の 広告 観客の一部がもはや人間ではなくなるという前例のない状況に直面し始める。人が何かを考えるようになる前に、 ブランド、推奨または購入する場合、人工知能モデルがそれについて入手可能な情報を追跡、解釈し、ランク付けして、それが応答の一部に値するかどうかを判断している可能性があります。
これにより、広告効果に第 2 レベルが導入されます。ブランドは依然として人々を興奮させ、記憶を生み出し、意味を構築する必要がありますが、このメッセージ、コンテンツ、会話の世界も機械によって処理されています。 彼らはコミュニケーションを全く異なる基準で解釈します。
カンヌライオンズ 2026 に関して発表された 2 つの調査は、この違いを測定するのに役立ちます。 Kantar による「Creative ReCode」調査では、48 市場の 786 の広告を分析し、エンゲージメント、ブランディング、メッセージ、説得、意味、差別化の 6 つの側面に基づいて、人々の間での広告の有効性と機械での可読性を比較しました。両方の評価間の相関はわずか 0.10 でした。
Jellyfish と INSEAD がカンヌライオンズに提出された 480 の応募作品を調査したところ、同様の結論に達しました。 人間と言語モデル 彼らは同じ創作作品に対して大きく異なる評価を示した。
AIの重要性が高まったら、機械の広告も始めるべきでしょうか？
マーケティングの可能性を切り開く質問は重要です。 AIがブランドと消費者の仲介者としてますます重要になった場合、 機械の宣伝も始めるべきでしょうか？
機械は説明を求める
研究では、創造性を解釈する 2 つの実質的に相反する方法が指摘されています。
言語モデルは、INSEAD のマーケティング准教授である David Dubois が定義するものに従って機能します。 「狭いビーム」。彼らは製品の詳細、特定の機能、明確なステートメント、 機能説明、認識可能な構造と、あるオプションを別のオプションと比較できる説明的な言語。
人間の働き方は異なります。彼らは言われていないことを解釈し、理解することができます 比喩、文化的参照を認識し、物語を完成させたり、それに反応したりする ユーモアと感情の激しさ。 広告作品を記憶に残るものにするものの多くは、まさにその暗黙の領域にあります。
この相違は、コミュニケーションの価値の多くが、明示する必要のないコード、シンボル、意味を通じて構築される高級品などのカテゴリーで特に顕著です。
Jellyfish のブランド戦略担当副社長である Tom Roach 氏は、次のように指摘して新しいシナリオを要約しています。 「クリエイティブな効果の将来は、何が人々を興奮させるかだけでなく、何がランキング、検索、機械による推奨の中で生き残るかにもかかっています。」
しかし研究の結論は、主にアルゴリズムを満たすことを目的とした広告につながるものではないようだ。まったく逆です。
ブランドは共通領域として現れる
人間と機械が広告の処理方法が異なる場合、両方のシステムが対応できる点が存在します。 明確で一貫した差別化されたブランド認識。
Kantar は、この一貫性は明確な製品メリットを中心に構築される必要があると提案しています。コミュニケーションは感情的、創造的、または文化的なものであり続けますが、ブランドが約束すること、ブランドが実証すること、そしてブランドが認められることを望んでいることの間の関係は明確でなければなりません。 「エコシステム全体で一貫した一貫した方法でブランドのアイデアに命を吹き込むことが重要です。」とカンター社顧客戦略ディレクターのドム・ボイド氏は説明した。願望は構築することです 「柔軟性と文脈の関連性を備えた大規模なブランド運営。」
ボイドはベルクロのイメージを使ってそれを説明します。それは、全体をまとめるものを失うことなく、さまざまなチャネル、フォーマット、コンテキストに適応できる多数の小さな付属品を備えた単一のブランドのアイデアです。
より一貫した認識を持つブランドは 111% 高い成長を報告
カンター氏は、これを達成するための 3 つの要素を指摘します。 1つ目は 認識の明瞭さ: より一貫した認識を持つブランドは 111% 高い成長を記録しますが、規模が大きいからといって必ずしも明確なポジショニングがあることを意味するわけではありません。研究では、ブランドのアイデアは、冷蔵庫のマグネットにぴったりと収まるように凝縮できる必要があると指摘しています。
2つ目は 文化的につながっている、カテゴリーを形成する会話や力に参加します。ここでは、製品の利点を関連コードに変換する能力を持つクリエイターが特に重要になります。
3つ目は、 生態系のつながり: 企業の発言は、他の企業の発言と関連している必要があります。そして、この最後の要素は、LLM の可視性の 63% が機械であることを考慮すると、会話を解釈する人が機械である場合に特に関連します。 長期的なブランド構築。
この考えは、2026 年に注目を集めた Warc によって収集された他の研究でも支持されています。英国の代理店チャーリー オスカーは、言語モデルによって生成された応答におけるブランドの存在を説明する要因を研究するために、6 つのカテゴリに属する 30 ブランドを 8 か月間分析しました。その結果、ブランドの歴史的構築は最も直接的な要因よりはるかに優先されます。
「LLM における認知度の 3 分の 2 は、ブランドが数年前に行ったことに基づいています。」Charlie Oscar の共同創設者兼最高データ責任者の Dan Wilson 氏は次のように述べています。
このデータは、AEO (応答エンジンの最適化) への関心の高まりを考慮すると、特に関連性の高い読み取りを示しています。人工知能の存在は、必ずしも ChatGPT、Gemini、またはその他のシステムのコンテンツを最適化することから始まるわけではありません。この存在の大部分は、長年にわたる蓄積された結果です。 ブランドに関する悪名、差別化、会話の構築。
これは新興ブランドにとっても困難をもたらします。老舗の大企業は長年にわたって築き上げてきた伝統を活かしてスタートしますが、ブランドは 挑戦者 モデルが関連性があると見なすオプションのセットに入るのに十分な外部信号を生成する必要があります。
ブランドの意見と他のブランドの意見
モデルは公式のコミュニケーションに役立つだけではありません。彼らはコンセンサスを求めます。レビュー、推奨事項、編集上の参考資料、ユーザーの会話、およびインターネット上に配信されるその他のシグナルが、構築に貢献します。 AIが最終的に会社を形成するという表現。
したがって、Jellyfish の最高ソリューション責任者である Natasha Wallace 氏は、目的は検索での可視性を達成することに限定されるのではなく、むしろブランドの認知度を高めることに取り組むべきであると提案しています。 「重要なのは、自分の発言だけではなく、モデル内の好みを強化するために、自分のブランドについて他の人が言ったことをどのように活性化するかです。」と彼は説明する。
この文脈において、独自性は依然としてその重要性を保っています。実質的に交換可能な属性を持つモデルの前に 2 つの競合他社が現れた場合、AI が一方を他方よりも優先する理由はほとんどありません。特徴的な資産、一目でわかる提案、 時間をかけて維持されるブランドプラットフォーム したがって、それらは第 2 の機能を獲得します。人間の認識を容易にすることに加えて、機械が企業の違いを理解するのにも役立ちます。
この調査では、ブランドの現在の大きな賭けの 1 つに関するニュアンスも紹介されています。 ソーシャルファースト戦略。
カンター氏は、主にソーシャルプラットフォーム向けに設計された戦略が、人工知能アシスタントにとって効果的な戦略と必ずしも一致するとは限らないと警告する。オーガニック コンテンツとそのウェブ上での流通能力は特に重要です。
YouTube で公開されたクリエイター コンテンツは、LLM の引用や検索結果に頻繁に表示されます。
分析によると、クリエイターのコンテンツが公開されたのは、 YouTube TikTok、Meta、Instagram からのものよりも、LLM の引用や結果にはるかに頻繁に表示されます。ただし、分析されたクリエイター コンテンツのうち、適切なリンク構造が含まれているのは 11% のみです。
技術的な問題もあります。 ショートフォーマットの縦型ビデオ 人間の聴衆の前で完璧にパフォーマンスを発揮できると同時に、人工知能エンジンによって使用される Web クローラーからは実質的に見えなくなります。
カンター氏も次のように指摘している。 プラットフォームでのエンゲージメント そして ブランド構築 それらはケースの約 3 分の 1 でのみ一致します。したがって、ソーシャル ネットワーク内でインタラクションを生み出す能力は、その活動が最終的にネットワーク外でのブランドの表現を強化することを保証するものではありません。
2 人の視聴者に宣伝する方法
アルゴリズムによる解釈を容易にするために、コミュニケーションを明確な主張、キーワード、製品の詳細で満たそうとする誘惑に駆られるかもしれません。研究では、まさにこの偏りに対してアドバイスしています。
主に機械向けに最適化すると、完全に読みやすく、ほとんど記憶に残らない広告を作成できます。カンター氏は、アルゴリズムの可読性は「おまけ」ではあるが、ブリーフィングの中心的な目的ではないと考えている。 2 人の聴衆の前で作業するための彼の提案は、5 つの原則に基づいて明確に説明されています。
- 明確な約束をする
- 関連するメリットを説明する
- そのメリットに合わせたシンプルなストーリーを構築する
- デモンストレーションと自信を組み合わせる
- アイデアに焦点を当て続ける
いくつかのキャンペーンでは、この共存をどのように解決できるかを示しています。 Kantar 氏は、Finish Jet-Dry の広告「The Residue」を例に挙げていますが、そこでは視覚的な物語と製品の合理的な説明が同じ方向を向いています。 機械 認識可能な利点とそれが生じる理由の明確な説明を見つけますが、 その人 同じ主張に基づいて構築された広告ストーリーを受け取ります。
したがって、この質問は、 新しい広告 の古典的な規律を回復するアルゴリズムの場合、 ブランド構築: 何か関連性のある発言をし、それを認識可能にし、十分な一貫性を持って維持することで、人間と機械の両方がそれをブランドと明確に関連付けることができます。
そして、その結論は、AI アシスタントの応答に反映されるかどうかの競争が激化する中で特に重要になります。最適化により、現在の可視性の一部が変更される可能性があります。しかし、チャーリー・オスカーのデータによると、そのほとんどは、日々製造するのがはるかに困難な領域でプレイされています。 企業が何年もかけて築き上げたブランド。
