情報フロー広告サービスプロバイダー（過去 1 年間で AIGC をどのように活用して人気の広告を作成したか）

過去 1 年間で、AIGC をどのように活用してヒット広告を制作したのでしょうか?

画像ソース @Visual China

過去1年間、AIGCはあらゆる分野で技術革新の波を引き起こしており、AI +マーケティングは実装と商業的収益化を実現する最初の分野になる可能性があります。

現在、AIGCは企業のマーケティングに欠かせない存在となりつつあります。 AIGC は広告制作モデルにどのような変化をもたらしましたか?素材の人気度を上げることはできますか？ AIGC が発展し成熟するにつれて、広告従事者の中核的な価値はどこにあるのでしょうか?

これらの質問を踏まえて、情報フロー広告の分野の専門家 4 名を招き、話し合いました。そのうち 2 名はブランドから、残りの 2 名は情報フロー広告サービス プロバイダーからでした。

過去 1 年間、AIGC が広告の品質と効率をどのように向上できるかについて徹底的な調査を行ってきました。この対話を通じて、AIGC が広告業界にもたらす大きな変化について、より包括的な理解が得られることを期待しています。

ジェン・フェン：ゼロワンデジタルテクノロジーのCEO。 Zero One Digitalは、ブランドWeChatエコシステムのフルリンクサービスプロバイダーであり、多くのブランドの公式アカウント、ミニプログラム、企業WeChat、ビデオアカウントの運営を支援しており、国内外の有名ブランド500社以上にサービスを提供しています。現在、ゼロワンはミニプログラム、企業WeChat、動画アカウントの代理運営サービスプロバイダーの中でGMV第1位にランクされています。

Cui Shijie:広告サービスプロバイダーである AIGC の商業化ディレクター、シニア開発者、ライター。彼はフルプラットフォームの研究開発の分野で長年第一線で経験を積み、Web、クロスターミナル、AIGC 技術に精通しており、複数のプログラミング言語に精通しています。スマートヘルスケア、スマートシティ、ライブストリーミング、広告など、複数の分野でプロジェクト開発を担当してきました。

ハン・ウェンジン：シニア情報フローオプティマイザー、漫画会社のシニアオペレーター。彼は、当事者 A として 4 年間、当事者 B として 3 年間、チーム管理として 2 年間の経験を持っています。小説、短編劇、観光産業の情報流通広告を得意とし、年間投資額は6000万。

王飛宇： Weicheのユーザーオペレーションディレクター。 Weiche は新しい自動車小売プラットフォームです。同社の業績は3年連続で倍増した。現在、Weiche の取引の半分以上はオンラインで行われており、主に顧客サポートとしてリードを獲得するための詳細なオンライン コンテンツを通じて行われています。

Q: 過去 1 年間、テクノロジー企業は AIGC に注力してきましたが、このテクノロジーは確かにコンテンツの制作方法に変化をもたらしました。 AIGC を広告に適用するにあたって、具体的にどのような検討を行ってきたのかお聞かせください。パフォーマンスはどうですか?

建鋒：昨年はAIGCのソフトウェアを大量に購入しましたが、年間料金だけでも総投資額は100万近くになりました。

マーケティング活動では大量の写真の制作が必要になるため、最初に恩恵を受けるのはデザインチームです。今年は当初15名の追加採用を予定していましたが、AIGC導入後、採用計画を調整しました。もともと 5 人のデザイナーが 1 週間かけて完了する必要があった基本的な作業負荷が、今では 2 ～ 3 日で完了できるようになりました。こうすることで、デザイナーはより多くの時間をかけて考え、アイデアを磨くことができます。

崔世傑：私たちは昨年の1月からAIGCを使い始めました。具体的には、独自の広告配信プロセスとAIGC機能の統合を組み合わせ、AIGCをプログラマティックプラットフォームに接続することで、素材処理の効率を向上させます。

王飛宇：私は主にユーザー成長、つまりソーシャルプラットフォーム上のマーケティングコンテンツを通じてユーザーを獲得する責任を負っています。現在、当社ではブランドプロモーション用のクリエイティブなスクリプトを生成するためではなく、マーケティングコンテンツの配信効率を向上させるために AIGC を使用しています。

私たちは昨年 7 月からコンテンツ生成を支援するために AIGC を使い始めました。具体的な方法は、コンテンツストラテジストがプラットフォーム上でコンテンツ形式のテストに成功すると、ChatGPTやMidjourneyなどのツールを通じて同様のコンテンツを生成し、規模を拡大するというものです。

ハン・ウェンジン：私は現在、漫画会社で働いており、情報フローの配信と主に成果ベースの広告に重点を置いています。

昨年1月にAIGCの導入を試みましたが、予算が限られており、成果も芳しくなかったため、徐々に断念しました。効果が低いということは、これらのソフトウェアが、一部の特殊な漫画テーマのキーワードを認識して理解する精度が十分ではないことを意味します。

Q: 全体的な経験から、AIGC は広告従事者の働き方にどのような変化をもたらしましたか?その利点は何ですか?

韓文静：小説の出版を例に挙げてみましょう。これまでの広告フォーマットは、スクロールするテキストや、エキサイティングな章を紹介するミックスカット素材が主流でしたが、クリック率がわずか 1% ～ 3% と低く、このフォーマットは使い古されてしまったのかもしれません。

デザイナーは、eコマースアプリ、短編動画プラットフォーム、映画、テレビシリーズから画像を見つけて切り取ることも求められます。しかし、問題は、写真が十分に鮮明ではなく、ユーザーに粗雑な印象を与え、十分なコンテキストがないことです。

小説業界も、映像で表現したいという思いから、実際の人物を使って撮影しようと試みてきたが、一方では会場を借りたり俳優を雇ったりするコストが高く、他方ではプロの俳優ではないため、廃案率が高く、修正コストも高くなる。

崔世傑：まずは広告素材の著作権問題を解決することです。

従来のワークフローでは、素材の収集が作業負荷の大部分を占め、素材は著作権の問題がなく、商業的に使用できるものでなければなりません。 AIGC へのアクセスにより、広告素材の著作権問題が解決されます。

2つ目は、広告素材リソースライブラリを充実させることです。

広告業界におけるクリエイティブレビューの要件は非常に厳格です。たとえば、電子商取引の広告では、キャラクターのポーズが誤解を招くものであってはいけません。この厳格な審査要件により、物質的リソースの収集はより複雑になり、制限されることになります。

同時に、広告クリエイティブはユーザーに新鮮さをもたらすために常に革新する必要があるため、素材は消耗品となり、要件を満たす素材はますます少なくなっています。

プロンプトおよび拡散モデル パラメータを使用することで、AIGC はビジネス ニーズとリスク管理要件を満たすリソースを生成し、リソース ライブラリを充実させることができます。

3つ目はさらなる自動化です。

データリンクが確立され、閉ループが形成されると、バックリンクデータによってフロントエンドマテリアルの生成がガイドされ、自動化されたプロセスが実現できるようになります。この自動化されたプロセスにより、人間の介入が少なくなり、別の作業モードに移行して、より多くのタスクを自動化されたプロセスに委任する必要があります。

Q: AIGC が実際にコストを削減し、効率を向上できることを証明できる具体的かつ目に見える事例やデータはありますか?

建鋒：以前は、ビジネスマンはクライアントとコミュニケーションをとるためにデザイナーと協力する必要がありました。今では、ビジネスマンは顧客と直接コミュニケーションを取り、顧客の好みを尋ね、自ら資材計画を立案できるため、販売前の作業が不要になります。ただし、AIGC 機能はまだ導入段階にあるため、このモデルはまだ完全には実装されていません。

Cui Shijie:たとえば、従来の配信プロセスでは、最適化担当者と 2 人の編集者の協力が必要です。私が出会った優秀な編集者は、テキスト、イラスト、ビデオなど、1 日に約 150 個の資料を作成します。チーム規模の拡大を考慮すると、オプティマイザーが 10 人いる場合、マテリアル生成のニーズに対応するには 20 人の編集者が必要になります。

しかし、AIGC の導入により、編集者の需要が大幅に減少し、人件費が削減された一方で、最適化担当者により多くの素材の選択肢が提供され、広告のクリエイティブ ディレクションに関してより適切な決定を下せるようになりました。

王飛宇：アカウントは全部で60以上あります。以前は、各生徒が教材を準備するのに多くの時間を費やす必要がありました。現在、AIGC ツールを使用して、1 人で 2 時間以上かけて 100 を超えるマテリアルを生成できます。ただし、これらの AI 生成コンテンツは歪んでいる可能性があり、手動で修正する必要があります。

ハン・ウェンジン：以前、広告素材を作っていたときは、プロセスが比較的面倒でした。

まず、デザイナーに要件を伝え、必要な材料要件と要素を詳しく説明する必要があります。要件を受け取った後、デザイナーは社内スケジュールも作成します。

制作プロセス中に、不満があったり、プラットフォームのレビューに合格しなかったりして、繰り返し修正されることがあります。最も速い図面サイクルは 2 日、最も遅いサイクルは 3 ～ 4 日かかりますが、毎日 50 ～ 100 セットの図面が作成されるようにする必要があります。

Q: 現在、情報フロー広告には一種の内部循環現象が起きています。オプティマイザーは人気商品をコピーし、資材を積み上げています。では、AIGC の出現は広告の均質化の問題を悪化させるのでしょうか、それとも、より新しいアイデアの出現を促進するのでしょうか?

韓文静：今は誰もが材料を大量に集めていますが、量を追求するあまり、必然的に質が犠牲になっています。

チームによっては、図面を形式的に作成し、画像に若干の変更を加えた後、直接提出するところもあります。このアプローチではクリックスルー率が低くなる可能性があります。また、プラットフォームには画像を認識する機能があるため、繰り返し率の高い素材はアカウントの重み付けが減ります。

AIGC の利点は、画像を効率的に生成し、各画像が一意であることを保証できることです。キーワードが同じであっても、生成されるグラフは毎回異なります。

人気商品の「コピー」についても同様です。テンセント広告には現在、素材に基づいて人気商品の顔やスタイルを変更できる機能があり、優れたクリエイティブ体験をコピーして宣伝することができます。

建鋒： AIGC は同質性の問題を引き起こしていません。 AIGC がなくても、広告の均質性は依然として存在します。しかし、AIGCの存在は均質化のプロセスを加速させ、その結果、私たちはより創造的になるよう強いられるでしょう。

なぜなら、消費者は常に目新しさを求めているため、人気のある広告素材がより早く露出されると、私たちもより多くの新しいアイデアを考えるようになるからです。

Q:広告の効果は、予算、入札、素材、配信戦略など、多くの要因によって左右されます。その中でも広告素材の影響力は非常に大きいです。あなたの経験から見て、高品質な広告素材の特徴は何でしょうか？ AIGC はヒット率を高めることができますか?

崔世傑：ターゲット層、製品特性、地域の違いは広告効果に大きな影響を与え、素材が決定的な役割を果たすわけではありません。広告オプティマイザーの核となる価値は、最適な配信戦略を作成するために、さまざまなシナリオを区別し、深く理解する必要性にあります。

たとえば、三亜の人々はダウンジャケットの広告に興味がないかもしれませんが、若者はクールなビデオ効果のある広告を好むかもしれません。この視覚的なインパクトは、コンバージョン結果の改善につながる可能性があります。

素材生成の観点から見ると、優秀な編集者でも 1 日に 150 個程度しか素材を生成できません。しかし、AIGC+プログラマティックプラットフォームでは、1日のコンピューティングパワーで生成される最大量は数万に達する可能性があり、さらに拡大する可能性もあります。そして、規模が大きくなると、爆発物が発生する確率もそれに応じて増加します。

韓文静：素材の品質は、ユーザーを選別し、引き付ける上で重要な要素です。ユーザーは、そのコンテンツに興味を持った場合にのみクリックし、それによってアクティブ化、保持、さらには支払いを行います。

情報フロー広告は「ネイティブ性」を特に重視しており、現実的でユーザーの日常体験に沿ったものでなければならず、ブランドトーンを避けなければなりません。

次に、マテリアルはプラットフォームのボリューム モデルに適合する必要があります。素材をアカウントにアップロードしてトラフィック プールに入る前に、プラットフォームは予測を行い、素材の潜在的なトラフィック貢献度を評価します。

最後に、広告クリエイティブは、製品のトーンを深く理解した上で作成する必要があります。そうすることで、広告コンテンツがユーザーの期待に一致し、コンバージョン率が向上するようになります。

王飛宇：あるコンテンツが最終的にバイラルになるかどうかは、そのコンテンツの質に大きく関係していますが、それに影響を与える他の要因もあります。マーケティング アカウント マトリックスとコンテンツ マトリックスを確立する理由は、実際にはプラットフォーム アルゴリズムの不確実性に量を通じて対抗するためです。

もちろん、内容も重要です。将来のプラットフォーム配信の傾向により、アルゴリズムの不確実性がさらに低下する可能性があります。誰もが創造性にもっと注目し、創造性を活用して成長を推進してくれることを願っています。

AIGC はコンテンツの量と創造性の質の両方を向上させ、ヒット率を高めました。たとえば、AIGC を使用する前は、1 日に作成できるコンテンツは 6 ～ 8 個しかなく、多くの時間と労力がかかっていました。しかし、今では 1 人で 1 日に 12 個以上のコンテンツを制作でき、そのうちの 1 つが「人気アイテム」になります。

しかし、私たちの「人気商品」の定義はブランドの論理とは異なることは明らかです。私たちは露出やいいね、コレクションなどの表面的なデータを追求するのではなく、コメントやプライベートメッセージの数に注目します。コンテンツが 50 人以上の潜在顧客を引き付けることができれば、それは「人気商品」です。

建鋒：制作はコンテンツであり、コンテンツはソーシャルです。高品質なコンテンツでは、注目を集め、ユーザーに共有を促す方法を考慮する必要があります。

私たちは、シーンの計画、画面の埋め方など、コンテンツ制作のための標準化されたフレームワークを開発します。このプロセスでは、目を引く反直感的な要素に焦点を当て、ユーザーが最初の瞬間に共感できるように努める必要があります。

さらに、コピーライティングも重要であり、コンテンツがユーザーの共有欲求を刺激して有機的な成長を促進するようにします。しかし、ユーザーを直接取引に導くことが目的であれば、入札、ROI、コンバージョン率にさらに注意を払うことになります。このとき、広告の最後はユーザーのソーシャルインタラクションを動員するのではなく、直接的なハード広告になります。

短い動画の場合、広告素材の主な指標には、完了率、ユーザー転送、滞在時間、広告消費 ROI などがあります。これらの要素は相互に関連しており、素材がヒットするかどうかを決定します。

AIGCアプリケーションは、広告クリエイティブ制作の効率を向上させ、スピードを1.5倍に高めます。このように、同じ入札条件で、材料をより速く反復し、売れ筋商品の効率を向上させることができます。

Q: 広告業界における AIGC の現在の適用における問題点は何ですか?理想的な AIGC 広告クリエイティブ プラットフォームはどのようなニーズを満たす必要がありますか?

崔世傑： AIGC の現在の欠点は、生産する材料が AI にあまりにも似ていることです。ユーザーは、たくさん見てしまうと、その素材が AI によって生成されたものであるかどうかが一目でわかるようになり、AI に対して「鈍感」になってしまう可能性があります。

広告クリエイティブの分野では、素材に対する視聴者の直感が非常に重要です。広告が広告に似すぎていると、ユーザーがクリックする可能性が低くなり、データのパフォーマンスが悪くなります。逆に、広告っぽく見えないほど、データのパフォーマンスは良くなる可能性が高くなります。

将来、AIGC クリエイティブ プラットフォームは次の 3 つの要件を満たす必要があると予想しています。

まず第一に、ユーザーの創造的なインスピレーションを刺激することができます。例えば、私たちは現在、毎日ホットなニュースを整理し、LLM を通じて分類・選別し、広告素材のインスピレーションを探しています。

第二に、広告ソリューションを提供することができます。特にデータリンクが開かれると、バックエンドデータのガイダンスを通じて、システムは最近うまく機能した素材の方向性を生成し、ユーザーにさらにパーソナライズされた推奨プランを提供できます。

最後に、人々に創造性を発揮する余地を残しておかなければなりません。 AIGC はインスピレーションとソリューションを提供できますが、人間の意思決定の役割を完全に置き換えることはできません。

AIGC は創造的で、毎回異なるコンテンツを生み出しますが、真に革新的というわけではありません。 AIGC は過去のトレーニング データの範囲によって制限されるため、既知のデータの範囲内でのみ動作し、トレーニング データ外のコンテンツを理解することはできません。

したがって、究極の創造性はやはり人間から生まれます。人間がシステムを制御し、意思決定を行える必要があります。これが真に優れたクリエイティブ ソフトウェアの条件です。

建鋒：まず、監査基準を満たしています。最近、Tencent Advertising がリリースした新製品 Miaosi を試してみました。 Tencent Advertising Miaosi によって生成されたコピーと画像を使用すると、レビュー プロセスを加速できます。多くの場合、レビュー プロセスは謎に包まれているため、時間と競争している広告主にとって、これは非常に有意義です。数秒で通過するものもあれば、非常に遅いものもあり、効率に大きく影響します。

第二に、ホットスポットに基づいて創造的な戦略を生み出すことができます。広告では、ホットな話題を頻繁に追跡する必要があります。現在、私たちは主に、さまざまなプラットフォーム上のホットな検索やホットなリストに注目して、クリエイティブなインスピレーションを探しています。ホットリストを自動的にキャプチャし、クリエイティブな戦略を生成できる AIGC ソフトウェアがあれば非常に実用的でしょう。

最後に、フルリンク分析です。プライベート展開を通じて、フルリンク データ分析をサポートでき、これらのデータ分析はマテリアル反復プロセスにフィードバックされ、比較的自動化されたクローズドループ リンクを形成できます。

王飛宇： AI が私たちの反復的な労働問題の多くを解決してくれることを願っています。たとえば、短い動画やライブ放送など、プラットフォームのルールに準拠したコンテンツを毎日生成するのに役立ちます。

ライブストリーミングについて言えば、AIGC デジタルヒューマンライブストリーミングアプリケーションは現在比較的普及していますが、標準を満たす一部のライブストリーミングルームを除いて、他のアプリケーションはまだ比較的弱いです。

ライブストリーミングの観点から見ると、問題は、人が商品を持ち込むのか、商品が人を持ち込むのかということです。製品に焦点を当てたライブ放送ルームでは、デジタルの人間と実際の人間の間に大きな違いはありません。デジタル人材を活用することで、アンカー人材を大幅に節約できます。しかし、商品を持ち込む人を重視し、強力な説明とインタラクティブなシナリオを用意する必要がある場合、AIGC は現時点では良い結果を達成できない可能性があります。

韓文静：大規模な業界では、広告クリエイティブモデルがさまざまな業界に深く入り込み、さまざまな業界のユーザーニーズや製品の特徴を理解できるようになることを期待しています。 Tencent Advertising としては、現在短い動画が人気を集めているため、より早く動画を生成できるようになることを期待しています。

Q: 明らかに、AIGC はクリエイティブ デザインやコピーライティングなど、広告従事者の業務内容の一部を置き換えました。 AIGCが成熟していく中で、広告業界の中核的な価値は今後どこに反映されるのでしょうか？

建鋒：一方では、広告業界は変化を迎え、伝統的な広告会社は変革に直面するでしょう。

現在、メディアやチャネルはプラットフォームによって管理されており、広告従事者はクリエイティブなコピーライティングの役割しか果たせません。しかし、技術が成熟するにつれて、具体的な絵の制作やコピーライティングなどはAIGCに任せることができるようになり、人がAIGCの先生となってニーズに応える役割を担うようになるでしょう。そして、今後は広告会社がIP創造に重点を移し、MCN企業へと変貌していく可能性もある。

一方、広告の専門家は業界に深く入り込み、製品チームと協力する必要があります。

これまでの広告モデルでは、製品の発売後に宣伝することが一般的でした。さて、製品を発売する前に広告を出す必要があります。まず、商品スタイルのクリックスルー変換効果をテストするための写真を制作し、その後、バックエンドチームと協力して商品を磨き上げ、開発します。

業界を深く育成することによってのみ、競争力を維持することができます。水平方向の複製だけであれば、ビジネスはますます困難になる可能性があります。

崔世傑：広告会社は表面的にはクリエイティブ産業のように見えるかもしれませんが、本質的にはデータ分析会社です。

特に AIGC が登場する前は、材料が最終的な変換に与える影響は大きくなく、計画、意思決定、予算管理などの最適化担当者の個人的な経験、および業界と対象人口に対する深い理解に大きく依存していました。

王飛宇氏： AIGC は多くの繰り返しコンテンツを置き換えることができますが、クリエイターを完全に置き換えることは絶対にできません。

まず第一に、どのプラットフォームも、独自の創造性を持ち、ユーザーのニーズに沿ったクリエイターが増えることを望んでいます。

第二に、私たちの観点からすると、AIGC は現在、実績のあるコンテンツ モデルのバッチ複製に近いものであり、イノベーションの面で良い結果は得られていません。

現在、当社のコンテンツ制作のうち、AIGC の支援を受けて制作されているのはわずか 30% です。 AIGC の使用はさらに増やすことができますが、この比率は意図的に制御します。

その理由は、AI がまだプラットフォームのルールやプラットフォームの要件に完全に準拠したコンテンツを生成できないためです。同時に、ユーザーの観点から見ると、このようなコンテンツは品質が低く、繰り返しが多いと感じられることがよくあります。

ハン・ウェンジン：人間の脳の創造性と想像力は代替できません。

オプティマイザーを例にとると、彼の中核価値は主に、イノベーション能力、革新的な思考、業界に対する理解、材料に対する認識、そして人間性に対する洞察力に反映されています。

もちろん、AIGC を通じてより高品質の画像を生成できますが、業界全体に新しい方法をもたらし、非効率的な内部競争を回避するには、特定の人々を通じて行う必要があります。

4 人のゲストの意見を振り返ると、AIGC は広告素材作成の効率化、レビュー プロセスの加速、クリエイティブなインスピレーションの提供において大きな可能性を示していることがわかります。

しかし、これは AIGC の開発の終わりではありません。まだ努力が必要で注目に値する開発方向がいくつかあります。たとえば、ゲストは AIGC が日々のホットな話題に基づいてクリエイティブな戦略を生み出し、フルリンク データ分析をサポートすることを期待しています。

AIGC が広告業界に深く浸透するにつれて、人間と機械のコラボレーションは将来、広告の創造性を生み出すための新しいパラダイムになる可能性があります。広告実務者の中核的価値は、もはやコピーや写真に限定されず、戦略的計画、徹底した業界開発、AIGC テクノロジーとの深い統合に重点が置かれるようになります。