AIで生成されたビジュアルは、企業にとっても消費者にとっても難しい問題を提起しています。AI 画像は信用できないとよく言われます。彼らは本物らしさが欲しいと言っています。イメージが人によって作成されたか、機械によって作成されたかが重要だと彼らは言う。
しかし、実際の行動はもっと複雑な物語を語ります。
最近の世論調査の結果では、消費者の態度と消費者行動の間に断絶が見られる可能性があります。これらはLinkedInの非公式な世論調査であり、科学的な調査ではありませんが、いずれも明確な方向性を示していました。これらが組み合わさると、製品マーケティングにおける人工知能による画像の使用にどのように取り組むべきかについての有益なシグナルが得られます。
世間の議論では、AIで強化された画像に対する不快感が高まっていることが示唆されていますが、実際の買い物習慣では、この問題に対するより受動的な関与が明らかになっています。このギャップは興味深いだけでなく、有益な情報でもあります。マーケティング担当者やコンテンツクリエーターが、この新しいビジュアルのフロンティアを切り抜けるための明確な指針となります。
消費者は本物であることを望んでいるが、それを検証することはほとんどない
ある世論調査では、 回答者の 79% が、商品画像がAIで強化されているかどうかを見極めようとはしなかったと答えています 直近のオンライン購入時別の調査では、大多数がこう答えているという事実にもかかわらずです。 AIがいつ画像を生成したかを知りたい。
これは、理論上の異議と実際的な行動との間には隔たりがあることを示しています。
多くの場合、消費者は見ているものがデジタルで作成されたものかどうかを調べるのではなく、ブランドへの親しみやすさや視覚的な妥当性に頼って、自動操縦で操作しているかもしれません。人工知能で生成された画像は、うまくできていても、必ずしも危険信号が出るとは限りません。エクスペリエンスを損なうことなく、電子商取引、ライフスタイルコンテンツ、広告のビジュアル言語に溶け込ませることができます。
ブランドにとって、これは透明性が無関係だという意味ではありません。まったく逆です。消費者が現時点で要求していなくても、AIの使用について慎重にラベル付けしたり開示したりすることは、信頼を築くための動きとして役立ちます。機会は、事後的に正当化することではなく、先制的に明確にすることにあります。
要点：画像が役に立ち、自然で、状況に合っていると感じた場合、ほとんどの消費者はその画像がどのように作られたかをじっくり調べようとしません。しかし、同じ画像が後になって混乱や失望を招いた場合、精査が明らかになるのはそのときです。
AIが問題でなくても、期待値のミスマッチはリターンの引き金になる
別の世論調査でそれが明らかになりました 67% の人が、見た目が違う商品を返品する 画像で見たよりも実際に撮ったものですこれは重要な事実を浮き彫りにしている。消費者にとって最も重要なのは画像がどのように作られるかではなく、それが製品を正確に反映しているかどうかだ。
その意図は真剣に受け止められるべきです。特に外見重視の購入や返品手続きが簡単な場合は、ビジュアルが誤った期待を生む場合、買い物客のかなりの割合がフォローします。それと同時に、このような問題も起きています。 態度と行動のギャップ 現れる。ミスマッチの商品を返品すると言うすべての人が実際に返品するわけではありません。わずかな逸脱を受け入れたり、面倒を避けたりする人もいます。
ブランドへのメッセージは明確です。消費者はイメージが期待しすぎると気づき、多くの人が行動するようになるということです。AI で強化された画像は依然として価値ある役割を果たすことができますが、それは製品の現実を歪めるのではなく、サポートする場合に限られます。不実表示の境界線を越えることなく明瞭さと一貫性を向上させるハイブリッドアプローチが、最も持続可能な戦略です。
ギャップに気をつけて、でも怖がらないで
この二つの矛盾を心に留めておくべきだ。1 つは、大多数がいつ画像が AI で作られているかを知りたがっているにもかかわらず、消費者は一般的に商品画像に AI が含まれているかどうかを調べないということです。もう1つは、ほとんどの消費者が見た目の違う商品を返品すると言っていても、行動は異なる可能性があるということです。
この態度と行動のギャップは抜け穴ではなく、現実です。ビジュアルマーケティングで AI を使用するチームの目標は、そのギャップを悪用することではなく、そのギャップを理解し、それに応じた設計を行うことです。
実際には次のようになります。
- 必要なときに AI ビジュアルにラベルを付ける —すべての画像を開示する必要があるわけではありませんが、重要な製品ビジュアルは顧客の期待に沿ったものでなければなりません。AI は現実を隠すためではなく、明確さを向上させるために活用してください。
- 誇張せずに強化 —背景をすっきりさせたり、照明を調整したりすると、誤解を招くことなく画像をより魅力的にすることができます。色、サイズ、仕上げなど、お客様に届く商品の核となる属性を変更するような加工は避けてください。
- 商品画像の監査 — ビジュアルが対面でのカスタマーエクスペリエンスとどのように一致しているかを定期的に確認してください。リターンが特定のビジュアルの周りに集まっている場合は、画像が原因である可能性があります。
- 重要な決定ポイントは視覚的な正確さを重視 — 評価の高い製品については、お客様に何が手に入るかを確認するようにしてください。そこで信頼が築かれ、失望が最も大きなダメージを与えることがあります。
AIを活用したビジュアルは本質的に問題にはなりません。しかし、その効果は、その使用方法と使用場所によって異なります。
AIは依然として、より優れたストーリーテリングとより良い成果をサポートできる
マーケティングにおけるAIをめぐる議論は、多くの場合、何が現実なのかに集中しています。しかし、ストーリーテリングで現実となるのは、未加工のドキュメントだけに関するものではありませんでした。それは共鳴に関するものです。重要なのは、期待値を設定し、それに応えることです。
AI を注意深く使用することで、チームはより一貫性があり、説得力があり、スケーラブルなビジュアルエクスペリエンスを作り出すことができます。そして、そうしたエクスペリエンスが製品を正確に反映していれば、結果はパフォーマンスの向上だけでなく、長期的な信頼にもつながります。
AI がビジュアルメディアとコンテンツ制作の未来をどのように変えているかを探るには、オンデマンドウェビナーをご覧ください 「AIがストーリーテリングとビジュアルメディアをどのように形作っているか」。この率直な対談の中で、ジャーナリストのコニー・グリエルモとImgixのCEOであるクリス・ザカリアスが、クリエイターや企業が倫理的、責任ある、そして驚くほど人間的な方法でAIを採用する方法を探ります。
