AIを使ってブランドを差別化しながら、すべてが同じに聞こえてしまうのを避けることはできるでしょうか。できます。ただし、使い方を変えることが条件です。メッセージを書かせれば、カテゴリーの平均を、もちろんうまい文章で返してくるでしょう。一方、あらゆる競合がすでに語っていることを可視化し、誰も押さえていない領域を特定するために使えば、非常に強力な差別化ツールになります。
この診断を下しているのは、名のある人物です。Marketing Weekのインタビューで、BBHの共同創業者であるSir John Hegartyは、今日のマーケティングの多くを「繰り返しばかりで、ありきたりで、退屈」と評し、スプレッドシートは理解できてもアイデアは本当には理解できない「左脳型の思考家」ばかりを抱えるブランドやエージェンシーを批判しています。彼のお気に入りの論拠はこうです。「新製品の発売の95%ほどは失敗する」。この割合は、これだけのデータが手に入る今でも、20年間ほとんど動いていないと言います。正確な数字には議論の余地があると認めつつも、批判の本質は揺らがないとしています。
なぜAIで作られた広告の多くは同じに聞こえるのですか？
モデルの仕組みのためです。言語モデルは、テキストの最も可能性の高い続きを予測します。そして最も可能性が高いものとは、定義上、既存のものに最もよく似たものです。スポーツブランドのコピーを求めれば、限界を押し広げること、努力、壁を破ることについて語るでしょう。競合の立場で頼んでも、言葉を変えて同じものを返してきます。
その結果、静かな収れんが起こります。一つひとつの作品は、それだけを見れば何の問題もありません。しかし全体としては、誰も目立たず、消費者が誰が何を言ったのか思い出せないカテゴリーができあがります。
責められるべきはツールではありません。平均化する機械に、アイデアの仕事をさせようとすることに問題があります。
Hegartyが正しいところ、そしてAIが本当に役立つところ
Hegartyは、インタビューで人工知能について語っていません。その必要もありません。彼の言葉「データに答えはない」は、単純な点に基づいています。データはすでに起きたことを記述するものであり、マーケティングは先を見るべきだということです。既存のものを学習したAIは、まさにその限界を受け継いでいます。
しかし、掘り下げる価値のあるニュアンスがあります。データが過去を描くなら、それは同時に、全員がどこに立っているかも正確に描いています。そして群れがどこにいるかを知ることは、そこから抜け出すために必要なまさにそのものです。
Hegartyのアドバイスは、このアプローチに合致しています。ブランドが何を信じているかを明確にするマニフェストを書くこと。飽きたからといって変えず、よいキャンペーンをより長く続けること。購入者だけでなく非購入者の声にも耳を傾けること。ブランドは顧客だけでは築けないからです。
なぜブランドは群れに従うのですか？
群集心理の理論によれば、不確実なとき、人は他者のしていることをまねしがちです。みんなが同じ方向へ向かっているなら、理由があるはずだと考えます。そして失敗しても、少なくとも自分だけが間違っていたわけではありません。
広告では、その本能が、誰もがまねるカテゴリーのコードを生みます。スポーツならスローモーションと汗、食品なら笑顔の家族、テックなら宙に浮かぶダッシュボードです。これらに従うのは、承認を行う委員会の前では安全に感じられます。しかし実際にはコストがかさみます。オーディエンスが誰のものとも受け取れるメッセージに、同じメディア投資を払うことになるからです。
使い方を誤れば、AIは群れを増幅します。カテゴリー全体が似たモデルと似たブリーフで動いていれば、収れんはほぼ避けられません。本当に心に届けるには、流行の道から思い切って外れる必要があります。朗報は、同じテクノロジーを使えば、目隠しではなく方法論をもってそれができることです。
AIでブランドのメッセージを差別化する手順
- カテゴリー全体を可視化する。クライアントがブリーフで挙げる3社だけでなく、すべての競合の広告とオーガニックコンテンツを分析します。
- テリトリーごとにグループ化する。繰り返し現れる約束、トーン、フォーマット、ビジュアルコードを特定します。それが、混み合った領域の地図になります。
- 未開拓の葛藤を探す。その地図を、オーディエンスの実際の会話と突き合わせます。人々が不安や不満を抱いているのに、どのブランドも答えていないことは何でしょうか。
- キャッチコピーの前に、視点を書く。ここは人間の判断が主役です。Hegartyが提案する精神に沿った短いマニフェストで、ブランドが何を信じ、何に反発するのかを書きます。
- AIは著者ではなく、スパーリングパートナーとして使う。それぞれのアイデアがどの競合に似ているか、どんなありきたりな表現を繰り返しているかを尋ねます。見つからなければ、正しい方向に進んでいます。
- メディア費を投じる前にコンセプトを検証する。予測クリック率をスコア化し、他と違い、かつ成果も見込めそうなものを残します。
- アイデアに時間をかける。差別化は一貫性によって築かれます。四半期ごとにメッセージを変えれば、ブランドはたちまち雑音の中へ逆戻りします。
ありきたりなAIと戦略的なAI
| 段階 | ありきたりな結果につながる使い方 | 差別化につながる使い方 |
|---|---|---|
| リサーチ | チャットボットに「業界トレンド」を尋ねる | カテゴリー全体の実際の広告とコンテンツを分析する |
| インサイト | みんなが言っていることを要約する | 誰も取り上げていないオーディエンスの葛藤を見つける |
| メッセージ | キャッチコピーを50本生成して、いちばん響きのよいものを選ぶ | ブランドの視点から書き、AIでそれを徹底的にストレステストする |
| クリエイティブ | 今月流行しているフォーマットをまねる | 独自の、際立って記憶に残るコードを築く |
| 検証 | ローンチして、結果を待つ | メディア投資の前にコンセプトをスコア化する |
投資する前に、他と違うアイデアが機能するとどうして分かりますか？
ここが本当のブレーキです。違うということには実績がないため、目立つことは怖いものです。取締役会の前で、検証されていない賭けを擁護したいマーケティング責任者はいません。そこで、AIは同質化を増やすのではなく、リスクを本当に減らしてくれます。
Defyプラットフォームでは、Defy Monitorが、実際の広告パフォーマンスで検証されたモデルを用いて、メディア費を投じる前に各コンセプトの予測クリック率をスコア化します。考え方はシンプルです。お金を払う前に、クリエイティブが機能するかどうかを知ることです。さらに、カテゴリー全体の広告を数分で分析するため、そのアイデアが競合がすでにしていることに似すぎていないかどうかも分かります。
逆の落とし穴にはまらないための注意点です。他のすべてに似ているなら、高いスコアでもよいアイデアにはなりません。フィルターは両方向に働く必要があります。他と違うか。そして成果が出そうか。どちらか一方しか通過しないなら、そのアイデアはまだ準備が整っていません。
判断は、あくまで人間のもの
AIは、エージェンシーの競合調査にかかる何時間もの作業を省き、何千もの会話を要約し、どのコンセプトがより引きがあるかを予測できます。できないのは、ブランドが何を信じるかを決めることです。それは、センスと判断力、そして多少の勇気を備えた人の仕事であり続けます。
Hegartyの言うとおり、データに答えはありません。しかし、うまく使えば、どの答えがすでに取られているかを教えてくれます。
