エンゲージメント率35%超え?! SNS運用代行AI『AILINK』を試してみた

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もはや言うまでもないことですが、たとえば何かサービスやプロダクトがあるとして、SNSを通じたユーザーとのコミュニケーション設計やマーケティングは既に【必須】のタスクとなっています。

分かってはいますが、簡単ではないですよね。
下記のような課題に悶々としているSNS担当者さんは多いと多います。

  • フォロワーが思うように増えない
  • 投稿内容のネタ切れ
  • 広告でフォロワーを増やすも、エンゲージメントが弱い

確かに、外注で面倒なことをまるごと請け負ってくれるSNSマーケ代行会社もありますが、おおよそ月100万ほどかかってきます。レポーティングも行ってくれるのでありがたいですが、少々コストがかさみますよね。

フォロワー獲得とライトコミュニケーションをAIに任せてしまうというアプローチ

さて、タイトルで『AI任せのSNS運用代行ツール』と書きましたが、今回紹介するAILINKは、何をやってくれるのでしょう?

中々面白いアプローチです。

  • まずは人間が普通に写真やテキストをSNSに投稿
  • AILINK独自のプロファイリングAIが投稿した写真やテキストを解析
  • 投稿された写真やテキストと似たような情報構造をした他人の投稿をサーチ
  • 似たような投稿をしている or 似た投稿にイイネしてるユーザーを『近似嗜好ユーザー』として認識
  • 対処ユーザーの投稿への自動イイネ、フォロー、イイネ返しをオートで実行

もちろん、まだ『どんな画像&テキストを投稿するか』の部分は変わらず人間が考えて実行しないといけませんが、そこから先の『ユーザーとのライトなコミュニケーション』部分は完全に自動化してしまっている……というわけですね。

驚異のエンゲージメント率35%オーバー!『AILINK』導入事例

この『AILINK』、実はまだまだローンチしたばかりのサービス(http://aiqlab.com/ailink/)なんですが、実は既にいくつか事例を持っているそう。

今回、実はこっそり中の人からいくつかの実績を教えていただいたので、以下にご紹介します。

某有名洋菓子メーカー(高級スイーツショップ)

インスタ属性を見える化(最近パンケーキに夢中な20代女性、○○によく行く……など)し、自動でプロファイリング解析⇒自動いいねと自動フォローを実行。初期エンゲージメントは脅威の80%台を叩き出し、落ち着いてからも36.9%くらいのエンゲージメント率をキープしているそう。

人間が頑張って出せるエンゲージメント率が大体4~5%なので、まさに驚異的な数字ですよね。

テストのつもりがインスタグラマー化?開発者アカウントの奇跡

こちらは『AILINK』の性能テストのつもりで作ったアカウント(グルメ写真系)。テストのつもりが、公開からわずか数ヶ月でフォロワー7,000人を突破。
なんと『インスタグラマーとして広告をお願いしたい』などの依頼も来てしてしまったとか。

実際の開発者の方にも直接お会いしましたが、完全にインスタは未経験だとのこと。少し信じられません。

ちなみに、このアカウントにおける実証実験時に叩き出した平均エンゲージメント率は約23%。やはり驚異的な数字を叩き出しています。

月10万〜でOK!SNSマーケの価格破壊始まる?

もっとも驚くべきはこの価格設定です。まだまだこれからのサービスなので揺れることはあるかもしれませんが、現状本当に月額10万〜で使用可能だそうです。

価格破壊にも程があります。

現状『人間が時間をつぎこんでなんとかする』以外の解決策がなかった課題に対し、『人がやる必要はない』とAIで切り込み、かつ一般的なコンサル会社と比較してもコスト面で約1/10に。かつ、人間がやるよりエンゲージメント率が圧倒的に高くなる。

コメントに困りますが、なかなか衝撃的な話です。

これぞAI時代のサービス設計?課題をシンプルに捉える重要性

さて、この『AILINK』ですが、技術的にはポピュラーなものの組み合わせなんです。

『画像解析』と『テキスト解析』をディープラーニングと機械学習エンジンで行い、そこから先の自動作業部分をいわゆる既存のシステム構成で動かしている……とのことですから、意外なほどシンプルな構造なんですね。

そこまで大掛かりじゃない。
見たこともないほど新しくもない。
でも、だからこそシンプルに成果を生み出している。

結局のところ『AIで何かしよう』ではなく、いかに課題と解決策を単純化できるかが、これからのAI市場における考え方のキモになる。AILINKが示しているのはそんなスタンスなのかもしれないですね。

『こうじゃないか?』という仮説設計。そして『一部を人や既存システムに委ねる』という頭の切り分け。僕らもしっかり考えないといけませんね。

編集部でも使ってみようかと思います。結果が出たら、また記事化するかもしれません。