AIには多大なメリットがあるにもかかわらず、AIフレームワークの配布と世界的な導入は、テクノロジーの理解という点でも、テクノロジーの実装が複雑であると認識されていることもあり、引き続き課題となっています。しかし、主に検索エンジン最適化（SEO）や検索エンジン・マーケティング（SEM）などのインターネット広告トレンドによって、代理店やパフォーマンス検索マーケティング・セグメント内で重要な業界の変化が起こっています。

問題は、ウェブサイトが根本的に愚かであるということです。企業のマーケティング・インテリジェンスとコマースにおいて中心的な役割を果たしているにもかかわらず、企業のビジネス推進に役立つ独自のインテリジェンスを生成するものではありません。例えば、代理店や企業チームは、データの増強や広告の自動化から買い物行動の予測まで、あらゆることに機械学習を採用していますが、このテクノロジーは、カスタマー・ジャーニーの最初のステップとして入力された一人称データを捕捉できないことが多く、AIモデルは不完全か欠陥がある状態のままになっています。

さらに、組織がグーグルやFacebookなどの主要プラットフォームが生成するデジタル広告キャンペーンや結果を利用する場合、それがスパムであれ、勧誘であれ、真の顧客であれ、すべてのリードをコンバージョンとして扱うアルゴリズムからの不完全な情報に頼っていることになります。こうしたキャンペーンにAIが組み込まれている場合でも、今日の主要なプラットフォームは、多くの場合プライバシー規制を理由に、重要な検索語データやその他の情報を所有すべき企業に対して秘匿され続けています。

SherloQの創設者は、企業は自社のデータの確認からインサイト獲得が可能であるべきだと信じています。「人々がウェブサイトにアクセスする際に使用した検索用語を確認できる時期がありましたが、[GoogleとFacebook] は数年前にそうした検索用語を奪い始めました」と、SherloQの共同創設者兼最高マーケティング責任者のジム・フィッツジェラルド氏は言います。「時間が経つにつれて、彼らは人々が使用する自然言語の多くを取り除き始め、単語の欠落した語根だけを残しました。マーケティング担当者は、ルート用語が検索に影響を与えることは分かっても、消費者がその製品や会社について実際にどのように話しているのかを理解することができません。」

この情報ギャップは、最先端のパフォーマンス・マーケティングやデジタル広告キャンペーンを使用している場合でも、企業や代理店に現実の影響を及ぼします。

たとえば、企業が優れたマーケティング・アイデアを持っているものの、顧客が実際に自社の製品をどのように検索しているかがわからないために、どういうわけか的を外している可能性があります。ミニスプリットとして知られるダクトレス空調ユニットをさらに販売したいと考えていたHVAC企業、Hurley & David（HDAIR）の事例がこれに当てはまっていました。

SherloQは、IBM Watsonのテクノロジーをサイトにシームレスに統合することで、既存のウェブサイトにインテリジェンスを組み込むソリューションを開発しました。これは、オートメーション、アトリビューション、インテリジェンス、マーケティング・コンプライアンスというAIの4つの柱を基盤としています。こうしたAIの側面は、パフォーマンス・マーケティングやその他の見込み客を生み出すデータを取得・評価・分析します。SherloQは、IBM Watson Machine LearningとIBM Watson Studioを使用してAIモデルを作成し、同社がAIスマート・コアと呼ぶものをあらゆるウェブサイトに提供しています。このコアにより、組織は自社のパフォーマンス・マーケティングやその他のサイト利用データから洞察を得て自動化できるようになります。

デル・ハーゲン氏によれば、AIテクノロジーに関してはIBMが選ばれたのは自明のことでした。「Watsonは、私たちが目にしたものをはるかに超えた、自然言語処理を実行する驚くべき能力を持っていました」と彼は言います。「IBMには20年の経験があり、他社と比べても桁外れでした。」

Google Tag Manager（GTM）を使用して簡単なスクリプトをインストールした後、SherloQのソリューションは、検索者が広告またはウェブサイトをクリックしたときにファースト・パーティの顧客データをキャプチャします。 企業がSherloQのソリューションを採用すると、IBM Watson Natural Language Understanding（NLU）とIBM Watson Natural Language Classifier（NLC）サービスが通話、チャット、テキスト、Eメールのトランスクリプトをリアルタイムで分析し、キーワードを特定し、関連性に基づいてスコアリングします。この分類は、企業がリードを分類整理するのに役立ち、広告ランクのスコアリングを強化します。広告ランクのスコアリングとは、どの広告が他の広告と比較して最もパフォーマンスが高いかを決定する値です。

「このプロセス全体で注目に値するのは、これをGoogle Tag Managerに接続するだけで、これだけのテクノロジーとAIを使用していながら、非常に簡単な方法でその日から実行できることです」とフィッツジェラルド氏は言います。

付属のSherloQアプリを使用すると、集計されたリードのダッシュボード・ビューとスコアリングを利用できます。利用企業は、パフォーマンス・マーケティング・キャンペーンや、ウェブサイトのコンテンツ、SEOを再評価するために使用できる毎日のインテリジェンス・レポートを受け取ります。

IBM Watson Studioアプリケーション内のAutoAI機能は、IBM Watson Machine Learningソリューションからのワンクリック・デプロイメントで、最もパフォーマンスの高いモデルの評価と選択を自動化します。

IBM Watsonテクノロジーを活用したSherloQソリューションは、企業が顧客インタラクション・データの制御を取り戻し、これを使用してパフォーマンス・マーケティングの改善を推進するのに役立ちます。貴重な検索データを取り除いてしまう他のキーワード・ツールやサードパーティの広告サービスとは異なり、SherloQソリューションはAIを駆使して消費者の検索過程に関するインサイトを提供します。

「サードパーティのデータ制限が厳しくなるにつれて、ファーストパーティ・データが不可欠になってきています。マーケティング担当者は、最良の顧客からのファーストパーティ・データを活用する必要があり、SherloQとIBM Watsonを使用してこのデータにアクセスしています。」とフィッツジェラルド氏は述べています。

ミニスプリット・ユニットの販売を増やしたいと考えていたHVAC企業、HDAIRの場合、SherloQのAIソリューションによって、人々が業界用語の「ミニスプリット」ではなく、「屋根裏の小さなスペース用のエアコン」や「ダクトレス・エアコン」、その他類似の用語で検索していることが判明しました。こうした所見に加え、IBM Watson NLUとIBM Watson NLC サービスのパワーを武器に、同社の広告代理店はミニスプリット・ランディング・ページと広告を刷新し、これらの自然言語検索用語を組み入れました。

2019年6月のSherloQソリューション発売前、同社はミニスプリット・ユニットで約105,000米ドルを販売しました。2019年8月までに、売上は208,000米ドルを超え、わずか3か月で98%増加しました。さらに分析を進めると、この増加は広告トラフィックによるものではなく、主にオーガニック検索によるものであることが判明しました。

同様に、Mark E. Salomone法律事務所がSherloQ AIソリューションを採用したとき、同事務所はすでに成功していたビジネスをさらに発展させました。いくつかのインサイトは非常にシンプルでしたが、クリティカルでした。たとえば、多くの人が携帯電話の音声テキスト変換を使用してオフィスを検索していることが判明したため、「Mark E」と検索しました。これは「マーキー」または「マーキー」と解釈されることが多かったため、同社はSEOキーワードをこれに適合させました。

さらに重要だったのは、同社のクリック・トゥ・リード（CTL）コンバージョン率が大幅に向上したことです。2019年8月にSherloQオートメーション・ソリューションを導入してから1 か月以内で、業界平均CTL率が6.98%のところを、すでに平均を上回るコンバージョン率、28.92%を達成しました。各広告キャンペーンのパフォーマンスの内訳を提供するSherloQソリューションのダッシュボードを使用することで、どのキャンペーンがリードを顧客に変えるのに最も効果的であったかを迅速に視覚化できます。

ダッシュボードは便利でしたが、ソリューションのAutoAIと広告ランク・スコア機能が、このインサイトをGoogleにプッシュバックし、同社の広告キャンペーンをさらに洗練させ、CTL率を向上させました。2019年11月には、これまでの最高となる46.75％を記録し、2020年を通じて40％以上を維持しています。実際、同社はデジタル広告の取り組みを改善した結果、潜在的な新規顧客が大幅に流入したため、テレビ広告を減らすことになりました。

2020年後半、SherloQは、アプリとダッシュボード・インターフェイスを通じて機械学習モデルをトレーニングする方法に関して、米国特許商標庁から特許出願中の通知を受け取りました。この方法により、顧客はアプリ上で左右スワイプするたびにAIモデルをトレーニングできるようになります。これにより、広告活動を強化するために社内AIソリューションを使用すること以外の方法では考えられなかった中小企業にも機械学習とAIの力が利用できるようになります。

「ウェブサイトのコアの動作方法を変えることがAIの世界的な導入の鍵であると私たちは信じています」とデル・ハーゲン氏は結論づけています。「私たちはIBM Watsonを使用して世界初のAIスマート・コアを構築しています。これによりウェブサイトがインテリジェントになり、ビジネス・ユーザーが非常に簡単な方法でAIを使用できるようになります。」