AIマーケティングオペレーションを始める

AI Marketing Operationsとは、マーケティング分野で人工知能(AI)の技術やツールを活用し、かつては手作業や反復作業だったさまざまなマーケティング関連の業務やプロセスを効率化・高度化することです。

現在マーケティング、デジタルマーケティング、Webデザイン・開発に含まれている多くの業務の未来は、間違いなくAIツールの手に委ねられています。構築を伴う反復的な手作業は自動化され、デジタルマーケティングはAIとMLに取って代わられるでしょう。

多くの人は、雇用への最大の脅威は物理的な自動化だと考えていますが、真っ先に切り捨てられるのはデジタル関連の仕事です。

人工知能(AI)と機械学習(ML)は、かつてマーケターやデジタルマーケターが自ら行っていた仕事をすでにこなしています。こうした「ナレッジワーカー」は、価値を保つために、より戦略的でクリエイティブな役割か、より専門性の低い運用寄りの役割のいずれかへ移行せざるを得なくなります。

AIがデジタルマーケティングに与える影響

AIとMLの技術が進歩するなかで、企業は既存の製品にこうしたイノベーションを組み込んでいます。Google & HubSpotは、製品にAIを取り入れ、そのメリットをユーザーに提供している好例です。デジタルマーケティングのオペレーションですでにAIが使われている例を以下に挙げます。

• Google Adsのレコメンデーション:GoogleはAIを使って、適切な入札単価の設定、適切な検索への配信、消費者にとって最も関連性の高い広告の作成を行います。その結果、レスポンシブ検索広告の広告の有効性を(「低」から「最良」へ)改善した広告主は、平均で12%多くのコンバージョンを得られています(出典:Google社内データ、2023年2月28日〜2023年3月1日)。
• Google Analyticsのインサイト:GA4のAIは機械学習を用いて、ウェブサイトのトラフィックやユーザー行動に現れる予想外の傾向を見つけ出します。
• HubSpotでのコピーライティング:AIを活用したライティングアシスタントは、HubSpotのマーケティング、セールス、コンテンツの各機能で利用でき、チームがいつも使っているツールの中でコピーを作成・編集できます。
• パーソナライゼーション:AIはこれまでもパーソナライゼーションツールに組み込まれてきましたが、さらに賢くなり始めています。

これらは、かつては高度なスキルを持つ人だけが使っていたツールへの段階的な変化です。たとえば、Google Adsアカウントの運用は、管理すべき広告やキーワードが多く、複雑な作業になりがちでした。

Google Adsを自動化するAI

PPCの専門家は、まもなく自動化された広告キャンペーンに置き換えられるでしょう。Google Adsはすでに、以前は可能だったキャンペーンの手動調整の多くを廃止し、GoogleのAIに任せる自動化重視のアプローチへと移行しています。

AIがキャンペーンを適切に運用するだけのデータを持たない場面は今もあり、現時点ではブロードマッチのキーワードを使うと予算を使いすぎてしまうこともあります。しかし、数年もすればこうした課題は間違いなく解消されるでしょう。

AIによるデジタル革命

次の産業革命はデジタルになります。前回の産業革命といえば、物理的な製品の大量生産を可能にした機械のことでした。今、大量生産されている製品はデジタルなものです。

デジタルコンテンツ、グラフィック、動画、ウェブサイトなど、これらのデジタル資産はすべて、「熟練した作業者」を必要とせずに、はるかに速いペースで生産されるようになっています。なかでも最も複雑なウェブサイトでさえ作りやすくなっており、現在は最も尊重され、需要の高いスキルの一つであるコーディングも、いずれ機械に置き換えられるでしょう。

最初に矢面に立たされる熟練の作業者は、Web開発者とコピーライターです。次にデザイナー、デジタルマーケター、そしてマーケティング全般が続きます。

1950年代に生まれた言葉で「熟練」または「ナレッジ」ワーカーと呼ばれてきた人々は、「ウェブサイトの作り方」やGoogle広告の設定方法を知る必要のない、より運用寄りの役割に取って代わられます。これらはAI生産性ツールが代わりに行ってくれます。

戦略的オペレーター

AIが生産性を高め、Web開発やデジタルマーケティングの一部など、かつては熟練を要するとされた作業を自動化してくれることで、マーケティングの役割はより戦略的かつオペレーショナルなものへと移っていきます。マーケターは、実際に作業を行う人ではなく、機械を操作する人になる可能性が高いでしょう。

「実行」の多くをAIに任せるようになると、私たち人間はクリエイティブな戦略に注力せざるを得なくなります。デジタルコンテンツの大量生産によって物量が増えるほど、価値は他よりもクリエイティブで魅力的なコンテンツへと移っていくからです。

クリエイターがクリエイティブな仕事に専念している間も、機械を「操作」し維持する人は必要です。それをクリエイターが担うこともできますが、産業レベルで物事を進めるなら、デジタルの機械が a)良好な状態で維持され、b)本来の役割を果たしていることを確認する人が必要になります。

AI Marketing Operationsプロデューサー

AI Marketing Operationsプロデューサーは、マーケティングにおける新しい役割です。人工知能(AI)技術を活用して、企業のマーケティングオペレーションを効率化・最適化することを専門とするマーケターです。AI Marketing Operationsプロデューサーの役割は、主にデータ分析、顧客セグメンテーション、キャンペーン最適化、コンテンツのパーソナライズ、パフォーマンス計測など、マーケティングのさまざまな領域にAIツールやプラットフォームを組み込むことです。

AIによるコンテンツ制作

ここまで述べてきたとおり、現在はデジタルコンテンツの大量生産が進んでいます。コンテンツはマーケティング、とりわけB2BやB2B SaaSのマーケティングにおいて非常に重要です。次のセクションでは、コンテンツマーケティングの重要性と、AIを使って効果的にコンテンツを制作する方法を説明します。

B2B SaaSマーケティングにおける「コンテンツ」の重要性

B2B SaaSマーケティングでは、特定の分野やテーマで教育を行い、権威性を築くために、多くの時間と労力を費やす必要があります。見込み顧客の多くは今すぐ購入する段階にないため、自社が業務を改善できるソフトウェアを売っているという事実はさておき、日々のビジネスに役立つコンテンツを作る必要があるのです。

それだけでなく、コンテンツはマーケティングのあらゆる活動の燃料です。キャンペーンを実施したり、有料のソーシャルメディアキャンペーンを始めたりするなら、そのためのコンテンツが必要です。コンテンツは検索エンジン最適化にとって特に重要です。

検索エンジン最適化(SEO)はコンテンツがすべてです。質の高いコンテンツが大量にあれば、当然ながら検索エンジンでの露出も増えます。簡単に言えば、ウェブサイトにコンテンツがまったくないより、たくさんある方が良いということです。

SEOのためのコンテンツ大量生産

課題はコンテンツを作ることです。いえ、課題というより難しい部分であり、SaaSのSEOでは成功と失敗を分ける要因にもなり得ます。

かつては、ニッチなテクノロジー分野に精通した専門のコピーライターを雇って、B2B SaaSサイト向けの高品質なコンテンツを量産する必要がありました。それに加えて、役に立つと思い込んだコンテンツを作っているだけで、本当に役立っているかは分かりません。1年後にアナリティクスを見て、誰も読んでいないと気づいて初めて分かるのです。

ウェブサイトに公開されるコンテンツの大部分は、誰にも読まれることがありません。ユーザーのニーズを考えずに、自社が書きたいことを書く企業の身勝手な視点で書かれているからです。

ただ、課題の話はこのくらいにしましょう。解決策は、データ、AIツール、そしてHubSpotやWebflowのような最新のコンテンツ管理システムの組み合わせです。これらにより、マーケティングチームは読者に役立つ高品質なコンテンツを産業的な規模で制作できます。役に立つだけでなく、誰もが知っている低コスト・高リターンの施策であるSEOを通じて、新たなビジネスも生み出します。

ウェブサイトのコンテンツ制作は、生産ラインのように捉えるべきであり、AI生産性ツールを使えば、コンテンツの大量生産はますます容易になっています。次のセクションでは、選んだ分野での認知と権威性を高めるために、自社でデジタルコンテンツの生産ラインを構築する方法を説明します。

その前に、ウェブサイトのコンテンツ制作に対する考え方を変えることが重要です。できる限り、ブランドマーケティング戦略ではなく、Performance Marketingの戦略として捉えてください。有料広告でクリック単価や広告費用対効果を計測するのと同じように、コンテンツのパフォーマンスも指標で計測し、一つひとつを回収すべき投資として扱うのです。

コンテンツのROIを測定する

私は、コンテンツ制作をPerformance Marketingのように扱うべきだと考えています。一つひとつのコンテンツを、有料広告キャンペーンと同じように計測するのです。そのためには、どのような指標を使うか、そしてコンテンツにどのように売上を紐づけるかを決める必要があります。

コンテンツ制作の成果を測る指標として、Return on Content Spend(ROCS)を使っています。制作費は、かかった時間と給与のおおよその見積もりから時間単価を算出して計算します。たとえば、2本のコンテンツを制作するのに8時間かかり、日額が$500であれば、1本あたりの制作費は$250になります。これは単純な例です。

たとえば、Team4のような会社にSEOコンテンツの制作管理を月額$2000で依頼し、その月に10本のコンテンツを制作したとします。この場合、1本あたりのコストは$200です。

リターンの測り方はアトリビューションモデルによって異なりますが、わかりやすくするためにファーストタッチアトリビューションを使うとします。最初の接点が、そのコンテンツに最初にランディングした訪問者である場合、その見込み客が有料顧客になれば、リターン($)を測定できます。

例を挙げましょう。平均受注額が$30kのSaaS製品を販売していて、毎月10本のコンテンツを制作しているとします。12カ月後には120本のコンテンツを制作し、コストは$24,000になります。ROCSをプラスにするには、そのうちたった1本のコンテンツが最初の接点として貢献していれば十分です。

ここにこそ大きな強みがあります。従来のPerformance Marketingでは、クリックごとに費用を支払い、支払いをやめればクリックも得られなくなります。一方、コンテンツは制作後も長期にわたって効果が続きます。さらにコンテンツを追加していくことで、その成果の上に積み上げ、雪だるま式の効果を生み出せます。

コンテンツのアトリビューションを追跡する方法

コンテンツのアトリビューションを追跡する最も簡単で効果的な方法は、ランディングページに注目することです。ランディングページとは、訪問者がWebサイトに来たときに最初に表示するページのことで、そのページに「ランディング」します。

これは、新たな売上を制作したコンテンツに紐づける最もシンプルな方法です。HubSpotのように、この種の追跡を標準機能として提供しているツールもあり、とても便利です。HubSpotや同様の有料ツールを使いたくない場合は、どのランディングページがどの商談につながったかを調べ、その価値を計算するだけでも十分です。

リニアアトリビューションとマルチタッチのコンテンツアトリビューション

アトリビューションのレポートをより緻密に行いたいマーケティングチームもあります。実際のB2B SaaSの購買プロセスには、多くの要因や接点が関わっていることを理解しているからです。特に、高額でエンタープライズ寄りの製品ではその傾向が強まります。

このアプローチを取る場合は、リニアアトリビューションが使えます。これは、売上の貢献度をすべての接点に均等に配分する方法です。たとえば接点が10個あれば、創出した売上を10で割って、それぞれに割り当てます。ほかにも、U字型やW字型などのモデルがあります。

HubSpotや、無料のGoogle Analyticsなど、最近のマーケティングツールの多くは、さまざまな視点からアトリビューションを確認できます。そのため、ファーストタッチ、ラストタッチ、リニアなどで、アトリビューションの見え方を比較できます。

SEO向けコンテンツを大量に制作する方法

コンテンツ制作を始める前に、まず制作ラインそのものと、すべてのコンテンツを保管するライブラリを構築する必要があります。

ステップ1:ツールを選ぶ

何よりもまず、この作業に適したツールをそろえる必要があります。始めるには次のものが必要です。

• HubSpotやWebflowのような、柔軟で最新のCMSツール。個人的にはWebflowをおすすめします。使いやすく、HubSpotより安価だからです。WebflowはWebサイト構築に特化して設計されていますが、HubSpotは製品開発で他に多くの領域を抱えています。
• ChatGPTのような大規模言語モデルのAIツール
• SEMRushやAHREFsのようなキーワードリサーチツール
• Canva、Figma、Photoshopのような画像編集・グラフィックツール

これらが、制作ラインを構築するために必要な主要な要素です。

ステージ2:コンテンツライブラリを設計する

コンテンツを作成する前に、それを保管するライブラリを設計する必要があります。WebサイトにWebflowを使っている場合は、コレクションを作成できます。HubSpotを使っている場合は、新しいブログを作成することをおすすめします。

ここで重要なのは、このライブラリ用に新しいURL構造を設定することです。/learn や /learning といった形が使いやすいでしょう。

この構成にする理由は、URLで絞り込めるため、コンテンツのレポートが簡単になるからです。また、大量生産する教育系コンテンツを、よりクリエイティブなソートリーダーシップ記事や意見記事、会社のニュースやお知らせから切り分けることもできます。

WebflowでもHubSpotでも、ページテンプレートの編集に不慣れな場合は、WebflowデザイナーやHubSpotデベロッパーの助けが必要になるでしょう。

ライブラリ設計のポイントは、各コンテンツ用のテンプレートに必要な要素をすべて組み込んでおくことです。そうすれば、コンテンツを追加するだけで、レイアウトはあらかじめ整った状態になります。

ステージ3:キーワードリサーチ

ライブラリの準備ができたら、何について書くかのリサーチを始めます。通常は、自社が販売するものに合ったトピックを調べます。最初は最低3つのトピックを目指しましょう。

ここで大切なのは、キーワードリサーチをマーケットリサーチとして捉えることです。人々が何を探しているかを示すデータを見ているわけですから、そうした疑問に答え、自社が必要だと思い込むコンテンツではなく、人々が本当に必要としているコンテンツを作ることができます。

現状、キーワードリサーチは退屈な手作業ですが、これをすべて代行してくれるツールも登場し始めています。HubSpotのAIコピーライティングツールは、提案内容にキーワードデータを組み込んでいます。そのため、時間のかかる手作業のキーワードリサーチは過去のものになり、コピーライティングツールにこのデータが組み込まれる可能性が高いでしょう。

SEOコンテンツが大量生産されるようになったら、どうすれば勝てるのか?

誰もが同じことをしていれば、勝つのは非常に難しくなります。コンテンツの出どころや制作者がより重視され、信頼性や権威性を測るためのシグナルも増えていくでしょう。

ステージ4:大まかなコンテンツプランを作る

この工程は必須ではありませんが、制作する内容を計画しておくと役立ちます。通常、このプランはトピックごとに整理またはグループ化します。

ステージ5:HubSpot AIアシスタント(HubSpot Professional)

HubSpot Marketing ProfessionalやEnterpriseを利用していれば、HubSpotのAIアシスタントやAIコンテンツライターを使えます。これにより、読者に向けた質の高いコンテンツを、従来の100倍の速さで制作できます。

Webflow & ChatGPT(低コストな選択肢)

代わりにWebflowを使っている、または使いたい場合は、ChatGPTのような無料ツールでコンテンツを制作できます。この方法の大きなメリットの一つは、HubSpotよりはるかに安いことです。執筆時点(2024年)で、Webflowは月額約$30、HubSpotはすべての機能を使うと月額約$800からです。

この方法は多少手作業が増えます。ChatGPTでコンテンツを作成し、Googleドキュメントに貼り付けるか、Webflowに直接貼り付けて整える必要があるためです。ただ、2つの選択肢の価格差を考えれば、それほど大きな手間ではありません。

ステージ6:フォーマット(人の手で)

この工程に対応するAIツールは、まだ見つかっていません。関連する画像、見出し、リンクを使ってコンテンツを整える作業です。今のところ、ここは手作業で行う必要があります。制作ラインの最後で製品を梱包する工程だと考えてください。

ステージ7:コンテンツを公開する

ここで触れておきたいのは、複数のコンテンツをまとめて準備し、一度に公開できるということです。以前は1本のコンテンツを練り上げるのに長い時間がかかりましたが、コンテンツの大量生産なら、1日で複数本を制作して公開できます。

ステージ8:コンテンツのパフォーマンスをモニタリングする

デジタルコンテンツの大量生産で最も重要なステップの一つは、コンテンツのパフォーマンスを測定することです。結局のところ、コンテンツを大量生産する目的は、オンラインでの認知とWebサイトへのトラフィックを増やし、ひいてはビジネスの拡大につなげることだからです。

コンテンツのパフォーマンスをモニタリングする方法

コンテンツのパフォーマンスを簡単にモニタリングするには、Google Search Consoleを使って、コンテンツがGoogleで獲得している表示回数とクリック数を確認します。

表示回数はクリック数より先に増えるはずです。また、クリック数は、実際のWebサイトトラフィックを示すGoogle Analyticsの数値と、おおよそ(完全にではなく)連動するはずです。

大量生成したコンテンツのパフォーマンスを確認するには、使用したURLで結果をフィルタリングします。たとえば、下の例のように、ページに /learn を含むすべての表示回数とクリック数でフィルタリングします。

この方法なら、大量生成したコンテンツが初期の指標でどの程度成果を上げているかを確認できます。コンテンツのROIを測定する段階に入ったら、本記事の前半で触れた、成約を最初のランディングページに紐づけて分析する方法を参照してください。

まとめ

新しい機械の登場によって、これまで熟練を要した仕事が未熟練でもできるようになることがあります。産業革命で起きたのがまさにそれであり、AIとマーケティングの分野ではこれが始まりにすぎません。この戦略は非常に基本的で、退屈に見えるかもしれません(だからこそ多くの人が実践しません)が、少なくとも文章形式では、オンラインにおける大量のコンテンツ制作の未来です。

もちろん、コンテンツ制作の成功にはほかにも要因があります。たとえば、新設のWebサイトにこのコンテンツを載せても、しばらくは見つけてもらえない可能性が高いでしょう。リンク、レビュー、PRなどの通常の方法で、権威性と信頼を築く必要があります。ただ、それができていれば、コンテンツを非常に素早く量産していくべきです。

目安として、常に「このコンテンツは有益で役に立ち、理解しやすいか?」と自問してください。そうであれば、執筆量が多くなくても大きく外すことはありません。