この2部構成のブログシリーズの第1部では、生成型AIと顧客データを組み合わせることで、マーケティングチームがパーソナライズされたマーケティングコンテンツを生成するのを支援する方法を示します。
休暇シーズンは、米国の小売業者や消費者ブランドにとって重要な時期であり、多くの企業が年間売上の25％を11月と12月だけで稼ぎ出す ことがあります。おもちゃ、ゲーム、趣味の特殊ブランドでは、最大34.5%まで上昇することがあります。これにより、消費者の注意を重要なショッピングウィンドウの前に十分に引きつけることが不可欠になります。しかし、多くの組織がこの注意を競い合っている中で、どのようにして一際目立ち、選択肢に困惑する顧客を勝ち取ることができるのでしょうか？
ますます、パーソナライゼーションに取り組むことが求められています。個々の消費者のニーズ、興味、好みに合わせたパーソナライズされたマーケティングコンテンツは、騒音を切り抜けてショッパーの注意を引く効果的な方法として広く認識されています。しかし、他のマスマーケティング手法と比較して結果を改善することができますが、コンテンツを開発するための時間と労力のコストが、どれだけ真にパーソナライズできるかを制約してきました。
人々はよくワン・トゥ・ワンのマーケティングについて話しますが、実際のところ、ほとんどのコンテンツはまだ数十万人、あるいは数百万人の類似した消費者のセグメントに対してターゲットされています。こ れは単純に、マーケティングチームがキャンペーン周りのコンテンツを開発するための容量が限られているからです。
しかし、包括的な顧客データに基づいた生成型AIは、マーケティングチームがより小さな、特定の消費者グループに高度にパーソナライズされたメッセージを送りつつ、広範なキャンペーン目標と一致させるのに役立ちます。生成技術からの出力をレビューする必要性とコストが、まだ真の一対一のマーケティングを可能にしていないかもしれませんが、それはパーソナライズされたマーケティングの次のレベルを解き放つ可能性があり、組織がよりカスタマイズされたコンテンツで競争相手から一段と目立つのを助けます。
AIによるコンテンツ作成のデモンストレーション
ホリデーシーズンのテーマに戻り、生成型AIを使ってパーソナライズされたホリデーギフトガイドを作成する方法を示したいと思います。これらのガイドは、ホリデーマーケティングの定番であり、消費者の広範な興味を対象としているため、潜在的な顧客は自分が興味を持つセクションを探す必要があります。これは、コンテンツの焦点を特定のギフト贈り手のニーズと興味に絞る絶好の機会を提供し、ガイドが彼らに共感する可能性を大幅に高めます。
このブログシリーズでは、架空のスポーツ用品小売業者のためのデジタルガイドの作成と配信を再想像します。このビジネスから休日のアイテムを購入する可能性が高いと判断された顧客に一つの大きなガイドを提供する代わりに、各受信者の好みのギフトカテゴリーと、以前の閲覧履歴と購入履歴に基づく価格感度についての情報を使用して、認識された7つのカテゴリーと3つの価格感度の21の交差点ごとにカスタマイズされたガイドを作成します。
このシリーズの最初のエントリでは、生成型AIモデルが信頼性の高い、高品質な結果を出力するための課題に取り組むことになります。二つ目のブログでは、コンテンツ作成とメール配信を自動化するエンドツーエンドのワークフローを開発します。
AIプレイグラウンドの使用
私たちが必要とするコンテンツを生成するために生成型AIモデルをトリガーする一連の指示を開発することをプロンプトエンジニアリング と呼びます。プロンプトエンジニアリングは非常に反復的なプロセスであり、多くの試行錯誤が必要です。この活動に多くの組織が大きな時間を投資することから、Databricksはこのプロセスを簡素化するためのインタラクティブなユーザーインターフェースであるAI Playground をリリースしました（図1）。
Figure 1. The AI Playground within the Databricks workspace
この文章を書いている時点で、AI PlaygroundはMeta Llama 3.1 70B Instructモデルを使用するように事前設定されています。プレイグラウンド画面の上部中央のドロップダウンを使用して、Databricks環境内に事前にインストールされた他のモデルや、Databricks管理者によって事前に設定されたモデルを選択することができます。また、複数のモデルを並行して実行することも選択でき、共有プロンプトからの出力を比較することができます。しかし、この演習では、一つのデフォルトモード（図2）に焦点を当てます。
Figure 2. Model selection within the Databricks AI Playground
モデルの選択に加えて、各モデルの動作を制御するいくつかのオプションを設定することもできます（図3）。初期のプロンプト開発中はこれらをデフォルトのままにしておき、後でこれらの値を変更して結果にどのように影響するかを見ることをお勧めします。
Figure 3. Configuration options available for models within the Databricks AI Playground
プロンプトについて話すと、コンテンツ作成中に通常使用される2種類のプロンプトがあります。これら二つのプロンプト、システムプロンプ トとユーザープロンプトとして知られるオプションを、AIプレイグラウンド画面の下部で見ることができます（図4）。
Figure 4. The text boxes where system and user prompts are defined.
システムプロンプトは通常、LLMがどのように振る舞うべきかについての包括的な指示です。それは、生成型AIモデルが実行するタスクのトーン、コンテキスト、制約を設定します。例えば、私たちのホリデーガイドがどのように構成されるべきかなどです。これは、ユーザープロンプトとは異なり、私たちが特定のリクエストの具体的な詳細を提供することがよくあります。例えば、モデルが生成する必要がある特定のホリデーガイドの対象者などです。これが初めてのプロンプトエンジニアリングで、これら二つのタイプのプロンプトがどのように異なるのか（そしてどのように相互作用するのか）がまだはっきりしていない場合、いくつかの例を通じて作業すると理解しやすくなるはずです。
プロンプトの定義
AIプレイグラウンドへのオリエンテーションが終わったので、それを使ってプロンプトを開発しましょう。システムプロンプトについては、以下を指定し、保存ボタンをクリックして指示を保存しましょう：
ユーザーの好みの価格帯とホリデーギフトのサブカテゴリーを使用したタイトルと本文のクリエイティブを書きます。フォーカスはホリデーシーズン中のギフトにするべきです。
ユーザープロンプトについては、私たちのバリアントの一つに特化した指示を提供することができます：
スキーが好きな低価格帯のショッパー向けのコンテンツを作成します。
この指示をモデルに送ると、かなり興味深い結果が返ってきます（図5）。
Figure 5. The results of our initial prompt
コンテンツをより読みやすくするために、以下に簡潔にしたプレーンテキストの出力を示します：
お財布を痛めずにホリデーシーズンにスキーをする
あなたは予算内でスキーを楽しむ人ですか？冬の冒険を大切に思う愛する人たちに、予算を超えないで示したいですか？これ以上探す必要はありません！お財布を痛めずに済む、手頃な価格のスキーテーマのギフトのトップピックをご紹介します。
20ドル以下：
* スロープで頭と耳を暖かく保つ暖かいビーニー ($15)
このレスポンスは一貫性がありますが、いくつかの問題があります。まず、長すぎます。システムプロンプトではコンテンツの長さに制限を設けていませんでしたが、明らかに必要です。二つ目に、モデルは実際には私たちの商品カタログのアイテムについて何も知らないのに、商品（価格付き！）をいくつか提案しました。特定の製品について情報を提供するか、または私たちが扱っている関連するアイテムのクラスに対するコンテンツを強調するように求める必要があります。
それを考慮に入れて、システムプロンプトを次のように更新しました：
ユーザーの好みの価格帯とホリデーギフトのサブカテゴリを使用して、タイトルと本文を含むクリエイティブな作品を書いてください。フォーカスはホリデーシーズン中のギフトにするべきです。出力の中で商品カテゴリーに焦点を当ててください。出力に特定の製品を含めてはいけません。また、価格を含めないでください。出力は簡潔であるべきで、おおよそ150語を超えてはいけません。
ユーザープロンプトは以前と同じように読みます：
スキーが好きな低価格帯のショッパー向けのコンテンツを作成します。
注： AIプレイグラウンドは会話型に作られており、セッション内で以前のプロンプトの記憶を保持します。セッションをクリアするには、これらの新しいプロンプトを提出する前にページをリフレッシュすることをお勧めします。
これら二つの新しいプロンプトを使 うと、モデルの反応は大きく異なります：
"スキータスティックなストッキングスタッフ"
このホリデーシーズン、スキーを楽しむ笑顔で！あなたの人生のスキーヤーに手頃な価格のギフトを探しているなら、私たちはあなたをカバーしています。私たちのスキーテーマの宝物のコレクションは、銀行を壊すことなく喜びをもたらすことが確実です。
私たちの選択肢の中から、ソフトな帽子、暖かい手袋、カラフルなスカーフなど、スキーギアに個性を加えるのに最適なアクセサリーを選んでください。また、スキーテーマの水筒、携帯電話ケース、荷物タグなど、機能的なお気に入りを選ぶこともできます。また、雪の結晶のオーナメントや山テーマのマグネットなど、楽しくてユニークなスキーインスパイアードの装飾品も幅広く取り揃えています。
何を選んでも、それは「ピーク」の完璧さを持つギフトになること間違いなしです！
出力はよくなりましたが、少し一般的すぎて、携帯電話ケースのようなランダムなものを提案しているように見えました。これに対処するために、ギフトガイドがスポーツ用品小売業者に関連していることを強調し、焦点をスポーツ用品に絞るようにプロンプトを更新しました：
システムプロンプト：
あなたはスポーツ用品小売業者のためのコピーを書いています。出力はスポーツ用品の製品に焦点を当てるべきです。ユーザーの好みの価格帯とホリデーギフトのサブカテゴリを使用して、タイトルと本文を含むクリエイティブな作品を書いてください。焦点は休暇 中のギフトにあるべきです。出力では製品カテゴリに焦点を当ててください。出力に特定の製品を含めてはいけません。また、価格を含めてはいけません。出力は簡潔であるべきで、おおよそ150語を超えてはいけません。
ユーザープロンプト：
スキーが好きな低価格帯のショッパー向けのコンテンツを作成します。
これにより、レスポンスがより良く見え始めますが、「ヘイ、スリルシーカー！」と開始するなど、まだ一部に癖があります。これは読者が自分自身のために買い物をすることを示唆しています：
スリルシーカーの皆さん！あなたの人生のスキーヤーに手頃な価格のギフトを探していますか？これ以上探す必要はありません！私たちのスキーアクセサリーの選択肢は、銀行を壊すことなくあなたが気にかけていることを示す最適な方法です。暖かくて快適な帽子や手袋から、機能的なスキーソックスやゴーグルまで、私たちはあなたの大切な人がシーズン中ずっとスロープに立つために必要なものを全て揃えています。さらに、私たちのスキーバッグやバックパックは、彼らのギアをスタイリッシュに運ぶのに最適です。ホリデーバジェットを犠牲にすることなく、素晴らしいスキーシーズンのギフトを贈りましょう。今日私たちの手頃な価格のスキーアクセサリーをショッピングして、この冬を思い出に残るものにしましょう！
そして、私たちはシステムプロンプトを削り続け、モデルにギフトがメールの受信者ではなく他の人のためのものであることを知らせました。また、モデルがそのコンテンツ を構築するためのサンプルメールを提供することも役立ち、そのメールをHTML形式で提供することで、私たちの配信ニーズに簡単に変換できる結果を出力するのに役立ちました。そこで、何度も反復を重ねた結果、最終的に以下のプロンプトにたどり着きました：
システムプロンプト：
スポーツ用品小売業者のためのコピーを書いています。出力はスポーツ用品に焦点を当てるべきです。ユーザーの好みの価格帯とホリデーギフトのサブカテゴリを使用して、タイトルと本文を含むクリエイティブな作品を書いてください。フォーカスはホリデーシーズン中のギフトにするべきです。コンテンツを受け取る人はギフトを贈る人です。彼らは特集されているサブカテゴリーに個人的に興味がないかもしれません。出力の製品カテゴリーに焦点を当てます。出力に特定の製品を含めてはいけません。また、価格を含めてはいけません。出力は簡潔であるべきで、おおよそ150語を超えてはいけません。コンテンツを作成する際には例を参考にしてください。
例えば、低価格帯でホリデーの好みのサブカテゴリがスキーの場合
**スキーゴーグル**
**スキーグローブ**
</body>
家族の中のハイパフォーマンスなハイカーへのギフトを計画していますか？私たちはトップクラスのバックパック、ハイキングシューズ、そしてこのホリデーシーズンにストッキングを詰めるための他の全てのハイキングギアを厳選しました。
**バックパック**
**ハイキングシューズ**
ユーザープロンプト：
スキーが好きな低価格帯のショッパー向けのコンテンツを作成します。
レスポンス
<title> スキーヤーのための予算内のストッキングスタッファー</title> <body> あなたの人生のスキーヤーに、銀行を破綻させることなく暖かさと快適さのギフトを贈りましょう。当社の手頃な価格のスキーアクセサリーは、このホリデーシーズンのストッキングにぴったりです。
スキーソックスは、足を暖かく乾燥させ、優れたアーチサポートを提供する吸湿性のスキーソックスで、ぴったりとフィットします。
スキーハットとヘッドバンド 私たちのスキーハットとヘッドバンドのコレクションで、寒さを防ぎ、暖かさを保つことができます。スタイリッシュで暖かさを保つことができます。
手と足のウォーマー スロープで手と足を暖かく保つための便利で携帯性のある手と足のウォーマーは、素早い元気付けに最適です。
</body>
この結果には非常に満足しています。明らかにホリデーギフトを中心に据えており、ショッパーのギフトの好みに対応しています。この結果を得るためには、指示に多くの詳細を提供する必要がありましたが、最も重要な要素は、モデルが修正できるサンプルコピーを提供することのようです。それはその行動を非常にうまく制約し、ドアを出る準備ができたコンテンツを提供してくれました。次に、価格と活動の好みの他の20のバリエーションでプロンプトをテストし、私たちのプロンプトエンジニアリングの努力を最終化することができる、まあまあ良い結果を得ることができました。
結果の評価
前に言及したように、プロンプトエンジニアリングは多くの試行錯誤を必要とします。時間が経つにつれて、異なるモデルに慣れてきて、指示に必要な詳細を理解して結果を得ることができますが、実験の必要性は完全にはなくなりません。
よく思い浮かぶ重要な質問：モデルの出力を評価する方法はあるのでしょうか？それによって、良い結果と悪い結果をより確実に、一貫して認 識することができるのでしょうか？生成型AIの分野でモデルの出力を評価するために使用されるいくつかの指標がありますが、これらの指標は、私たちがモデルを実用的なアプリケーションに使用するときには、しばしば私たちのニーズを満たしません。
したがって、これまでの組織が使用してきた手動のコンテンツ作成プロセスについて考察し、そこからいくつかのヒントを得ることができます。マーケティングコピーを手動で作成する際には、通常、著者が言語とキャンペーンの制約と格闘する長いプロセスがあります。これは、コピーが組織のニーズを満たすことを確認するためのレビューや編集などが続くことがよくあります。これは非常に人間主導のプロセスであり、それほど多くの時間と多くの目がそれに向けられているという事実は、最終結果が私たちのニーズと一致しているという相対的な自信を持っています。
このプロセスを受け入れると、私たちはまだ生成された出力を人間がループ内でレビューするプロセスにフィードすることができます。バリエーションの数を適度に保つなら、ここで調査した21のバリエーションのように、チームの人々がそれぞれをレビューし、編集することができ、効率性の面で大きな利益を得ることができます。さらに一歩進めて、修正された出力をモデルにフィードバックする（ファインチューニングというプロセスを通じて、またはシステムプロンプトに良い出力と悪い出力の例を単純に含めることによって）、私たちは時間とともに、より少ない追加の努力で私たちの要求を満たすことができるカスタムモデルに到達するかもしれません。
私 たちがマーケティングコンテンツを判断するために頻繁に使用する基準を明示することもできます。人気のある自然言語処理ライブラリや技術を使用して、誤字脱字、不適切な言葉、感情、トーンなどのコード駆動型のチェックをワークフローに組み込むことで、マーケターはレビュープロセスのより単調な要素から解放されます。しかし、私たちはさらに一歩進むことができます。
AI Playground内で生成された出力の下部を見ると、AI Judge （図6）によって実行された一連の評価が表示されます。
Figure 6. AI Judge responses as part of the AI Playground output
AIジャッジは、単に独立した、しばしば同等に強力な、またはそれ以上に強力なモデルであり、コンテンツが時には微妙な要件を満たしているかどうかを調査するように求められるものです。例えば、AIプレイグラウンドでは、執筆時点で、レスポンスの安全性と関連性に関する2つの質問があります。あなた自身のAIジャッジがコンテンツ作成のワークフローの一部として評価するための他の基準を簡単に設計することができます。これにより、あなたの基準を満たすコンテンツが顧客に送信される前に人間の介入を最小限に抑えることがより確実になります。
次のステップ：作成＆配信ワークフローの 構築
プロンプトが定義されたら、スケールでコピーを作成するための自動化されたワークフローを構築し、そのコピーを配信メカニズムに接続する方法を探ることができます。このシリーズの次のブログでは、この作業がどのように行われるかを示します。DatabricksをCDPに接続して顧客詳細にアクセスし、ここで定義したようなプロンプトに基づいてコピーを生成し評価し、承認されたコピーをメール配信サービスに渡してターゲット顧客に届ける方法を示します。その間、Databricks AI Playground を探索し、コンテンツ作成のためのプロンプトエンジニアリングに挑戦してみることをお勧めします。
