PPCおよびSEOマーケター向けの強力なChatGPT活用法

エピソードの説明

そのエピソードの視聴者の一人であるNicholas Bakenが、ライブチャットでChatGPTをどのような強力なユースケースに使っていたかを共有してくれました。そこで後日、さらに詳しく話を聞くために彼に連絡しました。

このPPC Town Hallのエピソードでは、Nicholasと私が、PPCを超えてSEO、コンテンツ制作、そして一般的なデジタルマーケティングにまで広がるChatGPTの活用について議論します。

ぜひご視聴いただき、以下を学んでください。

- SEO向けにschema markupをどのように生成できるか

- OpenAIのplaygroundを使ってGPTの可能性を広げる方法

- ChatGPTの限界

- ChatGPTがGoogle Ads scriptsを作成し、PPCで除外キーワードを見つける方法

ほか多数

エピソードの要点

SEO向けSchema Markupの生成

• ChatGPTは、特定の業種に合わせたJSON schema markupを効果的に生成でき、検索エンジンがWebサイトのコンテンツをより正確に理解するのを助けることでSEOを強化します。
• ユーザーは基本的な事業情報を入力するだけで、ChatGPTが完全なschemaコードを提供し、それをHTMLに直接組み込めるため、事前のコーディング経験がない人でもプロセスを簡素化できます。

OpenAI’s Playgroundの活用

• OpenAI’s Playgroundには、創造性レベル（temperature）や応答の出やすさ（top P）の調整など、GPTモデルの挙動をカスタマイズするための高度な設定があり、より正確で関連性の高い出力を実現できます。
• APIを使うことで、特定のコンテンツでモデルをトレーニングし、応答の関連性と精度を高め、AIをビジネスアプリケーションにより深く統合できます。

ChatGPTの限界

• コンテンツ生成には優れている一方で、ChatGPTは特定の文字数を維持するのが苦手で、正確な長さ要件に合わせるには手動調整が必要になる場合があります。
• ChatGPTは、出力を洗練させるための追加の入力やガイダンスがない場合、長文コンテンツの作成では十分に力を発揮できないことがあります。

PPCとGoogle Ads ScriptsにおけるChatGPT

• ChatGPTはGoogle Ads scriptsの作成を自動化でき、広告パフォーマンスデータの管理やGoogle Sheetsなどのツールとの連携を容易にします。
• 検索語句リストから除外キーワードを効果的に特定・提案でき、広告ターゲティングの精度向上とPPCキャンペーンの効率改善に役立ちます。

その他の要点

• 複雑な情報をより理解しやすいコンテンツに要約するChatGPTの能力は、詳細な技術文書を読みやすい形式へと変換できます。
• このツールは、明確化のために追加質問をする方向へ進化しており、より文脈に即した正確なコンテンツ生成が改善されています。
• ChatGPTのようなAIツールがさまざまな業務機能に統合され続けることで、コンテンツ品質とマーケティング戦略を高めながら、大幅な時間とコストの削減が期待できます。

エピソードのリソース

新しいポッドキャスト、Search Marketing Academyをご覧ください: Search Marketing Academy

エピソードのトランスクリプト

NICHOLAS BAKEN: ええと、多くの人に理解しておいてほしいのは、こうしたツールは私たちを助けるためにあるということだと思います。そうですよね？ 私たちを置き換えるためではありません。仕事を、仕事をより簡単にするためにあるんです。

FREDERICK VALLAEYS: いくつかの広告グループを運用していて、Googleが私の広告を表示した検索クエリ、検索語句を見ていました。アカウントによっては、こうしたリストが本当に、本当に長くなるんです。

そこで、これを見ながら、どの除外キーワードを追加すべきかを判断したいんです。というのも、Googleが私の広告を、あまり関連性のないものに対して表示しているかもしれないからです。こんにちは、そしてPPC Town Hallの別のエピソードへようこそ。私はFred Vallaeysです。ホストを務めます。Optmyzrの共同創業者の一人であり、CEOでもあります。

今日の話題は、もはやPerformance Maxではなく、もう少しAIとGPT寄りになっているようです。そして今ではGoogle Bardも、もちろんGPT 4も、つい最近登場しました。最近では、今起きているあらゆるAI開発を一時停止すべきだという声まであります。つまり、これは明らかに人々の関心を強く引いているということです。

これは、あらゆるものの仕組みを革命的に変える可能性があります。だからこそ、PPC実務者やデジタルマーケターとして、GPTや類似の生成AIが私たちの世界にどう適合するのかを話したいのです。そのために少し前にエピソードを配信しました。そして、チャットで最も積極的に参加してくれた人の一人がNicholas Baconでした。

そこで、彼には何か興味深い話があるだろうと思い、連絡を取りました。今日は彼がゲストです。GPTについて話していきます。では、PPC Timeoutを始めましょう。いいですね。

NICHOLAS BAKEN: お会いできてうれしいです。Nyfty LabsのNicholas Baconです。

FREDERICK VALLAEYS: 今日は来てくれてありがとう、Nicholas。そして、まず第一に、前回のGPTに関するエピソードを視聴してくれたこと、そして積極的に参加してくれたことに感謝します。素晴らしい洞察があると感じましたし、傍観して推測しているのではなく、実際にその技術を触って試してきたのだろうと見えました。

だからこそ、ぜひ参加してもらって話を聞きたかったんです。まずはNyfty Labsについて、そしてNyfty Labsで何をしているのかを少し詳しく教えてください。

NICHOLAS BAKEN: Nyfty Labsは、フルサービスのマーケティングエージェンシーとして最初に立ち上がり、ハイパーローカル、ローカル、そしてナショナルのキャンペーンを支援しています。基本的には、小規模な個人商店のようなところがGoogleでスマートキャンペーンを立ち上げたいという場合から、月間数十万ドル規模の本格的な運用まで対応しています。

なので、基本的にはほとんどの領域をカバーできます。ラベリングも含めてですね。私はこの業界に20年以上いて、業界の進化とともにさまざまなことを経験してきました。その一つが、もちろん今のAIです。どうやら、これが今みんなの新しいおもちゃのようです。そして、多くの人がこうしたことを議論しています。

AI検出ツールですね。コンテンツを見て、「ああ、これはChatGPTで作られたものだ」とか、あるいは他の反復型AIモデルで作られたものだと判断するわけです。実際、特にGoogleのスレッドでは、GoogleがAIを使っている企業に混乱を引き起こすのではないかという議論がたくさんあります。

でも、私は本当にそうは思いません。彼らにとって何の利益にもならないはずです。

FREDERICK VALLAEYS: その通りです。彼らは基本的に、「誰が書いたかではなく、そのコンテンツが役に立つか、そしてもちろん正確かどうかが重要だ」と言っています。では、その話題をもう少し掘り下げてみましょう。GPT 4は、

GPT 3.5よりも圧倒的に優れています。Google Bardも今は利用できます。そこで、これまで試したものについての見解を聞かせてください。さらに、GPT 3.5、つまりChatGPT以前にさかのぼっても構いません。それぞれ何が得意なのか、そして何を見つけましたか？

NICHOLAS BAKEN: 私たちはかなりいろいろなものを使ってきました。

AIベースのさまざまなプラットフォームをかなりテストしています。良いものもあれば、まあまあのものもあります。もちろんその一つがChatGPTです。Bardについては、まだプログラムに承認されていないので、あまり重点的には見ていません。なので、まだ使えていないんです。

2つ目として、ChatGPTについては、私たちはそれをチャットソリューションに統合しようとしてきました。つまり、通常は人間が答えるような質問に答えさせることで、たとえば会社全体の情報のようなものを尋ねられるようにしたいんです。

たとえば、ナレッジベースに入って、文字通り情報を質問だけで提供できるようにすることです。Open APIを作成してChatGPTと統合することは、私たちが試してきたことの一つです。最初はいくつかのサイトに実装したのですが、すぐにオフにしなければなりませんでした。変な動きをし始めたからです。

こちらが教えていました。「ねえ、特定のことはしないで」と。ところが突然、何かをやってしまって、

FREDERICK VALLAEYS: ええ、

それは、WozniakやMuskが「ここで一旦止めるべきだ」と言っている問題全体を示しているのかもしれません。恐れには2つのレベルがありますよね。1つ目は、非常に権威あるように聞こえることです。

そのため、人々が信じ始める誤情報を広めてしまう可能性があります。これはここ数年、世界中で大きな問題になっています。そしてもう一つの問題は、十分に賢くなって、自らを改善し始め、私たちが制御できないところまで行ってしまうのではないか、ということです。そして、人類に対して何かをし始め、よりSF的な終末シナリオに近づいていくのではないか、という懸念です。

私は2つ目よりも1つ目のシナリオのほうがはるかに現実的だと思います。でも、もちろんそこについて議論の余地はありますよね。とはいえ、少し話を戻すと、あなたたちはマーケティングエージェンシーですよね？ でも今はAIを使っている。そして、人々のサイトにそれを入れたと言っていました。これはランディングページやCROの最適化のような取り組みですか？

具体的には何をしていたんですか？

NICHOLAS BAKEN: 顧客のサイトには入れていません。すべて自社の内部向けのものに実装しました。私たちは住宅ローン会社も所有していますし、他にもいくつか事業があります。そこで、クライアントベースとのやり取りを少し簡素化するために、その技術を活用したかったんです。

あるいは、すみません、私たちの会社とのやり取りですね。たとえばソーラー分野では、どのソーラーパネルを使っているのか、設置時期ごとの違いなど、もっと情報を提供したかったんです。

FREDERICK VALLAEYS: つまり、ソーラーパネルを探している人向けの、基本的にはランディングページにチャットボットを置いていたわけですね。では、その前はどうしていたんですか？ そのランディングページには、ただチャットがなかっただけですか？ 情報は

NICHOLAS BAKEN: いいえ、チャットはありませんでした。基本的には、リードフローだけで運用していました。GoogleやFacebook、その他のソースから流入させて、ランディングページに送っていたんです。

そのようなチャットベースのソリューションは導入していませんでした。ナレッジベースに入って質問できるようなものは別ですが。私たちはもっと人間味があって、よりエンゲージメントの高いものにしたかったんです。そして、最初の数回の会話ではうまく機能しましたよね？

最初の数個の質問をしている間は完璧でした。問題は、それ以外のことを聞けてしまうことです。そうなると、文字通り迷路に入り込んだようになって、「うわ、これは、これは」となるんです。

FREDERICK VALLAEYS: そうですね。つまり、「私たちはソーラーパネルを売っています。だから、そのことだけ話してください」という枠に収められなかったわけですね。

NICHOLAS BAKEN: ええ、まだですね。

FREDERICK VALLAEYS: それは、今まさにモデルが作られている途中だからですよね。まだ発展途上なんです。試しに何をするか見てみただけなんですよね。で、フィードバックを見始めたら、「ああ、これはオフにしないと」となったわけです。興奮もありましたしね。でも、私たちはJasperも使ってきました。あれは本当にクールなツールです。

マーケティング素材として、たとえば特定の文字数が必要な場合や、何かを言い換えたい場合にはとても便利です。とはいえ、私たちがChatGPTや他のAIモデルを使ってきた方法は、まずコンテンツを作成することです。そうすれば、私たち向けにユニークなものになります。

リサーチなどもすべて行って、それからそのコンテンツをもう一度ChatGPTに入れて、「もっと簡潔にして」「もっと読みやすくして」「人間が書いたように聞こえるようにして」「反復的な表現は使わないで」と伝えるんです。

FREDERICK VALLAEYS: 面白いですね。実際には人間が書いたものなのに、もっと人間らしく聞こえるようにして、と頼むわけですから。

NICHOLAS BAKEN: そうなんです。というのも、私が言えることの一つは、人間が書いたコンテンツの多くにはかなりの冗長さがあるということです。

そうですよね。私たちは自然にそうしてしまうんです。書き方のスタイルの一部なんです。考え方の一部でもありますし、

FREDERICK VALLAEYS: ガイドラインの一部でもありますよね。「ブログ記事を書いて。最低でも1200語必要です」みたいな。なるほど。

NICHOLAS BAKEN: そこで私たちがやるのは、基本的にそれを整えることなんです。そうですよね。それに、驚くと思いますよ。比較してみると。

ChatGPT版と人間が書いたものを比べたとき、どれだけ多くの人がChatGPT版を選んだか。しかも、プロのライターと比べてです。単に書くのが好きだからやっている人ではなく、これを生業にしている人の話です。とても興味深いですよね。そして私は、こうしたツールは私たちを助けるためにあるんだと、多くの人に理解してほしいと思っています。

そうですよね。私たちを置き換えるためではありません。仕事を楽にするためにあるんです。そして、もしそれを自分の代わりにしてくれるものだと思っているなら、考え方が間違っていると思います。人生に簡単なものなんてありませんし、それには理由があります。そして、価値のあるものほど簡単には手に入りません。

素晴らしいコンテンツが欲しいなら、リサーチをしなければなりません。プラットフォームに全部やってもらって、自分は編集もしない、というわけにはいかないんです。まだそこまでのレベルには達していません。そして、そこまで到達する頃には、たぶん私たちはまったく違う会話をしているでしょうね。

FREDERICK VALLAEYS: そして、その点ではGoogleは今でも非常に重要な役割を果たしていますよね。リサーチをするときは、Webの奥深くまで掘り下げて、何があるのかを調べる必要があります。始めるには最適な場所です。でも昨日、こんな質問がありました。娘が、8歳くらいの子向けのバレリーナに関する良い本は何かと聞いてきたんです。

私は「Googleで調べられるけど、その場合はたくさんのリンクを見て、それからAmazonに行かなきゃいけない」と思いました。なので、ChatGPTに行って、「要約を教えて」と頼んだんです。それを娘に見せて、「はい、これが答えだよ」と言いました。だから、こうした検索技術にはそれぞれ役割がありますよね？

NICHOLAS BAKEN: それについては面白いですね。もしよければ、私の画面をすぐに表示してもらえますか。ひとつ言えるのは、このプラットフォームは驚くほど優秀だということです。面白いことに、コードベースのようなものに非常に強いんです。つまり、どう適用するか、どのようにコンテキストを使うか、そういうことを文字通り手順で案内してくれます。必要な情報を持っているんです。

これはChatGPT 4ですよね。そして最近、私たちは「これは3.5ですよね」と話していました。だから、群を抜いて最も賢いわけではありませんが、かなり興味深いです。別の質問をして、「男性向けヘアカット、またはヘアケア会社向けのソーシャルコンテンツの柱を教えて」と頼むこともできますよね？

すると、ビフォーアフターのような方向に進んでいくので、潜在的な機会を提示するのが本当に得意なんです。たとえば、何かを思いついていなかったかもしれない、というような場合ですね。そして、たとえばNext.jsを使ったレイアウトテンプレートのコードベースが欲しい、つまりJavaScriptですね、と言えば、関連する詳細情報を文字通り提供してくれます。

見ての通り、私たちはMapQuestや他のかなり複雑なものも実装しています。こうしたことを理解しているんです。本当に、どうやるかを教えてくれるんですよ。

FREDERICK VALLAEYS: ここで少し止めたいと思います。というのも、ここにいる多くの方はプログラマーではないかもしれないからです。あの上部に戻ると、多くの人はあなたのプロンプトや、特定のコードの上部、つまりテンプレートレイアウト用に表示していたコードが何を意味するのか、理解していないかもしれませんよね。

ここで素晴らしいのは、Nicholasのような人がこういう話をしていて、サーバーの立て方も、コードの各部分をどこに置けばいいのかも分からない人でも、GPTは驚くほど優秀だということです。たとえば、「はい、ステップ1です。ここに行って、このファイルを作成し、そのコードを入れてください」と言ってくれるんです。

そしてステップ2はこれです。なので、実際にはコーディングを学ぶためのかなり良い方法なんです。もし一度もやったことがなくても。たとえば私はPHPでコードを書く方法は知っています。今では少し古い感じですが。でも、別のことをどうやるか知りたいなら、どこでサーバーを入手できるか、設定をどう行うかまで実際に説明してくれます。

そこがすごいところですよね。初心者の私たちに、本当にプログラマーになるための道を教えてくれるんです。

NICHOLAS BAKEN: まったくその通りです。それに加えて、もう一つお見せしたいことがあります。最近私たちがやっていたことで、これもまた試しにやってみたものなんですが、これが正しいものか確認させてください。実際に、さまざまな会社向けのアウトライン、つまり短い説明文などを作成させたんです。

完璧ではありませんでしたが、十分に活用できるものでした。なので、それはかなり優れていると感じました。たとえば、ソーラースタイルブック、つまりスタイルガイドについて、ChatGPTに「Nyfty solar向けのAssociated Press style bookを書いて作成して」と依頼しました。

そこで、すべての詳細を提供したんです。事業概要、ビジョン、ミッション、コアバリューなどですね。すると、それらすべての情報を取り込み、基本的にAssociated Press style bookを作成しました。これはブランド面に近いものですが、言語のトーンや、会社を市場でどう表現したいかを非常によく反映しています。

これは本当に大きなユースケースだと思います。こうした種類のものに多くのお金を使っている人はたくさんいますからね。テンプレートに従うことができて、そのテンプレートを基本的に、あなたの会社が何をしているかという枠内で提供してくれるなら、それだけで膨大な時間、労力、リソースを節約できますよね。

私にとっては、80%を提供してくれて、あとは私たちが編集するだけで済むなら、それだけでかなりのコスト削減になります。ブランドガイドでもそれをやりましたし、つまり、可能な限りあらゆるものを実際にテストして、どこに限界があるのかを見てきたんです。

もちろん、いくつかの制限はありますよね。では、その点について少し話しましょう。制限の一つは、文字数や文の長さを指定して段落を作らせようとすると、うまくいかないことです。なぜうまくいかないのか、正確には分かりませんが、その特定の枠組みに対応するのが苦手なのは確かです。

かなり近づくことはできます。なので、何かを頼むときに、たとえば「説明文を10パターンください」と言う場合は、「ただし350文字未満にしてください」と付け加えても、たぶん下回るか、あるいは超えてしまうだろうと分かっておく必要があります。だから、その点は得意ではありませんが、出してくるものの中にはかなり良いものもあります。

FREDERICK VALLAEYS: では、少しその演算処理の不足について触れておきましょう。OpenAIは実際に、少し改善するアップデートを行いました。でも、この生成AIの仕組みは、シーケンスの中で次に来る可能性が最も高い単語を予測することなんです。だから、その種の予測は得意です。

数を数えたり、計算したりするのは得意ではありません。そこが問題なんですよね。そこで私たちが見つけた手法の一つは、30文字未満の見出しが欲しいときです。Nicholasが言っていたように、GPTはちょうど30文字未満に収める方法を知りません。でも、最後にいくつか例を与えると、基本的には補完アルゴリズムとして動きます。

そのため、提供した見出しに似たものを出しやすくなります。つまり、何の例も与えない場合よりも、Google Adsの文字数制限に収まる見出しを出してくれる可能性が高くなるんです。なぜなら、今は白紙の状態から始めているようなもので、思っていたより長くなることがあるからです。

NICHOLAS BAKEN: もちろんです。私たちがやったことの一つは、基本的に「いいえ、それは文字数ではありません」と伝えることでした。そこで「では、文字数は何文字ですか？」と聞き返し、260文字です、と伝えました。すると「教えてくれてありがとうございます。かなり近づきました。おっしゃる通りです。学習しています」と返ってきたんです。

つまり、時間が経つにつれて、もっと学習し、より直感的に、より良い情報を提供できるようになるはずです。ただ、それには時間がかかります。4.5や、Jasperのようにその用途向けに特化して作られた、より反復的なモデルが出てくると、さらに良くなっていくと思います。

Jasperの話をしましょう。

FREDERICK VALLAEYS: では、少しJasperについて話しましょう。Jasperを使ったことがない人も多いと思います。何が得意なんですか？

NICHOLAS BAKEN: Jasperは、実はマーケティングコンテンツの作成に非常に優れています。長文もある程度できますが、私たちは主に短いもの、たとえば説明文、すみません、タイトルやディスクリプションの作成、そして素早く仕上げたいものに使っています。

やりたいことと、そのやり方を基本的に伝えると、すぐに出力してくれます。

FREDERICK VALLAEYS: そこがまさに重要な点で、少し補足すると、プロンプト設計が非常に大事なんです。生成AIに良い仕事をしてもらうには、質問を適切な形で組み立てる方法を知っている必要があります。

Jasperが本当にうまくやっているのは、テンプレートを用意していることです。たとえば、「事業計画書が必要ですか？」「広告が必要ですか？」といった形で、入力すべき内容があらかじめ定義されています。つまり、そのプロンプトをどう書くべきかが最初から決まっていて、それを組み合わせていくわけです。もう一つ、Jasperの人たちと話して理解していることですが、彼らは複数の生成AIシステムを使い分けています。たとえば、「事業計画書を求めるこの種の問題には、Google barge APIが最適だ」といった判断をしています。

また、別の種類のキーワード分類はGPT model threeが非常に得意だ、といった具合です。つまり、適切なプロンプトとともに適切な場所へ送ることで、欲しい答えをより簡単に得られるようにしているんです。もちろん、自分でさまざまな生成AIを使い、プロンプトを試行錯誤すれば同じところにはたどり着けますが、彼らは言ってみれば、そのためのスタートダッシュを提供してくれるわけです。

NICHOLAS BAKEN: その通りです。しかも、これまで話してきたことと同じで、必要な内容の詳細をしっかり与えることが大事なんですよね。だから私たちは、社内のコンテンツライターが作成したコンテンツをchat TPTに入れたり、さまざまなプラットフォームに入れて、別のバリエーションを作れないか試しています。

それもまた重要なんです。単に「彼らが書いたものを、もっと良く書けるから書き直す」という話ではありません。むしろ、「その人が書いたものに近い形で、別のバリエーションを作れないか？」ということです。たとえば、その人に15種類の季節別バリエーションを書かせる代わりに、私がそれを入れて「5種類の別バージョンを作って。夏向けと春向けをそれぞれ1つずつ」といった具合に頼めます。

コンテキストを与えて「何か出して」と言えば、ちゃんと出してくれます。時には良いものが出ますし、時にはそこまででもありません。でも、結局は編集が必要です。ここでの教訓は、コンテンツ制作のプロセスから自分を完全に外さないことです。そこが本当に得意な部分だからです。ただし、自分で編集できること、あるいはその業界の知識を持つ人に編集してもらうことが必要です。そうすれば、優れたコンテンツを発信できます。

実際、今ちょうど不動産サイトを作っているところです。その不動産サイトのコンテンツは、最初は人間が作成しました。そして今、そのサイト全体をchat GPTに文字通り書き直してもらっています。さらに、Marketing Phoenix内の他のサイトと比べて、どの程度ランクするかをテストする予定です。これはかなり面白いです。というのも、まだ公開中のサイトがないので、最初から最後までの流れを確認できるからです。

比較対象は競合だけで十分です。もし競争できて、より良い結果が出始めれば、私たちが提供しているコンテンツがより簡潔で、読みやすいということが分かります。結局はそこなんです。あと、chatGBTが非常に優れているのは、難しい内容を分かりやすくすることです。

とても複雑な情報でも、たとえばかなり分厚い文書があっても、それを第三学年レベルの理解、つまり小学校3年生程度の読みやすさで書き直すように指示できます。chat GPTは本当に汎用的です。

Jasperのようなものや、最近出てきた他のツールは、より特化しています。最近、Latelyを導入したのですが、これは基本的にソーシャルメディア向けなんです。ソーシャルメディアって、見ているとみんな同じことをしていますよね。でも、大きなAIモデルを使って、ソーシャルメディア向けの投稿を作成するためのものなんです。

FREDERICK VALLAEYS: では、いくつかマーケティングの例に入っていきましょう。これまで話してきたことの多くはマーケティングに関連していますが、具体的に見ていきたいと思います。まず一つ例を挙げます。画面を共有してもらえますか。私はこれまでGoogle広告のスクリプトをたくさん書いてきましたが、先日「簡単な広告スクリプトをお願いしてみよう」と思ったんです。

GPT modelに対する私のプロンプトは、「過去30日間で100回以上のインプレッションがあったすべてのキーワードを含むGoogleシートを作成するGoogle広告スクリプトを書いてください。レポートにはクリック数、インプレッション数、コンバージョン数を含めてください」というものでした。かなりシンプルですよね。でも、できるとは思っていませんでした。というのも、GPTは基本的に世の中にあるあらゆる情報から学習しているからです。そして広告スクリプトはかなり特殊で、書かれている数もそれほど多くありません。でも返ってきた内容を見て、「よし、これが手順だ」となり、コードを書き始めました。私はそのコードをGoogle Adsアカウントにコピー＆ペーストしただけで、完璧に動きました。修正は一切不要でした。

しかも、コードの中に「この変数を置き換えてください」と書いてあって、具体的なスプレッドシートURLを入れるようになっていたのも良かったです。こういう作業は、以前なら何時間もかけて書いていたはずですし、その後でSearch Engine Landにブログ記事として書いて、手順も自分でまとめる必要がありました。それが今では全部やってくれるんです。

そこで私は「もっと複雑で高度なこともできるか試してみよう」と思いました。そして、RSAの広告コンポーネントを使ったRSA用のスプレッドシートを書けるかどうかを尋ねました。かなり横着していたので、開発者にスクリプト作成を手伝ってもらったメールをそのまま送りました。開発者に送ったメールを、まったく編集せずにそのまま入れたんです。さすがに理解できないだろうと思っていました。でも、やはり私がやりたいことを理解してくれて、見事にコードが出てきました。

その次に私が言ったのは、「実は、このスプレッドシートには、各RSAのすべての見出し、見出しコンポーネント、説明コンポーネントの一覧が入っています。もし見出しの15種類すべてを使っていないなら、GPT自身を使って、既存のものに似た新しいバリエーションを提案してほしい」ということでした。これを追加の質問として投げたんです。するとまた「もちろん、それもできます」と返ってきました。つまり、コードにこの新しい関数を追加する必要がある、と言われて、実際にその作業が1時間もかからずに終わったんです。

以前なら、おそらく数時間はかかっていたであろうコーディング作業です。これが、私が本当に感心したPPCの例の一つです。もっとシンプルに言うなら、最初の例で挙げたように、データを取り込んでスプレッドシートに入れる。なぜなら、マーケターとして私たちが大好きなのは何かというと、スプレッドシートを扱うことですよね。だから、データをください。スプレッドシートに入れて、別のことに使いたいんです。これが私の好きな例の一つです。Nicholas、あなたがやった中でお気に入りの例は何ですか？

NICHOLAS BAKEN: 基本的には、タイトルとディスクリプションの書き直しですね。あなたの側での適用方法は少し違います。というのも、私もOptmyzrを使っているので。

でも、そうですね。

FREDERICK VALLAEYS: OptmyzrにはAIが含まれています。

NICHOLAS BAKEN: そうですね。

FREDERICK VALLAEYS: 私たちはGPT modelを使っています。だから、単に私たちのツールを使ってバリエーションを依頼して、そのまま入れるだけで、すごく簡単になります。

NICHOLAS BAKEN: ちょっと宣伝っぽいですけどね。でも、その通りです。しかも本当に素晴らしい仕事をしてくれます。

それと、少しOptmyzrの話をして、このプラットフォームがどう機能するのか、なぜそれが重要なのかを話しましょう。たとえば、アカウントに入って「どの変更がどの結果を生んだのか」を把握しようとする場面がありますよね。それはExcelシートでは本当に大変です。何時間もかかってしまいます。でも、その情報を視覚的に、しかも意味のある形で表示できるのは大きいです。これは、私たちが社内で、クライアントが来たときにも使っている主要なソリューションの一つです。というのも、「私たちが行った変更のうち、これが結果です。良い面も悪い面もあります」と見せられるからです。それを見て理解できることは非常に重要です。

そういう意味で、AIの活用方法として非常に優れています。私たちの場合、あなたの会社やプラットフォームの仕組みとは少し違う使い方をしています。私たちは主にコンテンツ面で使っています。コンテンツ重視の会社ですからね。SEOや開発にも使っています。

それが主な使い方です。たとえば、schemaの例があります。まだ残っているか見てみます。基本的には、ウェブサイト用のschemaのアウトラインを提供してほしいと依頼したんです。そして、Google向けのschemaに準拠していることを確認したかったんです。すると、その目的のためのコードをすべて提供してくれました。あとは文字通り空欄を埋めるだけでした。

本当に基本的な質問、つまり何を見せたいのかを理解してくれるんです。ちょっと見てみましょう。すぐにやってみます。Nyfty blending lines with のためのschemaを書いてみましょう。

FREDERICK VALLAEYS: そして時には、これはGPT 4なので、3.5よりかなり遅いです。かなり遅いです。それに最近は容量いっぱいのことも多いので、少し待つ必要があるかもしれません。

では、聞いているだけで見ていない人向けに説明すると、今schemaマークアップを生成しています。Googleの構造化データガイドラインに準拠した、Nyfty Lendingという住宅ローン会社向けのschemaです。組織、サービス、連絡先情報、所在地に関する情報が含まれます。このschemaをウェブサイトのHTMLに追加することで、検索エンジンがコンテンツをよりよく理解し、検索結果でのサイトの可視性を向上させることができます。

Nicholasが入力したシンプルなプロンプト、つまりNyfty Lendingのschemaを書いてほしいというだけの内容から、ここまで返ってきています。Nyfty Lendingは住宅ローン会社です。Nicholasが求めていたのは基本的にそれだけなのに、実際のJSONコードを書き出して、小さなボックスに入れてくれています。最後には、そのコードをそのままクリーンなテキスト、つまり注釈なしでコピーできます。

そのままHTMLやWeb開発ソフトウェアに貼り付けて保存すれば完了です。

NICHOLAS BAKEN: そうなんです。かなり優秀ですよね。たとえば、これをどうやるのか、どこから始めればいいのか、まったく経験がない場合でも役立ちます。schemaは一般的に、実はかなり多くの要素が関わってくるんです。

会社の種類に応じたサブコンテキストもあります。たとえば洗車場のようなケースですね。だから、ほんの少しの情報を与えるだけで、あとはやってくれるので、生活がかなり楽になります。もちろん、完全に完璧とは限りません。だからこそ、全体を確認して、すべてがここに入っているか確認したいんです。

私は住所など、他のコンテキストは一切与えていません。「これが何か」ということだけを伝えました。実際に必要になる住所情報などは入れていないんです。でも、どうやるかのコンテキストは示してくれます。あとは空欄を埋めるだけです。郵便番号、国、州などですね。

FREDERICK VALLAEYS: ここで面白いのは、電話番号のような数値は実際には正しいか確認する必要があることです。そこは自分で埋める必要があります。でも、telephone numberなのかphone numberなのか、あるいはphoneなのか、schemaがその属性をどう定義しているのかを知っているだけでもすごいんです。私なら調べに行く必要があります。Googleのドキュメントを掘り下げる必要があるでしょう。初めてやるなら、それだけで10分はかかるはずです。でもここでは、基本的に事前に書かれているんです。もちろん、「他に追加できる属性はありますか？」と聞けば教えてくれるはずです。

私のGoogle広告スクリプトのコードと同じで、たとえば今のGoogleはインプレッションをどう呼んでいるのか？ レポートを依頼する場合、それは大文字のIなのか小文字のiなのか？ そういう細かさのレベルです。それ自体は重要ではありません。私はまだ「人間として何が必要か」を考えていますが、実装の細部こそが、実際には非常に時間を取ることが多いんです。

そして、そこをGPTは本当に大きく助けてくれます。

NICHOLAS BAKEN: そうですね。

FREDERICK VALLAEYS: それほど優秀なんです。私は、Cloudflare向けのリダイレクトを作業していた例を見せたかったんです。統合もしていて、rewrite条件を扱っていたのですが、いろいろなバリエーションがあるんですよね。「これを簡略化できますか？」と聞いたんです。すると、これは3.5を使っていたので、4が出る前の話ですが、条件と、その情報をCloudflare workerとして使うために必要な内容を書き換えてくれました。かなり驚きました。必要なデータをきちんと与えられれば、かなり多くのことができるんです。

先ほど言ったように、マーケティングに関しては、本当に素晴らしい質問や情報を出してくれます。たとえばコンテンツで行き詰まって、「何について書けばいいんだろう？」となったら、「ヘアジェルの使い方について20個アイデアを出して」と頼めばいいんです。もちろん、全部が素晴らしいわけではありませんが、出発点にはなります。

FREDERICK VALLAEYS: そうですよね。

では、ヘアジェルの使い方について20個の例を使ってランディングページを書いたとしましょう。そこに対するキーワードが欲しい場合はどうでしょう？ そのランディングページをそのまま渡してもいいですし、今書いたテキストに対して「Google広告に入れられる関連キーワードをいくつか提案して」と言うこともできます。

私は一度セッションをやったことがあって、いずれ共有する予定ですが、要するにGPTだけを使ってゼロからGoogle広告のPPCキャンペーンをどう構築するか、という内容です。キーワードの出し方が分からない、広告グループの作り方が分からない、広告文の書き方が分からない、関連性が何か分からない、そういう場合でもGPTがやってくれます。

少し画面共有に戻しましょう。もう一つ気に入った例をお見せしたいです。いくつかの広告グループを運用していて、Googleが私の広告を表示した検索クエリ、つまり検索語句を見ていました。アカウントによっては、この一覧が本当に長くなるんです。そこでこれを見て、「どの除外キーワードを追加すべきか？」と考えました。もしかすると、Googleがあまり関連性のないものに対して広告を表示しているかもしれないからです。

そこでシンプルに、「これらのキーワードを表にして、PPC管理ソフトウェアを作っている会社にとっての関連性で並べ替えてください」と依頼しました。そして、広告グループの検索語句一覧をそのまま貼り付けました。それを実行したんです。GPTの本当に面白い機能の一つは、表を扱えることです。表を依頼すると、これらの検索語句が見えるだけでなく、その場で応答も返ってきます。つまり、2列の表を生成してくれるんです。1列目がキーワード、2列目がPPC管理ソフトウェア会社にとっての関連性です。

もちろん完璧ではありませんが、関連性の高いキーワードや検索語句から、低品質なものまで見ていくと、たとえばPPC AIのようなものがあります。これは関連性の低いキーワードですよね。PPCに関するものではありますが、ソフトウェアを売っている人にとっては、そこまで関連性が高いわけではありません。だから、注目すべきポイントを絞るのに役立ちます。私が除外キーワードとして追加すべき、関連性の低いキーワードを見つけるための注意を向けやすくしてくれるんです。

ここで面白いのは、関連性の定義を私が一切指定していないことです。GPTは本質的に、キーワードとは何か、広告グループとは何か、ツイートとは何か、関連性とは何か、そしてキーワードに対する関連性とはどういう意味か、といった概念を理解しています。つまり、その関係性を自動的に把握して、かなり役立つものを返してくれるんです。

それもまた、そのシステムの理解の深さに驚かされた点です。

NICHOLAS BAKEN: まったくその通りです。私たちも同じようなことを感じています。3.5と4の違いは、より賢く見えることです。実際に賢いんですが、提供する情報に対してより思慮深いんです。興味深いですよね。前回お話ししたときは、まだ4が出る前でしたが、ここまで能力が上がるとは思っていませんでした。でも、特にライティング面ではかなり違います。3.5は同じ言葉を何度も使い、かなり反復的でした。4.0はそこまでではありません。全然違います。それに、質問もより多くしてきます。こちらが質問すると、こちらが何を言いたいのかを学ぼうとして、追加の質問を返してくるんです。これは本当に面白いです。

そして、繰り返しになりますが、AIは反復的に変化していきますし、先ほどPPCの例で示したように、さまざまな形で活用されていくでしょう。たとえば、表の作成や、ある記事が出たのですが、4〜6週間ほど前だったと思います。彼女はchat gptにすべてのキーワードを入れて、グルーピングを始めさせ、キャンペーンを作成し、それをGoogleにアップロードしていました。つまり、かなり多くのことができるんです。かなり賢いんですよ、使い方さえ分かっていれば。

FREDERICK VALLAEYS: その通りです。結局はプロンプト設計に戻ります。今後、適切なプロンプトの設計方法について、ブログでたくさんコンテンツを出していく予定です。でも、もう一度画面共有に戻して、別のことをお見せしたいです。多くの人はchat GPTを通じてGPTを触ることになると思いますが、chat GPTでは基本的にプロンプトを組み立てることができます。それだけです。

でもバックエンドには、実はAPIがあるんです。たとえばOpenAIや他の生成システムからAPIキーを取得して登録できます。そうすると、かなり多くの可能性が開けます。まず、モデルを自分のコンテンツや好みの応答スタイルにより近づけるように訓練し始めることができますし、temperatureのような基本的な機能にもアクセスできるようになります。

Temperature and top Pは、要するにシステムにどれだけ創造的であってほしいかを示す指標です。top Pでは、テキストを書いていく際に、次に来るトークン、つまり次の単語を予測しようとします。簡単に言えば、この文の中で論理的に次に来るべき単語は何か、ということです。

そのうえで、次の各トークンに対して、どれくらい起こりやすいかという確率でスコアを付けます。top Pは創造性を制限します。なぜなら、続ける候補として最も起こりやすい上位10パーセントのトークンだけを使うべきだ、と言っているからです。つまり、創造性を制限しているわけです。もし、次の単語としてはかなり起こりにくいトークンでも何でも使ってよいと言えば、そこから別の経路に進み、まったく違うスタイルで書き始めることになります。

Temperatureも基本的には同じような指標です。つまり、temperatureもまた、どれだけ創造的かを示す指標であり、下げるほどランダム性の低い出力になります。temperatureが0に近づくほど、モデルはより決定的になる、という表現がよく使われます。つまり、temperatureが0ということは、

GPTに、たぶんすでに誰かが以前に書いたようなものを書かせる、ということです。temperatureを1まで上げると、まったく違うものが出てくるかもしれません。これらは調整できるいくつかのダイヤルにすぎませんが、単語の繰り返しや文の繰り返しを本気で防ぎたいなら、ここが試しどころです。

APIを使えば、その一部を制御できます。ここでは例として、エベレスト山について書くように指示しました。まずtemperatureを0に設定します。非常に決定的です。できれば、エベレスト山についての非常に事実ベースの内容が出てくるはずです。すると、エベレスト山は世界で最も高い山であり、標高8,848メートル、ネパールとチベット、中国の国境にあるヒマラヤ山脈のマハラングール・ヒマール地域に位置している、といった内容が返ってきます。

つまり、かなり文脈が付いた形になります。では、これを変えてみます。同じ質問をして、temperatureを1に設定します。こちらははるかに決定性が低くなります。おっと。もう一度聞いてみましょう。

よし。では送信します。

すると、少し違う出力が得られます。事実は依然として正しそうです。ただ、これもまた、システムに新しいものを生み出させるための方法の一つです。そしてもちろん、この応答を再生成すると、temperatureが高い場合は、直前に出てきたものとは異なり、まったく新しいものが出てくる可能性が高くなります。

NICHOLAS BAKEN: いや、本当に驚くべきことです。それに加えて、できることがあるんですが、残り時間がどれくらいあるかわかりませんが、WordPressでは実際に使えるプラットフォームがあるんです。画面を少し共有してもらえればお見せできます。APIを実際に統合できる場所です。

ここですね。

FREDERICK VALLAEYS: こういうAIを使っているWordPressプラグインですね。

NICHOLAS BAKEN: そうです。基本的には、更新しながら動いています。かなり多くのアップグレードが行われてきましたが、ご覧のとおり、私たちのキーなど、統合に使うものがすべて入っています。そして、タイトル提案や抜粋の提案をしてくれます。

このプラットフォームにはかなり大きな可能性があります。これが、私たちがテストしながら取り組んできたものです。たとえば、ChatGPTを使ってWebサイトにチャットボットを置きたいなら、これがその方法の一つです。問題はファインチューニングで、そこは一部削除せざるを得ませんでした。

ファインチューニングの一部は外しましたが、ファインチューニング済みモデルを使うこともできますし、データベースビルダーやデータセットビルダーを使って、要するに情報を直接与えることもできます。なので、現時点ではそこからは少し離れて、自分たちのモデルとプレイグラウンド、そして今まさにご覧いただいたような部分に集中しています。

そして、ほぼ何でも統合できます。ここにはOpenAI関連のものや、APIのエラー率などもあります。なので、ぜひ触ってみることを強くおすすめします。WordPressを使っているなら、かなり面白いプラグインです。Fredが言ったように、今後もっと多くのものが出てくるはずです。

現時点では、私たちが見つけた中で最も完成度が高いものの一つです。そして、私たちにはうまく機能しています。今後数週間でこれを再び有効にして、ソーラー側でどう動くかを確認する予定です。ただし、これはローン側では停止しました。法的に問題のある内容を返し始めたためです。

あのままにはできません。とはいえ、全体としてはかなり優れたプラットフォームですし、ワークフローに統合できることは非常に重要になると思います。会社として、ビジネスとして、ナレッジベースの情報を提供できること、社内コミュニケーションを持てること、そしてプラットフォームに質問してデータを引き出せることは非常に重要です。というのも、自分のナレッジベースを見て、見たいものを探すのにどれだけ時間がかかるでしょうか。

特にナレッジベースが大きい場合は、本当に大変です。だからこそ、AI関連の多くはビジネス用途で非常に有益になると思います。マーケティング面では、もちろんタイトル、説明文、コードの作成、書き換え、より簡潔にすることなどですね。

ソーシャル面でもそうですし、ブログコンテンツもそうです。ChatGPTがあまり得意ではないのはブログコンテンツ、つまり長文コンテンツです。その点、content at scaleは3種類のAIを使って、非常に長いコンテンツを作成します。1200文字から、もっと短い場合もありますが、2500〜3000文字くらいまでですね。

かなり優秀です。もちろん人による編集は必要ですが、そこでは非常に大きな価値を提供してくれます。今年のコンテンツライターにかかるコストを見れば、時間という面では少ない投資でかなり多くのことができます。なので、

FREDERICK VALLAEYS: そうですね。Nicholas、これから先が楽しみです。

ビジネスでGPTをどのように使っているか、いくつか共有していただきありがとうございます。GPTについては今後ももっとエピソードをやっていく予定です。PPC Town Hallを楽しんでいただけたなら、ぜひ登録して、今後のセッションの通知を受け取ってください。NicholasはSEOを多く手がけていますが、先ほど言ったようにPPCもやっていて、そのためにOptmyzrを使っています。

他の方でOptmyzrを試してみたい方は、2週間の無料トライアルがあります。ぜひ当社のウェブサイト、optmyzr.com から登録してください。そしてもちろん、Nyfty LabsのNicholasに連絡を取りたい場合は、Nicholas、どうやって見つけてもらうのがいいですか？

NICHOLAS BAKEN: そうですね、電話で連絡してもらえますし、ウェブサイトからメールを送ってもらうこともできます。

直接連絡したいなら、LinkedInかTwitterでメッセージを送ってください。対応しています。こういうことを言うのは自分にとってかなり珍しいんですが、普段は表に出るタイプではないので。でも、今AI関連でやっていることは本当にワクワクしますし、市場が向かっている方向を考えると、とても楽しいんです。

なので、私は外にいますし、必要ならいろいろなところから連絡してもらえます。

FREDERICK VALLAEYS: では、LinkedInのNicholas Baconですね。本日はご参加いただきありがとうございました。私はFred Vallesです。PPC Town Hallをご覧いただきありがとうございました。次回お会いしましょう。

NICHOLAS BAKEN: ありがとう、みなさん。