生成型 AI がアドテクノロジーに移行しつつあります。 しかし、どの企業が時の試練に耐えられるでしょうか?

お気に入りの映画やテレビ番組の Netflix サムネイルがなぜ頻繁に変わるのか疑問に思ったことはありますか?

同社は、ユーザーがどのような種類のビジュアルをクリックするかを正確に把握することに夢中になっています。 そして、生成 AI のおかげで、その執着はさらに広まっていくでしょう。

世界最大のデジタル広告プラットフォームの 2 つである Google と Meta は、人工知能に対する熱意を声高に表明しています。 Googleは、自社の生成AIプラットフォームを利用して、広告代理店に匹敵する広告キャンペーンを作成したいと考えている。 このプラットフォームで広告を出したい企業は、特定のビジュアルとテキストを送信し、AI がそれらを「リミックス」して、特定の視聴者を対象とした広告を作成します。

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CTOのAndrew Bosworth氏によると、MetaはFacebook、Instagram、WhatsApp全体で同様のことを行おうとしているという。

生成 AI はあらゆる業界で急速に普及しており、広告とブランド マーケティングの世界も無縁ではありません。 完璧な広告コピーとブランドデザインを迅速に作成し、人間がその作業にかかる費用と時間の数分の一で作成すると約束するスタートアップ企業が出現している。

しかし、コンテンツにおける生成型 AI の導入はまだ始まったばかりであり、ベンチャー企業は一瞬の決断を下す必要があります。楽園に到着することを期待してこの高速列車に飛び乗るべきか、途中で事故が起きないことを祈るべきか。 ?

「VCは基本的に、おそらく適切な資格を持たず、基本的にアイデアを持っているチームに数億ドルを投じている」とエンタープライズに特化したVC会社Lerer Hippeauの共同創設者、Eric Hippeau氏は語る。 「誰が勝者になるのかを見極めるには、少し立ち止まる必要がある。」

おそらく、広告とマーケティングに生成 AI アプリケーションが氾濫しているのは驚くべきことではありません。 どちらも、ChatGPT や Midjourney などのツールがテキストとビジュアルに関して先駆けて開発した、コンテンツ作成の一般的な範疇に分類されます。

「マーケティング コンテンツの生成 - 誰でも基礎モデルを使用して生成させることができます」と自動化に重点を置く Scale Venture Partners のパートナーである Jeremy Kaufmann 氏は述べています。 「生成させてプロンプトを与えるだけで、特別なことは何もありません。」

カナダを拠点とする生成 AI ツールである Jasper は、オリジナルの広告コピーや Instagram のキャプションを吐き出すようにコピーライターによって訓練されました。 スローガンジェネレーターとテキストサマライザーを備えています。 Crunchbaseのデータによると、同社は1億3,100万ドルを調達した。

次に、小規模企業向けの視覚的なブランディングとブログ投稿を作成するために 6,500 万ドルの資金を集めて 2 月に設立された Typeface があります。

この種の企業はおそらく、業界をより良い方向に破壊する可能性を秘めています。アーティスト、デザイナー、ライターは、同じ広告の 5 つまたは 6 つの異なるバリエーションに取り組む代わりに、ブランディングの美学、トーン、声に集中することができます。

しかし、この分野のスタートアップ企業は、長期的なビジネス モデルを生み出すために、無料の言語モデルがすでに提供しているものを超える付加価値を考え出す必要があります。

「今日では非常に有望に見えますが、実際には基本的な価値の一部として吸収されるであろう問題に関する機能は何ですか?」 ヒッポー氏は語った。 「何が基本プラットフォームの一部となり、何がベンチャーキャピタルの支援を受けるのに十分な規模の独立した成長ビジネスになるのかを語るのは時期尚早だ。」

同じくアドテクの新興企業である Constellation は、自動車製造、バイオテクノロジー、保険などの高度に規制された業界を専門とするマーケティング会社を自称しています。 同社は最近、高度に規制された業界の分野で生成 AI の使用を開始しました。この業界は、スケーラブルなアドテク ソリューションが浸透するのが長い間困難な分野でした。

「AIは現在非常に大きなものであり、誰もがそれに注目しており、そこにあるあらゆるものにAIを使用したいと考えています」とConstellationの共同創設者であるDiana Lee氏は述べた。 「問題は、高度に規制されている業界がAIを恐れていることです。AIは多くの訴訟を引き起こす可能性があるからですよね？」

例として製薬を使用してみましょう。 製薬会社は、米国食品医薬品局が発行する厳格で、多くの場合主観的な広告基準を遵守する必要があります。 広告で間違った言葉を使用すると、「示された」、「実証された」、「実証された」には違いがあるため、製薬会社は商品化を中止し、巨額の罰金を支払わなければならない可能性があります。

製薬会社のクライアントを引き受けるアドテクのスタートアップも、これらすべての規制を追跡する必要があります。

Constellation は、このプロセスを支援するために、各業界のパラメーターを AI に組み込みます。 これにより、マーケティング会社は、プラットフォームがクライアントの規制基準を満たしていることを確認しながら、生成 AI を使用できるようになります。

独自の情報源に基づいて言語モデルを構築するスタートアップ企業は、ベンチャー企業の心を掴む鍵となる可能性がある。

「私を含め、多くの人がこうしたユースケースに興味を持っています。独自のデータを所有する人々が、誰でもできるマーケティングコンテンツを生成するのではなく、その専有情報を中心としたプロセスを所有できるという利点が突如として得られるからです」とカウフマン氏は語った。 。

おそらくそれは巨大な暗号通貨企業の没落、あるいはメタバースにおけるイノベーションの遅さのせいかもしれませんが、最近のベンチャー企業にとっては、自社を生成 AI を使用する企業としてタグ付けするだけでは十分ではないようです。

これはかなりのマニアの文脈ですよね？ ヒッポー氏は語った。 「私たちには暗号マニア、Web3 マニアがいましたが、今では AI マニアがいます。」

イラスト：ドム・グズマン

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