AI を活用したソーシャル メディア マーケティングの 10 大ルール

マーケティング担当者は、ブランド認知度を高め、顧客にとって適切なターゲット ユーザーを見つけるために、さまざまな技術的手段やツールを活用しています。

しかし、ソーシャル メディアで AI ツールを使用すると (そしてそれを正しく使用すると)、すべてのユーザーの消費者体験が向上し、より多くのユーザーを維持し、より長く利用し続けることができるとしたらどうでしょうか?

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あなたのお気に入りの製品について考えてみましょう。パーソナライズされた映画の選択を提供する Netflix や Amazon などはすべて、人工知能を使用して高度にパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供しています。

さらに嬉しいことに、AI ツールは比較的安価になったため、中小企業でも簡単に導入できるようになりました。

では、これ以上何も言わずに、実際に実行する前にこの記事を読んで、ソーシャル メディア マーケティングで人工知能を最大限に活用しましょう。

AI を活用したソーシャル メディア マーケティング担当者のための 10 の戒律は次のとおりです。

1. パーソナライズされたコンテンツに重点を置く

人工知能は、各顧客に対してパーソナライズされた興味に基づいた広告を配信できるため、その需要が高まっています。マーケティング担当者は、データ主導のアプローチを使用してマーケティングの新たな側面を探求する必要があります。たとえば、Netflix やその他の同様のプラットフォームを閲覧すると、毎回表示されるコンテンツが自分の興味や好みに合っていることに気付くでしょう。これは、人工知能アルゴリズムがアプリのバックグラウンドで実行されるため、よりユーザーフレンドリーで魅力的なものになるからです。マーケティング担当者は、コンテンツの関連性を高めることで収益と ROI を高めることができます。

例: Spotify は各ユーザーの趣味や嗜好を分析して、パーソナライズされた音楽プレイリストを提供します。このアプローチにより、毎週ユーザーの好みに基づいて新しい音楽がリストされるため、最初の 1 年で 4,000 万人のユーザーを獲得できました。現在、この数は数倍に増加しています。

2. 24時間365日オンライン

問い合わせや相談を営業時間内にのみ対応するのは時代遅れです。機会を逃すということは、その機会を競合他社に与えることを意味します。したがって、公開時期に関係なく、すべてのユーザークエリに参加することが重要です。専用リソースは、エラーや使用不可の原因になる場合があります。幸いなことに、機械学習と自然言語処理を搭載した AI ボットを使用すると、24 時間 365 日のオンライン プレゼンスを構築して、初期サポートとクエリ サービスを提供できます。この方法では、競合他社からリード情報を取得し、営業時間中に競合他社と直接、製品の詳細を共有することができます。

例: Facebook Messenger マーケティング ソリューションのチャットボットである MobileMonkey は、連絡先リストを取得し、自動返信付きのチャット ブラストを送信して製品を宣伝できます。 Salesforce の 2018 年チャットボットの現状レポートによると、顧客の 69% がインスタント メッセージングにブランド チャットボットの使用を好むことがわかりました。

3. プログラマティック広告を使用したスマートな広告ターゲティング

従来の方法に従うのではなく、AI 予測分析を利用して、自社製品の潜在顧客を誰にいつターゲットにするかを決定してみてはいかがでしょうか。これは、ユーザーの好み、嗜好、場所、毎日のアクティブ時間、購入意向などのリアルタイム データを分析し、入札プロセスを通じて最も関連性の高い広告を配信するプログラマティック広告を使用することで実現できます。これにより、コンバージョン率とエンゲージメントが向上します。さまざまな入札戦略を調整することでキャンペーンの効率を向上させ、潜在的価値の高い顧客への投資を増やすことができます。

例: thebestmedia.com によると、Audi は高級 SUV を発売した際に、第 2 四半期にプログラマティック広告キャンペーンを実施し、従来の方法に比べて平均 4 倍のコンバージョン率を達成しました。

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出典: Pexels

4. 視覚検索と画像認識を活用する

Pinterest、Bing、Google などのプラットフォームがビジュアル検索を採用し、検索環境が変化しています。インテリジェントな画像認識および分析テクノロジーを使用して、画像に視覚的に類似した結果を見つけます。マーケティング担当者は、顧客の検索オプションを拡張し、これを活用してマーケティングを改善し、特に小売業や電子商取引の顧客向けにショッピング体験をパーソナライズする必要があります。

たとえば、Pinterest には、広告主がファッションアイテムをリストするために使用する「Shop the look」というタグ付けツールがあり、ユーザーはこの機能を使用して写真に写っている特定の商品を購入することができます。 Pinterest Lens では毎月約 6 億回のビジュアル検索が行われており、この数はテクノロジーの導入以来飛躍的に増加しています。 Google の Google レンズには、撮影した写真に基づいて検索結果を提供する「スタイル マッチング機能」があります。

5. 適切なタイミングで適切な価格を請求する

AI 機械学習は、需要と競争に基づいて製品の正確な価格を決定するのに役立ちます。 Amazon、Airbnb、Uber はいずれも、動的価格設定モデルを活用して数十億ドル規模のビジネス関係を構築してきました。マーケティング担当者は、顧客がいくら支払ってもよいと思っているか、オファーや取引にどう反応するか、価格と品質の比較などの要素に基づいて動的な価格設定を行うことができます。競合他社のリアルタイムの価格を比較して、自分の価格が高すぎるか低すぎるかを確認することもできます。動的価格設定は投資する価値があり、これまでにないほど会社の運命を変える可能性があります。

例: Airbnb は、市場の需要、場所、購入時期などの多くの要素を考慮して、オーナーが最適な価格を提示できるように独自のハイエンドな動的価格設定システムを確立しました。

6. 日常的なタスクを自動化する

賢明なマーケティング担当者は、今日の AI ツールを使用して、反復的で単調な日常的なタスクを自動化しています。企業が既存および将来の顧客にオファーや取引価格の最新情報を提供して、顧客に取引を促そうとすることは日常的な業務になっています。 AI ツールは電子メール マーケティングの救世主となり得ます。チームは、どのコンテンツを誰に送信するかを分析するのに何時間も費やす代わりに、貴重な時間とエネルギーをより生産的なことに費やすことができます。

例: Gmail は最近、人工知能を使用してユーザーの入力習慣を理解し、自動的に文章を完成させるインテリジェントな文章作成ソリューションである Smart Compose をリリースしました。この種のツールは、間違いなく貴重なビジネス時間を大幅に節約できます。

7. 購入意欲が低い顧客を適切なタイミングで特定する

顧客が製品への興味を失っている理由を推測して時間を無駄にする代わりに、AI を使用してそのような顧客を特定し、オファーや割引を送信して、顧客が戻ってくるようにします。 AI ツールは、評価とフィードバックを理解し、製品に対する顧客の将来の行動を特定することで、顧客離脱率を削減できます。これにより、ブランドは、待ってから顧客を失うのではなく、早い段階でそのような状況に対処する機会が得られます。

例: American Express は、AI ベースの機械学習テクノロジーを使用して、潜在的な不正行為を分析、予測し、最もリスクの高い顧客を特定し、それに応じて予防措置を講じています。

8. 検索結果を最適化し強化する

企業がユーザーの行動を分析するために履歴データを使用していることは間違いありませんが、データハブから何を学ぶかが重要です。ユーザーの位置情報や検索履歴などの情報に基づいて関連性の高い結果やリアルタイムの推奨事項を生成することで、ユーザーの使用率が向上します。

例: Google が 2015 年に RankBrain をリリースした後、Amazon などの多くの e コマース ウェブサイトが、インテリジェントな商品検索のために検索エンジンに人工知能を組み込みました。ユーザーは、スペルミスを自動的に修正し、適切な製品を見つけやすくする類似製品の提案を受けることができるようになりました。

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出典: Pexels

9. 音声検索でAIの価値を最大化する

Alexa、Google Assistant、Siri については誰もが知っており、その使用は急速に増加しています。セマンティクスの重要性を強調しながら、より多くの顧客を引き付けるために音声検索キャンペーンの利用を検討するマーケティング担当者が増えています。毎月 10 億回を超える音声検索が行われているため、企業や組織が音声検索を新たな収益源として活用することを検討するのも不思議ではありません。マーケティング担当者は、すべての音声検索リクエストを慎重に評価し、具体的なアクションを決定する必要があります。

音声検索の威力を理解するために、いくつかの統計を見てみましょう。

• ガートナーによると、2020 年までに検索の約 30% が画面なしで行われるようになるとのことです。
• Statistaのデータによると、2019年1月時点で、アメリカのミレニアル世代の45%が買い物に音声検索を頻繁に利用していると答えています。
• SearchEngine Journal の調査によると、スマートスピーカーを所有している人の 76% が、週に 1 回音声検索を使用して「ローカル」検索を行っています。
• BrightLocal によると、消費者の 51% が音声検索を使用して地元のレストランを検索しています。

だから、後ろを振り返らずに、マーケティングに AI を適用すれば利益は増えるだけです。

10. ソーシャルリスニングを実践し、ブランド関連の議論を監視する

AI は、さまざまなソーシャル プラットフォーム、コメント セクション、ブログなどでブランドに関する顧客の議論を調査して、製品に関する苦情や問題があるかどうかを把握し、それが広まる前に対処することができます。

例: 「自分の肌を大切に思っているなら、二度とこの製品を買わないでください!!!」のような投稿をします。#偽クリーム #副作用

この投稿はブランドに対する警告であり、ブランドは悪影響が拡大するのを防ぐために、直ちに顧客に連絡して問題を理解して解決する必要があります。 AI は、Web 上でのやり取りを分析することで、潜在的な購入者の購入意図を感知することもできます。

たとえば、投稿には「iPhone 7 は買う価値があるか？」や「クリックして友達の OPPO F11 で撮った自撮り写真を見てください。とても美しいです。今すぐこの電話を買いたいです…」といった内容が書かれています。この種の投稿の投稿者は潜在的な購入者であり、パーソナライズされた割引オファーを通じて簡単に顧客に変換できます。

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出典: Pexels

これらは 10 個の重要なポイントに過ぎませんが、他にも多くのポイントがあります。すべての企業とマーケティング担当者は AI についてさらに詳しく調べ、ソーシャル メディア マーケティングにおける AI の適用を最適化する必要があります。

物理的なデバイスを一切使用しなくても、それらを認識して回避できる世界を想像してみてください。オンラインアクティビティは自動的に管理され、電子メールや投稿が統合されて関連するユーザーに送信されます。企業はデータの洞察に基づいて戦略を継続的に改善し、飛躍的な成長を達成します。

人工知能があれば、これらすべては近い将来に実現するでしょう。現在利用可能なものは、AI が提供できるもののほんの一部にすぎません。競争で優位に立ち、将来的に成功するためには、今すぐソーシャル メディア マーケティング戦略に AI を実装し始めましょう。