ブログ管理者: 2018年10月アーカイブ


 ネット専業系の文化に「ABテストして・・・」という最適化概念があるが、これに関しては、ベムは昔から、「それってAからZまで考えてからABテストしてるのかな?AとBのふたつだけ考えてどっちがいいかなんて、もしかするとどっちが一番ひどいクリエイティブかを選別するYZテストかもしれないよね?」という憎まれ口を叩くことにしている。

 トラディショナルな広告コミュニケーション開発をやってきた僕には、表現開発には「まず考えられることを全部書き出してみよう」というプロセスから入るのが習慣づいている。「明日までに100本コピー書いてこい!」というのは、質を求めてはいない。量を求めている。つまりは表現する考え方をいったん網羅して、それから収斂させるというのが、クリエイティブ開発の王道だと思っているし、実際そういうことをやってきた。ブレストも、KJ法・ラダー法もこうしたプロセスに応用するために学んだ。

 一方、ネット専業カルチャーは、例えば「リスティングの広告文を書いたり、バナーの中の表現を有りものの素材で構成してみる」という話は、もともとえらく視野が狭い。Creative というより Creative Adaptation である。

 テキストで訴求する、画像とコピー文で表現する、動画で表現する・・・とデジタル広告のフォーマットが進化すると、情報量が格段に違ってくる。
 
 「いったん考えられる限りの要素を書き出してみる」という思考が、デジタルのクリエイティブにも必要になってきた。

 さて、ここで、ここ何回かのエントリーに書いているような従来からのアナログ施策のデジタル化を発想してみよう。
 
 表現開発のためにいったん考えられるコンセプト、キービジュアルなどを出来るだけ多く抽出する作業は、基本ブレーンストーミングでみんな集まってやるものだった。ブレストの原則は、批判しないで、自由に、質より量で、連想と結合、というルールで出来るだけ多くのアイディアをテーブルに上げる作業だ。

 で、この作業をAIにやらせることも、クリエイティブのデジタル化の発想ではないかと思う。以前、人がやった作業だが、ベムの会社で特定のサイトの中の動画を最後まで視聴したユーザーが、別のセッションでどんな検索やどんなサイトを訪問しているかを、ツールバー利用でパーミッションをとった対象者の全ログデータから分析したことがある。
 そこで、発見したユーザーの共通関心事をクライアントのブランドマネージャーに提示したところ、「これは我々が何百時間ブレストしても絶対出てこないワードだ」と言われたことがある。

 こうした分析は人間が分析するには限度があり、いったん大量に材料を広げる作業をAIにお願いしたらどうかなと思う。

 きっとその先もやってくれるようになるだろうが、まずはクリエイティブ材料を大量に抽出することをAIというデジタル発想のプロセス改革の一環でチャレンジするのはアリかと思う。

 「ABテスト」ってさあ・・と憎まれ口利くだけでなく、何らば、どうしたらいいかも今後は提言することにしよう。