Evgeny Popov は、Verve Group の EVP 兼 GM (国際担当) です。
検索拡張生成 (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) で使用される高度な技術で、ニューラル ネットワーク ベースのテキスト生成のパワーと情報検索の精度を組み合わせたものです。このテクノロジにより、言語モデルは膨大な外部ドキュメント リポジトリにアクセスして、テキスト生成プロセス中に関連情報を取得できるようになり、言語モデルの機能が強化されます。広告やデジタル マーケティングにおける RAG の応用により、企業がコンテンツを作成し、顧客と関わり、マーケティング メッセージをパーソナライズする方法が変革しています。
デジタル マーケティングの分野では、主な目標は注目を集め、メッセージを効果的に伝え、視聴者に行動を起こすよう促すことです。従来の方法は、事前に定義されたスクリプトと静的コンテンツに大きく依存しており、よりカスタマイズされた動的なインタラクションを期待する顧客を引き付けることができない場合がよくあります。RAG は、コンテキストに関連し、高度にパーソナライズされたコンテンツを生成することで、これらの制限を克服するのに役立ちます。
たとえば、デジタル マーケティング プラットフォームが RAG 対応の LLM を利用すると、リアルタイムで取得された最新の製品詳細、ユーザー レビュー、市場動向から直接情報を得た、ユニークで魅力的な製品説明、広告コピー、プロモーション コンテンツを作成できます。この機能により、コンテンツが新鮮で関連性が高いだけでなく、特定のオーディエンス セグメントの好みや行動に合わせて、そのセグメントの共感を呼ぶことが保証されます。
私は個人的に RAG に興奮しています。それは、さまざまな領域にわたってより正確で情報に基づいた応答を提供できる、よりインテリジェントでリソースが豊富な AI システムへの大きな一歩を表しているからです。
広告における RAG の主な利点の 1 つは、コンテンツの関連性と正確性を向上させる能力です。膨大な情報データベースから情報を引き出すことで、LLM は最も関連性の高い事実、数字、証言を広告に含めることができ、信頼性と説得力を高めることができます。これは、テクノロジー業界や健康業界など、新しい情報が不可欠な業界にとって重要です。
さらに、RAG はターゲット層に基づいてコンテンツのトーンとスタイルを動的に調整できます。若い視聴者向けには、よりカジュアルでエネルギッシュな言葉遣いが、B2B クライアント向けには、よりプロフェッショナルで控えめなアプローチが採用される可能性があります。この柔軟性により、メッセージが対象視聴者に適切であることが保証され、デジタル マーケティング キャンペーンの効果が大幅に高まります。
RAG のもう 1 つの重要な用途は、コンテンツの拡張性と創造性です。マーケティング チームは、高品質と独創性を維持しながら大量のコンテンツを作成するという課題に直面することがよくあります。RAG は、コンテンツ作成プロセスの一部を自動化することで、クリエイティブ プロフェッショナルが毎回ゼロから始めるのではなく、戦略的な要素とメッセージの微調整に集中できるようにします。これにより、コンテンツ作成がスピードアップするだけでなく、すべてのマーケティング資料で一貫した表現を維持するのにも役立ちます。
Pure Insights のこの画像は、最初に LLM を使用してクエリを理解することで機能する、簡略化された RAG モデル アーキテクチャを示しています。Pure Insights によると、「次に、LLM はこの理解を使用してデータベースから関連情報を取得します。次に、LLM は取得した情報に基づいて応答を生成し、理想的にはソース ドキュメントへのリンクとともに回答をユーザーに返します。」
検索拡張生成は、最適なパフォーマンスを実現するために対処する必要があるいくつかの課題に直面しています。
まず、外部データベースを統合するには、正確性と関連性を確保するために慎重なキュレーションが必要ですが、これは手間のかかるプロセスであり、システムの応答速度が低下する可能性があります。さらに、使用するデータの鮮度と信頼性を維持することは課題であり、情報が古かったり不正確だったりすると、生成されるコンテンツにエラーが生じる可能性があります。
もう 1 つのハードルは、AI が取得したデータのコンテキストを正しく理解して活用できるようにすることです。これは、言語と事実の微妙な違いにより複雑になる場合があります。RAG を最適化するには、自然言語の理解と処理の進歩が不可欠です。さらに、データベースの更新と情報検証のためのより動的な方法を開発することで、RAG システムの信頼性と有用性が向上します。
これらの改善により、RAG がより広く採用されるようになり、リアルタイム アプリケーションでより正確でコンテキストに応じた応答が提供されるようになります。
最後に、ブランド マーケティング担当者が検討すべき、LLM の RAG 強化に関連した 3 つの具体的かつ測定可能なマーケティング使用例を紹介したいと思います。
1. 動的な広告パーソナライゼーション: RAG を利用することで、広告主は顧客とのやり取りや外部の市場動向からのリアルタイム データを取り入れたパーソナライズされた広告コピーを動的に生成できます。これにより、クリックスルー率とコンバージョン率の向上によって測定可能な高い関連性とエンゲージメントが確保されます。
2. 複数のプラットフォーム向けのコンテンツ スケーリング: RAG は、プラットフォーム固有のユーザー エンゲージメント データを取得して統合することで、さまざまなプラットフォーム (ソーシャル メディア、Web サイト、電子メールなど) にわたってマーケティング コンテンツを自動的に適応およびスケーリングできます。プラットフォーム間のいいね、共有、コメントなどのエンゲージメント メトリックを分析することで、成功を測定できます。
3. コンテキスト広告による顧客サポートの強化: RAG を顧客サポート チャットボットに統合することで、企業は会話履歴と顧客データに基づいて、リアルタイムでコンテキストに対応した広告提案を提供できます。このアプリケーションは、顧客満足度スコアとアップセル率の向上によって測定できます。
RAG は、外部データベースを統合するとデータ セキュリティ上の懸念が生じるため、機密性の高い情報や極秘情報を扱う組織には適さない可能性があります。さらに、RAG には堅牢なデータ管理が必要であり、技術的能力が限られている小規模組織にとってはリソースを大量に消費する可能性があります。即時の意思決定が必要なシナリオでは、データの取得と処理に遅延が生じる可能性があることも欠点となり、RAG はリアルタイム アプリケーションにはあまり適していません。
マーケティング担当者は、ブランドが所有するデータ (CRM、ERP、PII) と、パートナーシップや買収を通じて取得した広範な消費者および市場調査ライブラリ (調査パネル、フォーカス グループ、ソーシャルおよび市場分析レポート) からの事実データを相乗的に活用する、堅牢な RAG フレームワークの活用を検討する必要があります。
RAG は、広告とデジタル マーケティングの変革をもたらすテクノロジーです。言語モデルの能力を高め、オーディエンスを効果的に引き付けるパーソナライズされた、関連性のある魅力的なコンテンツを提供します。デジタル マーケティングが進化し続ける中、LLM に RAG を統合することで、イノベーション、創造性、効率性が促進され、企業がマーケティング目標をより効果的に達成できるようになります。このアプローチは、パーソナライズされたコミュニケーションを求める現代の消費者の要求を満たすだけでなく、マーケティング担当者が真に共感を呼び、行動を促すメッセージを作成できるようにします。
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