Adobe Content Analyticsの生成AIを活用したデジタルパフォーマンスの把握

Webの黎明期に、ビル ゲイツ氏は「コンテンツは王様」と書き表し、オンラインビジネスの成功にはコンテンツが重要であることを予測しました。顧客の問題を解決する高品質でパーソナライズされたコンテンツは、確かに不可欠なものとなっています。しかし、コンテンツの氾濫により、企業は顧客ニーズを見失い、ブランドは、クリエイティブコンテンツを測定し、コンテンツをリアルタイムで最適化するための迅速なインサイトを得るのに苦労してきました。現在、企業やブランドは、このプロセスを支援するために生成AIを活用しています。

eMarketerによると、CMOの80%がAIによって生産性が向上したと報告しており、CMOの30%はインサイト生成を優先し、27%は予測分析を優先しています。 パーソナライゼーションがビジネスの出発点に過ぎない現在、これは重要なことです。ブランドは、ユーザーの共感を得られるメッセージだけでなく、ユーザーエンゲージメント、サイト滞在時間、購入に影響を与える画像についても把握する必要があります。

ブランドがwebサイト上のコンテンツエンゲージメントを測定できれば、ユーザーの興味を最も維持できるコンテンツを、いつ、どこで提供するべきかについて、より適切な判断を下すことができます。より優れた測定により、ブランドはどのようなコンテンツが成果を上げているのかを確認でき、そのタイプのコンテンツにより多くの投資を行うことができます。また、停滞し、退屈な画像は廃止することもできます。

一般的なコンテンツの課題：

• 予算が限られているため、連携していない技術スタックで分断されたデータ収集を行っている
• コンテンツのパフォーマンスや収益への直接的な影響を把握できない
• コンテンツパフォーマンスインサイトを即座に把握できるセルフサービスモデルがない

アドビは、コンテンツサプライチェーンにおいて、ワークフローとプランニング、コンテンツ制作、アセット管理、配信とアクティベーション、レポートとインサイトに関する課題に対処する企業を支援しています。レポートとインサイトという柱により、ブランドは自社のコンテンツが新規顧客や既存顧客をどの程度惹きつけているのかを正確に把握でき、現在の最適化戦略や今後のキャンペーン計画に役立てることができます。新しいパフォーマンスエンゲージメントレポートにより、ブランドはコンテンツへの投資がどのように効果を上げているのかをほぼリアルタイムで確認でき、また、Adobe GenStudioのコンテンツサプライチェーンワークフローにおいて、インサイトがこれほど重要な要素となっている理由を把握できます。

Adobe Content Analyticsを活用することで、ブランドはコンテンツとデータを統合してパフォーマンスを測定できるようになります。まずはwebサイトの画像から開始して、その後、有料メディアやメールなどの他のチャネルにも対象を広げることができます。コンテンツのパフォーマンスデータから、画像のインプレッション数、クリック数、クリック率などの新しい重要なKPI指標が提供され、最もパフォーマンスの高い配置やコンテンツの種類を特定できます。Content Analyticsの真の価値は、各アセットを手動でタグ付けすることなく、画像をスキャンして画像に関する属性を自動入力する生成AIコンポーネントです。属性は、カラー、トーン、イメージ、シーン、人物、感情、写真スタイル、説得戦略などにもとづいて画像のパフォーマンスを比較する新しい次元として、レポートで使用できます。

Content Analyticsが提供する多くのメリットの一部を紹介します。

• AIとマシンラーニングでコンテンツを抽出および整理し、エクスペリエンスを把握することで、場所や配信によるパフォーマンスをより簡単に評価。
• クリエイティブプロセスに関わるすべてのチームにコンテンツの結果を共有し、より効果的なクリエイティブの最適化を実現。
• コンテンツパフォーマンスをユーザー行動と関連付けることで、コンテンツの真の影響とコンバージョンを促進する方法を把握。
• トレンドのアセットや属性を測定し、クリエイティブの倦怠感や興味の低下の兆候をモニターすることで、パフォーマンスを最適化。
• コンテンツパフォーマンスとオーディエンスを連携させることで、コンテンツの閲覧にもとづいてターゲティングする新しいセグメントを作成。

ブランドがContent Analyticsを利用し始めると、一般的なコンテンツエンゲージメントの測定から、画像の表示数の把握や、パーソナライズされた画像のうち、どのタイプが効果的でコンバージョンにつながっているのかを、オーディエンス別にセグメント化して把握できるようになります。Content Analyticsを利用することで、webサイトのストアフロントが顧客やビジネス目標に与える影響についての新たなインサイトを、そのインサイトが陳腐化して非実用的になる前に引き出すことができます。

Adobe Content Analyticsと、デジタル分析を向上させる方法について詳しくは、こちらをご確認ください。

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• https://business.adobe.com/blog/how-to/create-a-content-supply-chain-that-will-stand-the-test-of-time

Sanjay Vachaniはアドビのデジタルエクスペリエンス事業部門のプロダクトマーケティング担当シニアディレクターです。アドビのデータおよびインサイト事業におけるGTM戦略およびプロダクトマーケティングを担当しています。担当する製品には、Adobe Analytics、Customer Journey Analytics、Content Analyticsといった業界をリードするソリューションが含まれ、ブランドがデータ主導で顧客体験管理の意思決定を行う際に、規模とパーソナライゼーションを提供します。2016年よりアドビに勤務し、事業戦略、GTM戦略、事業開発、プロダクトマーケティングなど、様々な役割を担っています。アドビ入社以前は、McKinsey & Companyのコンサルタントとして、様々な業界のクライアントに成長戦略、マーケティング戦略、顧客体験戦略に関するアドバイスを提供していました。Sanjayはコーネル大学で応用経済学と経営学の学士号、ミシガン大学ロススクールオブビジネスでMBAを取得しています。