生成AIがブランドの可視性を変えている。まずはリスニングを

生成AIアシスタントは、人々がオンラインで書いた内容を統合して、ブランドに関する質問に答えることが増えています。つまり今や公開された会話は、人々がソーシャルメディアで読む内容だけでなく、AIが自社について語る内容も形づくっているのです。その会話をリスニングすれば、AIの回答が繰り返しそうなテーマや疑念を前もって把握できます。

なぜ生成AIによってリスニングの重要性が増すのか？

私たちが分析する会話で繰り返し現れるテーマのひとつが、生成AIがブランドの可視性をどう変えるかへの不安です。人々は今、どの製品を買うべきか、どのサービスが信頼できるか、特定のニーズにはどのブランドが良いかをアシスタントに尋ねます。答えは、レビュー、フォーラム、記事、ソーシャル投稿から引き出された、自信に満ちた一段落として届きます。

その段落を書くのはブランドではありません。会話が書くのです。Somonitorは、公開された会話がAIによる自社評価の原材料になったと考えています。だからこそ、それを理解することはもはや任意ではありません。

会話はどのようにAIの回答に届くのか？

用語の定義

• 生成回答：リンクの一覧ではなく、AIアシスタントやAI搭載の検索機能が書いた回答。
• ソースとなる会話：モデルが直接的または間接的に参照する可能性のある、公開されたレビュー、フォーラムのスレッド、記事、投稿。
• 繰り返されるテーマ：複数のソースにわたって頻繁に現れ、そのため回答に表れやすいブランドについての主張。
• 回答ギャップ：人々が問いかけているのに、明確で信頼できるソースがうまく答えていない質問。

正確な仕組みはシステムによって異なり、頻繁に変わります。原則は変わりません。信頼できる公開ソースで広く一貫して表現されているテーマほど、AIの回答に現れやすくなります。それには、解決されなかった苦情や、誰も広めなかった称賛も含まれます。

何に耳を傾けるべきか？

1. 自社について繰り返されるテーマ。プラットフォームやフォーラムをまたいで繰り返される主張は何か？これらはAIの回答の候補になります。
2. 尾を引く古い話。過去の問題が、ソーシャルメディアが次に移った後も長くフォーラムのスレッドを占めていることがあります。
3. 比較。人々は自社と競合をどう比較しているか？アシスタントはよく「XとYのどちらがいい？」と尋ねられます。
4. 答えのない質問。人々が自社について尋ねても良い答えが得られないのはどこか？そうしたギャップは、誰かによって埋められます。
5. 信頼できる声のトーン。詳細なレビューや専門家の投稿は、何気ない言及よりも重みを持つことが多くあります。

具体例

ある家電ブランドは、リスニングを通じて、2世代前の製品のバッテリー問題が、今もそのブランドに関するフォーラムのスレッドを占めていることに気づきます。ソーシャルメディアは次の話題に移り、現行製品の評価も良好です。しかし、アシスタントに「このブランドは信頼できる？」と尋ねる人は、バッテリーの話を聞かされる可能性が高いのです。

対応すべきはAIと議論することではありません。会話に向き合うことです。何が変わったのかについて明確で事実に基づく情報を公開し、現在のオーナーに体験の共有を促し、人々が調べる場所で信頼性の質問に直接答えます。リスニングによって、どのテーマに取り組むべきかが特定され、それを生き続けさせている投稿が示されました。

そうした発見を回答に使われやすいコンテンツに変えることは、検索やAIの回答における可視性に取り組む姉妹エージェンシーSNMRushの専門分野です。関連する読み物として、SOMINのDefenderの導入事例では、ブランドのためのエビデンス主導のオーディエンス分析を紹介しています。

これは、ブランドが会話を操作すべきだという意味でしょうか？

いいえ。それに長くは通用しません。偽のレビューや仕込みの投稿は、発覚すれば信頼を損ない、オーディエンスはますますそれに敏感になっています。持続可能なアプローチは、これまでずっと有効だったものと同じです。本当の懸念に耳を傾け、本当に間違っていることを正し、誤解されていることを説明し、正しい情報を見つけやすくすることです。原則についてはリスニングの倫理に関する記事でまとめています。

人とのつながりをどう保つか？

もうひとつ耳にするテンションがあります。ブランドの発見がますます自動化された回答を通じて行われるようになる中で、ブランドはどうすれば人間らしさを保てるのか。リスニングはその答えの一部です。実在の人々に目に見える形で応えるブランドは、会話に、ひいてはAIに、温かく具体的に繰り返せる内容を与えます。私たちはこの問いをMarketing Mondaysコミュニティの実務家たちと議論しました。そこでの共通認識は、人間らしさは今や広告で主張するものではなく、公の場で証明しなければならないというものでした。

SOMINのAIエージェントも同じバランスを念頭に設計されています。準備は自動化が担い、判断と対応は人が担います。

何を測定すべきか？

自社ブランドと最も結びつきの強い一握りのテーマと、それぞれに伴う感情を毎月追跡しましょう。そのうちどれが詳細なレビューやアクセスの多いフォーラムのスレッドに現れているかを記録します。それらは要約される可能性が最も高いソースだからです。見つけた回答ギャップと、それが埋められたかどうかを記録しましょう。これらを合わせれば、AIが語りそうな物語と、それが改善しているかどうかを早い段階で把握できます。また、ソーシャル、検索、広報の各チームをつなぐ橋渡しとしても役立ちます。これらのチームは、気づかないまま、別々のダッシュボードから同じ問題を見ていることがよくあるのです。

Somonitorはこれをどう支援するのか？

Somonitorのコンセプトビューは、人々が自社ブランドについて語る内容をテーマごとにまとめ、それぞれを投稿にリンクしています。そのため、どの主張が最も広く、どのコミュニティで繰り返されているかが一目でわかります。回答ギャップは、答えのない質問のクラスターとして表れます。SOMINのコンセプトエンジンはトピックだけでなくトーンにもタグを付けるため、繰り返されるテーマが詳細で信頼できるレビューによって運ばれているのか、一過性の冗談によるものなのかも見分けられます。これは、AIが何を繰り返しそうかを判断するうえで重要です。

同じビューで進捗も見える化できます。古い問題に適切に対処すれば、その後数か月で新しい投稿におけるそのテーマが減り、それに伴う感情が和らいでいくはずです。そうならなければ、対応は届いていません。その理由は、たいてい投稿が教えてくれます。

自社ブランドについてのAIの回答を書くことはできません。しかし、その回答の材料となる会話に耳を傾けることはできます。

チェックリスト：会話はAIの回答に備えられていますか？

• 自社ブランドについて最も多く繰り返されている5つのテーマを把握している。
• 今もフォーラムで出回っている古い問題を特定している。
• よくある比較の質問に、明確で信頼できる答えがある。
• 回答ギャップが記録され、担当者が割り当てられている。
• 対応が誠実で、具体的で、目に見える形になっている。

生成AIによってリスニングが不要になったわけではありません。その重要性が高まったのです。

よくある質問

ChatGPTが自社ブランドについて何と言っているか、Somonitorで確認できますか？

Somonitorは、ブランドの語られ方を形づくる素材である、公開されたソーシャルやコミュニティの会話に焦点を当てています。繰り返されるテーマと回答ギャップを特定します。AIの回答を直接モニタリングすることは関連する別の分野であり、姉妹エージェンシーのSNMRushが専門としています。

会話はどのくらいの速さでAIの回答に影響しますか？

システムによって異なり、完全に透明ではありません。最近のウェブコンテンツをすばやく取り込む機能もあれば、古いデータで学習したモデルは遅れることもあります。公開された会話の中で根強く残るテーマに取り組むことが、長期的に確実なアプローチです。

今も出回っている古い苦情に対応すべきですか？

問題が解決済みで、その苦情が繰り返し浮上しているなら、通常は対応すべきです。人々が調べる場所に事実に基づく落ち着いた最新情報を出すことは、人間の読み手にも、そうしたソースを参照するAIにも役立ちます。