デジタルパフォーマンスの向上における人工知能の役割

AI は、正確なバイヤーペルソナをターゲットにすることで、パーソナライゼーションを迅速かつ簡単に実現できます。これらのペルソナは自動的に生成され、全体から適切なオーディエンスセグメントを見つけることができるため、キャンペーンの効果が向上します。 Netflix、Google、Uber、Spotify、Pinterest などのアプリは、機械学習を使用して個々のアカウントをパーソナライズし、ユーザーに関連性の高い推奨事項を提供します。

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アルゴリズムが絶えず改善され、データが指数関数的に増加しているため、ビジネス リーダーやマーケティング担当者は、機械学習、自然言語処理 (NLP)、ディープラーニングなどの技術の形で AI を使用するようになっています。これらのテクノロジーは、顧客体験と売上のコンバージョン率の向上に役立っています。

ガートナーの調査によると、37% の組織がデジタル パフォーマンスの向上のために何らかの形で AI を適用しています。 AI がデジタル マーケティングの分野でどのように変化をもたらしているかを見てみましょう。

1. 視聴者をより深く理解する

優れたマーケティングは、オーディエンスを理解することから始まります。企業がターゲット ユーザーを理解すると、マーケティングはより自然で関連性のあるものになります。この真のつながりは、顧客との永続的な関係を構築するのに大いに役立ちます。

近年、AI と ML は視聴者の行動を理解するためのまったく新しい世界を切り開きました。 AI ツールとデータに基づく洞察は、企業が誰に連絡しているのか、その顧客が何を望んでいるのか、何を必要としているのか、いつコミュニケーションを取るべきなのか、どこで連絡を取るべきなのかを理解するのに役立ちます。

AI は、マーケティング担当者がバイヤーペルソナを即座に定義するのに役立ちます。 Socialbakers のようなプラットフォームは、これらのペルソナを自動的に生成し、より包括的なオーディエンス セグメントを直感的な形式で提供し、コンテンツ マーケティング担当者が注目を集めるストーリーを共有できるようにします。

視聴者をオンライン戦略の中心に据えることが、ビジネス成功の鍵となります。 AI は視聴者に関する独自の視点を提供し、企業が関連性の高いコンテンツを通じて統合されたブランド体験を提供できるようにします。これは、ブランドにとって最も信頼性が高く効果的なインフルエンサーを選択するのにも役立ちます。

2. 経営支援

今日、ビッグデータ、予測分析、機械学習は、ビジネス インテリジェンスでますます利用されるようになっています (拡張読書: ビジネス インテリジェンス ツール プラットフォームの初期調査)。機械学習は、大規模なデータセットから貴重な隠れた洞察を発掘し、企業に具体的な価値を生み出すことができます。

営業エリートはビジネス開発の原動力であり、通常、日常の管理に多くの時間を費やします。 ML は企業の管理方法を改善および強化するために使用でき、それによって生産性が向上します。

たとえば、ML は、最良の顧客にリーチするための理想的な顧客プロファイルを作成するのに役立ちます。顧客ベースの人口統計学的および心理的特性の構造化された分析を実施して、顧客の購入意図と顧客にとって最も重要なコンテンツを判断します。これにより、マーケティング担当者は最適なターゲット顧客を優先できるようになります。

ML は、企業がすでに Web サイトにアクセスしたトラフィックからより価値の高いリードを特定し、営業チームがコンバージョンの準備ができている見込み客に集中できるようにも役立ちます。

3. より良いコンテンツをキュレートして作成する

人工知能はコンテンツ マーケティングのゲームを変えています。この技術は、スポーツニュースや株式市場の最新情報などの単純なニュースのコンテンツを自動的に生成するために使用されます。また、ソーシャル チャネルでユーザーの新しい更新をカスタマイズすることもできます。しかし、AI がますます使用されるようになっている分野の 1 つがコンテンツ管理です。 AI アルゴリズムにより、ターゲット ユーザー データの収集や、マーケティング ファネルのあらゆる段階での関連コンテンツの作成が容易になります。

アルゴリズムは、読者が何を読みたいか、どのような質問に答えてほしいか、あるいは特定の問題に関するデータを収集します。コンテンツ マーケティング担当者は、このデータを使用して、顧客エクスペリエンスを向上させ、最終的にコンバージョンにつながる関連コンテンツをキュレートして作成できます。有名なアウトドアブランドのThe North Faceは、IBM Watsonなどの人工知能技術を使用してショッピング体験を再現しています。この AI ツールは、認知コンピューティングを使用して、オンライン体験と店舗内体験のギャップを埋めます。

さらに、機械学習は、調査に基づいて新鮮なコンテンツのアイデアを発見し、最もパフォーマンスの高いトピックを特定し、最も関連性の高いキーワードを浮かび上がらせることで、コンテンツ戦略に情報を提供します。たとえば、Google Analytics と SEMrush は、キーワードの調査、発見、コンテンツの配信に非常に役立つ機械学習アルゴリズムに基づいて実行されます。さらに、これらのツールは業界のトレンドを把握し、検索エンジンで上位にランクされる方法を示します。

AI と ML を活用したツールにより、オンライン コンテンツの全体的な受容度と肯定度が向上します。さらに、これらのツールを使用すると、マーケティング担当者は関連性の高いパーソナライズされたデジタル エクスペリエンスを提供でき、ユーザーの定着率にプラスの影響を与えることができます。

4. 競争の激しい検索エンジンのランキングに役立つ

検索エンジンはすでに AI アルゴリズムを使用して、最も関連性の高いランク付けされた結果を提供しています。これらのアルゴリズムは人工知能を利用してコンテンツのコンテキストを理解し、効果のないキーワードを見つけます。そのため、多くのマーケティング会社は、SEO（検索エンジン最適化）作業を行う際に常にこれらのアルゴリズムを理解し、文脈的に関連性があり、概念的で正確なコンテンツを作成するための戦略を考え出そうと努めています。

検索結果におけるビジネスの位置は、トラフィックとコンバージョンを左右する可能性があります。 AI テクノロジーにより、ターゲット ユーザーのクエリ、キーワード、フレーズに答える魅力的なコンテンツを簡単に作成できるようになります。

SEO は 1 日で終わる仕事ではありません。常に挑戦が続き、努力の結果が数か月後にしか目に見えないこともよくあります。幸いなことに、AI を活用した SEO ツールは、こうしたストレスの一部を軽減するのに役立ちます。 Moz、WooRank、BrightEdge、MarketMuse などの SEO ツールは、キーワード調査、コンテンツの関連性を高めるための検索用語、リンク構築の機会、トレンドのトピック、コンテンツの長さの最適化、ユーザーの意図の理解などの SEO ソリューションを提供するために AI に大きく依存しています。

5. ページ速度を改善する

Google は、ページ速度をランキング基準の 1 つとして含めることで、高速なユーザー エクスペリエンスを正確に評価します。そのため、ページ速度の向上は、すべての企業、特に電子商取引企業にとって最優先事項の 1 つです。そのため、ウェブマスターはページ速度を向上させるためにさまざまな対策を講じています。

以前は、バックグラウンド プロセスを最適化したり、サイトを最新の状態に維持したり、コンテンツ配信ネットワーク (CDN) を使用したり、より高速なプラグインを使用したりすることで、Web サイトを高速化できました。もちろん、Page Speed Insights、ロード時間テスター、CMS プラグインなどのさまざまなツールも使用します。しかし現在、ページ速度を向上させるために使用できる別の機械学習ベースのソリューション、ページ予測モデルがあります。

このモデルは機械学習を使用してユーザーの行動を予測し、訪問者が次にクリックするページをリアルタイムで予測します。これにより、Web サイト管理者はバックグラウンドでページをプリロードできるようになり、全体的なエクスペリエンスが向上します。同時に、Google アナリティクスの履歴データを使用してアルゴリズムがトレーニングされます。

たとえば、ホームページからカテゴリ ページへ、または製品ページからショッピング カートへのユーザー パターンが識別され、理解され、更新アルゴリズムに組み込まれます。ユーザーの行動が類似している場合、アルゴリズムは自動的に次のページを準備します。

ただし、予測の精度は、アルゴリズムのトレーニングに利用できるデータの量と Web サイトの構造によって異なります。したがって、モデルはこれらの要因に応じて変化します。たとえば、Web サイトが業界ニュースと製品ページを組み合わせた e コマース サイトである場合は、2 つ以上のモデルを使用して各セクションの動作を予測するのが最適です。

6. ウェブサイト分析プロセスを自動化する

Web 分析は新しいものではありません。企業は 1990 年代半ばから、ユーザーの行動を測定し、主要業績評価指標を追跡してきました。しかし、人工知能と機械学習のおかげで、ネットワーク分析ツールは企業がプロセスを自動化できる強力な機能を備えるようになりました。これらのツールは、自動的に生成されたレポートとオンデマンドの洞察を提供し、マーケティング戦略に役立てることができます。

各ユーザーが Web ページに 1 回アクセスすると、ページで費やした時間、ブラウザの詳細、場所など、数百のデータ ポイントが生成されます。このデータすべてを手動で分析するのは事実上不可能です。人工知能と機械学習により、データ処理が高速化され、より高速で正確な分析が可能になります。

AI ベースのツールは、各訪問者のオンライン行動を追跡し、ユーザーの Web ジャーニーを理解し、顧客がマーケティング ファネルをどのように移動するかを理解するのに役立ちます。

多くのトラフィックを集める記事があるものの、訪問者は記事を読んでいるだけで、購読や記事の共有などのアクションを何も起こしていないとします。 AI ベースのツールはこれらの問題にフラグを立てることができるため、内部リンクの追加や共有ロゴの改善など、必要な修正措置を講じることができます。

Google Analytics、Adobe Analytics、Kissmetrics は、企業が顧客の行動パターンを理解し、将来の傾向を予測するのに役立つトップの Web 分析ツールです。

7. ウェブサイトのナビゲーション効率を向上させる

ウェブサイトのナビゲーションは、AI と機械学習が役立つデジタルパフォーマンスのもう 1 つの重要な領域です。これは取るに足らないことのように思えるかもしれませんが、整理されたわかりやすいナビゲーションの重要性を無視することはできません。適切に設計されたナビゲーションにより、訪問時間が延長され、直帰率が下がり、ユーザー エクスペリエンスが向上します。また、ウェブサイトのデザイン全体の美観も向上します。

人工知能は、ウェブマスターが操作しやすいユーザーフレンドリーなウェブサイト構造を作成するのに役立ちます。 AI チャットボットは、ユーザーをページ内を案内し、最初の数回のクリックで探しているものを見つけるのに役立ちます。これにより、ユーザー エクスペリエンスが大幅に向上し、コンテンツが有用かつ関連性が高いという適切なシグナルが検索エンジンに送信されます。

その結果、Google やその他の検索エンジンは、同様のコンテンツを提供する他のどの Web サイトよりもあなたのページを上位にランク付けすることになります。

8. より良いウェブサイトデザイン

AI アプリケーションは、サイトの外観を改善し、検索機能を強化し、在庫管理を改善し、サイト訪問者とのエンゲージメントを向上させることで、Web サイトの使いやすさとエクスペリエンスを向上させることができます。ますます多くのデザイナーや開発者が AI ベースのデザイン手法に目を向けています。

人工知能は徐々に現代の Web デザインと開発に不可欠な要素になりつつあります。人工設計知能 (ADI) システムの分野を例に挙げてみましょう。 ADI は、Web ページの設計方法に突然の変化をもたらしました。これにより、デザイナーはアプリを Web サイトに組み込んで、ユーザー エクスペリエンスと機能性を向上させることができます。

現在、Adobe、Firedrop、Bookmark、Wix、Tailor Brands などのブランドがこの分野をリードし、Web デザインにおける AI の力を活用しています。さらに、これらの ADI プラットフォームのほとんどは、ユーザー エクスペリエンスと SEO パフォーマンスを向上させるために Web サイトを最適化するための学習と提案を行うことができます。

人工知能と機械学習は、企業のデジタルパフォーマンスを向上させる優れたテクノロジーであることが証明されています。ただし、これらの機械学習モデルの良し悪しは、トレーニングに使用したデータの良し悪しによって決まるということを覚えておくことが重要です。したがって、マーケティング チームが高品質で正確なデータにアクセスできるようにすることが重要です。

したがって、これらのテクニックをデジタルの取り組みに適用する前に、いくつかの具体的な手順を実行する必要があります。たとえば、サイト上のユーザーの行動を追跡およびキャプチャするためのタグを設定すること、さまざまなソースからのすべてのデータを 1 つの中央の場所に配置すること、重複データをタイムリーにクリーンアップすることなどです。データが整うと、AI と機械学習を導入してデジタル パフォーマンスを向上させることができます。オンラインビジネスのパフォーマンスを向上させるため。