半導体大手NvidiaのCEOジェンセン・黄は、過去2年間で価値が300％上昇したこの企業を代表し、AI狂騒を象徴している。過熱感にもかかわらず、黄は最近の収益発表会でAIバブルの懸念を落ち着かせようとし、Nvidiaは全く異なる見方を持っていると主張した。この感情は他の著名な人物たちにも共鳴している。ホワイトハウスのAI担当官で投資家のデビッド・サックスは、AIの急騰を投資のスーパーサイクルと呼び、シリコンバレーの投資家ベン・ホロウィッツは需要と供給の基本的な理由に基づきバブルの懸念を否定している。また、JPMorganの幹部メアリー・キャラハン・エルドスは、「狂気」と呼ばれるバブル論を批判し、進行中の大きな運用革命を強調している。 しかし、MITの研究フェロー兼投資家のポール・ケドロスキーは、この熱狂の持続可能性について疑問を呈している。彼は、AI技術は確かに有用だが、その急速な進歩は停滞していると指摘し、今後5年間にわたる連続的な革命の期待は誤りだと述べている。 資本の流入は途方もない規模だ。OpenAIのCEOサム・アルトマンは年間200億ドルの収益を見込み、今後8年間で1. 4兆ドルのデータセンター投資を計画していると述べているが、これは顧客の拡大に依存している。それにも関わらず、調査はチャットボットが企業の利益に与える影響は限定的であり、AIサービスの料金を支払うユーザーはわずか3％であることを明らかにしている。ノーベル賞受賞経済学者のダロン・アセモグルは、今後の生産性向上の可能性があるにもかかわらず、大げさな見方に警鐘を鳴らしている。一方で、Amazon、Google、Meta（旧Facebook）、Microsoftは今年だけで約4000億ドルをAIインフラに投資すると報じられ、そのうちの最大半分の資金をデータセンター建設に充てる計画だ。これは世界中のiPhone利用者一人あたり250ドル以上に相当し、現実的ではない。現金の確保のために、MetaやOracleなどはプライベートエクイティや借入を頼りに拡張を進めている。 ゴールドマン・サックスのアナリストは、ハイパースケーラー企業の負債が300％増加したと報告しており、最近では特定目的会社（SPV）を利用した創造的な資金調達を行い、大手テックのバランスシートに負債を載せない工夫をしている。例えば、ウォール街のブルーオウル・キャピタルとMetaは、ルイジアナ州の270億ドル規模のデータセンターをSPVを通じて資金調達した。Metaはこのデータセンターの完全な計算能力を享受しつつ、所有権の20％しか持たず、負債も隠している。もしAIバブルが崩壊すれば、Metaは使用量に関わらず何十億ドルもの負債を負うことになる。投資家ギル・ルーリアは、こうしたSPVは今や透明性を持つが、過去のエンロンの崩壊を思い起こさせるものであり、今後の安定性を脅かす可能性があると警告している。 この膨大な負債の積み増しは、将来のAI収益がコストをカバーすると前提としているが、モルガン・スタンレーは、2028年までにビッグテックがAIインフラに3兆ドルを投資し、その半分しか営業キャッシュフローから賄えないと予測している。ルーリアは、過剰な容量と停滞する市場成長が重なれば、負債の価値がなくなり、新たな金融危機、いわゆるドットコムバブルの崩壊のような事態を引き起こす可能性を指摘している。ドットコムバブルもまた、光ファイバーインフラ投資の過剰投資後に崩壊した。 さらに、循環的な投資取引によってAI需要が人工的に膨らむ懸念もある。NvidiaはOpenAIと最近結んだ1000億ドルの契約の中で、OpenAIのデータセンターに資金を出し、そのデータセンターがNvidiaのチップを購入する仕組みを構築しており、市場の本当の動きが見えにくくなっている。ケドロスキーはこうした取り決めは異例であり、ドットコム時代の過熱を思い起こさせると指摘している。Smallな企業ではCoreWeaveもこのループに入り込み、チップの容量と株式をOpenAIと交換している。NvidiaはCoreWeaveの投資者でもあり、未使用の容量を2032年まで購入すると合意している。経済学者のアセモグルは、このような取引は崩れやすい「紙の家」にもなる危険性があると警告している。 一部の主要投資家は警戒を強めている。ピーター・ティールは最近、全保有のNvidia株を売却し、ソフトバンクも約60億ドル相当を手放した。2008年の住宅バブル崩壊を予測したことで有名なマイケル・バーリーも、Nvidiaの空売りを行い、会計の不透明さや循環的資金調達のパターンを浮き彫りにしている。彼は、多くの顧客がディーラーのファイナンスに支えられており、OpenAIも中心だが、監査の明確さに欠けると指摘している。 業界のリーダーたちも過熱ぶりを認めている。OpenAIのサム・アルトマンは、投資家の期待が過剰だと認める一方、AIは「非常に長い間で最も重要な発展」とも述べている。GoogleのSundar Pichaiも、現状のAI市場には「非合理性」が存在すると認めている。 要するに、AIの変革力は広く認識されているものの、多額の資本流入、重い負債、複雑な金融構造、循環的取引が、持続可能性や巨大な経済的修正のリスクについて正当な懸念を提起している。
AI熱狂が議論を巻き起こす：NVIDIAの役割、巨額投資、そしてバブルの懸念
今日の多忙な世界では、毎日生産される膨大なニュースコンテンツの量は驚くべきものです。複数のプラットフォームで利用できる動画ニュースの量は絶えず増加しており、視聴者は吸収しなければならない情報の膨大さに圧倒されることもあります。この課題に対処するために、近年の人工知能（AI）の進歩により、ニュース動画の最も重要なポイントを素早く理解できる動画要約ツールが登場しました。AIの動画要約技術は、ニュース映像の視覚的要素と聴覚的要素の両方を分析して動作します。高度なアルゴリズムを用いて、主要なトピックや見出し、重要な詳細を特定し、動画の主旨を伝える情報を抽出します。そのCoreな情報を圧縮・抽出することで、AIは簡潔な要約クリップやテキスト要約を作成し、最も重要な内容を強調します。これにより、視聴者はすべての放送を見ることなく、情報を把握することが可能となります。この革新は、特に時間に制約のある人々にとって、ニュースの消費方法に大きな進歩をもたらしています。忙しいビジネスパーソンや学生、スケジュールが詰まった人々は、これらの要約を利用することで、長時間を費やすことなく最新情報を得ることができ、長い動画や多くのニュースソースを探す手間を省けます。ユーザーは簡潔ながらも包括的な概要を手に入れることで、必要な情報を効率的に得られるのです。AIによる動画要約ツールの開発と導入は、ユーザビリティを向上させるだけでなく、メディア消費の風景を変革しています。多くのニュース組織がこれらの技術をデジタルプラットフォームに統合し、より効果的に視聴者と関わり、コンテンツを効率的に届けています。完全版の動画と高品質な要約を提供することで、深い分析を求める視聴者から迅速な最新情報を求める人まで、多様なニーズに応えています。さらに、これらの要約ツールを動かすアルゴリズムは、精度や関連性の向上を続けています。自然言語処理や機械学習、コンピュータビジョンの進展により、AIは映像内の文脈や微妙なニュアンスをより良く理解できるようになり、その結果、より一貫性があり、情報豊富で、視聴者の興味に合わせた要約が作れるようになっています。このように、AIを活用した動画要約の普及に伴い、倫理面やコンテンツの正確性も重要な課題となっています。開発者やメディア組織は、要約が元の内容を忠実に反映し、ジャーナリズムの基準を維持することを保証しようと努めています。要約の作成方法の透明性と、完全版動画へのアクセスも、ユーザの信頼を築くうえで不可欠です。今後は、AI動画要約とパーソナライズニュースや音声アシスタントなどの新技術を組み合わせることで、より個別化されたアクセスや利用しやすさが向上する可能性があります。これらの連携により、個人の生活スタイルやスケジュールに関わらず、より簡便に最新情報を入手できる時代が到来するでしょう。要するに、AI動画要約ツールの台頭は、ニュースメディアの重要な進歩を示しています。迅速で効率的、かつ正確なニュース動画の概要を実現するこの技術は、ユーザーが膨大な情報の海を容易にナビゲートできるようにします。忙しい生活の中でも最新情報を追い続けたい今日のニュース受信者にとって、AIによる要約は実用的で効果的な解決策となり、デジタル時代におけるニュースの提供と消費の仕方を大きく変える可能性を秘めています。
Yahooは、Adweekで詳細が報じられたように、広告技術への人工知能（AI）統合を着実に進めています。同社は静かに、需要側プラットフォーム（DSP）内で6つのAI搭載エージェントを試験運用し、広告主の作業フローを効率化するために、キャンペーンの設定や最適化、トラブルシューティングを自動化して、手作業を最小限に抑えています。 これらの6つのAIエージェントは、それぞれ専門的な役割を持ち、キャンペーン管理の効率を向上させます。トラフィックエージェントは、半自動または完全自動のキャンペーン設定を支援し、複雑な通常の作業を簡素化します。インサイトエージェントは、重要なパフォーマンス傾向や異常を分析し、重要な洞察を提供します。オプティマイズエージェントは、パフォーマンスデータに基づいて、リアルタイムで入札や設定を動的に調整し、継続的な改善を図ります。インプルーブ／QAエージェントは、キャンペーンに影響を及ぼす前に問題を自動的に検出し修正します。メジャーエージェントは、パフォーマンスレポートを自動化し、実行可能な提案を提供します。また、トラブルシューティング専用エージェントは、チャネル、地域、クリエイティブ資産のパフォーマンス不足を診断し、実用的な解決策を提案します。 Yahooのアプローチの重要な特徴は、これらのボットが広告主と会話形式でコミュニケーションをとることです。人間のアシスタントと話すようなやり取りが可能であり、ユーザーの同意を得れば、エージェントは変更を提案するだけでなく、DSP内で直接操作を実行することもできます。これにより、迅速な対応が可能となり、洞察の提供と実行の間の遅延が減少します。 現在、これらのエージェントは選定されたクライアントとともに試験中で、フィードバックを収集し、2026年前半の本格導入に向けて改善を進めています。Yahooの戦略は、「Yours, Mine, and Ours（あなたのもの、私のもの、共同のもの）」というフレームワークを通じて、柔軟性と協働を促進しています。広告主は、YahooのネイティブAIツールの利用、自社のカスタムAIソリューションの統合、または両方を組み合わせて使用することができ、特定のニーズに合わせたカスタマイズを可能にしています。 この進展は、DSPの機能進化において重要な節目であり、多くのキャンペーン管理作業を自動化して運用負担を軽減します。これにより、広告主は戦略やクリエイティブにより集中できる一方、会話型かつ実行可能なAIインタラクションを通じてコントロールを保つことができ、人間とAIのパートナーシップを育むことが可能となります。 デジタル広告エコシステムがますます複雑化・データ集約化する中で、YahooのAIエージェントは、効率性と効果性の新たな基準を打ち立てる可能性があります。成功すれば、他の広告技術企業も類似のAI革新を採用し、デジタルキャンペーン管理業界全体に変革をもたらす可能性があります。 要約すれば、Yahooが進めているDSP内のAIエージェントの試験と今後の展開は、デジタル広告におけるAIの革新的な応用例です。設定・最適化・トラブルシューティング・パフォーマンス分析などの多機能なこれらのエージェントは、手作業の削減、洞察力の向上、リアルタイムでの調整を実現します。また、ネイティブとカスタム双方のAIツールをサポートする柔軟な枠組みと併せて、よりスマートで適応性の高い、使いやすいデジタル広告管理の新時代を切り開く可能性を秘めています。
重要ポイント BigBear
人工知能（AI）はデジタルマーケティングの分野を急速に変革しており、特に検索エンジン最適化（SEO）に大きな影響を与えています。世界中の企業がオンラインプレゼンスとエンゲージメントを向上させることを目指す中、AI技術の導入は重要なゲームチェンジャーとして台頭しています。AIを活用することで、企業は検索ランキングを向上させ、ユーザーとの交流を増やし、最終的にはビジネスの成長と成功を促進する高度なSEO戦略を築くことが可能です。 AIのSEOにおける主な利点は、大量のデータを高速かつ正確に処理できる能力です。従来の方法では見落としやすい微妙なトレンドや複雑なパターンをAIは識別し、洞察を明らかにします。この強みを活かして、マーケターはキーワード選定やコンテンツ作成、全体的なSEO戦略の立案において、より情報に基づいた決定を下すことができ、ユーザーの意図や市場ニーズにより的確にマーケティングを合わせることが可能になります。 AIのSEOにおけるもう一つの顕著な例は、検索トレンドを予測できる能力です。過去のデータとリアルタイムのユーザー行動、検索パターンを分析することで、AIアルゴリズムは新たなキーワードや話題が広まる前に予測します。この予測力により、マーケターは事前にコンテンツを最適化し、競争優位を確保することができるのです。 さらに、AIを搭載したツールはルーティン作業の自動化により効率を大幅に向上させます。バックリンク分析、サイト監査、パフォーマンスレポート作成といった従来は大量の人手を要していた作業も、今や迅速かつ正確に行えるようになっています。この自動化により人為的なエラーが減り、マーケティング担当者は戦略立案や創造的なアイデア出しに集中できるようになります。 個別化の面でもAIは重要な役割を果たしており、ユーザーの嗜好や行動を解釈することで、企業は非常に関連性の高いカスタマイズされたコンテンツ体験を提供できるようになります。こうしたターゲットに合わせたコンテンツは、クリック率や滞在時間、コンバージョン率などのエンゲージメント指標を向上させ、より強固な顧客関係とブランドロイヤルティを育てます。これは現代の競争の激しいデジタル市場において非常に重要な要素です。 AIのSEOへの導入は一時的な流行ではなく、企業に持続的な競争優位性をもたらす変革的な進展です。AIを活用したSEOに取り組む組織は、視認性の向上、より豊かなオーディエンスインサイト、そしてより効果的なマーケティング成果を期待できます。デジタルマーケティングの環境が急速に進化し続ける中、AIの活用は成功を目指す企業にとって不可欠となっています。 要約すると、AIは強力なツールと洞察をマーケターに提供し、従来は得られなかった情報をもたらすことでSEOを革新しています。その包括的なデータ分析能力、トレンド予測、タスクの自動化、パーソナライズされたコンテンツ配信能力により、高度なSEO戦略の構築に不可欠な存在となっています。AIを活用したSEOを採用する企業は、変化の激しいデジタル環境の中でより大きな成功を収めることができるでしょう。 人工知能が検索エンジン最適化に与える影響や、デジタルマーケティング戦略における変革的効果についての詳細な見解は、マーケティングテックニュースをご覧ください。 ※この文章は情報提供を目的としており、専門的な助言として扱わないでください。
このシリーズのパート1では、エージェント型AIがB2Bセールスファネルのトップを革命的に変えている様子を考察しました。そこでは、インテリジェントなリード生成やパーソナライズされた自律的なアプローチが実現されています。パート2では、この変革がいかにして販売チームの構造を根本から再構築し、効率性を高め、インテリジェンスとMLOpsを駆使したスケーラブルな成功を促進しているのかを深堀りします。 **ファネルの凝縮：販売役割とワークフローの再設計** エージェント型AIは、従来のマーケティングと販売の縦割り構造を壊し、販売ファネルを圧縮・再定義します。以前は、マーケティングがリード（MQL）を生成し、販売開発担当者（SDRs）がそれを評価（SQL）して、初めて営業が関与していました。しかし今や、AIのエージェントは即座にリードを評価しフォローアップし、シームレスにパイプラインの機会へと変換します。マーケティングが大量のMQLをSDRsに渡す代わりに、AIのSDRエージェントは最初からすべてのリードを育成し、真に販売準備が整った見込み客だけを人間にエスカレーションします。これにより、従来のMQLなどの指標は次第に重要性を失い、「 qualified pipeline（見込みパイプライン）」や「 revenue（収益）」が真の評価軸となり、AIの直接的な影響を受けることになります。 反復的で価値の低いタスクの自動化も、人間の役割を再定義します。特に、コールやデータ入力を担っていた新人のSDRsは進化し、アウトリーチの手作業に多く時間を取られることなく、AIエージェントの管理や高付加価値な顧客対応に集中できるようになります。この変化は、新人のスキルや戦略的思考の要求を高め、SDRの役割が単純な肉体労働からAIのオーケストレーションへと移行する動きとなっています。 同時に、アカウントエグゼクティブや営業マネージャーは、スケジューリングやデータ入力、パイプラインの更新、提案書作成といった管理業務から解放され、それらをAIが担うことで、より複雑な取引戦略や関係構築に時間を割けるようになります。マッキンゼーは、生成AI（GenAI）を活用すれば、潜在顧客の発掘から交渉までのほぼ全てを最小限の人間介入で管理でき、複雑なソリューション提案に人間の努力を集中させることが可能だと予測しています。 結果として、よりスリムで迅速、かつ高い能力を持つ収益組織が誕生し、各メンバーは最高のスキルを発揮できます。ハーバード・ビジネス・レビューも、AIは単なる量的な増加ではなく、「質」の向上を促進し続けるべきだと指摘しており、継続的なAIとのインタラクションを通じて見込み客に情報を提供し続けることが重要だと述べています。 さらに、AIは従来の販売とマーケティングの境界を曖昧にし、AIエージェントの設定や、その豊富なデータ出力の分析を通じて、密接な連携を促します。この変化には、新しいマネジメント手法も不可欠となり、信頼構築や顧客理解、イノベーションといった人間のスキルを強化し、AIを置き換えではなく補完する方向性が求められています。反復的・分析的な作業をAIに任せることで、営業やマーケティングのプロフェッショナルは、よりコンサルタティブなクロージングや戦略立案に集中でき、顧客の課題解決力も向上します。これこそが、エージェント型AIがB2Bセールスにポジティブな変革をもたらす好例です。 **スケーリング：より深いインテリジェンス、意図認識、MLOpsの進展** 最初の成果を達成した後、企業はAIの能力をより深く強化しています。具体的には、特定のGTMニーズに応じた高度なアルゴリズムの適用、強力な意図認識の導入、そして成功を持続的に拡大させるための堅牢なMLOpsの実践です。従来の汎用GenAIツールを超え、目的別に特化したソリューションがAIに内蔵され、リアルタイムでのガイダンス（アップセル提案や調達履歴からの反論予測、交渉戦術の提供など）を提供します。 進化した意図認識は、ウェブサイトのトラフィック増加や資金調達の発表といった複合的な買い意欲の兆候を素早く察知し、高確率の商機に即座に対応します。AIシステムは、データの関連付けと継続的なモデルの洗練を重ねることで、競争優位性を高めていきます。 この高度化を支えるのが、堅牢なMLOps体制です。最新のデータを絶えず供給し、AIのパフォーマンスのドリフトを検知し、必要に応じてモデル再トレーニングを行う仕組みが求められます。たとえば、AIの営業エージェントの返信率が落ちた場合、その原因を診断し、モデルの調整や外部要因への対応を行います。人間の監督がこれらを支え、AIの活動がビジネス目標やブランド基準に沿っているかを保証します。 また、AIは文脈を理解し、クライアントへの不適切な提案を避けることが重要です。効果的なMLOpsは、CRMやコンテンツライブラリといったデータのサイロ化を解消し、AIに最新かつ正確な情報を提供します。信頼できるAIは、質の高いデータに支えられることが肝要です；不適切なデータを用いると、AIはノイズを生むだけになります。ガバナンスやデータの品質管理、堅牢なデータウェアハウス構築は、ユーザートラストを高めるための基本となります。 スケーリングを成功させるには、AIを日常業務に自然に組み込むことが不可欠です。AIツールだけを導入するだけでは不十分で、チームが積極的に採用し活用し続ける必要があります。例えば、SalesforceのインサイトやSlackの通知、セールステクノロジー内でのAIによるメール案の作成などと連携させることで、ツールの切り替え負荷を減らし、AIを見えない助手として自然に活かすことが重要です。 将来的には、よりシンプルな取引の決済や、利用状況や顧客の健康度に基づく更新やアップセルの管理もAIが「ループを閉じ」、自動化していくと期待されています。AIがもたらすB2Bセールスの未来は、パーソナライズされた提案や予測アクションにより、推測や手探りを排除します。AIはサポート役から管理者や戦略家の相棒へと進化し、人間の戦略的ガイダンスのもと、収益を大きく動かす重要部分を担う存在になるでしょう。 私はCROとしてこの未来を歓迎します。適切なマネジメントとバランスをとることで、AI導入によるデータ主導の積極的なビジネス変革と、顧客満足を実現できるからです。適時・個別に届くアプローチで、大きな価値を創出し続けることを目指します。
Vista Socialは、ChatGPT技術をプラットフォームに統合したことで、ソーシャルメディア管理において大きな革新を達成し、OpenAIの進化した会話型AIを搭載した最初のツールとなりました。この革新的な統合により、ユーザーはインテリジェントな自動化とコンテンツ制作の向上を通じて、ソーシャルメディアのプレゼンスを高めることが可能になります。ChatGPTを活用することで、ソーシャルメディアマネージャーやマーケターは、非常に関連性の高い個別の投稿キャプションを即座に生成でき、コンテンツ制作の効率化とともに、一貫したメッセージングとブランディングを複数のソーシャルチャネルで維持します。AIを駆使したソリューションを利用することで、ブランドはターゲットとなるオーディエンスに真に響く統一感のあるアイデンティティを守ることができます。 この統合のひとつの特徴は、AIアシスタントがVista Socialのインボックスと直接連携し、自動で状況に応じた返信を行うことです。これにより、コメント、ダイレクトメッセージ、レビュー、メンションに対して迅速かつパーソナライズされた対応を行い、顧客エンゲージメントを飛躍的に向上させます。AIは、よくある質問への回答やフィードバックの acknowledgment といった定型業務も効率的に処理し、人間のチームメンバーは戦略的・創造的な作業に集中できるようになります。 特に重要なのは、AIが生成する応答が自然な人間の会話を模倣している点です。ロボット的や無個性なトーンを避け、コミュニケーションの純粋さと魅力を保つことで、オーディエンスとの信頼関係や深いつながりを築くことが可能になります。 Vista SocialのChatGPT採用は、マーケティングやカスタマーサービスにおけるAIの役割拡大を示しています。ソーシャルメディアがブランドと顧客の直接的なコミュニケーション手段としてますます重要になる中、通信のスピードと質を向上させるツールの必要性が高まっています。ChatGPTを活用した新機能を先駆けて導入することで、Vista Socialは業界の新たな基準を打ち立て、ユーザーにとって競争優位性を提供しています。 自動キャプション生成やインボックス管理を超え、プラットフォームのAI機能は、パーソナライズされた対応を通じてブランドロイヤルティを強化し、ブランドとオーディエンスの関係を深めます。これにより、企業がソーシャルメディアに対して取るアプローチは、よりスマートで迅速かつ効果的なエンゲージメント戦略へと変革されつつあります。 要約すると、Vista SocialによるChatGPTの導入は、ソーシャルメディアワークフローを最適化し、顧客エンゲージメントを高め、ブランドの一貫性を強化する強力なAI駆動型のソリューションです。AI技術の進展とともに、こうした革新は、デジタルコミュニケーションの世界で成功を目指すマーケターにとって不可欠なツールへと成長していくでしょう。
要約： 米国のクリエイターエコノミーへの広告費は、2023年に370億ドルに達すると予測されており、2024年の295億ドルから26％増加し、2021年の139億ドルのほぼ3倍となる見込みです。これは、インタラクティブ広告局（IAB）の新しいレポート「クリエイターエコノミーの広告支出と戦略レポート」が示しています。 IABの調査によると、マーケターのほぼ半数がクリエイターコンテンツを「必須」と考えており、クリエイターの広告における役割は拡大しています。また、人工知能（AI）がクリエイターコンテンツに果たす役割も今後さらに重要になると見られています。 このレポートでは、「適切なクリエイターの発見」が最大の課題とされており、付随してアトリビューションやレポーティング、オーディエンス認証の基準の改善も求められています。 ## 深掘り解説： クリエイターエコノミーは、体験型から不可欠なマーケティングツールへと急速に変貌しています。IABの調査では、450以上の広告支出意思決定者を対象に、そのうち48％がクリエイターをマーケティング戦略において重要とみなしており、検索とソーシャルメディアに次ぐ第3の重要チャネルと位置付けています。参加者は、クリエイターの個別化されたコンテンツを大規模に提供できる能力や、視聴者との強い繋がりを築く点を投資の主な理由としています。 多くのブランドは、ブランド認知度向上を最優先とし、43％がそのためにクリエイターキャンペーンを展開しています。新規ターゲット層へのリーチも41％が重視。さらに、ほぼ3分の1の広告主は、オンライン販売やコンバージョン促進を目的としており、購入ファネル全体で価値を見出しています。調査対象の40％は、クリエイターキャンペーンの主要な成果指標として総合的なROIを挙げています。 最大の課題は、ブランドに適したクリエイターの見極めです。レポートでは、回答者の58％が評価基準としてクリエイターの評判を最も重視し、56％はターゲットオーディエンスとの適合性を優先しています。 IABのExperience Center副社長のズー・スン氏は、「クリエイターのマーケティングエコシステムは、さまざまなパートナーシップモデルや予算配分の違い、標準化の不足により、スケールしてオーディエンス適合やクリエイターの信用性を評価するのが難しい状況にある」と述べています。 他のメディア分野と同様に、AIもクリエイターエコノミーを変革しています。クリエイター広告購入者の約75％が、現在AIを使用しているか、今後1年以内に導入予定です。具体的には、49％がコンテンツ編集、46％がクリエイターブリーフ作成、45％がコンテンツのパーソナライズにAIを活用しています。ただし、回答者の95％は、AIのクリエイターキャンペーンへの役割について懸念を表明し、特に人間とのつながりへの影響を心配しています。 また、透明性や測定方法、標準化についても懸念の声があり、IABのレポートでは、高度なアトリビューション手法や一定のレポーティング基準、クリエイター発見・審査のツール、オーディエンス認証の標準化など、改善が求められる分野が挙げられています。
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