ダイレクト広告のテキスト制作に関しては多くのパターン数が求められることもあり、機械化のニーズがより一層高まっています。

多種多様でリアルタイム性のあるメッセージを頻度高く差し替えることも求められるなか、人のみによる広告テキスト制作の場合、人的リソースの観点から突発的に対応できないこともあります。その結果、生活者の購買機会を逃してしまう、効果予測を十分に考慮しきれないまま入稿をしてしまうなどの課題もありました。

そこで、2023年にオプトは、当時業界初として、ChatGPTと効果予測AIを広告クリエイティブの制作に活用する「CRAIS for Text（クレイス・フォー・テキスト）」を開発しました。

今回、CRAIS for Textの開発背景や利用事例について、株式会社オプト（以下、オプト）マーケティング・アセット本部　AIソリューション開発部 部長 田中 宏明（以下、田中）とマーケティング・アセット本部付 阿部 一馬（以下、阿部）がお話します。

多数・即時・標準化のニーズに応える「CRAIS for Text」

── まずは、CRAIS for Textが生まれた経緯について教えてください。

田中：ダイレクト広告は、プラットフォーマーによる自動化対応が進み、ターゲティングや配信面などにおいて広告主や広告代理店ごとの差別化が難しくなってきています。多種多様でリアルタイム性のあるメッセージを頻度高く差し替えることを求められることも多く、ダイレクト広告は、多数の広告クリエイティブを速く生み出す必要があります。このような状況において、「CRAIS for Text」の開発により、生活者の属性や好み、趣味嗜好にあわせたダイレクト広告における広告テキストを短時間で制作できるようになりました。25年以上デジタルマーケティングに携わってきたオプトの知見をもとにしたAI効果予測を活用し、通常の約4倍の数の広告テキストのなかから、効果的な広告クリエイティブのみを入稿することで、広告効果を大幅に向上させることを目指しています。

広告クリエイティブは候補を出すだけでは意味がありません。広告の効果を高めるために、数ある広告クリエイティブのなかから、顧客の興味関心をひく広告クリエイティブを選び出すことが重要です。そこで、広告効果の高いクリエイティブを選ぶ手段として、オプトが2020年頃から開発をしていた効果予測AIとChatGPTを掛け合わせ、新たなプロダクトとしてリリースしたソリューションが「CRAIS for Text」です。

阿部：インターネット広告のうち約7割を占める運用型広告は、ターゲティング（誰に見せるか）、プレイスメント（どこで見せるか）、ビディング（いくらで見せるか）、クリエイティブ（何を見せるか）の4つの要素が求められます。これらのうち、ターゲティング（誰に見せるか）、プレイスメント（どこで見せるか）、ビディング（いくらで見せるか）については、メディアで自動化が進んでおり、代理店ごとに差別化をつけにくい状況といえます。

一方で、クリエイティブ（何を見せるか）の要素に関しては、これまで自動化が進んでいなかった要素であるため、私たちにとっても「クリエイティブこそ広告運用のフロンティア」 だと捉えています。

また、ダイレクト広告における広告クリエイティブでは「多数・即時・標準化」 という3つのニーズが存在します。

これらのニーズに応えるため、進化の目覚ましいAIの技術を活用すれば、従来よりも短時間で多数の広告バリエーションを創出することや、これまで以上に世の中のトレンドを捉えたクリエイティブを制作することが可能となり、担当者のスキルに依存しない広告クリエイティブの制作が可能になると考えています。

「CRAIS for Text」は、業界、企業名、ターゲット、訴求軸、キーワードなどの情報をChatGPT用のテキスト（プロンプト）に変換し、広告テキストを生成した後、AIにて効果予測を行います。その後、業界理解の深いリスティング広告の運用者（マーケター）やクリエイターが選定および修正し、広告を入稿します。ChatGPTを活用することで、約4倍の数の広告テキストを制作するだけでなく、生活者の購買機会に沿った、かつ予測効果を踏まえた広告クリエイティブの制作が可能になります。

ChatGPT×効果予測AIでCTR^※向上。従来比で広告パフォーマンスが2倍に

── 実際に「CRAIS for Text」を活用することで、どのような成果が得られたのでしょうか？

田中：一例として、自社ウェビナーを実施した際に制作した広告クリエイティブの事例を紹介します。

「人が考えた広告テキスト」と「CRAIS for Textを活用した広告テキスト」を、自社セミナーへの集客を目的に配信を行った結果、従来比で広告効果のパフォーマンスが2倍になるという事例がありました。ちなみに、制作時間は「CRAIS for Text」を活用した場合の方が4分の3に減少しています。

実際にCRAIS for Textを活用したクリエイターからは、「当初はAIの生成する広告テキストの広告効果に疑問を感じていたが、実際に配信したところ、AIが予測した通りの広告効果を得ることができた」という声ももらっています。

※CTR：「Click Through Rate」の略で、広告がユーザーに表示された回数のうち、クリックされた回数の割合を示す。

── 他社ツールと比べ、CRAIS for Textの優位性はどこにあるのでしょうか？

田中：他社のツールは、あくまで自社内で活用するために開発されているのに対し、CRAIS for Textは、顧客企業や広告代理店にも利用していただけるように開発していることが大きく異なる点です。

また、ターゲット生成にはじまり、訴求生成、広告テキストへの落とし込み、AIによる広告効果の予測までを一貫して行えるため、工数削減や広告効果向上の可能性が見込めます。

阿部：人が考えるデザインや広告テキストのアイデアには限界がありますが、ChatGPTはより多くのアイデアを生み出せることが強みです。

加えて、一般的な制作フローでは3～4時間かかっていた工数が、「CRAIS for Text」を活用することで1～1.5時間まで短縮できます。

さらに、アイデアの候補から、業界やターゲット層、訴求軸、他社での成功事例など、さまざまな条件や情報からCTRを予測し、広告効果を予測したうえで広告入稿するクリエイティブを選定できることも、「CRAIS for Text」ならではの特徴です。

テキスト生成の精度を高めていき、広告プランニング領域にも広げていきたい

── 今後、どのようにCRAIS for Textを進化させていく予定でしょうか？

田中：AIによるテキスト生成には、とても可能性があると考えています。

人は、思考するときにも言語を活用しますから、テキスト生成の精度をさらに高めていけば、広告テキストの生成だけでなく、広告のプランニングをはじめとした、あらゆる領域でも活用できる可能性を秘めていると思います。

「CRAIS for Text」は、簡単に機能を追加できる仕様として開発しているため、 生成AIの進化に合わせて、迅速に順応することができます。

半年後、1年後には、生成AIの技術はさらに発展すると予想されますので、その時の技術を「CRAIS for Text」へ組み込み、より幅広く、柔軟な活用ができるように進化させていきたいです。