージェンシー、フリーランサー、または Compose.ly のようなコピーライティング プラットフォームにアウトソーシングすることも一般的です。 これにより、費用が増加し、コミュニケーションが複雑になります。 その結果、従来のコンテンツ生成方法では、かなりの時間とリソースが消費されます。

ChatGPT および同様のプラットフォームは、マーケティング担当者に、すべてのコンテンツの作成と制作を強化する前例のない機会を提供します。 これらのモデルは、手作りのように見えるコンテンツを生成し、ブランドの声の一貫性を確保し、多様で魅力的で文脈的に関連性のあるコンテンツの作成を簡素化します。

ただし、マーケティング担当者は、ジェネレーティブ AI をコンテンツ開発に採用する場合、常に AI と人間による監督の追加レイヤーとのバランスを取る必要があります。 これらのモデルはコンテンツ制作を促進することができますが、一貫性、正確性、および文化的関連性を確保するには、人間の文脈が依然として必要です。 フィードバック ループと洗練された手順を組み込むことで、マーケターは AI によって生成されたコンテンツと人間の専門知識との間の均衡を達成し、最終的にコンテンツの品質と有効性を向上させることができます。

コンテンツ制作におけるジェネレーティブ AI の利点には、プロセスの高速化、精度の向上、大量のコンテンツを生成する能力が含まれます。 これらのモデルは高品質の資料を迅速に作成できるため、マーケティング担当者は市場の変動に対応し、リアルタイムのエンゲージメントの機会をつかむことができます。

さらに、ジェネレーティブ AI は、特定のオーディエンスに合わせて調整された正確で関連性の高いコンテンツを生成できるため、デジタル マーケティング キャンペーンを確実に成功させることができます。 大量のコンテンツを作成することで、マーケティング担当者はブログ投稿を書く代わりに、より戦略的に考えることができます。

ジェネレーティブ AI の変革の可能性にもかかわらず、特定の課題が存在します。 たとえば、現在の AI テクノロジーは、文化やビジネスの文脈を完全に把握することができず、表面的または無意味なコンテンツになる可能性があります。

AI によって生成されたコンテンツでは、人間と機械の作者の区別が曖昧になるため、所有権と著作権に関する懸念が生じる可能性があります。 AI によって生成されたコンテンツでは、視聴者の信頼を維持し、誤報を軽減するために透明性が不可欠です。

企業は、ジェネレーティブ AI をコンテンツ作成に組み込む際には慎重に進め、人間による監視と透明性が不可欠な要素であり続けるようにする必要があります。

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データ分析におけるジェネレーティブ AI の使用

ジェネレーティブ AI モデルは、高度なデータ ビジュアライゼーションの新時代をもたらします。 これらの方法により、リアルタイムのデータ追跡とダッシュボードの作成、複雑なネットワークの視覚化、さまざまなデータ表示オプションが可能になります。 その結果、組織は最新の情報を取得し、情報に基づいた意思決定を行い、リアルタイムの監視を活用して市場の変化に迅速に適応することができます。

詳細なネットワークの視覚化により、データ ポイント間の複雑な接続が明らかになり、異なるデータ ポイント間の相互作用に関する重要な洞察が得られます。 この多次元データ表現により、企業はマーケティング キャンペーンのパフォーマンスの各要素を理解できます。

同様に、AI モデルは、マーケティング担当者がデータから実用的な洞察を引き出すのに役立ちます。 適切なプロンプトがあれば、AI の出力は異常や外れ値を見つけ、感情や感情を評価し、市場をセグメント化し、購入者のペルソナを開発できます。

異常検出は、考えられる問題または可能性を示す可能性のある異常な分散を識別します。 これは、有料検索広告とディスプレイ広告にまたがる大規模な有料メディア キャンペーンを管理する場合に非常に役立ちます。

大規模な会話データ セットを分析する場合、AI の出力は、感情分析と感情認識を通じて、コンテンツの感情的な影響を見つけることができます。 市場セグメンテーションと消費者プロファイリングは、組織が戦略を適宜変更できるようにすることで、マーケティング活動に集中するのに役立ちます。

ジェネレーティブ AI モデルは、予測分析を改善することもできます。 たとえば、時系列予測では、履歴データを使用して将来の傾向とイベントを予測します。 機械学習アルゴリズムは、データ駆動型の予測モデルを生成する上で重要です。 ジェネレーティブ AI モデルは、キャンペーンのパフォーマンスを予測するのに役立つこれらの方法論を開発することで、より正確な予測につながります。

テキスト分析も大幅に進歩しました。 トピック モデリングとドキュメント クラスタリング、ネットワーク分析、名前付きエンティティの認識と関係抽出、テキストの要約とコンテンツ作成はすべて、これらのモデルを使用するタスクです。

トピック モデリングは、ソーシャル メディアでの言及、コール センターのトランスクリプト、メディア報道などの大規模なデータ セットから基本的なトピックを特定します。 隠された文脈や物語のパターンを見つけるのに役立ちます。

ネットワーク分析は、多様なコミュニティ間のつながりを明らかにし、名前付きエンティティの識別と関係抽出を行いますが、一方で、個別のエンティティ間のつながりを明らかにします。 これらのテキスト分析は、マーケティング担当者がより権威のあるインフルエンサーやコンテンツ クリエイターを特定するのに役立ちます。

ジェネレーティブ AI は、ソーシャル メディア分析の効率も高めています。 ソーシャル ネットワーク分析とコミュニティ検出により、オンライン コミュニティ内の人々の間のつながりが明らかになり、ユーザーの行動と関心が明らかになります。

トレンド分析とハッシュタグ モニタリングにより、特定のテーマやディスカッションの人気が測定されるため、マーケティング担当者は業界の発展やトレンド トピックに遅れずについていくことができます。 インフルエンサーの特定と相互作用により、業界の著名人や将来のコラボレーションの機会を簡単に見つけることができます。

B2B マーケティング活動でジェネレーティブ AI を最大限に活用する

デジタル マーケティングの状況が変化する中、B2B マーケターは最先端のテクノロジーを使用して時代の先を行く必要があります。 良いニュースは、いくつかのジェネレーティブ AI 統計が、マーケティング担当者がこの新しいテクノロジーを採用し始めていることを示しており、それには正当な理由があります。

ジェネレーティブ AI は、これまでにない方法で、キーワードの調査、コンテンツの作成、およびデータ分析を変える可能性があります。 これにより、データ駆動型の統合マーケティング戦略の新時代が到来します。 課題や限界はまだありますが、人間の専門知識と監視の下で賢く使用すれば、ジェネレーティブ AI モデルは信じられないほどの結果につながる可能性があります。