コンテンツマーケティングでのAI活用事例や効果改善ツール紹介

すでに私たちの身の回りにある多くのデバイスやアプリケーションに搭載されているAI。これまで解決が難しかったマーケティング上の課題を解決したり、実施中のマーケティング施策を効率化するなど、コンテンツマーケティングにおけるAIの活用は今後検討が欠かせないテーマの1つです。

一方、まだコンテンツマーケティングでAIを本格的・実用的に活用している事例は限定的で、現在は黎明期。逆に言えば、早期にAIを活用して自社サイトのコンテンツマーケティング施策を効果改善できれば、それがそのまま競合優位性に繋がるチャンスがあるとも言えます。

このページではAIの基本的な考え方を解説、コンテンツマーケティングへの利用・効果改善事例や、AI・機械学習機能を搭載したコンテンツマーケティングツールなどを紹介します。

そもそもAI（Artificial Intelligence：人工知能）の活用とは？

すでに私たちの身の回りには多数のAI（Artificial Intelligence：人工知能）技術を活用したサービスやデバイスが生まれていますが、コンテンツマーケティングを初め、マーケティング業務や施策の中で活用されているシーンはまだ限定的。

ですが、AIの強みを理解して上手く利用できれば、今までよりも遥かに短時間で、効果的なマーケティング業務の実施が可能となったり、これまで技術的、あるいはコスト面の制約で実施できなかった施策が実現可能になるかも知れません。

AIを私たちのコンテンツマーケティング活動に活用するため、まずはAIの定義や強みを理解していきましょう。

AI（Artificial Intelligence：人工知能）の定義

アメリカで開催されるマーケティングイベントのAI関連セッションに出席しても、必ずセッションの初めに「What Is AI (Artificial Intelligence)?」というような定義の説明が盛り込まれます。それだけアメリカ（もしくは世界）でも、まだAIの定義が明確に浸透している訳ではないようです。

話者によって多少異なるものの共通する定義は、AI（Artificial Intelligence：人工知能）とは、「コンピューターシステムに、人間と同様の知覚や知性（視覚認識や音声認識、言語理解、意思決定など）を獲得させるための技術」であるという考え方。

また人間が成長して高度な思考力を獲得するのと同様、AIにもいくつかの成長段階があり、比較的単純なルールに基づく演算処理を行うアルゴリズムから、事前に与えられたサンプルやルールに従って処理を行う機械学習（Machine Learning：マシンラーニング）、さらに高度な情報処理や判断が可能に可能になる深層学習（Deep Learning：ディープラーニング）などがAIの対象に含まれます。

私たちの身の回りですでにAIが利用・導入されている事例

すでにAIは広く私たちの生活に浸透し始めています。私たちの身の回りにあるデバイスやアプリケーションの中には、すでにAIを利用して実現されているものも少なくありません。以下にその導入事例をいくつか紹介します。

AIの強み～コンテンツマーケティングへの活用方法や期待できる効果

現段階で言えば、感情表現や高度な判断、他人と関係性を持つことなどはAIにできないことですが、すでに人間以上の能力で実行可能なことがAIにはあります。コンテンツマーケティングツールにも応用可能なAIの強みやコンテンツマーケティングにおける活用方法、期待できる効果とは、具体的には下記のような点です。

機械学習によりユーザーの高度なアトリビューション分析が可能に

様々なマーケティングチャネルや認知経路、WEBサイトへの流入経路の中から、最も最終成果（売上）に貢献したマーケティング施策や、コンテンツ、経路を明らかにするための分析。

これまでも最終的なコンバージョン直前のページや経路の分析は比較的簡単に実施できましたが、あるユーザー・顧客がその製品・サービスを一番最初に知ったのはいつ・どのコンテンツがきっかけだったか（最初にユーザーがWEBサイトを訪れたのはいつ、どのページだったか、等）を分析するには大量のデータ処理が必要でした。

これがAIの機械学習によって可能になり、高度なアトリビューション分析事例が生まれつつあります。またアトリビューション分析に限らず、複数のマーケティングデータソースを統合、大量のデータ分析を比較的短時間で実行できる点はAIの強みの1つです

テキスト分析によりどんなコンテンツを制作すれば良いかが分かる

検索エンジン対策（SEO）対策で重要なGoogleの検索アルゴリズム。非常に高レベルのAI（深層学習システム）で、そのアルゴリズムは非常に複雑でGoogleも詳細を把握できないレベルと言われています。

一方、あるキーワードの検索結果で上位10位に入るページ、上位20位に入るコンテンツは実際に検索すれば簡単に把握可能。つまり、これらの検索結果データを分析、AIを使って“Googleの検索アルゴリズムをリバース・エンジニアリングすること”が理論的には可能です。

例えば、上位10位や20位に入るコンテンツではどんなテキスト（単語・表現）が使用されているか、HTMLのマークアップで共通した特徴が無いかなどをAIを利用して分析、どんなコンテンツを制作すればGoogleの検索で上位に表示されるか、その可能性を計算・測定する方法が可能です。こうしたAIの活用は、コンテンツマーケティングの中でも特にSEOの効果改善に繋がるツールを生み出しそうです。

マーケティング施策・キャンペーン実施に最適な時期の未来予測

・どの時期に、どんな（検索）ニーズが生まれるか？
・いつメールを送信すると、最も開封されるか（よく読まれるか）？
・実施するなら、いつキャンペーンを実施するのが最も効果的か？

過去の様々なコンテンツマーケティングのデータを分析、次のマーケティング施策やキャンペーンを最も効果的に実施し、成果を最大化するために最適な時期を予測できる点もAIを利用したツールの強みの1つ。

このAIによる未来予測をもとに、効果的なタイミングで最適な内容のコンテンツマーケティング施策やキャンペーンを実行、マーケティング効果やそれに伴う売上を最大化することが可能になります。

AI技術を活用したコンテンツマーケティングツールの紹介・事例

ここまでに説明したようなAIの強みを活かし、すでにAI技術を搭載したコンテンツマーケティングツールが多数提供されています。世界最大級のコンテンツマーケティングイベント「Content Marketing World 2018」でブース出展していたツールの中からいくつか代表的なものを紹介します。

WEBコンテンツを比較・評価するマーケティングツール「Concured」

作成したWEBコンテンツの評価や競合サイトのWEBコンテンツとの比較・評価、トレンドの検索キーワードと自社コンテンツのギャップなどが分かる、イギリス発のAIの自然言語処理技術を活用したコンテンツマーケティングツール「Concured」。

例えば、
・競合サイトのコンテンツと自社サイトのコンテンツの“ギャップ”（競合と比較して自社はどんな内容のコンテンツが不足しているか）を明らかにする
・自社と競合における同一テーマのページコンテンツをもとに、それぞれのソーシャルメディア上でのエンゲージメント（シェアやリツイート件数など）をスコア化して比較する
・特定のキーワードをテーマにしたWEBコンテンツを、競合サイトは何ページ制作しているかを比較する

といった機能があり、コンテンツマーケティングの戦略レベルで競合と自社を比較したり、自社のコンテンツマーケティング戦略で不足している部分を明らかにすることなどが可能なツールです。

競合企業のコンテンツマーケティング戦略をAIがモニタリング「Crayon」

競合サイトのコンテンツマーケティング施策の動きをモニタリングし、それを可視化したり定量化して評価可能になるコンテンツマーケティングツール「Crayon」。

具体的には、競合サイトのページを定期的にクローリング、TOPページや採用ページ、プレスリリースなどのコンテンツに変更があれば、その変化を通知してくれるツールで、製品・サービスの価格変更などのコンテンツ変化もモニタリング可能。

またWEBサイトだけでなく、競合のソーシャルアカウントや一般の口コミ・掲示板サイトの内容も定期的にAIが監視、競合のソーシャルメディアマーケティング戦略の変化や、一般カスタマーによる競合製品・サービスの定性評価・評判情報を収集することも可能です。各コンテンツの変化を察知したり、言語解析の部分でAI技術が活用されています。

コンテンツ作成・管理からパソナライゼーション・レコメンドまで「Skyword」

Skywordはコンテンツマーケティングの戦略立案に役立つだけでなく、AIを活用したサイト上でのパーソナライゼーション・レコメンド機能（エンジン）も搭載した強力なコンテンツマーケティングツール。

コンテンツマーケティングでは品質の高いコンテンツを創り出すだけでは不十分で、そのコンテンツを必要とするオーディエンス・顧客に確実に届いて初めてその効果を発揮するもの。WEBコンテンツやEメールでパーソナライゼーション機能やレコメンド機能を活用すれば、AIにより個々のユーザーに最適と思われるコンテンツが表示され、クリック率や開封率の改善、最終的には自社の製品・サービスそのものへのエンゲージメントが圧倒的に高まる可能性もあります。

またどちらかと言えばSkywordは複数の部署や比較的大人数がコンテンツマーケティングに携わる大企業向けのツールで、関連するメンバーに正しくコンテンツマーケティング戦略が浸透するよう、ダッシュボード上で自社のターゲット顧客像（ペルソナ）を共有できたり、コンテンツの作成・発行スケジュールを管理できるほか、コンテンツ制作の進行管理機能など、多機能であることも特徴です。

ナレッジデータベースサービスを提供「Yext（イエクスト）」

飲食店や小売店店舗の住所情報や、営業時間、メニューなどを統合・管理する「ナレッジデータベース」サービスを提供するYext。Yext自体がAIを活用していると言うよりも、GoogleやAmazon、FacebookなどのAIサービスに欠かせないコンテンツを提供しているサービスです。

Googleなどの検索エンジンでで会社名や店舗名を検索すると「ナレッジグラフ」と呼ばれる特別な情報エリアが表示される場合がありますが、これらの情報ソースの1つがYextの情報です。
例えば、Googleの検索結果やAmazon Alexaなどのサービスで活用されるAIは、ユーザーの要求に対してすぐに正確なデータを回答する必要がある一方、WEB上のコンテンツはテキストや動画、音声などさまざまなデータ形式に分かれていたり、同じ店舗情報でも参照するサイトで内容が異なる場合もあり、AIにとってどれが“真実”かを判断するのは容易ではありません。

この課題を解消するアイデアがYextのナレッジデータベース。YextはGooleやBingなどの検索エンジンや、Facebook・Instagramなどのソーシャルメディアとデータ連携しており、Yextの顧客は自社の情報をYext上で変更するだけで瞬時に各検索エンジン・ソーシャルメディアに正しい情報を送信できます。特に店舗数が多い外食チェーン企業などでの活用・導入事例の多いサービスです。

人工知能によるリスティング広告の成果改善・最適化ツール「Kenshoo」

コンテンツマーケティングワールドで紹介されたツールではありませんが、当社EXIDEAが利用する広告運用プラットフォーム「Kenshoo」もまた人工知能（AI）を用いた広告配信の最適化ツールの1つ。

中でも検索連動型広告（リスティング広告）の自動入札・キャンペーン管理ツールである「Kenshoo Serch」は、大量の履歴データの中から人工知能が適正な入札単価に自動調整するツールで、検索エンジンマーケティングの成果改善に効果的なツールです。事前に設定する目標、利益最大化や売上最大化などのKPI指標に合わせ、広告掲載期間中に何度も入札単価を調整、自動的に費用対効果が改善・最大化されます。

自社サイトのSEO・コンテンツマーケティングの改善点が分かる「EmmaTools」

また当社EXIDEAが提供するSEO・コンテンツマーケティングルール「EmmaTools」でもAIを活用しています。「EmmaTools」はSEOで重要な対策キーワードの検索結果順位の動向把握や、SEO対策観点での各コンテンツのスコア化、およびそれらのデータを基にAIがWEBサイト改善のために必要なアクションを提示する“AIコンサルティング機能”を搭載したツール。

自社サイトのコンテンツでどこをどのように改善するべきか、また自社サイト全体のコンテンツ作成状況から不足しているコンテンツ（新規制作すべきコンテンツ）はどのような内容か、などをツールを通じて把握することができ、SEO対策やコンテンツマーケティングの効果改善に欠かせない機能を提供しています。（EmmaToolsの詳細はこちら）

もう1つの側面～マイクロコンテンツの重要性の高まり

上記で紹介したYextの事例とも関連しますが、AI化によるコンテンツマーケティングへのもう1つの影響がマイクロコンテンツの重要性が高まっている点です。日々インターネット上で生み出される情報の量は増える一方で、さらに画像、音声、動画など情報フォーマットも多様化、AIが処理すべき量や処理の複雑さは増すばかり。その中から正しい情報・真実をAIに選択させるのは至難の業です。

そこで重要になるのが、Yextが管理する「ナレッジデータ」のようなマイクロコンテンツと呼ばれる“正確な情報・事実”とされるコンテンツです。

変化するマイクロコンテンツの定義とコンテンツマーケティング

そもそもマイクロコンテンツとは、どのようなコンテンツでしょうか？

もともとマイクロコンテンツという言葉が使われ始めたのは、1998年のこと。ユーザビリティ研究の第一人者であるヤコブ・ニールセン氏が、ページのタイトルやメールの件名など「見た瞬間に内容が分かるもの」を意味したものでした。これが2002年頃から、ブログやTwitterのメッセージなど「文字量の少ないコンテンツ」という意味合いでも使われ始めました。

現在ではさらに第三の意味として、「AIなどのマシン・ロボットが理解しやすい形で真実・事実を伝えるためのコンテンツ」という意味合いで使われ始めています。このマイクロコンテンツの考え方や動きを理解していなければ、いくら良いコンテンツを制作してもGoogleの検索ロボットに発見されなかったり、また正しい情報と認識されない可能性もあるのです。

AI向けの商品情報管理・デジタルナレッジマネジメントが必要

例えば、あるメーカーの生産する製品が各国で翻訳され、複数のWEBサイトで商品情報が提供されているとします。誤訳や単純なミスがあると、同じ製品にもかかわらずAIなどのマシン・ロボットはどれが正しい製品情報か判断できなくなる恐れも。これを避けるため、Product information management（プロダクト・インフォメーション・マネジメント：商品情報管理）という考え方が必要とされてきています。製品情報をできるだけ一元管理しようというものです。

Yextによるデジタルナレッジマネジメント（Degital Knowledge Management：DKM）も同様で、飲食店や小売店店舗の情報が様々メディアや検索エンジンに散在する中、1箇所のデータを変えればすべてに変更が反映されるという考え方。このようなサービス・データベースがあればAIもどれが事実かを判断しやすくなり、店舗運営側も正しい情報をユーザーに届けることが可能です。

一方、従来の手法で店舗の営業時間や住所などの情報を独立したデータベースで管理していると情報の更新性が相対的に低く見えるため、ユーザー・検索エンジンからの評価が下がる恐れもあります。

検索エンジン向けの構造化データマークアップもマイクロコンテンツの1つ

またGoogleなどの検索エンジンが推奨するWEBコンテンツの構造化データマークアップもまた、AIが情報を正しく理解するのに必要なマイクロコンテンツの1つと考えられます。構造化データマークアップとは、WEBページの要素をルール（Schema.org）に従って記述、Googleなどの検索エンジン・クローラーロボットにコンテンツ内容を適切に伝えるための手法ですが、AIが理解・処理しやすい情報提供の形として今後ますます重要となりそうです。

どれだけ良いコンテンツを作成しても構造化データの配慮がなければ、AIにとって理解・処理しづらいコンテンツとなり、検索順位が上がらず、結果的にユーザーの目に触れづらいコンテンツとなる可能性もあります。

以上、AIの概要やAIがコンテンツマーケティングに及ぼす影響・ツールの活用事例など、世界最大級のコンテンツマーケティングカンファレンス「Content Marketing World 2018」で取り上げられたテーマを中心に紹介しました。