UGC
読み: ユージーシー
UGCとは信頼を生むユーザー投稿
UGCはUser Generated Contentの略で、企業ではなく一般のユーザーが自発的に作成したコンテンツの総称である。商品レビュー、SNS投稿、動画、ブログ記事などが該当し、マーケティングにおいて広告よりも高い信頼性を持つ情報源として重視されている。
かんたんに言うと
企業が作った広告ではなく、実際に商品を使った人がSNSやレビューサイトに投稿する生の声のこと。購入を迷っている人にとっては、企業の宣伝文句よりもはるかに参考になる。
企業の宣伝より口コミが信頼されるUGCの構造
Amazonで商品を買う前にレビューを読む。Instagramでハッシュタグ検索して実際の使用感を確認する。旅行先のホテルをGoogle Mapsの口コミで選ぶ。こうした行動はすべてUGCに依存している。
企業が自社の商品を褒めるのは当然のことで、消費者もそれを理解している。だからこそ、第三者であるユーザーの声が購買判断に強い影響を与える。
広告制作費も撮影費もかからない。にもかかわらず、消費者の信頼度は企業制作のコンテンツより高い。マーケティング担当者がUGCに注目する理由はここにある。
レビューからTikTokまで、UGCの種類と特徴
UGCにはいくつかの形態がある。
テキスト系はECサイトの商品レビューやブログ記事が代表格で、検索エンジン経由の流入に強い。画像系はInstagramの投稿が典型で、ビジュアルで商品の魅力が伝わる。動画系はYouTubeのレビュー動画やTikTokの紹介動画が中心になる。
最近はX上での短いコメントやスレッドも立派なUGCとして機能する。1つ1つは些細な投稿でも、数百件が集まると市場のセンチメントを形成する力を持つ。とはいえ、すべてのUGCが良質とは限らない。ステルスマーケティングとの境界が曖昧な投稿も少なくない。
マーケティングにおけるUGC活用の実務
UGCをビジネスに活かすには、まず収集の仕組みが要る。ハッシュタグキャンペーンを設計し、ユーザーに投稿を促す。ECサイトならレビュー投稿後にクーポンを配布する施策が定番になっている。
集めたUGCは自社サイトやランディングページに掲載することで、A/Bテストの結果を見ても広告素材より成約率が高くなるケースが多い。ただし、他人が作ったコンテンツである以上、著作権と肖像権の問題がつきまとう。利用規約で包括的に許諾を取る企業もあるが、個別に許可を得るのが安全な運用である。
薬機法や景品表示法に抵触するUGCをそのまま掲載してしまうリスクもある。収集は簡単だが、品質管理は手間がかかる。
AI生成コンテンツとの境界線
生成AIの普及により、UGCの定義が揺らぎ始めている。
ChatGPTでレビュー文を下書きし、少し手を加えて投稿する。Midjourneyで商品イメージ画像を作り、SNSに上げる。これらは「ユーザーが作成した」と言えるのか。技術的にはAIが生成しているが、投稿の意思決定をしたのは人間である。
Amazonは2023年にAI生成レビューの削除基準を強化した。GoogleもAI生成コンテンツに対するガイドラインを更新している。プラットフォーム側の対応は始まっているが、判別技術が追いついていないのが実情である。
マーケティング担当者としては、自社が活用するUGCの中にAI生成物が混在するリスクを織り込んでおく必要がある。
UGCを事業に取り入れるための現実的な判断軸
UGCの活用を検討するなら、自社の商品やサービスがそもそもユーザーに語られる性質を持っているかを見極めることが先になる。日用品のように話題にしにくい商材では、いくらキャンペーンを打っても投稿は集まらない。
投稿が自然発生している商材なら、収集と管理の体制を整えることに注力すべきである。専用のUGCプラットフォームとしてはYOTPO、Bazaarvoice、国内ではvisumoなどが選択肢に入る。
まずは自社ブランド名でSNS検索をかけてみてほしい。既にユーザーが語っているなら、それを拾い上げる仕組みを作るだけで、広告に頼らないマーケティングの入口が見えてくる。
当社の見解
AIプロダクトの導入で最も時間を食うのは技術の実装ではない。自社の業務プロセスを言語化する作業だ。ここを省略すると、どんなに優秀なツールを入れても使い物にならない。当社は企画から開発・運用まで全工程を自社で完結させることで、仕様伝達のロスをゼロにしている。理想は阿吽の呼吸で仕事ができるAIパートナーだ。間違った判断をしようとしたときは、忖度なく意見をくれる。それが信頼できる仕事の相棒だ。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。
