生成AIで広告業務はどこまで変わった？実測レポート

正直に言うと、「生成AIで効率化できる業務8選」みたいな記事を読むたびに、「で、実際どうなの？」って思っていた。
でも最近読んだAINOWの記事は、文書作成・リサーチ・データ分析・コード生成など具体的な領域に踏み込んでいて、ちょっと見方が変わった。

広告運用でAIを使ってみた、数字の話

私がChatGPTを日常的に使い始めたのは去年の秋ごろ。最初はMeta広告のコピー案を10本出してもらうところから始めた。
それまで1本あたり15分くらいかけていた作業が、プロンプトの調整込みでも5分以内に収まるようになった。
月間で計算すると、コピー作成だけで約6時間の削減になる。

もっと変化を感じたのはコンテンツSEOの方向性を決めるリサーチ作業だ。
競合サイトの記事構成を読み込ませて、「このトピックで抜けている切り口はどこか」を聞くようにしたら、キーワード選定の精度がかなり上がった。
GA4で計測したオーガニック流入は、3ヶ月で1.4倍になった。もちろんAIだけの効果とは言えないけど、リサーチの質が上がったのは体感としてはっきりある。

ただし「使いどころ」を間違えると逆効果になる

AINOWの記事では、生成AIの活用で「属人化を防ぎ品質を一定に保てる」という点が挙げられていた。
これ、広告運用視点でいうとすごくリアルな話だ。
TikTok広告のクリエイティブブリーフを毎回担当者の感覚で書いていると、クオリティがばらつく。
AIにフォーマットを作らせて、そこに情報を入れる形にしたら、チームメンバーが書いたブリーフのレビュー時間が半分になった。

ただ、数字を扱う部分は注意が必要だと思っている。
GA4のデータをAIに渡して「インサイトをまとめて」と頼むと、それっぽいけど浅い分析が返ってくることがある。
AIが出したコンテンツSEOの提案をそのまま信じて施策を打ったら、CTRが下がったこともある。あくまで「叩き台」として使う前提を崩さないのが大事だ。

AINOWの記事の中に「生成AIは便利だが怖いものから業務成果を出すための実務スキルへ位置づけ直す時期に入っている」という一節があった。
これ、まさに今の自分のフェーズだと思った。
ChatGPTを「面白いツール」として使っていた段階から、「どのプロセスに組み込めばROIが出るか」で考える段階に移行しつつある。

コード生成の話もあって、ExcelのマクロやVBA的なものもAIに書かせられるというのは知っていたけど、まだ試せていない領域だ。
GA4のデータをスプレッドシートで定期集計する作業を自動化できるなら、週1時間は余裕で浮く計算になる。

この話から言えることは一つで、AIの評価基準を「便利かどうか」じゃなくて「何時間削減できたか」「数字がどう動いたか」に変えると、使いどころが自然に絞れてくる。
まずGA4の週次レポートまとめをAIに任せるところから、来週試してみるつもりだ。