【最新調査】画像生成AIで作った広告バナーを1,000本分解してわかった「成果が出るクリエイティブの型」と制作の限界 ― 限界を超え、成果につなげる「マーケ特化AI」の実装法 ―
セミナー概要
画像生成AIの進化によって、広告バナーは「誰でも作れる」時代に入りました。ChatGPTやGeminiをはじめとするツールで、これまで外注していたクリエイティブを社内で内製・量産する動きが急速に広がっています。一方で、実際に作ってみると「作れるようにはなったが、成果につながらない」という新たな壁に直面する現場が増えています。
私たちは実際に画像生成AIで広告バナーを1,000本制作し、その1本1本を分解・分析しました。その結果、成果が出るクリエイティブには明確な「型」が存在すること、そして生成AIだけでは越えられない制作上の限界がはっきりと見えてきました。
- 「AIでバナーは量産できるが、CTR・CVRが伸びず成果につながらない」
- 「量を作れば作るほどトンマナや訴求がバラつき、ブランドが崩れてしまう」
- 「どのクリエイティブがなぜ勝ったのか、再現性のある型として言語化できない」
こうした壁の多くは、ツールの使い方ではなく「成果が出る型を理解しているか」「その型を仕組みとして再現できているか」に起因します。本セミナーでは、1,000本の分解調査から見えた成果が出るクリエイティブの型と、生成AI単体では越えられない制作の限界を具体的なデータとともに提示します。そのうえで、その限界をマーケティング特化AIでどう越え、実際の成果につなげるのか、実装のステップまで一気通貫で解説します。
本セミナーで学べること
① 広告バナー1,000本の分解調査からわかった「成果が出るクリエイティブの型」
実際に画像生成AIで制作した1,000本を分解・分析し、成果を左右した共通要素を型として整理しました。訴求・レイアウト・情報設計のどこに勝ち負けの分岐点があったのかを、具体的なデータとともに解説します。
② 画像生成AIによる制作の「限界」がどこにあるのか
1本は作れても量産と成果の両立でつまずくポイント、ブランドの一貫性が崩れる理由、再現性が担保できない構造など、生成AI単体では越えられない限界を実制作の知見から明らかにします。
③ 限界を超え、成果につなげる「マーケ特化AI」の実装法
汎用の生成AIとマーケティング特化AIの違いを整理し、ブランドや過去データを学習させながら勝ちパターンを再現・量産する仕組みの作り方を解説します。型を仕組みに落とし込み、成果につなげる実装ステップまでお伝えします。
こんな方におすすめ
- 画像生成AIで広告バナーを内製・量産し始めたが、成果につながらず悩んでいる方
- 量産するほどクリエイティブの品質やトンマナがバラつき、再現性のある型を作りたい方
- 生成AIの限界を理解したうえで、マーケ特化AIで成果につなげる具体的な方法を知りたい方
「作れる」から「成果につなげる」へ。1,000本の分解調査で見えた型と、生成AIの限界を超える実装法を、具体的なデータをもとにお伝えします。ぜひご参加ください。