アフィリエイトビジネスにおけるAIについて考えるべき有益な問いは、それが「機能するかどうか」ではありません。どの具体的な仕事をあなたより上手くこなし、どれをより下手にこなすのか、そして誤った答えの上にプロセスを組み立ててしまう前に、その両者をどう見分けるかです。
本当に得意な3つのこと
下書き。 執筆そのものではなく、下書きです。その価値は「白紙のページ」をなくすことにあり、それは決して小さくありません。フォローアップメールの初稿、ランディングページ、1か月分のキャプションなど。返ってくるものはそのまま送れることは滅多にありませんが、カーソルを見つめているよりはほぼ確実に良い出発点になります。
要約。 長いスレッドやメモの集まりを、重要な3点に落とし込むこと。これはほぼ解決済みの問題でありながら、地味であるがゆえに活用されていません。
大量のデータの中から気づくこと。 これは多くの人が見落としている点です。400件のリードがあれば、誰もそのすべてには目を通しません。しかしAIモデルなら目を通すことができ、「今月11人が同じことを尋ねてきた」とか「あるソース経由のリードは決まって同じ段階で連絡が途絶える」といったことを教えてくれます。これはすでにやっていたことの高速版ではなく、正真正銘、新しい能力です。
弱いところ
誰が重要かを決めること。 リードのスコアリングは、ボリュームと「良い」の一貫した定義があってこそ機能します。数十件程度のリードなら、誰が有望かはすでに分かっているはずで、それに異を唱えるモデルは無視され、やがて使われなくなります。
実際の会話の記憶を必要とすること全般。 システムが本当にあなたの会話履歴を持っていない限り、AIが下書きしたフォローアップは、先週あなたが言ったことと平然と矛盾する内容を書いてしまいます。これは商談を失いかねない失敗であり、モデルの問題というよりデータの問題です。
最終稿としての文章。 AI生成コンテンツに関するGoogleの方針は一貫していて理にかなっています。コンテンツが有用でオリジナルかどうかを重視しており、どう作られたかは問わないのです。手を加えていないモデルの出力がこのテストに落ちがちなのは、機械が書いたからではなく、他の誰もが言っていることを言っているだけだからです。価値が加わるのは編集の段階です。
うまくいくワークフロー
こうしたツールの多くに共通して成立するパターンは同じです。
- モデルがあなたのコンテキストを踏まえて下書きを作る。
- あなたがそれを編集する。これは一から書くよりずっと短い時間で済みます。
- 送信前にあなたが承認する。
承認は形式的なものではありません。承認なしで送信するシステムは、いずれ実際の会話と矛盾する内容を送ってしまい、その後始末のコストは自動化で節約した分を上回ります。
コンテキストが実際に変えるもの
デモでは感心させるAI機能と、火曜日の実務で役に立つAI機能との差は、ほぼ常にコンテキストにあります。
手がかりを何も与えられずにフォローアップメールを書くよう頼まれたモデルは、ありきたりなフォローアップメールを書きます。同じモデルでも、この人物が特定のキャンペーン経由で来たこと、価格について尋ねたこと、5日間返信がないことを伝えられれば、送る価値のある文章を書きます。
そのコンテキストはCRMの中にあります。だからこそ、単体の文章作成ツールに後付けされたAI機能はがっかりする結果になりがちで、一方でリードデータを保有するシステムの中に組み込まれた同じ能力はそうならないのです。使っているモデルは同じでも、与えられているブリーフが優れているというだけの違いです。PralaのAI機能はこの原則に基づいて構築されており、白紙のプロンプトに対してではなく、パイプラインに対して下書きを行います。
始めるのに賢明な場所
似たような文章を繰り返し書く作業の中で、あなたが最も嫌いなタスクを1つ選んでください。多くのアフィリエイトマーケターにとって、それは最初のアウトリーチメッセージか、1か月分のコンテンツのキャプションのどちらかです。
それを2週間実行してみてください。実際に送ったものと生成されたものの両方を残し、その差を見比べます。編集が表面的な手直しだけなら、そのタスクをさらにモデルに任せましょう。もし一から書き直しているなら、モデルには十分なコンテキストが与えられておらず、直すべきなのはモデルより上流の部分です。
導入前に、うたい文句を見極める
AI機能はデモとともに売り込まれますが、デモは作り込まれたものです。次の3つの問いで、その多くを見抜くことができます。
これは何を取り除くのか? 良い答えは具体的です。白紙のページ、読む作業、書式調整に費やす1時間など。「インサイト」や「知能」についての漠然とした答えは、たいてい誰もまだ具体的なタスクを特定していないことを意味します。
それは何を知っているのか? リードの名前しか知らずにフォローアップを下書きする機能は、ありきたりなものしか書けません。ソース、直近のメッセージ、パイプラインの段階を知っている機能はそうなりません。どのデータがモデルに届くのかを尋ねてください。その一点の違いが、感心するデモとがっかりする火曜日との差のほとんどを説明します。
間違えたときどうなるのか? 生成系のものはすべて、時に間違えます。問題は、その設計がそれを前提としているかどうかです。あなたがレビューする下書きは安全に失敗します。自動送信はそうではありません。
何かを教えてくれる2週間の試用
ベンダーのトライアルは通常、機能を色々試すことに費やされます。もっと有用なやり方はこうです。
タスクを1つ選びます。2週間、両方のやり方で実行してみます。モデルの出力と、実際に送った内容の両方を、です。両方を保存します。
終わったら、そのペアを読み比べます。編集が表面的な手直しだけだったなら、そのタスクは恒久的に引き渡してしまいましょう。一から書き直していたなら、モデルにコンテキストが不足していたということなので、直すべきは別のモデルを試すことではなく、コンテキストを増やすことです。4日目には使わなくなっていたなら、そもそもそのタスクは思っていたようなボトルネックではなかったということです。
このやり方は何のコストもかからず、機能一覧では答えられない問いに答えてくれます。
正直な答えが今なお「自分でやるべき」であるもの
有望なリードとの最初の会話。 モデルが使い物になる文章を書けないからではなく、この瞬間はこの人物についてのあなた自身の判断そのものが価値のすべてだからです。
間違えたときのコストが高く、しかも気づきにくいこと全般。 通話の要約は問題ありません、間違いは目に見えるからです。しかし、相手の意図を推測してそれに基づいて行動することはそうではありません。
あなた自身の視点。 特定のアフィリエイトマーケターに人がついていく理由は、たいてい「視点」です。モデルはどんなトピックについても「大方の意見」を出力します。それがモデルの学習素材だからです。そして大方の意見こそ、もう1つコピーが増えても誰も必要としないものです。AIコンテンツに関するGoogleの方針も、別の角度から同じ結論に行き着きます。コンテンツが本当に有用でオリジナルかどうかを重視しており、どう作られたかは問わないのです。
この3つに共通するパターンは同じです。反復的で検証可能な仕事は任せてしまいましょう。判断が求められる仕事は自分の手元に残し、そこで浮いた時間をその仕事にもっと注ぎ込むのです。
何を与えたかを記録しておく
一貫して良い結果を出す人と、出力の質が週によってばらつく人とを分ける習慣が1つあります。それは、プロンプトを保存していることです。
良い最初のメッセージを生み出したプロンプトは資産です。どこかに見つけられる形で保存し、何が効いたのかをメモしておけば、それは毎回記憶から再構築するものではなく、次の20通の出発点になります。多くの人は毎週同じ指示を一から書き直し、なぜ出力が一貫しないのかと不思議に思っています。
逆方向についても同じことが言えます。何かが間違った形で返ってきて、それを修正したときは、その修正内容をプロンプトに加えましょう。1か月も経てば、それはあなたのビジネスがどう聞こえるべきかをエンコードした短い文書になり、モデルが生み出した個々の出力よりもはるかに価値のあるものになります。
開示の問題
AIが執筆を手伝ったことを明かすべきかどうかは常に話題になりますが、実務的な答えは議論が示唆するよりも狭いものです。
初回接触のメールでAIの利用を開示することを期待する人は、テンプレートの利用開示を期待する人がいないのと同様、誰もいません。人々が実際に反感を持つのは、個人的なメッセージのふりをしながら、明らかにそうではないメッセージです。その見分けのポイントは具体性であり、それが欠けていることこそが不誠実に見える原因であって、ツール自体ではありません。
これが本当に問題になるのは、一人称の経験として提示されるもの全般です。レビュー、推薦、「これを使ったことがある」という主張などです。そうしたものをモデルに書かせてはいけません。なぜならモデルは経験を捏造してしまうからであり、それはどんな効率化のメリットでも埋め合わせできない信頼性の問題だからです。
Common questions
AIはアフィリエイトマーケターに実際何ができますか？
下書きの作成、要約、そして人が読み切れないほど多くの記録からパターンを見つけ出すこと。この3つが本当の価値のほとんどを占めます。誰に連絡すべきかを判断することや、先週話した内容についての知識が必要な作業は、その文脈を与えない限り大きく苦手とします。
AIは上位表示されるコンテンツを書けますか？
文章は書けます。ただし上位表示されるかどうかは、他では得られない内容を語っているかどうかにかかっています。AIは初稿作成には強力なツールですが、最終稿としては弱く、これは品質の問題というよりワークフローの問題です。
AIに見込み客へ直接連絡させても安全ですか？
メッセージの下書きなら問題ありません。ただし、すでに返信のあった相手にレビューなしで送信するのは危険です。失敗の形は文章の恥ずかしさではなく、実際の会話で伝えた内容と矛盾してしまうことです。
AI機能が使う価値があるかどう見極めればよいですか？
それが何を取り除いてくれるかを問いましょう。白紙のページや読む作業を取り除くなら、おそらく有用です。判断そのものを取り除くと謳っている場合は懐疑的になり、2週間ほど自分の判断と照らし合わせて確認してください。