AI製品運用（AIで解決できるマーケティング・運用上の課題とは？どのように解決するのか？）

AI は具体的にどのようなマーケティングおよび運用上の問題を解決できるのでしょうか?どうすれば解決できるでしょうか?

AI技術の登場は人々の想像力を広げただけでなく、特定の立場の個人にさらなる可能性をもたらしました。では、全体として、マーケティングと運用に関連する具体的な問題にはどのようなものが AI によって解決できるのでしょうか? AI はこれらの特定の問題をどのように解決するのでしょうか?著者の回答を見てみましょう。

タイトルは、私が最初のアクションキャンプの生徒を募集していたときに最も頻繁に尋ねられた質問です。

攻めのAI技術を前に、プライベートドメイン運用、マーケティング、プロダクト運用などマーケティング系の職種に就いている皆さんも、このような疑問をお持ちかと思います。

人々はトレンドに乗り遅れることを恐れていますが、AIが具体的にどのような価値を提供できるのかも知りません。

最初のアクションキャンプの実施を終えて、私は比較的明確な答えを得ました。

• 標準化され、機械的で、反復的な「制作関連」の業務（フォーマットは固定されているが、制作物を調整する必要のあるマーケティングコピー、時間は固定されているが、リアルタイムで主要コンテンツを変更する必要のある朝刊、目的は固定されているが、新鮮さを保つために変化をつける必要のあるインタラクティブなトピックなど）において、AIの価値は直接的に人的資源を解放することにあります。
• 多くの創造的な衝突を必要とし、人間の脳の計算能力ではすべての創造的なアイデアを出し尽くすことができない「ブレーンストーミング」タスク（マーケティング活動のための創造的なゲームプレイ、トピックを解釈するための拡張可能な角度、データ分析のためのクロス分析次元など）の場合、AI の価値は創造的な弾薬を継続的に補充することにあります。
• しっかりとした理論的裏付けがあれば、より高品質な成果物を生み出せる「戦略的」タスク（メンタル・アカウンティング理論を使用してより感動的なコピーを書く、6つの思考ハットモデルを使用してより包括的な意思決定を行う、ダイオードタイトル法を使用して高品質の人気記事をより効率的に大量生産するなど）の場合、AIの価値は量と質の両方を維持することにあります。

現在私たちが使っているAIは、国産・海外の大規模モデルを問わず、基本的にはGPT、つまりGenerative Pre -Trained Transformer （生成的事前学習済みTransformerモデル）です。

すべての機能は、AI が「回答を生成する」ために学習した知識に基づいています。使用方法の違いは、AI に何を生成させると期待するか、つまりどのような要件を提示するかによって異なります。

機械的なコピーライティングを書いたり、創造的なアイデアや理論的なサポートを提供したりすることは、本質的にはコンテンツを生成することですが、生成されたコンテンツは作業チェーンのさまざまな段階にあります。

1 つ目は、「やり方がわかっているので、それを AI に教え、実行させる」というものです。 2 つ目は、「方向はわかっているが詳細が思いつかない場合は、AI に任せて詳細を考え出してもらう」です。 3つ目は、「最終結果の要件はわかっているが、生産プロセスがわからない場合は、AIに理論的なサポートを補わせる」です。

第一期生の中には、業務の具体的な方法論を習得した第一線の業務遂行者もおり、AIは価値を増幅するものとなっています。

AI がこの種の作業に訓練されると、最大のメリットは (日数) 多くの (エネルギー) と (魚) 時間を節約できることです。

もう 1 つのタイプの作業は意思決定または戦略的な作業であり、本質的には意思決定者の意思決定モデルまたは問題に対する考え方をテストします。

最初のセッションでは、コース開始からわずか1週間で、すでにAIを使用して応募者の履歴書をスクリーニングおよび評価し始めている非常に有能なBOSSレベルの学生がいました。

会話の最後の文から、この上司が非常に高いレベルであることがわかります。 AI 生産能力の安定性と制御性を実現した後、次は業界の専門性です (これらの問題はコースの 2 週目に解決されます)。

賢い人たちは、「AI は教えることができる」と考え始めると、必然的に、より強力な AI を呼び出すために自分自身を「養う」という、狂気じみた学習「養い」の旅に乗り出すことになる。

「思考モデル」について 200 語で詳しく説明させてください。

思考モデルは、人間がより効率的に作業し、協力することを可能にする根本的な価値です。 「掛け算ができる人」と「足し算しかできない人」は、計算効率という点では全然レベルが違います。 「掛け算」がモデルです。仕事では、人気のあるタイトルを書くための「ダイオードタイトル法」、レポートのフレームワークを書くための「ピラミッド理論」、ユーザーが注文しやすいようにするための「心理アカウント理論」もあります。これらはすべて思考モデルです。

これらのモデルを習得するだけで、あるいは単に知るだけでも、問題について考え、解決する際の効率が 2 倍になります。

そこで私はコースで「出力を強制」し、全員が確実に使用されるいくつかの「モデル」を「強制的に」学習するようにしました。

私は毎日30分かけて、Momentアプリの「AI掘削ステーション」サークルをチェックしています。場合によっては、このサークル内の過去 1 日のすべての更新を確認するのに 30 分では足りないことがあります。

このサークルは、今日の中国のインターネット上で AI アプリケーションの実践、新しいゲームプレイの共有、新しいテクノロジーの議論を行う最も活発な場所になるはずです。

AI を使用した後、ビデオ ディレクターを雇わないことにした人、AI なしではコードを書いたり情報を検索したりできない人、思考効率を向上させるために AI を使用する人、契約書のレビューを AI に手伝わせるためのプロンプトを作成する人などを見てきました...

「AI+」が具体的に何をもたらすのかと聞かれれば、私の答えは「人々が大胆になればなるほど、AIの生産性は向上する」です。

最初のアクションキャンプでは、AIを使ってプライベートドメインの運用効率を向上させることに「夢中」になりすぎて、日常業務や個人の成長におけるAIの応用について話すために2つのクラスしか確保していなかったため、全員が不満を「訴え」ていました。

そこで、第2期では、元々の7日間の授業時間を質疑応答形式から「AI+Everything」に変更し、AIを使ってショートビデオの生放送の台本を分解して模倣したり、公算計や小紅書などのテキストコンテンツを作成したり、オフィスの3点セットや会議の要約など、日常のオフィスワーク、データ分析、個人の成長、さらにはAPIの高度な使い方まで、さまざまなことを行うデモンストレーションを追加しました。

アリババは9月12日に経営陣が交代した後、社内向けの公開書簡で、今後のアリババの2つの主要な戦略的焦点である「ユーザー第一」と「AI主導」について議論した。

Alibaba エコシステムでビジネスを行っている場合、過去 2 か月間に Alibaba が多数の AI 駆動型サポート ツールを立ち上げたことに気付くでしょう。 Alimamaマーケティングプラットフォームのホームページだけでも、AIベースのコピー生成、動画・テキスト編集、クリエイティブプランニングツールが5つ以上あるほか、まだ社内テスト中でワンクリックでメイン画像を生成できるWanxiang Labもある。

最初の学生の中には、アリババの事業ラインのマネージャーもいます。今年の残りの期間の彼の KPI は、Tongyi モデルに基づいて自分のビジネスに適応したツールをトレーニングし、下流の商人にサポートを提供することです。

アリババだけでなく、独自のビッグモデルを持つテンセント、バイドゥ、iFLYTEK、バイトダンスも、AIを活用して自社の本来のサブビジネスラインのインタラクションモードを再構築している。

テンセント・フンユアン・ビッグモデルの公式サイトの事例紹介では、WeChat Enterpriseのサイドバーにショッピングガイドアシスタントが埋め込まれているのを見ました。ナレッジベースで事前にトレーニングされた AI は、カスタマー サービス スタッフが顧客の質問に効率的に回答するのに役立ちます。

Baixing.com の Chato スマート アシスタントは、専用のロボットを「トレーニング」するために、自社の知識ベースをアップロードすることをサポートしています。このロボットは、Web ページ、Feishu、公式アカウント、WeChat カスタマー サービス、Douyin など、あらゆる会話シナリオに組み込むことができます。

これは、AIがますます多くのシナリオに組み込まれるにつれて、元のビジネスの大部分が再構築される可能性があることを意味します。

マーケティング担当者として、 AI を活用してコピーライティングをより効率的に作成するにはどうすればよいでしょうか?カスタマー サービス担当者として、 AI をどのように活用して顧客への対応を改善できるでしょうか?マネージャーとして、 AI をどのように活用してより良い意思決定を行うことができるでしょうか?アナリストとして、業界の調査をより良くするためにAI をどのように活用できるでしょうか?

「AI を使用する」ではなく「AI を活用する」という用語を使用していることに注意してください。

現在、AI プロンプトを記述する最も便利な方法は、「構造化」と呼ばれます。このプロンプトは、質問と回答の「歯磨き粉を絞り出す」方式ではなく、特定のタスクの全プロセスの実行方法を AI に伝えることで、「一度書いて繰り返し使う」ことを実現します。

プライベートドメインのマーケティングスクリプトの作成を例にとり、構造化されたプロンプトを通じてスクリプトの作成要件と方法をすべて AI に伝えました。プロンプトが決定したら、次のタスクは、製品名、元の価格、プライベートドメインの購入価格を提供することであり、AI がスクリプトを直接出力します。

いわゆる「AI を活用する」とは、この構造化されたプロンプトを作成する人を指します。 「AIを使用する」とは、商品名、元の価格、アプリ内購入価格をAIに出力する人のことです。

驚かれる方も緊張してください。これはすでに実現されているAIの活用法ですから。これは未来の話ではなく、特別な技術的な前提条件も必要ありません。

上記のプロンプトワードは、前回の授業で行われた第1回アクションキャンプの生徒たちによるクラウドファンディングの結果です。私たちは 2 日間の「放課後」の時間を費やし、11 のバージョンを繰り返して、80 ポイントのマーケティング コピーをバッチで安定的かつ効率的に作成できるこのプロンプト ワードを作成しました。

これを読んだ後、あなたの心は実際に開かれました。

しかし、AIを実践に応用し、具体的な業務の効率化を図る特急に乗りたいのであれば、「AI+プライベート領域効率化アクションキャンプ」第2回に注目してみてください。

前述したように、新しいアクション キャンプでは、AI 実装シナリオに関するデモンストレーション、実践、考察をさらに追加しました。私の最終的な目標は、誰もがAIを使えるようになることだけではなく、「AI時代の新しい思考モデル」を切り開くことです。

それだけです。新しい時代にお会いしましょう。