AI を活用した海外顧客獲得の最も現実的な方法は、まずアクティブ ユーザーのタグを分類してからコンテンツを生成することです

存在するAI はすでに、フレーズ、コピーライティング、写真、さらにはビデオをバッチで生成することができます。多くのチームが海外の顧客を獲得しようとしているとき、彼らの最初の反応は、AI にコンテンツを直接生成させることです。しかし、一定期間実行すると問題が発生します。確かにコンテンツ制作効率は向上しましたが、コンバージョンは同時に向上しておらず、場合によっては以前ほど安定していないことさえあります。原因は通常、AI の能力ではなく、順序の間違いです。より現実的なアプローチは、最初にコンテンツを生成してから人を見つけるのではなく、最初にアクティブ ユーザーのラベルを分類し、次に AI に人に基づいてコンテンツを生成させることです。

このステップ順序の変更は単なるプロセス調整のように見えますが、実際には顧客獲得リンク全体に影響を与えます。なぜなら、どんなにコンテンツが多くても、聞き手が正しくなければ、本質は効果的に届かないからです。特にそうするWhatsApp の正確なリーチ、Telegram のトラフィック、Instagram のプライベート ドメインの運用などのシナリオでは、ユーザー タグの重要性がコンテンツの量よりもはるかに高くなります。

なぜAIを活用して海外顧客を獲得する場合、まずラベルを整理することがより重要です。

AI の利点は生成できることにありますが、生成の前提条件は入力が十分に正確であることです。入力が汎母集団である場合、AI によって生成されるコンテンツは汎母集団コンテンツのみになります。一方で、アクティブなユーザーを除外する、25 歳以上のユーザーと 35 歳以上のユーザーを区別する、男性ユーザーと女性ユーザーを区別するなど、アクティブ ユーザーのラベルを最初に整理すると、AI によって生成されるコンテンツはクラウドそのものに近づきます。

これが、多くのチームが当初次のように感じた理由です。AIは使いやすいですが、その背後にある効果が不安定です。問題は AI ではなく、入力層にあります。ラベルが明確でなければ、いくら内容が正確であっても意味がありません。

実際のプロセスから判断すると、ラベルのソートは補助的なアクションから前提的なアクションに変わりました。

アクティブ ユーザー タグで解決できる具体的な問題は何ですか?

アクティブユーザーラベルは、ユーザーステータスの判断の問題を最も直接的に解決します。ユーザーが最近の使用行動をとっているかどうかは、情報に対するユーザーの反応確率に直接影響します。アクティブなユーザーとアクティブなユーザーが混在すると、コンテンツがどれほど正確であっても、全体のパフォーマンスが低下します。

さらに、アクティブなタグはリーチの優先順位付けに役立ちます。例えば3 日間のアクティブ ユーザーは即時コンバージョンに適しており、7 日間のアクティブ ユーザーは継続的なコンタクトに適しています。区別しないと、これら 2 つのタイプのユーザーが同じコンテンツ セットでカバーされることになり、効率は当然低下します。

実際のアプリケーションでは、アクティブなユーザーのスクリーニングは、ユーザー データのクリーニングや異常なアカウントのフィルタリングとともに行われることが多いため、結果として得られるユーザー プールはよりクリーンになり、エントリに適したものになります。AI コンテンツ生成リンク。

AI がコンテンツを生成する前に、どのようなタグを整理する必要がありますか?

実用的な観点からは、少なくとも 3 種類のラベルを編成する必要があります。

最初のカテゴリは、番号のアクティベーション ステータスやアカウントが利用可能かどうかなどの基本的なステータス ラベルです。このステップは、最低レベルのデータ クリーニングです。

2 番目のカテゴリはアクティブなタグです。3 日間アクティブ、7 日間アクティブなどは、ユーザーの現在の使用状況を判断するために使用されます。

3 番目のカテゴリは、性別フィルタリング、年齢層別、デバイス識別などの群衆タグです。これらのタグはコンテンツの方向性を決定します。

より詳細な場合は、異常なアカウントの特定とリスクアカウントのフィルタリングを追加して、データ品質をさらに向上させることもできます。

これらのラベルを整理したら、AIが単語やコンテンツを生成し、一致度が大幅に高まります。

最初にタグをフィルタリングしてからコンテンツを生成する方が実用的であるのはなぜですか?

主な理由は、無効なテストを減らすことです。

コンテンツを直接生成して群集と照合する場合、問題がコンテンツにあるのか群衆にあるのかがわからないため、多くの場合、試行錯誤を続ける必要があります。また、ユーザータグが最初に区別されてからコンテンツが生成される場合、テストの次元はより明確になります。

さらに、ラベル付けが最初に行われるため、バッチプロセスに適しています。一度ラベルを決定すると再利用でき、ラベルに基づいてコンテンツを継続的に変更できるため、全体の効率が高くなります。

この方法により、一括顧客獲得や自動連絡を行う際に、安定したプロセスを形成しやすくなります。

このプロセスはどの海外顧客獲得シナリオに適していますか?

存在するWhatsApp の顧客獲得シナリオでは、まずアクティブなユーザーをスクリーニングし、次に対応するフレーズを生成することで、応答率を大幅に向上させることができます。

存在するTelegramへのトラフィック集客では、まずアクティブユーザーとリアルユーザーをスクリーニングし、AIを活用して案内コンテンツを生成します。グループの品質がより安定します。

存在するInstagram または Facebook のプライベート ドメインの運用では、最初に性別スクリーニングと年齢階層化が実行され、その後、無効な露出を減らすためにさまざまなスタイルのコンテンツが生成されます。

これらのシナリオに共通するのは、コンテンツ自体よりもユーザーのマッチングが重要であるということです。

プロセスにおけるデジタル プラネットの位置

実際の運用では、多くのチームが最前線でDigital Planetを接続し、ユーザータグを整理します。 Digital Planet を通じて、まず番号検出、アクティブ ユーザーのスクリーニング、性別と年齢の層別化、および異常なアカウントのフィルタリングを完了し、編集されたユーザー タグ データをAI コンテンツの生成は、生データを直接使用するよりもはるかに安定しています。 Digital Planet は、無料トライアル版の画面番号検出をサポートしており、バッチ画面番号と多次元ユーザー タグの組み合わせにより適しています。このステップがきれいに処理されれば、その後の AI コンテンツに基盤が生まれます。

なぜAI顧客獲得における究極の競争はコンテンツではなくデータである

結果から、AI のコンテンツ生成能力の差はそれほど大きくないでしょうが、データ スクリーニング能力の差はますます明らかになるでしょう。コンテンツはコピーできますが、ユーザー構造はコピーするのが難しいためです。

2 つのコンテンツ セットが同様の品質であっても、1 つは高アクティブ ユーザーのスクリーニングに基づいて生成され、もう 1 つは混合ユーザーに基づいて生成された場合、通常、最終結果は大きく異なります。

だからこそ私たちは今そうするのです海外の顧客を獲得する場合、AI はまずユーザーのスクリーニングを重視し、次にコンテンツの生成をますます重視します。

デジタルプラネット は、以下を組み合わせた世界有数の番号スクリーニング プラットフォームです。 グローバル携帯電話番号セグメントの選択、番号生成、重複排除、比較およびその他の機能 。世界中の顧客をサポートします236 か国のバッチ番号スクリーニングおよび検査サービス 、現在サポートしています40 以上のソーシャルアプリと次のようなアプリ:

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