生成 AI のユースケース: パーソナライズされたマーケティング キャンペーン用のコンテンツを生成する

このドキュメントでは、AI を使用してパーソナライズされたマーケティング キャンペーン用のコンテンツを生成するアプリケーションの概要アーキテクチャについて説明します。

このドキュメントは、メディア業界とマーケティング業界向けにクラウドで生成 AI アプリケーションを構築して管理するアーキテクト、デベロッパー、管理者を対象としています。このドキュメントは、生成 AI に関する基本的な知識があることを前提としています。

このドキュメントのデプロイ セクションには、マーケティング アプリケーション用の生成 AI アプリケーションのデプロイを試すのに役立つコードサンプルのリンクが記載されています。

アーキテクチャ

次の図は、ユーザーデータを処理してパーソナライズされたマーケティング キャンペーン用のメディア アセットを生成する Google Cloudのアプリケーションのアーキテクチャを示しています。

パーソナライズされたマーケティング キャンペーンを生成する生成 AI アプリケーションのアーキテクチャ。 パーソナライズされたマーケティング キャンペーンを生成する生成 AI アプリケーションのアーキテクチャ。

このアーキテクチャは次のフローを示しています。

  • ユーザーデータの取り込みと処理:

    1. Google Cloud 内のソースと外部ソースのユーザーデータが BigQuery にアップロードされます。
    2. Dataflow パイプラインは、アップロードされたデータを処理し、ユーザー属性プロファイル、興味 / 関心、購入パターンなどのマーケティング分析情報を導き出します。
    3. Eventarc が Cloud Run サービスをトリガーします。
    4. Cloud Run サービスは、マーケティング キャンペーン用のパーソナライズされたメディア アセットを生成するプロンプトとともに、マーケティング分析情報を Vertex AI の Gemini API に送信します。
    5. Gemini は、各ユーザーのオンライン マーケティング キャンペーン用の音声、動画、テキスト コンテンツを生成します。
    6. Cloud Run サービスは、生成されたコンテンツを Cloud Storage のコンテンツ サーバー バケットにアップロードします。

  • おすすめ商品を配信する:

    ユーザーが会社のウェブポータルにアクセスすると、次の処理が行われます。

    1. Cloud Storage コンテンツ サーバーからユーザー固有のマーケティング コンテンツを取得します。
    2. ユーザーがアクセスしたウェブページにマーケティング コンテンツを表示します。

生成されるコンテンツの品質を向上させるには、アーキテクチャに次の調整を検討してください。

  • フィードバック ループを構築して、モデルがマーケティング キャンペーンの効果から学習できるようにします。
  • 生成されたコンテンツが Cloud Storage にアップロードされる前に、人間のユーザーがコンテンツが安全でブランドに沿ったものであることを確認します。

使用するプロダクト

このアーキテクチャ例では、次の Google Cloud プロダクトを使用します。

  • Cloud Run: Google のスケーラブルなインフラストラクチャ上でコンテナを直接実行できるマネージド コンピューティング プラットフォーム。
  • Vertex AI: ML モデルと AI アプリケーションのトレーニングとデプロイを行い、AI を活用したアプリケーションで使用する LLM をカスタマイズできる ML プラットフォーム。
  • BigQuery: ML、地理空間分析、ビジネス インテリジェンスなどの組み込み機能を使用してデータの管理と分析を支援する、Google Cloud のフルマネージド エンタープライズ データ ウェアハウス。
  • Dataflow: 統合されたストリーム データ処理とバッチデータ処理を大規模に提供するサービス。
  • Eventarc: イベントによってトリガーされたメッセージを非同期でルーティングするサーバーレス ソリューション。
  • Cloud Storage: 低コストで無制限のオブジェクト ストア。さまざまなデータ型に対応しています。データには Google Cloudの内部および外部からアクセスでき、冗長性を確保するために複数のロケーションに複製されます。

デプロイ

GitHub の Generative AI for Marketing リポジトリには、マーケティング アプリケーション用の生成 AI アプリケーションのデプロイを試すために使用できるコードサンプルが含まれています。

次のステップ

協力者

著者: Kumar Dhanagopal | クロスプロダクト ソリューション デベロッパー

その他の寄稿者: