OpenAIとマーケティングをどう組み合わせる？の話

知人

はじめに

そもそも、なぜこんなnoteを書くに至ったのか。
きっかけはコレ。

ニュアンスとか補足したい部分はあるけど、伝えた内容に近いのは近い。

まず先に補足しておくと、完全自動でLPをつくるは無理で、限りなく自動に近づけて残りをにんげんがやるっていうイメージ。リアルな商品写真とか実在する人物写真は撮影が必要だし、AI出力したデータの著作権とかその辺りの議論もこれから出てくるだろうし。

あと、これは初めに伝えておきたいんですが、、、私はえるるさんのように優しい人間ではないし、万人に対してサービス精神を持ち合わせている聖人君子でもないので、基本的には「自分がほしいものを作って、自分のために使う」がデフォルトです。

で、今回の話ってツールづくりの過程でβ版を使いたい人に使ってもらってもいいよーっていうシンプルな話なんですが、、、ごく稀というかまあまあの確率で「楽してお金稼ぎたい！ぬおぉー！」的な深層心理がスパークし過ぎた人が「そんなにすごいモノならお前が一人で使ってればいいじゃねーか、詐欺か詐欺なのか！？」と突然ナゾ絡みしてきたりするんですよね。。。そういう人に対して私は「OK、任せて！そうするね♡」と笑顔でお返事してしまうくらい爽やかな性格の人間なので、自己紹介として添えておきます。

なぜかいきなり毒づいてしまいましたがｗ
まあ、あれです、キャンプ場に着いたら、まず虫除けスプレーするのと同じです。シュッシュッ。

ということで、本題に入っていきますが、まずはそもそもの目的だったり、私がなにを考えているかを先に書いていきます。

そもそもの目的

昨今、なにかと話題のChatGPTですが、自分としてはテクノロジー起点でこの話になったというよりは、OpenAIなどの人工知能や、人工知能と連携した技術の進化によって、やりたかった事の実現性が急加速したっていう感覚の方が強いです。

じゃあ、やりたい事ってなによ？
って話になると思うんですが、カンタンにまとめると下記です。

（1）にんげんにしかできない要素が多いと考えられているマーケティングやクリエイティブの作業工程を分類・細分化してパイプライン化

（2）その作業工程の中でOpenAIや周辺の人口知能もしくはプログラムで解決できるタスクを割り出しプログラム化

（3）（2）の精度を追求するプロンプト（命令文）をマーケティング・クリエイティブそれぞれの分野で最適化し続ける（ことも機械学習させたい）

（4）にんげんは、にんげんにしか出来ない部分にフォーカスしてアイデアやクリエイティビティを磨く

ちなみにこれは、アニメーション制作を８つの工程に細分化・パイプライン化しているPIXARのモデルを参考にしています。ピクサーの場合は各パイプラインにクリエイターが大勢いるので、そこは違いますが、１人の天才に頼らずクリエイティビティを発揮して、映画という超難易度の高いジャンルで、ヒット作を安定供給しているのはモデルとして凄く参考になるなと。

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000042330.html


じゃあ、マーケティングやクリエイティブをどんな感じで細分化・パイプライン化してるのかって話ですが、超簡単に言うと、どんな凄腕マーケターでも、天才クリエイティブディレクターでも「前提となる考え方」「思考の順」があるわけで、それを1つ1つ地道に再現してます。これはほんと地道。

理論だけでは意味がないですし、いわゆる○○講座みたいな概論「以上」の現場の知見や事例も当然必要になってくるし。

マーケティングに関して言うと、P&Gもかなり参考にしています。具体的な着目ポイントはたくさんあるのですが、一番注目しているのはP&Gって金太郎飴のように地域・部門・ブランド・人材をどの角度で切り取っても根底に流れている思想信念が一緒なんですよね。背景には人材育成やマーケティング教育など200年近い歴史の集合知があるわけですが、世界中で同じような思想が浸透しているのって「ドキュメント」の存在が大きいと思うわけです。構造でいうと「聖書」とかもそうですね。これをOpenAIで言うところの「プロンプト（命令文）」に当てはめて考えています。

ちなみに、現段階のChatGPTでも入力内容や前提条件を的確に入れると、かなりの精度で返ってきますよ。
（1）自分がほしい結果を明確に定義して
（2）条件や前提条件を曖昧さを排除した指示書のように入力する
これだけでも作業効率はかなりUPしますよー

もともとの目的や、設計思想で言うとこんな感じです。

今回スコープから外す部分

あと今回、Google AnalyticsやGoogle Tag Manaerとか計測・効果測定系のツールはスコープから外します。このへんはどんな目的でページや広告を配信しているかで組み方が変わってくるし、効果測定を効率的にやるならOpenAIっていうよりもAPIとかプログラムをちゃんと組めばいいだけの話だし、使いやすさや出来の差はあれどすでにそういうツールは世の中にいっぱいあるし。

加えて、例えばMeta（Facebook/Instagram）とかGoogle（+Youtube）とかの広告配信を最適化するのは、本質的には広告配信プラットフォーム側のアルゴリズムとの戦いなんですよねー。このアルゴリズムの解析を機械学習させることは不可能ではないけれど、前提となる学習量が圧倒的に足りないし、アルゴリズムはコロコロ変わるし。

ただ、広告運用の達人みたいな人の思考や経験に基づく判断などをトレースして、広告運用AIを作ってしまうことは原理的には可能だとは思います。人間に勝っちゃう将棋AIみたいなやつの広告運用版。

まとめると

それぞれの工程の進捗でいうと、進んでいてもう出来ているところもあれば、難航してるところもあるって感じ。あと費用対効果が低そうなところは後回しにしたり、にんげん担当枠に入れてます。

今回、β版ができたら使っていいですよーと言っているのは、それぞれの機能が使えるレベルに達したら開放しますので使ってみてくださいーって話です。限定版オープンソースみたいな？（限定版オープンソースって言葉へんだなｗまあいいか）

あれ、こんな話に興味ないようなｗ

ここまで書いて、もう一回えるるさんのTwitter投稿見たら「ツール使いたいか？」って話で、設計思想とか別に言わなくていいじゃんって思ってきましたｗ

ツールもしくはプログラムができた時にそっと告知すれば良いだけでは？と思ったので試しにアンケート。


【余談】ChatGPTさんに聞いてみる

試しにChatGPTさんにも聞いてみたところ、こんな回答でした。

読むのが面倒な人のために、要約するとこんな感じ。

80-90％の確率で出来ると思うよ！
でも、にんげんの仕事は必要だろうねー。
どんなマーケティング戦略にするかとか、文章の細かいニュアンスとか画像のリーガルチェックとかさ。
各サービスとの連携は仕様とか認証ができれば出来るっしょ。
あとはシステムつくるときに効率的にやんないとめっちゃ金かかるよん。

だーよーねー。ほぼ同意。

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