AIを活用してキャンペーンインサイトを生成：2025年の実践ガイド

マーケティングチームに所属している方なら、おそらくこの感覚をご存知でしょう。データに溺れながらも、本当に役立つインサイトには飢えている、という感覚です。キャンペーンが始まると、突如としてパフォーマンスレポート、ダッシュボード、スプレッドシートの津波に襲われます。しかし、数字の裏にあるストーリー、つまりなぜそうなったのかは、そのノイズの中に埋もれてしまいがちです。何がうまくいき、何がうまくいかなかったのかを突き止めるだけで、まるで本業のように感じられることもあります。

従来のキャンペーン分析方法は、時間がかかり、手作業で、しかもバラバラです。クリックスルー率のような具体的な数値と、人々がなぜそのように行動したのかを説明するリアルなフィードバックを結びつけようとします。なぜあの広告はあんなにうまくいったのか？ランディングページは分かりにくかったのか？割引コードはちゃんと機能したのか？これらの質問への答えを得ることは、手がかりのない事件を捜査する探偵のような気分になることもあります。

ここでAIが本当に役立ちます。AIは散在するすべてのデータをふるいにかけ、有用なキャンペーンのインサイトを数週間ではなく数分で引き出してくれます。このガイドでは、AIを使ってキャンペーンのインサイトを生成することが実際に何を意味するのか、どのような種類のデータを見ることができるのか、それを実現するためのいくつかの実践的な方法、そしてチームに適したツールを選ぶ方法について解説します。

AIを使ってキャンペーンのインサイトを生成するとはどういうことか？

AIを使ってキャンペーンのインサイトを生成するとは、クリック数やコンバージョン数といった表面的な指標よりも深く掘り下げることです。機械学習や自然言語処理のような技術を使い、キャンペーンがオーディエンスにどう受け止められ、彼らがどう思い、どう感じたかを、人間が手作業では到底管理できない規模で自動的に解明することです。

従来の方法は、6つの異なるダッシュボードから大量のCSVをエクスポートし、スプレッドシートで無理やり統合し、魔法のようにパターンが現れるのを何時間も願って見つめるようなものです。新しい方法では、AIがその骨の折れる作業を代行し、読みやすい要約を提供し、隠れた傾向を指摘し、顧客からのフィードバックを分析してくれます。

これを可能にする主要な技術は以下の通りです。

• 自然言語処理（NLP）： AIが人間の言語を読み、理解する方法です。顧客レビュー、ソーシャルメディアのコメント、サポートチケットを理解するための鍵となります。

• 機械学習（ML）： AIがデータから学習する方法です。傾向を見つけ出し、次に何が起こるかについて根拠のある推測をするのに優れています。

• 生成AI： ChatGPTのようなツールの背後にある技術です。大量の生データを、短く分かりやすい要約やレポートに変換するのが非常に得意です。

必要とされるデータの種類

最良のインサイトは、1つの場所からだけでは得られません。様々な種類のデータを組み合わせることで、全体像が見えてきます。AIは特に、キャンペーン中に何が起こったのかと、なぜそれが起こったのかを結びつけるのが得意です。

定量的なパフォーマンスデータ

これはキャンペーンの**「何が」**にあたる部分です。インプレッション、クリックスルー率（CTR）、コンバージョン率、顧客獲得単価（CPA）といった具体的な数値のことです。これらは目標を達成できたかどうかを示します。

AIは、何かがおかしいとき（例えば、主要な広告のCTRが急に低下したときなど）を自動的に検知したり、傾向を見つけ出したり、さらにはパフォーマンスレポートを作成したりすることで、ここで役立ちます。Google AnalyticsやMicrosoft Clarityのようなツールはこれらの数値を追跡するのに優れていますが、その背後にある理由については推測するしかありません。ダッシュボードはランディングページの直帰率が高いことを教えてくれますが、なぜ人々が直帰しているのかまでは教えてくれません。

Google Analyticsのダッシュボードのスクリーンショット。AIを使ってキャンペーンのインサイトを生成するツールです。

定性的な顧客フィードバック

これは数字の裏にある**「なぜ」**です。ソーシャルメディアのコメント、製品レビュー、アンケート、そして本当の宝の山であるカスタマーサポートのチケットに隠されているすべての情報です。このフィードバックには、キャンペーンに対する率直でフィルターのかかっていない意見が満載です。

AIは感情分析やトピッククラスタリングを使い、これらすべてのフィードバックを整理し、キャンペーンが人々を混乱させているのか、興奮させているのか、それとも不満に思わせているのかを把握します。ここは従来の分析ツールの多くが追いつけない領域です。なぜなら、ヘルプデスクで行われている会話にアクセスする方法がないからです。例えば、eesel AIのようなプラットフォームは、何千もの過去のサポートチケットを分析し、あなたがローンチしたばかりの新機能について顧客が本当にどう思ったかを示すことができます。キャンペーンの影響から顧客の声まで、直接的な線で結びつけます。

-eesel AIプラットフォームが過去のサポートチケットを分析してキャンペーンのインサイトを生成しているスクリーンショット。

サイト上の行動データ

これは、人々がクリックした後にキャンペーンのランディングページで**「どのように」**インタラクションしたかに関するすべてです。彼らはスクロールしたか？大きな光るボタンをクリックしたか？

AIは何千ものユーザーセッションを調べて、「レイジクリック」（機能していないものを誰かが猛烈にクリックすること）や「デッドクリック」（リンクではないものをクリックすること）のような摩擦点を見つけ出すことができます。これにより、ランディングページのどこが意図通りに機能していないかを正確に把握できます。これは有用な情報ですが、それでもユーザーが何をしたかを示すだけで、彼らが何を考え、何を感じていたかまでは分かりません。

Microsoft Clarityのスクリーンショット。サイト上の行動を追跡することで、AIを使ったキャンペーンインサイトの生成を支援します。

AIを使ってキャンペーンのインサイトを生成する実践的な方法

それでは、具体的な話に入りましょう。ここでは、現在チームがAIを使ってキャンペーンのインサイトを得るための、一般的で効果的な3つの方法を紹介します。

パフォーマンスサマリーの自動化

これは生成AIの最も一般的な使用法の1つです。パフォーマンスレポートやプレゼン資料、ダッシュボードをAIに読み込ませると、成功点、弱点、そして次に行うべきことのアイデアをまとめた簡単な要約を返してくれます。Dropbox DashやHubSpot's Breeze Assistantのようなツールは、あなたのドキュメントに接続してこれらの要約を作成できます。

この動画では、戦略的な文脈とウェブ調査に裏付けられた、次のキャンペーンのための革新的で説得力のある戦術をAIがどのように生成できるかを紹介しています。

ただし、主な欠点は、これらのツールが通常、読み込ませたドキュメントに限定されることです。リアルタイムのデータを持たず、ヘルプデスクで発生している生の顧客との会話から得られる重要な文脈を見逃す可能性があります。レポートの要約は便利ですが、それは全体像の一部にすぎません。

Dropbox Dashのスクリーンショット。ドキュメントからAIを使ってキャンペーンのインサイトを生成できるツールです。

感情分析とVoC（顧客の声）

ここからAIは本当に面白くなってきます。NLPを使えば、膨大な量のテキストをスキャンして世論の動向を読み取り、キャンペーンに関連する主要なテーマを抽出できます。AIは肯定的、否定的、中立的な言葉を見分けるように学習させることができ、フィードバックを自動的に分類してくれます。

これは最新のサポートツールの大きな強みです。例えば、eesel AIのようなツールは、「サマーセール」キャンペーンに関連するすべての受信サポートチケットに自動でタグ付けするように設定できます。そして、チケットが届くたびにその感情を分析します。これにより、顧客が割引コードに混乱しているのか、配送時間に不満を感じているのか、新製品に興奮しているのかがすぐにわかります。もはや推測ではなく、リアルタイムで直接的で実用的なフィードバックを得られるのです。

esel AIで自動アクションをカスタマイズ・設定してキャンペーンのインサイトを生成する方法を示すスクリーンショット。

予測分析とフォーキャスティング

これは、過去のキャンペーンデータを使って将来何が起こるかを予測することです。例えば、AIモデルは、どのタイプの顧客が特定のメッセージに最もよく反応するかを予測したり、宣伝している製品の需要を予測したりできます。これにより、広告予算をより賢く使い、さまざまなオーディエンスに合わせてコンテンツをパーソナライズできます。Persadoのような企業は、このアイデアを中心にビジネスを構築し、AIを使ってコンバージョンを目的としたマーケティングコピーを作成しています。

ここでの大きなハードルは、このようなことを行うには、膨大な量のデータと、かなり複雑なエンタープライズレベルのセットアップが必要になることが多いということです。非常に強力ですが、専任のデータサイエンス部門を持たない多くのチームにとっては手の届かないものかもしれません。

適切なツールの選択（とその限界）

AIマーケティングツールの市場は急成長していますが、一般的に3つのカテゴリに分類され、それぞれに長所と短所があります。

オールインワンのマーケティングプラットフォーム

HubSpotやSalesforce Einsteinのようなツールを思い浮かべてください。最大のセールスポイントは、すでにマーケティングやセールスのワークフローの一部であることです。大量のCRMデータからインサイトを引き出すことができます。

欠点は、少し「壁に囲まれた庭（ウォールドガーデン）」になりがちであることです。主に自社システム内のデータからインサイトを生成するため、他のツールからの重要な情報を見逃している可能性があります。また、高価で、真の価値を得るためにはそのソフトウェアに完全にコミットすることがほぼ必須となります。

HubSpotプラットフォームのスクリーンショット。AIを使ってキャンペーンのインサイトを生成するために使用できます。

スタンドアロンの分析・クリエイティブツール

このカテゴリには、すべての広告データを一元管理するImprovadoや、広告クリエイティブのパフォーマンスを分析するAdCreative.aiのような専門ツールが含まれます。これらは、特定の1つのタスクにおいて非常に優れています。

問題は、これらがしばしば新たなデータのサイロ化を生み出すことです。チェックすべきツールがまた1つ増え、ヘルプデスクや社内wikiのような他の主要システムとうまく連携しない可能性があります。パズルの一片を非常に深く見ることはできますが、全体像を把握することはできません。

Improvadoのスクリーンショット。AIを使ったキャンペーンインサイトの生成を支援するスタンドアロンの分析ツールです。

最新のナレッジ＆自動化プラットフォーム

これらのサイロを打破するために設計された新しいタイプのプラットフォームが登場しています。ドキュメント、wiki、ヘルプデスク、チャットツールなど、さまざまな情報源をすべて接続することで、あらゆる種類のAIアプリケーションを強化します。このアプローチにより、信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）と、はるかに高い柔軟性が得られます。

eesel AIは、この新しい考え方の好例です。Google Docsにあるマーケティングブリーフ、Slackでの社内チャット、そしてZendeskでの顧客との会話に接続できます。これにより、単一目的のツールでは不可能な方法で、すべての基盤をカバーするキャンペーンインサイトを生成できます。単に広告パフォーマンスを分析するだけでなく、その広告キャンペーンが実際の顧客からどのような特定の質問やフィードバックにつながったかを示すことができます。何よりも、透明性の高い価格設定でセルフサービスできるように設計されているため、営業担当者と話すことなく数分で始めることができます。

esel AIが様々なナレッジソースと連携して、AIによるキャンペーンインサイトを生成する方法を示すインフォグラフィック。

AIツールの価格モデル

AIツールの価格設定は分かりにくく、正直なところ、予測不可能です。月末に驚くような請求書が届かないように、さまざまなモデルを知っておくと良いでしょう。

eesel AIの価格ページのスクリーンショット。予測不能なコストなしでAIによるキャンペーンインサイトの生成を支援する、明確な段階制価格モデルを示しています。

データ過多から実用的なインサイトへ

AIを使ってキャンペーンのインサイトを生成することは、マーケターを置き換えることではなく、彼らの仕事をより良くするためのものです。これにより、チームはついにパフォーマンスデータの「何が」と顧客フィードバックの「なぜ」を結びつけ、マーケティングキャンペーンと実際の顧客体験との間のループを閉じることができます。

最良のインサイトは、数値と会話の両方を明確に把握することから生まれます。レポートを要約してくれるツールはたくさんありますが、真の理解は、顧客が直接伝えてくれていることを分析することから得られます。

キャンペーンに関する最も正直なフィードバックは、おそらくすでにカスタマーサポートの受信箱にあります。これらのインサイトを解き放ち、より良いキャンペーンを構築するために活用する準備ができているなら、eesel AIがどのように役立つかをご覧ください。ヘルプデスクを接続し、過去のチケットで何ができるかをわずか数分で、完全にリスクなく確認し始めることができます。

eesel AIのホームページのスクリーンショット。AIを使ってキャンペーンのインサイトを生成する方法を学べます。