6Ivan Guzenkoは独立戦略コンサルタントとして、SmartyAds IncのCEOおよびC層経営陣に専門的なアドバイスを提供している。
AIと広告の交差点に立つ独立戦略コンサルタントとして、私は業界の風景が稲妻よりも速く変化するのを目の当たりにしてきた。つい最近まで、AIとの会話は謎めいた神託を受けるようなものだった。今日では、必要なものへと直接導いてくれる知識豊富な営業担当者と話しているようなものだ。
洗練されたAIの回答に広告が配置されるようになり、数十億ドル規模の企業価値のうわさが流れる中、大規模言語モデル（LLM）は単に回答を提供するだけではなくなっている。彼らはビジネスの教科書を書き換えているのだ。これはイノベーションと収益が高いリスクを伴うダンスで出会う場所であり、私はLLMがこの業界の未来をどのように変える可能性があるのか、特に3つの重要なビジネス事例に焦点を当てて説明したい。
1. コンテキスト広告とスポンサード検索クエリ
一部のAI企業が広告に慎重に取り組んでいる一方、Perplexityは昨年の米国での初期ローンチで大胆に「スポンサード付きフォローアップ質問」を導入した。これの例として、「最高のコーヒーは何か？」というプロンプトを考え、AIの回答の横に特定のブランドを宣伝する明確に「スポンサード」とラベル付けされたブロックが表示されるところを想像してほしい。
Perplexityはこれを行う理由についても率直だ：サブスクリプションだけでは費用をまかなえないのだ。LLMモデルの稼働を維持するにはハードウェアの費用がかさむ。同社は、広告が持続可能な収益共有モデルに資金を提供する最も信頼できる方法だと述べている。スポンサードコンテンツと並行して、Perplexityは新しいショッピングアシスタントを展開し、クエリが購買意欲をほんの少しでも示すと製品カードを提供するようになった。
世界の検索広告支出が2029年までに4835億5000万ドルの市場規模に達すると予測される中、Perplexityの広告分野への参入は、デジタルメディアの最も豊かな収益源の一つに変革をもたらす可能性があり、同じ分野の他のブランドにもチャンスを開くと私は考えている。
2. 広告なしでコマースを収益化する
OpenAIはこれまでのところ、ChatGPT搭載の検索で従来の広告を回避し、より微妙な戦略に焦点を当てている：会話型コマースだ。Shopifyとの統合はその中心的存在であり、ユーザーはチャット中に調整された製品推奨と直接リンクを得られる。大きな疑問は？これらの微妙な誘導をどのように収益化するかだ。OpenAIはチャットによって生まれた取引に対するコミッション型モデルをテストしている。
これを考えてみよう：2025年3月、ユーザーの41%が製品調査にChatGPTを利用し、31%が価格比較に、25%が実際に買い物をしている—ラベルがまだ追いついていなくても、これは正真正銘のショッピング会場なのだ。
CEOのサム・アルトマン氏は慎重な姿勢を示し、広告がユーザーの信頼を損なったり、スムーズな会話の流れを台無しにしたりする可能性を懸念している。それでも、ドアは閉じられていない—むしろ、ユーザーが売り込まれていると感じないほど自然にこれらの推奨をどう織り込むかという問題だ。
3. AI概要と的を絞った広告への慎重なアプローチ
一方、GoogleはAI概要を通じてAI駆動の広告配置に慎重に足を踏み入れており、MicrosoftのBingは「スポンサード結果」を試し、コンテンツ作成者と広告収益をどう共有するかを検討している。GoogleのGemini統合は検索結果のすぐ上に位置する広告を強化している—パーソナライズされているが、まだキャンペーン特有というわけではない。
その影響は？世界中の出版社は、ユーザーが即座に回答を得てクリックをスキップするため、トラフィックが最大40%減少したと報告している。
Googleは綱渡りの決断に直面している：2650億ドルの広告帝国を守るか、それともAIを受け入れるか—その富を支えるエコシステムそのものを共食いする可能性があることを知りながら。
AI時代の広告のベストプラクティス
見てきたように、LLMはすでにAI駆動の回答を購入準備の整ったアクションに変える基盤を築いており、意図駆動型広告の全く新しい層を開拓している。
では、このLLMの新時代に広告キャンペーンをどう微調整すればよいのか？以下から始めよう：
• コンテキストの関連性を優先する：古いキーワードゲームは衰退している。今日、LLMはコンテンツの全体的な品質をスキャンし、深さ、価値、信頼シグナル（E-E-A-Tなど）を重視している。
• AI駆動のスピードを活用する：AIツールを活用して広告作成を自動化し、メッセージのバリエーションをテストし、オーディエンス全体でキャンペーンをパーソナライズする（これらのAI駆動機能の多くはすでに広告プラットフォームに組み込まれている）。
• LLM広告を試す：チャットボットのCPMは現在30ドルから60ドルの間—初期のNetflix広告に匹敵する。高価？確かに。しかし、スポンサードコンテンツが会話を妨げず、より自然に感じられる場合、それはROIを向上させる最良のソリューションかもしれない。
これらの最初のステップに加えて、準備できるいくつかの課題もある：
• アルゴリズムのバイアスと影響：AIの選択は中立ではない—オープンウェブに配置された情報、パートナーシップ、その他の要因がすべて推奨に影響を与える可能性がある。公平性を確保し、LLMに引用される可能性を高めるために、コンテンツとウェブサイトの定期的な監査が不可欠だ。
• チームのスキルアップ：マーケティングおよびクリエイティブチームが、もはや機能しない古い言葉のスキーム（キーワードの追求など）を捨てる教育を行う準備をし、ブランドの一貫性のための人間の監視を維持しながら、チームでのLLM採用を強化する計画を策定しよう。
結論
AI駆動検索における広告の台頭は避けられなかった—多くの人がAIはすでにGoogle自体を超えたと主張している。Googleが広告なしで立ち上げたものの、2000年に広告を受け入れ、二度と振り返ることのない革命を引き起こしたように、LLMは今、同様の道をたどっている。この変化は、AIがデジタルマーケティングの構造そのものを再形成し、古い規範を解体しながら新たな収益源を解き放っていることを示している。
これらのモデルが成熟するにつれ、マーケターは進化し、関連性、透明性、創造性に焦点を当てて雑音を切り抜ける必要がある。これが重要なのは、適応性がもはやオプションではなく成功への鍵となるこの勇敢な新境地で、私たちが繁栄する方法を学ぶ必要があるからだ。
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