LLM2.0：人には不可能だった領域で「成果を最大化」
LLM2.0のキーワードは、「ハイパーパーソナライゼーション」です。これは、顧客一人ひとりの属性、行動履歴といった自社データに加え、さらには「顧客が社外で何に興味を持っているか」といった外部のサードパーティデータなどを組み合わせて、完全に個別最適化されたコンテンツを、最適なタイミングで届けるという考え方です。
これまで、多くのマーケターがこの理想を追い求めましたが、実現には高すぎる壁がありました。
まず、顧客一人ひとりに最適化しようとすると、まず顧客データを分析し、セグメント分けするだけで数日を要します。その後、セグメントごとに最適な文章、画像、動画などのコンテンツを作成し、MAツールで配信設定を行う……という一連の作業には、さらに膨大な時間とコストがかかります。結果として、施策にかかるコストが、得られる利益を上回ってしまう「費用対効果の壁」に直面していました。
たとえ、その壁を乗り越えたとしても、細かくセグメントを分ける（ターゲティングする）と、アプローチできる顧客の母数が減ってしまい、「手間がかかる割に効果が薄い」施策と見なされがちでした。
Geminiを用いたパーソナライズメールの作成方法（LLM2.0）
【用意するもの】
・生成AI：Gemini
・基本となるメルマガ文面
・過去の効果が良かったメルマガ文面
・ターゲット属性データ
【手順】
・Step1： 基本となるメルマガ文面を入力する（LLM1.0と同様）
・Step2： 過去の効果が良かった文面のテキストファイルをアップロードする（LLM1.0と同様）
・Step3： DMPなどの「オーディエンス・セグメントデータ」を入力し、ペルソナ定義と文面生成を指示する
プロンプト例
# 指示文
あなたはプロのマーケティング・コピーライターです。
「企業ナレッジ（Step1, Step2）」と「顧客データ（Step3）」を統合し、成果を最大化するパーソナライズメールを作成してください。## 手順
1. 顧客データの解読
以下の「ターゲット属性データ（DMPデータ）」を分析し、ターゲットの具体的なペルソナ像（ライフスタイル、価値観、消費行動）を定義してください。2. コンテンツの個別最適化
定義したペルソナに対し、Step1の「基本文面」をベースに、Step2の「成功パターンの要素」を組み込んでリライトしてください。
## 作成する文面パターン（検討フェーズ別）
以下の3段階に合わせて、件名と本文を作成してください。
・パターンA：課題・悩みニーズ（潜在層向け｜共感を重視）
・パターンB：サービス・解決策ニーズ（顕在層向け｜メリットを提示）
・パターンC：比較・検討ニーズ（比較検討層向け｜信頼性を提示）
## ターゲット属性データ
女性, ゲーム, 815万～2000万円未満, ライブ・イベント, 旅行・レジャー, 自由業, 子供無し, ショッピング (Shopping), ホテル・宿泊施設 (Hotels & Accommodations), エンターテイメント探求者 (Entertainment Seekers), アート・文化愛好家 (Art & Culture Lovers), クリエイティブな人々 (Creatives), 旅行者 (Travellers), タクシー・ライドシェア利用者 (Taxi / Ridesharing Users), 結婚式・イベントプランナー (Wedding / Special Events Planners), ライブシアター愛好家 (Live Theatre Enthusiasts), 公共交通機関利用者 (Public Transportation Users), 家族向けアクティビティ探し客 (Family Activities Seekers), 映画館通い (Movie-Goers), テクノロジー愛好家 (Tech Enthusiasts), コンサート・フェスティバル参加者 (Concerts & Festivals Goers), 音楽・オーディオ愛好家 (Music & Audio Lovers), 航空旅行者 (Air Travellers), 都市居住者 (City Dwellers), チームスポーツ愛好家 (Team Sports Enthusiasts), レストラン・外食愛好家 (Restaurant & Dining Out Enthusiasts)
（……データ続く）
