AI活用、「配っただけ」で終わらせない方法

生成AIコンサルの記事を読んで、ちょっと刺さるフレーズがあった。「ChatGPTを配っただけで成果につながっていない担当者は少なくない」という一文だ。うちの会社、まさにそれだった時期がある。

去年の春、チームに「みんなChatGPT使っていいよ」という通達が下りた。自分はもともと広告文の下書きや記事構成に使っていたので問題なかった。でも周りを見ると、2〜3回使って「なんか思ってたのと違う」と言って止まっている人が多かった。ツールは入ったけど、誰も使い方の設計をしていない状態だった。

マーケの現場では、AIの「便利さ」より「数字が動くかどうか」が全てだ。たとえばMeta広告のクリエイティブ制作にChatGPTを使い始めたとき、最初の1ヶ月はCVRがほぼ変わらなかった。改善したのは、プロンプトに「30代女性・悩み軸・CTA強め」など広告ターゲットのペルソナ設定を細かく入れるようにしてからだ。その後、同じ予算でCPAが約15%下がった。

AIコンサルに「何を頼むか」が難しい

参考記事には、生成AIコンサルの費用相場として、戦略立案やPoC支援から社内定着まで伴走するプランが紹介されていた。金額の幅が広く、数百万円かけてPoC止まりで終わるリスクも書いてあった。この「PoCで終わる」問題は、他人事じゃない。

うちのチームでも、TikTok広告のクリエイティブ自動生成を試験的に動かしたことがある。インプレッションは増えたが、その先のコンバージョンまで設計できていなかった。結果として「試した」で終わってしまった。費用対効果を問われたとき、経営層に説明できる数字がなかった。ROASで語れない施策は、社内では死ぬ。

外部コンサルに入ってもらうとしても、「AI使えます」という会社に丸投げするのは怖い。記事でも「自社の業界や同規模での支援実績を確認する」という選び方のポイントが挙げられていた。これは広告代理店側の人間として、完全に同意する。

マーケターとして「何を測るか」を先に決める

私が今一番意識しているのは、AIを使う前に「どの数字が動いたら成功か」を決めることだ。クリック率なのか、CVRなのか、CPAなのか。GA4で見るのか、Meta広告マネージャーで見るのか。それを決めずに「AIで効率化しよう」と動き出すと、ただ作業が変わっただけで終わる。

最近は広告文のAB生成を自分でルーティン化した。ChatGPTで3パターン出して、そのまま入稿して1週間でデータを取る。先月は「数字ベースのコピー訴求」が「感情訴求」よりCTRが1.8倍高かった。この積み重ねが、プロンプトの改善にもつながる。

記事を読んで改めて思ったのは、AI導入の問題はツールではなく「設計」だということだ。コンサルが必要かどうかは、その設計を自社内で回せるかどうかで決まる。マーケ領域なら、KPIと計測設計さえ先に固めてしまえば、外部に頼らずかなりのことは動かせる。

自分がやれていないのは、チーム全体へのナレッジシェアだ。自分一人で検証して終わらせているパターンが多い。次のアクションはそこを変えることになりそうだ。