爆速で広告成果を生み出せた理由は、「自作AIツール」とはまた別のところにあった

先日の社内勉強会で、「生まれたて新サービスが、広告配信開始の翌朝に即資料請求を獲得。コンバージョン率は2%以上」という発表を先輩から聞きました。

その先輩は、自分自身の知見を詰め込んだAIツールを自作して、成果につなげていました。ただ、私が驚いたのはAIツールの性能だけではありません。

プロジェクトに関わる人数を最小限にして、意思決定者とバイブスを揃えて、思いっきりスピードを上げた。そうして成果を上げていたことが、なにより印象的でした。

広告配信 "前" にLPの改善サイクルが3〜4回まわっていた

先輩が担当したのは、とある新サービスの広告運用でした。使える広告費はごくわずか、導入実績はもちろんゼロの状態です。

ここで先輩が持ち込んだのが、自作のAIツール。LPを読み込ませると、AIが100人分の仮想顧客を作って、それぞれLPを読んだ感想を返してくれる。AI上で広告の配信結果をシミュレーションできるようなツールです。

このAIツールによって得られたフィードバックを受けて、LPを修正する。修正したLPを、またAIツールにかける。このサイクルを3〜4回まわし、AI上の予測コンバージョン率が当初の4倍に上がったところでようやく、広告配信を始めたとのことでした。

すると配信翌朝には、さっそく資料請求を獲得。最終的にコンバージョン率は2%超となり、大手企業からの問い合わせも入りました。実績ゼロの新サービスとしては、上出来の数字だと思います。

意思決定者がLPを直接修正する、だから速い

また、従来なら設計から広告配信、数字改善という一連の流れに2ヶ月はかかるところ、約20日で成果を上げていました。

通常、LPを改善しようとすると制作会社に依頼を出し、上がってきたものを確認、上司や関係部署の承認をとって公開する、という手順が必要です。この往復を2〜3回まわすだけでも、数週間から1ヶ月過ぎてしまいます。

この案件では、LPを直接修正するのが意思決定者本人でした。どう修正するか判断する人と、修正する人が同じ。他に承認をとる必要がある人もいなかった。だから、どんどんLPを改善できて、成果にもつながりました。

ここでもし巻き込む人が2人、3人と増えていたら、AIツールがどれだけ速くフィードバックを返してくれても、「どう修正するか」を持ち帰って合議する時間が生まれます。AIが縮めてくれた時間は、こうした調整業務に全部吸い取られていたはずです。

うちの社内で「爆速で成果を出すためには、プロジェクトに関わる人数は最小限に絞りなさい」と言われ続けてきた理由が、改めて腹落ちしました。

バイブスの揃った関係性が、さらにプロジェクトを加速させた

そしてもう1つ、成果に効いていたと思うことがあります。

先輩と社長は「仕事を依頼する側と受ける側」という関係性ではなく、同じゴールに向かう仲間として、プロジェクトを回していました。

「いち早く成果を出そう」というバイブスが揃っていたからこそ、「AIツールでこんなフィードバックがありました」「いいですね、いますぐLPを修正します！」というテンポで物事が進んでいたんです。

AIを活用し、自分の手元の業務を効率化することは誰でもできるようになりました。ただ、プロジェクト全体のスピードを上げて成果を出すには、クライアントの協力が不可欠です。

先輩のプロジェクトが爆速で成果を生み出したのは、仲間として同じテンポで走れる関係性があったからこそだと思います。