ChatGPTがPPC自動化の達人にする方法

エピソードの説明

数週間前、#ChatGPTの背後にある企業であるOpenAIは、DevDayと呼ばれるイベントを開催し、カスタムGPT、Copyright Shield、音声認識など、新たな可能性の世界を開く主要な発表と進展を明らかにしました。

イベントを視聴し、いくつかの機能を試した後、これらはすべての#PPCマーケターにとって非常に有用であると強く感じました。

では、これらの機能をPPCにどのように適用できるでしょうか？

そのことについて話し合うために、私は再びPPCスクリプトと自動化の分野でトップの名前の一つであるNils RooijmansとこのエピソードのPPC Town Hallで話しました。

Nilsは、非常に強力なPPCスクリプトを作成できるカスタムGPTを共有しました。また、DevDayの発表について多くの例を交えて議論しました。

エピソードの要点

リモートワークとPPCにおける自動化

• Nils Rooijmansは、リモートでPPCエージェンシーを管理し、自動化とスクリプトを活用して効率的に作業をこなしながら、柔軟なライフスタイルを楽しんでいます。
• 自動化ツールは、スタッフ数を増やすことなくクライアント管理を大幅に拡大することを可能にし、リモートワーク環境における技術の力を示しています。

OpenAIと他社による生成AIの進展

• OpenAIは生成AIの革新をリードし続け、AIモデルとのユーザーインタラクションを強化する新機能を導入しています。
• AntropicやGoogleのような競合他社もこの分野で進歩を遂げており、プライバシーとモデルトレーニングの質を重視してAIエコシステムを豊かにし、ユーザーに複数の強力な選択肢を提供しています。

AIがPPCとスクリプト作成に与える影響

• AIの進歩はPPCのスクリプト作成を革新し、非プログラマーにもアクセスしやすくし、広告管理の効率を向上させています。
• カスタムGPT（Generative Pre-trained Transformers）は、特定のブランディングガイドラインや運用方法に従う専門ツールの作成を可能にし、自動化プロセスをさらに個別化します。

倫理的考慮事項と将来の方向性

• AIの倫理的使用、データセキュリティ、AIモデルの作成者の意図を理解することの重要性についての議論が重要です。
• PPCの未来は、戦略と実行を洗練するために高度なAIツールを統合することを含みますが、戦略的なコントロールはビジネス目標との整合性を確保するために人間の責任として残ります。

教育の機会とコミュニティの構築

• Nils Rooijmansは、PPCプロフェッショナルにAIを活用したスクリプト作成を教えるワークショップを提供し、広告の効率を高めるためにAIを活用しようとするコミュニティが成長していることを強調しています。
• PPCコミュニティ内での知識の継続的な開発と共有は、AI技術に適応するための革新と集団的成長を促進します。

エピソードのトランスクリプト

Frederick Vallaeys: こんにちはNils、再び参加してくれてありがとう。そして、普段とは異なる場所で働いていると聞いていますね。あなたのウォーターハウスではないですね。

Nils Rooijmans: そうです、そうです、私はその場に合わせて服を着ています。今はカリブ海にいます。キュラソーという小さな島で、ベネズエラのすぐ北、ラテンアメリカ大陸の近くです。

オランダ王国の一部で、冬にはここで過ごして日光を楽しんでいます。顔の色を見てもわかるように。そして、快適な気温、海、そしていくつかのPPCの仕事をしています。

Frederick Vallaeys: そうですね。厳しい生活ですね。そして、どこからでも何でもできるという柔軟性は、明らかに自動化と技術に大きく関係しています。

そして、あなたは世界の大きなスクリプトの専門家の一人です。それがあなたが人々に教えていることです。だから、少し思い出させてください。あなたの主なPPCのアプローチはスクリプトと自動化に決めたようなものです。

Nils Rooijmans: そうですね。私は基本的にリモートPPCエージェンシーと呼んでいるものを運営しています。それは約20の国際的なクライアントと8人のパートタイムの契約者が私をサポートしてくれるブティックエージェンシーです。

そして、私はエージェンシーを非常に立派な規模に拡大することができましたが、それは主に自動化とスクリプトのおかげで、スタッフ数を増やすことなくクライアントにより多くの価値を提供できるようになりました。また、カリブ海で冬を楽しみながら、ブラックフライデーシーズンでもサーフィンに行けるライフスタイルを作り出しました。

Frederick Vallaeys: あなたは夢を生きていると思います、友よ。だから、多くの人がこのエピソードを見て、Nilsから学び、彼がスクリプトと自動化とツールで何をしているかを学ぶことを願っています。そして、今日取り上げたかった角度は、実際にOpenAIがDev Dayで発表したことについて少し話すことでした。

そして、明らかにOpenAI、ほとんどの人がそれについて知っているべきですが、それはチャットGPTの背後にある会社で、生成AIまたはジェネレーティブAIを本当に普及させたものです。そして、あなたと私はそれについて数週間前、数ヶ月前に話しましたが、これらのDev DayまたはDev Dayで、多くの新しいものを発表しました。

だから、彼らが発表したもののいくつかをカバーしたいと思いましたし、あなたがそれについて興奮していること、そしてあなたがそれで何をしているかを知りたかったのです。しかし、そうですね、だから今日のトピックは生成AIとOpenAIからのすべての新しいものです。しかし、OpenAIからの最新のものに飛び込む前に、おそらくほとんどの人が聞いたことがある最新のことは、サンフランシスコで起こっているすべてのドラマです。

だから、ニール、OpenAIの現在の責任者は誰か、そして会社はまだ存在しているのか、話してもらえますか？ありがとう。

Nils Rooijmans: あなたが教えてください、それはクレイジーです。ええ、私はサムが再び責任者になったと思いますが、あなたが知っているように、それはクレイジーな週末でした。短い要約は、金曜日に、取締役会がサム・アルトマンがもはや会社を率いるのに適した人物ではないと決定したことです。

それで彼は去りました。彼の友人であるマイクロソフトと少し話をしました。マイクロソフトはOpenAIに大きなシェアを持っています。私はそれが49パーセントだったと思いますが、その時は49パーセントでした。マイクロソフトは、サムとOpenAIを去った他の取締役会メンバーがマイクロソフトに参加して新しいチームを始めることができると決定しました。その噂が広まったとき、OpenAIの多くのスタッフがサムと他の人に参加することを決めました。

新しいCEOが任命され、新しいCEOは取締役会から回答を得られませんでした。そして最終的には、OpenAIのスタッフの約90％が、取締役会が辞任せず、サムが戻らない場合、私たちは辞任するという内容の声明に署名しました。その圧力の下で、最終的にサムが戻ってきたと思います。

Frederick Vallaeys: はい。つまり、実際には週末の間に、会社はほぼ終わりに近づきました。なぜなら、取締役会がCEOを解雇し、700人の従業員が基本的に全員が辞める準備をしていたからです。良いニュースは、他のGPTプレーヤーがいることです。だから、OpenAIが失敗したとしても、明らかにそうはならないでしょう。つまり、マイクロソフトはそれに130億ドルを投資しましたが、他の選択肢もあります。

そうですね、私が最も楽しんでいるもののいくつかは、Antropicです。Antropicは実際には、OpenAIを去った人々が、プライバシーが十分でない、または安全でないと考えたために始めた会社です。そして、その会社が私が好きな理由は、ドキュメントを添付するのが非常に簡単だからです。GPTに関する私の一つの問題は、作業に必要なコンテキストとしてファイルや大きなテキストを添付する制限があることでした。そして、Antropicでは、プラスボタンとアップロードボタンがあり、5つの添付ファイルをアップロードできます。それぞれ10メガバイトで、それらを生成体験の一部にすることができます。だから、それが一つの選択肢です。もちろん、他にもあります。Facebookには独自のLlamaモデルがあります。そのモデルは商業利用が無料で、それはかなりクールです。GoogleにはBardがありますが、GoogleにはGeminiもあります。

だから、この分野では多くの活動がありますが、OpenAIとの興味深い週末であり、今は通常に戻っています。Nils、他にどのようなものを試して楽しんでいますか？

Nils Rooijmans: ええ、私はGoogleのGeminiを本当に楽しみにしています。彼らはもともと今年の終わりまでにこれをリリースする予定でしたが、おそらく来年の第1四半期になるでしょう。しかし、それが本当に印象的になることを期待しています。

Frederick Vallaeys: Llama、何を言っていますか？何がそれを差別化する予定ですか？

Nils Rooijmans: うーん、私の知る限り、それはすべて噂です。彼らはそれについてあまり情報を公開していません。彼らは基本的に生のモデルを微調整し、トレーニングすることに本当に素晴らしい仕事をしようとしていると思います。基本的にLLM（大規模言語モデル）では、トレーニングは2つのフェーズで行われます。

最初に、生のトレーニングプロセスがあり、非常にコミュニケーションが難しいモデルを作成しますが、その後、追加のトレーニングフェーズがあり、人間のフィードバックを使用した強化学習と呼ばれます。これにより、モデルが回答を生成し、人々が理解し、コミュニケーションで評価する方法でコミュニケーションするようにトレーニングされます。

そして、Googleはその部分に多くの努力を注いで、例えば幻覚のような問題が消えるようにし、すべての規制に準拠し、人々が傾向を持つ回答を提供しないようにすることを目指していると思います。だから、Googleであり、多くのデータ、機械学習の専門知識、もちろん計算能力を持っているので、興味深い結果を期待できると思います。それを本当に楽しみにしています。しかし、GPTの他に、FacebookのLlamaを試してみました。それはオープンです。それは興味深いですが、私の経験では、まだGPTのレベルには達していません。私はまだ、OpenAIが最新のGPT 4で素晴らしい仕事をしたと思います。

Frederick Vallaeys: 私はそれを多く使っていますし、人々に実際に教えるべきだと思います。生成AIがどのように機能するかを説明し始めるとき、あなたは実際にこの背景を持っているのですよね？そうですね、あなたはこれを10年前に学びましたよね？

Nils Rooijmans: ああ、LLMはその頃には存在しませんでした。私は90年代に人工知能を学びました。それはフィードフォワードネットワークとバックプロパゲーション学習アルゴリズムが本物だった時代です。現在のニューラルネットワークと比較すると、それは私たちがその頃にやったことです。しかし、それ以来、私は人工知能の最新の進展をすべて追っています。私と大学の他の卒業生は、AI技術のさまざまなアプリケーションについて議論するグループにいます。

私はオランダの検索エンジンであるVilsaで検索エンジン技術でそれを試しました。だから、私はまだ多くのAI技術に深く関与していますが、正直に言って、特にGPT 4に驚いています。

Frederick Vallaeys: それは本当に驚くべきことです。そして、そこに少しのコンテキストを与えるために、FacebookのLlama、これらの大規模言語モデルは基本的に、パラメータまたはトークンと呼ばれるものでトレーニングされていますが、どちらですか？Xの数のパラメータでトレーニングされています。そして、Facebookのものは比較的小さいです。その後、Googleのものは5倍の大きさで、GPT 4はGoogleのものの5倍の大きさです。だから、Facebookのものの25倍の大きさです。したがって、GPTが少し優れているのはそれほど難しくないことがわかります。そして、現在、多くの研究が行われており、どのタスクに対してモデルが本当に優れているかを示すために必要なパラメータの数を調べています。

そして、その転換点、Facebookはそのレベルに達しており、その転換点に達しています。だから、それはかなり良いです。しかし、科学はこれらのことにおいて重要です。そして、あなたや私、そして誰もがこれらの技術をどのように使用するかを考えるとき、そして私たちが独自の大規模言語モデルを構築することを考慮すべきかどうか、それはもはやそれほど難しくありません。つまり、多くのオープンソースがあり、それを行うことができますが、高品質であるために十分な規模にすることは、おそらく13億ドルをマイクロソフトから調達できない限り、負け戦です。OpenAIのように独自のベンチャーのために。

Nils Rooijmans: そうですね、これらのベースモデルに関しては、インターネットからの膨大なデータセットでトレーニングされています。そして、あなたが言ったように、トレーニングされる必要のある多くのパラメータがあります。ニューラルネットワークの重みを更新する必要があるため、それが非常に高価です。パラメータが1兆個あり、これらのパラメータの重みを更新する必要がある場合、それは計算的に非常に高価です。

しかし、モデルがトレーニングされた後、これらのパラメータの値、つまり重みをダウンロードすることができます。そうすれば、ローカルマシンで実行できるモデルのコピーを持つことができます。たとえば、Llamaモデルをダウンロードしてラップトップに保存し、ラップトップで大規模言語モデルを実行するオープンソースのイニシアチブがいくつかあります。トレーニングは非常に高価ですが、モデルを使用することはそれほど高価ではなく、また、モデルを微調整したり、回答を生成するために使用される知識を拡張したりすることもできます。これにより、基本モデルの上に追加して、特定のニーズに合わせたエージェントやGPTを作成することができます。

Frederick Vallaeys: そして、Hugging Faceという会社があり、これらのさまざまなモデルのランキングを調べることができ、オープンソースのものも含まれています。そして、私たちはPPCのオーディエンスに話していますので、これが検索マーケティングとどのように関連しているかを考えるとき、それは本当にどのモデルが特定のタスクに最も効果的かを見極めることです。私たちがまだ話していないことの一つは、GPT 4とGPT 4 Turbo、モデルが良くなるほど、それが高価になることです。そして通常、遅くもなります。GPT 4とGPT 3.5の並行比較を行ったことがある場合、GPT 4は実際にタイプアウトされるのを読み取ることができるので良いです。GPT 3.5は2ページをすぐに生成します。そして、それを読まなければなりません。しかし、速度が重要である場合、または基本的なキーワード分析が必要な場合、GPT 4モデルを使用するために余分なお金を使う必要はないかもしれません。だから、私たちがPPCの実践者として、クライアントに本当に役立つ方法の一つは、どのモデルがキーワード生成に本当に良いかを見極めることです。たぶん、それを使ってテキスト生成を行いますが、実際のランディングページやブログを書く場合は、最高のものを使用する必要があります。そして、たぶん、そこでGPT 4を使用するためにお金を使います。ええ、同意します。では、Dev Dayについて話しましょう。OpenAIが発表したことと、次の波のエキサイティングなことは何ですか？私はいくつかのことを書き留めましたが、あなたがちょうど言ったように、GPTsです。GPTsとは何か教えてください。

Nils Rooijmans: そうですね、それはひどい名前だと思いますが、基本的にそれらは何ですか、なぜ彼らがそれをGPTsと呼ぶのかわかりません。GPTという言葉自体がすでに発音が難しいですが、とにかく、GPTsはあなた自身のバージョン、ミニGPTsを作成するようなものです。実際にいくつか作成しましたので、このセッションでデモを行うかもしれません。

ええ、だから基本的にあなた自身の特定のタスクに特化したGPTを作成することができます。そして、それが回答を提供するために使用できる情報を提供することができます。また、たとえば、回答や出力で使用するコミュニケーションのスタイルも設定できます。

たとえば、広告コピーを書くための2つの完全に異なる理論があるとしましょう。エージェントを作成して、基本的に両方の理論を教えることができます。だから、Aの理論を持つ本AとBの理論を持つ本Bがあります。今は有名な著者を思いつくことができませんが、本の内容を提供し、Aのスタイルで広告コピーを作成し、Bのスタイルで類似の広告を比較し、それをテストし始めます。

Frederick Vallaeys: そして、それはPPCマーケターやマーケター全般にとって驚くべきことのように聞こえます。多くの企業はプレイブックやスタイルガイド、ブランドガイドラインを持っています。そして、これはあなたの独自のバージョンのGPTにフィードして、実際に共鳴する広告テキストや広告コピーを生成することができるように聞こえます。GPTsについて興味深いことの一つは、多くのことが可能であったかもしれませんが、それを行うのは少し難しかったかもしれません。微調整やコンテキスト学習を行う方法を見つける必要があったかもしれません。特に大きなデータを添付できない場合、GPTsは開発者でない人が使用できるものとして位置づけられています。だから、これを行うために技術的なスキルは必要ありません。私はあなたが多くの技術的なスキルを持っていることを知っていますが、デモを持っていました。だから、平均的な人がここで達成できることを見せてください。そして、Nilsがあなたのコースを受講する場合に学べることを見てみましょう。もちろん、それを試してみましょう。

Nils Rooijmans: そうですね、基本的に私がやったことは、GPTビルダーを使用して、私自身の特定のGPTバーを作成しました。そして、それにGoogle Ads Scripts Senseiという名前を付けました。

そして、基本的にこれは、Google Ads Scriptsを作成するのを助けるためにこのGPTをトレーニングしました。今、これが私たちに何を可能にするかというと、Google Apps Scripts環境に特化したJavaScriptコードのスクリプトを作成することです。多くの例を追加しました。Google Apps Scripts開発者APIのドキュメントを追加し、ユーザーがこのGPTボットを使用する際にコードが理解しやすく、すべての動作を説明するカスタム指示を追加しました。

しかし、それができることは、魔法以外の何物でもないと思います。だから、今朝準備したものを試してみましょう。フローチャートを作成しました。それは画像です。実際にFredに見せてみましょう。

Frederick Vallaeys: だから、マルチモーダリティをやっているのですね。テキスト入力ではなく、画像を与えているのですね。そうですね、その画像を見せてください。それはホワイトボードのフローチャートですか？

Nils Rooijmans: 見せてみましょう、Fred。あなたも開発者ですから、この画像を見れば、私が何を目指しているか理解できるでしょう。

Frederick Vallaeys: そうですね、素晴らしいです。左上にターゲットCPAが100と設定されているのが見えます。そして、フローチャートが進行しています。あなたが私がこれを理解できると思っているのは嬉しいですが、PPCをやっている人なら誰でもこれを理解できると思います。基本的には、左側に「過去30日間のキーワード統計」という大きなボックスがあります。そして、決定ボックスがあり、一方向には「100クリック以上でコンバージョンがゼロの場合」と書かれており、その後「キーワードを一時停止」と書かれたボックスがあります。そして、他の方向には「CPC入札を増やす」と書かれています。そして、ホワイトボードの下部には「変更が行われた場合のみメールを送信」と書かれたテキストがあります。

だから、すべて視覚的で、何も入力されていません。そして、これをGPTに、あなたの、

Nils Rooijmans: だから、ここに私のSenseiがいて、基本的に「このプロセスを自動化するGoogle Adsスクリプトを作成する」という指示を与えます。だから、基本的にただ単にホワイトボードの写真とこの指示を与えます。

どうぞ。ここにGoogle SQL Senseiがあります。

Frederick Vallaeys: そして、ポッドキャスト版を聞いている人のために、基本的にこのタスクをそのサブパートに分解し、概念的な概要を再び示す必要があると言っています。これはGPTがその画像から認識したことについて話しています。しかし、ターゲットCPAを定義し、ステップ2でキーワードの統計を取得し、ステップ3でパフォーマンス基準を評価します。そしてフローチャートにあった2つの可能性があり、ステップ4で通知と言っています。そして、これを擬似コードに翻訳しましょうと言い、JavaScriptにかなり近いものを返してきます。実際にはJavaScriptですが、関数自体を実行しているわけではありません。そして、これら4つのステップのアウトラインを正確に示しています。

Nils Rooijmans: これは、私がこのセンスイに指示した方法です。なぜなら、私の経験上、他のGoogleのプロフェッショナルにコーディングを教える際に学んだことですが、中間ステップとして擬似コードがあり、それが可能なことを理解しやすくするだけでなく、最終結果が実際にどのように作業を行うかを理解するのに役立ちます。

Frederick Vallaeys: 人間がこれを読み通して、技術的な詳細を心配せずに流れを理解できるようにする必要があります。では、これが良さそうだと思ったら次に何が起こるのでしょうか？

Nils Rooijmans: はい、だから私は常に擬似コードから始めるように指示する理由は、これを読んでいるときに、基本的にキーワードのクリックが100を超え、コンバージョンがゼロの場合、そのキーワードを一時停止するということです。それは良いですが、キーワードが1以上のコンバージョンを持ち、キーワードのCPAがターゲットを超えている場合、CPCビットを増やしましょうと言っています。しかし、それは私たちが望むことではありません。実際のCPAがターゲットを下回っている場合にのみCPCビットを増やしたいのです。だからこそ、擬似コードが役立つのです。では、指示を与えましょう。

Frederick Vallaeys: さて、ニルスがホワイトボードに書いたものから間違いを犯しました。彼はGPTにメッセージを送って、基本的に大部分は良さそうだが、CPAがターゲットCPAを下回っている場合にのみCPCビットを増やしたいと言っています。これは興味深いです。なぜなら、この擬似コードをざっと見て、単に大なり小なりの記号の方向性が間違っているだけだからです。それを間違えて「ああ、良さそうだ。やってみよう」と言ってしまうのは非常に簡単です。そして、すでに多くのお金を使っているものに対して入札を上げることになります。

Nils Rooijmans: それを理解し、間違いを修正しました。そして、JavaScriptコードの作成を続けています。ここで意図したことを実行しているかどうかを確認するために、これを素早くスキャンします。これを信じてください。しかし、私はまだ究極のセンスイに取り組んでいます。それは多くのコメントを追加し、JavaScriptを知らなくても済むようにします。はい、これは良いです。これは文字通り、コピーしてGoogle Adsスクリプト環境で実行できるものです。ホワイトボードであなたとあなたのチームが作成したこのロジックから始めました。写真を撮り、私が作成したGoogle Ads Scripts GPTにアップロードしました。そして、ここにあります。アプリで実行できるGoogle Adsスクリプトがあります。

Frederick Vallaeys: さて、このGPTを作成したのですが、他の人がこれを使用することができるのか、それともどのように配布するのか？それとも、これはあなたのチーム専用ですか？

Nils Rooijmans: はい、素晴らしい質問です。現在、これはまだ非公開で、その理由は私自身のスクリプトを多くアップロードしているからです。指示の中で、現在、GPTをハックして、基本的にこの部分から元の指示を引き出すことができます。OpenAIはこれを防ぐための修正に取り組んでいると思いますが、まだすべてのスクリプトを共有したくありません。

Frederick Vallaeys: そうですね、著者の著作権行動について言及していますね。そして、これは実際に開発者の日に発表されたもう一つの興味深いことです。GPTまたはOpenAIという会社は、著作権シールドと呼ばれるものを持っています。彼らのオフ・ザ・シェルフモデルやエンタープライズモデルを使用すると、裁判であなたを守ります。著作権侵害で訴えられた場合、彼らはあなたのために戦います。これはGPTを使用する人々にとって大きな安心感を与えるはずです。カスタムGPTに関しては、それが著作権シールドでカバーされるかどうかはわかりません。そして、あなたと私はそのフラストレーションを感じていると思います。今日、GPT-4に行って、「Google広告スクリプトを書いてくれますか？」と尋ねると、学んだ多くのことは私が書いたもの、あなたが書いたもの、私たちの数人が書いたものから来ています。そして、私は実際にかなり満足しています。私はこれが業界にとって素晴らしいことだと思います。人々が境界を押し広げることができると思います。私はこれが素晴らしいと思います。業界が次のレベルのPPC管理に進化するのを助けると思います。そして、私たちは皆、パフォーマンスマックスの最適化方法を考えています。それは以前の方法とは異なります。そして、より多くの賢い人々が、小さなコードの断片を書き始め、それを組み合わせてスクリプトを作成し、それをコミュニティに共有することができれば、それはすべての人にとってより良いことにつながると思います。

Nils Rooijmans: 同意します。競争上の優位性は、JavaScriptを書くことができることではありません。競争上の優位性は、Googleスクリプトの自動化の機会をアイデアに翻訳する能力にあります。スクリプトを使用して広告コピーを改善する方法、GPT APIを使用してネガティブキーワードマイニング、検索用語レポートマイニングを支援する方法のアイデアを考え出すことです。

Frederick Vallaeys: そうですね、それは本当に素晴らしいことです。あなたと私はどちらも、スクリプトは誰でもPPCアカウントを自動化する方法だと言っていましたが、JavaScriptを組み立てたり、あなたのコードの断片を組み合わせたり、自分のコードを少し追加したりするためには、少しの技術的な知識が必要でした。それは非常に高いレベルのものではありません。そして、それがあなたが基本的に行うクラスです。あなたは人々がそのポイントに到達する方法を教えています。しかし、今ではGPTがあるので、あなたのコードのすべてを知っているプライベート開発者がいるようなものです。そして、それと会話をすることができます。それは単に「これが書くべきものです」というだけでなく、実際にやり取りをすることができ、提案をすることができます。「それは間違ったアプローチではないか」と言うこともできます。私が行ったことの一つは、OpenAIの高度なデータ分析、いわゆるコードインタープリターを使用したことです。彼らはこれを何度も名前を変えていますが、APIではまだコードインタープリターと呼んでいますが、チャットGPT機能を使用している場合は高度なデータ分析と呼んでいます。しかし、これはPythonコードを書くシステムです。これは素晴らしいです。なぜなら、アカウントのデータから大量のCSVファイルを取り込むことができ、キャンペーンの過去の広告費に基づいて将来の広告費を予測するように依頼することができます。そして、さまざまな統計分析手法を通じて説明してくれます。あなたはそれに挑戦することができます。「それは好きではありません。別のものを提案してください」と言うことができます。また、「この2か月間のデータが少し不足していることに気づきましたか？したがって、予測は最も正確ではないかもしれません」と言ってくることもあります。そして、これは過去には開発者と一緒に座っている必要があったり、自分でやる必要があったりしました。そして、開発者にメールを送り、翌日に返信が来て、次のことを知ると、単純な方法論を開発するのに2週間かかることがあります。しかし、ここでは、眠らないGPTと一緒にコンピュータの前に座って、そのプロセスを進め、数時間以内に何かを動作させることができます。

Nils Rooijmans: 実際に、はい、それは文字通りそうです。私は覚えています。ChappyTなしで行うと、回帰モデルを実装するのに2、3日かかるような高度なデータ分析を行っていました。そして、コードインタープリターのおかげで、数時間でそれを行うことができ、回帰分析を備えた動作するモデルを持っていました。それはクレイジーです。そして、あなたが言及したように、はい、数週間前に、オンラインワークショップを開催しました。それは5日間のチャットGPTとスクリプトのチャレンジで、私と約40人がチャットGPTを使用してスクリプトを作成していました。それは非常に良い経験でしたが、基本的に彼らにJavaScriptの基本的な概念に慣れる方法を教育しました。例えば、変数とは何か、関数とは何か、オブジェクトとは何かなど。そして、その基本的な理解を持ち、ChatGPTと遊びながら学んでいると、チャットGPTを使用してこれらのスクリプトを作成するためのプロンプトを作成することができます。しかし、今では、私があなたに見せたようなGPTを自分で構築できるので、プロンプトを作成する方法を学ぶ必要すらありません。GPTの開発者がそれを行ってくれます。

Frederick Vallaeys: その通りです。そして、開発者の日に発表されたもう一つのことは、新しいGPTモデルが指示に従うのが上手になっていることです。これはあなたが話していることの一部です。通常、プロンプトの中で、必要な出力はGoogle広告スクリプトであると指定する必要がありました。そして、時々それを行い、時々それを行いませんでした。しかし、これらの新しいモデルは特定の指示に従うのが上手になっています。したがって、特定のプログラミング言語で返すように依頼すると、常にそのプログラミング言語でそれを返してくれます。それが良くなります。そして、私が本当にクールだと思ったもう一つのことは、「関数呼び出し」と呼ばれるものの統合です。彼らはそれをツールとモデルと呼ぶこともありますが、基本的にこれらのGPTを持つことができます。今、あなたが私たちに見せてくれたものは、Google広告からデータを取得することでした。生成されたコードがありますが、Google広告にコピーして貼り付けて何かを行う必要があります。なぜなら、Google広告のデータはGoogleにあり、それがGPTに流れ込むことはありません。しかし、現在、GPTの外部に呼び出してデータを取り込むことができる統合が始まっています。簡単な例を考えてみてください。GPTと会話して、「現在のキュラソーの天気はどうですか？」と尋ねたい場合、GPTはそれを知りません。そして、最新のモデルは2023年4月まで更新されています。したがって、GPT-4ターボは2023年4月までですが、それでも今日の天気は知りません。それをどうやって行うのでしょうか？GoogleやMicrosoftに行って質問し、実際に今日のデータを取得する方法は？それはコンテキスト学習を行うからです。外部APIにアクセスし、その場所の現在の気温を教えてもらいます。しかし、それは構造化された呼び出しであり、例えば、ウェザーアンダーグラウンドやウェザー.comのAPIに行く必要があります。それが戻ってきて、GPTは戻ってきたJSONを使用し、気温を引き出し、その情報を口頭での応答や書面での応答の一部として使用することができます。これは本当にクールです。なぜなら、気温は非常に簡単な例ですが、Google広告データを直接取り込むことができればどうでしょうか？データを取り込んで、Canvaにプッシュして、DALL-E 3を使用して非常にクリエイティブな広告デザインを行うことができればどうでしょうか？これらのピースをすべて組み合わせることができ、過去には多くの作業が必要でした。なぜなら、気温が必要な場合はこのAPI、Google広告データが必要な場合はこのAPIが必要でしたが、システムはどんどん良くなっており、そのデータはおそらくそこにあると知っています。そして、それを取得し、単一の呼び出しで複数のフェッチを行うことができます。または、それをプッシュバックすることができます。これは本当に素晴らしいことです。短期間で何ができるかが驚くべきことです。

Nils Rooijmans: はい。革新は非常に急速に進んでいます。数か月後に何ができるかを想像するのは難しいでしょう。今日、Zapierの統合を使用している人がいることを発見しました。彼は自分自身が私たちのようにチャットしている30秒のビデオを撮影しました。プラットフォームは彼の顔の表情や声を分析し、チャット内でAIビデオジェネレーターにデータを送信し、ビデオを再統合して、例えば、クライアントに先月の結果を提示するためのメールを送信するために使用しました。それは本当にクレイジーです。これは今可能なことです。それはまったく新しいフロンティアです。

Frederick Vallaeys: そして、それはまた興味深いです。なぜなら、あなたが私たちに見せてくれたGoogle広告スクリプトセンスイは、基本的にあなたが行っていることを置き換えるものです。1年後に私たちは何をしていると思いますか？希望的には、私たちはまだチャットしているでしょう。ボットが私たちのために作業を行っているのです。

Nils Rooijmans: はい、真面目に言うと、GPTアシスタントと一緒に、私たち、つまりPPCコミュニティのユニークな強みは、ビジネスの目標を検索マーケティングの機会に翻訳する方法を理解していることです。検索マーケティングは毎日変化しています。プラットフォームが変化し、競合が変化し、クライアントが変化しています。そして、AI、GPTアシスタントは私たちの武器の一部になるでしょう。例えば、あなたのチームの専門的なジュニアのように考えてください。これらのAIアシスタントを専門的なジュニアとして考えると、GPTビルダーやそのようなツールを使用して簡単に構築でき、クライアントにより多くの価値を短時間で提供できるようになります。しかし、すべてのAIシステムの能力によって支えられた戦略を考え出す必要があります。それが、PPCプロフェッショナルにとって最大の競争上の優位性があると私が考えるところです。

Frederick Vallaeys: はい、完全に同意します。少なくとも今後の予測可能な未来において、私たちはその戦略を担当しており、特定の目標を達成するために何をする必要があるかを機械に指示しています。そして、それに関与するステップは何かです。あなたが示した単純な例でも見たように、ターゲットCPAが良いか悪いかの方向性を間違えました。それは非常に単純なことですが、私たちはそれを見つけることができます。しかし、間違えると、広告にお金を無駄にすることになります。私はここベイエリアに住んでいますが、最近起こった非常に不幸な出来事がありました。それはPPCキャンペーンを台無しにするよりも少し深刻でしたが、それはクルーズで起こったことです。クルーズはゼネラルモーターズの自動運転車部門で、サンフランシスコに本社があります。サンフランシスコに行くと、これらのロボタクシーが運転席に誰もいない状態で走り回っていました。そして、ニュースで見たと思いますが、女性が車にひかれました。それは自動運転車ではなく、クルーズでもありませんでした。そして彼女は交通に投げ出され、クルーズ車が彼女に向かって来ました。その車は人間ができるよりも3倍速くブレーキをかけました。それは女性への影響を最小限に抑えましたが、女性は車の下に閉じ込められ、車はそれを感知しませんでした。そして、車のプロトコル、事故に対処するための戦略は、実際に道路の脇に移動して交通をクリアすることです。可哀想な女性は車の下に閉じ込められ、30フィート引きずられました。彼女の怪我の大部分はそこで発生しました。ここでの教訓は2つあります。あなたが言っているように、それは戦略に関するものです。何かがうまくいかなかった場合にどうするか？適切なセンサーをすべて持っているかどうかです。それがPPCに関しては、適切な指標を見ているかどうかです。そして、それを正しく行い、システムがそれを自動化して処理できるようにすることです。クルーズの例から学ぶことができますが、これらは私が見る人間の役割の一部です。そして、それは私が本に書いたPPCドクター、PPCパイロット、PPCティーチャーと非常に一致しています。これらはすべて、このOpenAIの世界で非常に関連性があります。

Nils Rooijmans: はい、同意します。私たちはオーバーロードです。私たちは監視を持っており、AIが私たちが望まない方向に暴走しないようにするのは私たちの仕事です。Google広告プラットフォーム内の多くの自動化で見られるように、Google AIによって駆動されるもの、例えばB Maxやスマートビディングなど、これらは大きな可能性を示していますが、少なくともわずかなリスクもあります。機械が常に私たちの利益のために動作するわけではなく、コストのかかるミスを犯すことがあります。それを見つけるのは難しい仕事です。

Frederick Vallaeys: そして、それは本当に興味深いです。なぜなら、私たちはミスについて話しましたが、あなたがここで提起しているもう一つのポイントはオーバーロードです。そして、その場合のオーバーロードがGoogleである場合、優先されるのはGoogleの利益であり、必ずしも広告主の利益ではありません。Googleはしばしば広告主の利益を考慮していますが、最終的には株主に対しても責任があります。あなたが提起した興味深いポイントは、AIを構築する者が特定の状況でAIが何をすべきかを決定する責任を持っているということです。だからこそ、私たちOptmyzrとしては、Googleと対抗することは決してありません。彼らよりもAIをより良く、リアルタイムで行うことはできません。彼らは単により多くのお金を持ち、より多くのリソースを持ち、オプションタイムの操作を行うことができます。操作は悪い意味ではありませんが、入札を設定し、ページの外観を変更することができます。私たちはそれを行うことはできません。だからこそ、私たちができる最善のことは、あなたにコントロールのレイヤーを戻すことです。そして、Googleがこれを行った場合、それが正しいことだと思った場合、私たちはそれを間違っていると認識し、設定の一部を迅速に修正して、必要な状態に戻すことです。

基本的に、私たちはガードレールを設置し、それに対するコントロールをあなたに提供しています。おそらく唯一興味深いのは、異なる人々が作った異なるGPTを使い始めるとき、そのGPTを作った人の動機が何なのかを本当に理解することです。NILSに関して言えば、彼はコミュニティを助け、すべてのPPCerをより良くしようとしているだけなので、彼を信頼できるでしょう。

しかし、聞いたことのない人がGPTでスクリプトやスクリプトジェネレーターを出している場合、神のみぞ知る、もしかしたらこれらのスクリプトのすべての指示は、「最後にポイントして、すべてのデータを私のメールアドレスに送信する」というものかもしれません。そうすると、彼らはあなたのすべてのデータを持っていることになりますので、何を持っているのか、何を見ているのかに注意してください。

Nils Rooijmans: これは実際に素晴らしい例です。特に古いスクリプトの中には、Google Analyticsと統合されているものがあり、Google Adsプラットフォームでスクリプトが実行されるたびに、Google Analytics APIにpingを送り、そのGoogle Analyticsプロパティの所有者にスクリプトが実行されたことを知らせます。

スクリプトの発行者に特定のデータやGoogleの特定のデータを共有しているわけではありませんが、コードを知らない場合や、チャットGPTにコードが実際に何をしているのかを尋ねなかった場合、それを見逃すかもしれません。

Frederick Vallaeys: そうですね、そしてあなたが言及したように、実際にコードの一部を取得して、それが開発者との会話のようなものであるため、データがどこに送信されているのかを尋ねることができ、そこにそのメールアドレスがあると教えてくれるでしょう。

そうです。これがそれに戻って伝えられていることです。人間の開発者に尋ねるのと同じ質問をロボット開発者に尋ねて、必要な答えを得てください。

Nils Rooijmans: 実際に、特にこれに使えるGPTプロンプトをいくつかGoogleドキュメントで共有しました。コメントにリンクします。

Frederick Vallaeys: 素晴らしいですね。素晴らしいです。クレイジーな時代ですが、私はとても興奮しています。あなたもとても興奮しているようですね。そして、スクリプトとGPTの使い方を教えるクラスがもっとありますか？

Nils Rooijmans: もちろんです。4週間前に、チャットGPTを使った5日間のスクリプトチャレンジを行いました。

それは大成功だったので、来年2月に再度行う予定です。基本的にそれは、5日間のオンラインワークショップで、参加者と一緒にGPTを使ってGoogle Ad Scriptsを作成するもので、Javaスクリプトをたくさん学ぶ必要はありません。

だから、私たちはGPTを使ってGoogle Ad Scriptを作成するつもりです。

Frederick Vallaeys: だから、技術的なスキルがなくても、少しのPPCの知識があれば心配しないでください。どこでそれを見つけることができますか？URLは何ですか？

Nils Rooijmans: ショーノートにリンクしますが、私のウェブサイト、私の名前、neil com slash jett challengeで見つけることができます。

Frederick Vallaeys: 素晴らしいですね。いつもショーに参加してくれて、最新の情報を共有してくれてありがとう。本当にあなたが作ったカスタムGPTが大好きです。参加してくれてありがとう。こちらこそありがとう。キュラソーでの冬を楽しんでください。楽しみます。

Nils Rooijmans: 日焼けをします。

Frederick Vallaeys: そうですね。頭を輝かせてください。では、皆さん、見てくれてありがとう。また次のエピソードでお会いしましょう。これが気に入ったら、ぜひ購読してください。次回お会いしましょう。お元気で。