最近、生成AIの比較記事をまたひとつ読んだ。ChatGPT、Gemini、Claudeをはじめとする10種類のAIを検証した内容で、それぞれの得意不得意を並べていた。読んでいてなるほどと思う部分もあったけど、正直「で、広告運用には何が一番使えるの？」という視点が薄くて物足りなかった。
だから自分なりに、日々の業務で感じてきた肌感覚を整理してみたいと思う。
私がメインで使っているのはChatGPT。Meta広告のコピーをA/Bテスト用に複数パターン出してもらうとき、スピードと量はかなり頼りになる。「ベネフィット訴求で30代女性向け、120文字以内で5パターン」みたいに指示を具体的にするほど、使えるアウトプットが増える印象だ。
GeminiはGoogleアナリティクスやGA4との相性がいいと言われていて、実際にGoogleのサービスと連携したリサーチ用途では動作が早い。検索トレンドを踏まえたコンテンツアイデア出しには向いていると感じる。一方で広告コピーの細かいトーン調整になると、ChatGPTのほうがフィードバックに素直に応えてくれる気がする。
Claudeは長文の読み込みと要約が得意という評価を複数の比較記事で見かける。実際に試してみると、競合他社のLPを丸ごと貼り付けて「訴求軸を分析して」と頼んだときの精度が高かった。広告戦略を考える前の情報整理フェーズで使うと効きやすい。
一本化したほうが管理はラクだけど、費用対効果で考えると話は変わってくる。ChatGPT Plusは月20ドル、Claudeのプロプランも同水準。Geminiは一部機能がGoogleのビジネスプランに紐づく。複数サブスクを持つコストと、それぞれの精度差から生まれる時短効果を天秤にかける必要がある。
自分の場合、ChatGPTで広告文を量産して、Claudeで競合分析をして、GeminiでSEOのキーワード調査をするという流れが今のところ一番回っている。それぞれに「担当業務」を決めてしまうイメージだ。ツールに振り回されず、プロセスを設計してからAIを当てはめるほうがうまくいく。
数字で言うと、私のチームではAI導入後にLP制作のコピー初稿にかかる時間が従来比で約60%削減された。ただしそのまま使える文章の割合は3割程度で、残り7割は人間が手を入れている。完成品を出してもらうというより、「たたき台を高速で作る機械」として使う感覚が正直なところだ。
TikTok広告のスクリプトをAIで生成するときは、Claudeに競合動画のトランスクリプトを読ませて傾向を抽出してから、ChatGPTでスクリプトを書かせると精度が上がった。ツールをリレーさせる発想が意外と効く。
AIを「何でもできるツール」として使おうとすると、どれを選んでも中途半端になる。自分の業務フローのどのステップに差し込むか、そこを先に決めてから試すのが一番の近道だと思う。まず一週間、使うタスクとツールを固定してみてほしい。それだけで見えてくるものがかなり変わる。
だから自分なりに、日々の業務で感じてきた肌感覚を整理してみたいと思う。
ツールごとの「使いどころ」は全然違う
私がメインで使っているのはChatGPT。Meta広告のコピーをA/Bテスト用に複数パターン出してもらうとき、スピードと量はかなり頼りになる。「ベネフィット訴求で30代女性向け、120文字以内で5パターン」みたいに指示を具体的にするほど、使えるアウトプットが増える印象だ。
GeminiはGoogleアナリティクスやGA4との相性がいいと言われていて、実際にGoogleのサービスと連携したリサーチ用途では動作が早い。検索トレンドを踏まえたコンテンツアイデア出しには向いていると感じる。一方で広告コピーの細かいトーン調整になると、ChatGPTのほうがフィードバックに素直に応えてくれる気がする。
Claudeは長文の読み込みと要約が得意という評価を複数の比較記事で見かける。実際に試してみると、競合他社のLPを丸ごと貼り付けて「訴求軸を分析して」と頼んだときの精度が高かった。広告戦略を考える前の情報整理フェーズで使うと効きやすい。
ROIで考えると「使い分け」が正解に近い
一本化したほうが管理はラクだけど、費用対効果で考えると話は変わってくる。ChatGPT Plusは月20ドル、Claudeのプロプランも同水準。Geminiは一部機能がGoogleのビジネスプランに紐づく。複数サブスクを持つコストと、それぞれの精度差から生まれる時短効果を天秤にかける必要がある。
自分の場合、ChatGPTで広告文を量産して、Claudeで競合分析をして、GeminiでSEOのキーワード調査をするという流れが今のところ一番回っている。それぞれに「担当業務」を決めてしまうイメージだ。ツールに振り回されず、プロセスを設計してからAIを当てはめるほうがうまくいく。
数字で言うと、私のチームではAI導入後にLP制作のコピー初稿にかかる時間が従来比で約60%削減された。ただしそのまま使える文章の割合は3割程度で、残り7割は人間が手を入れている。完成品を出してもらうというより、「たたき台を高速で作る機械」として使う感覚が正直なところだ。
TikTok広告のスクリプトをAIで生成するときは、Claudeに競合動画のトランスクリプトを読ませて傾向を抽出してから、ChatGPTでスクリプトを書かせると精度が上がった。ツールをリレーさせる発想が意外と効く。
AIを「何でもできるツール」として使おうとすると、どれを選んでも中途半端になる。自分の業務フローのどのステップに差し込むか、そこを先に決めてから試すのが一番の近道だと思う。まず一週間、使うタスクとツールを固定してみてほしい。それだけで見えてくるものがかなり変わる。