エージェンシー向けAI UGC

クリエイター調達の数学はマージンの問題

すべてのUGCエージェンシーは、納品物の実際のコストがクリエイターの料金以上であることを知っています。ブランドに合った人を見つけるための調達時間、プラットフォームを通じて見つけた場合のマーケットプレイス手数料、彼らのドアに発送される製品、半分しか読まれないブリーフ、フックが間違った場合の修正ラウンド、そして更新期間ごとに再浮上する使用権の項目があります。単一のテスト動画がクライアントの広告アカウントに到達するまでに、エージェンシーは実際のお金と1〜2週間のカレンダー時間を費やしており、統計的にはおそらく失敗する資産に投資しています。

この数学は、クライアントが数本の洗練された動画を購入する場合は許容可能です。しかし、クライアントが現在の有料ソーシャルが要求するものを望むとき、つまり新しいバリエーションの安定した週次ストリームを求めるとき、問題が発生します。すべてのバリエーションを人間のクリエイターから調達するエージェンシーは、マージンを食いつぶすか、クライアントがひるむ価格を通過させるか、静かにボリュームで不足するかのいずれかです。これらの選択肢はどれも持続可能なビジネスにはなりません。

AIでテストし、ロスターでスケールアップ

数学を修正するワークフローは、生成されたクリエイティブがほとんどのコンセプトが失敗する混沌とした探索フェーズを処理し、人間のロスターが勝者を処理するという分割です。Influencer Studioは、クライアントコンセプトの10のテストバリエーションを午後にレンダリングし、クライアントのメディアバイヤーがそれらに控えめな予算をかけ、数日以内にエージェンシーはどのフックが注目を集め、どのフックが静かに死ぬかを知ります。

その後、クリエイターのロスターが登場し、すでにパフォーマンスデータがあるフックについてブリーフされます。そのブリーフはより厳密で、修正リスクは低く、クライアントはすでに基準をクリアしたコンセプトに対してクリエイター料金を支払っています。このモデルではロスターは縮小せず、より高価値の作業に向けられ、エージェンシーは推測にクリエイター予算を浪費するのをやめます。

これをクライアントに提示するのは簡単です：テスト層と生産層です。多くのクライアントは、すでに自分のアカウントでテスト速度のギャップを見ているため、AI支援のクリエイティブについて尋ねてきます。両方の層を提供するエージェンシーは、その会話に勝ちます。

迅速なターンアラウンドがクライアントを獲得し、維持する

スピードは販売の武器です。見込み客が発見コールで自社製品について言及し、エージェンシーがその製品に基づいて構築された3つのUGCコンセプトを持ってフォローアップに現れると、ピッチは約束から証拠に変わり、数時間で済み、スペック作業の予算ではなくなります。

スピードはリテイナーを守る役割も果たします。クライアントのキャンペーンが月の途中で疲弊し始めたとき、「リフレッシュされたバリエーションが明日あなたのアカウントに入ります」と言うエージェンシーは、「クリエイターにブリーフし、2週間後に何かを用意します」と言うエージェンシーとは根本的に異なる関係を持っています。クリエイティブな応答性はサービスの一部となり、制作の例外ではなくなります。

1つのパイプライン、すべてのクライアント、共有の顔なし

運用上、ワークフローはエージェンシーの作業が必要とする方法でスケールします：クライアントごとに。各ブランドには専用のAIクリエイターが割り当てられ、2つのクライアントが同じ顔を共有することはありません。すべてのバッチがブランドに合ったものとして着地し、新しいクリエイターにブランドを再説明する必要がありません。ブリーフは再利用可能なテンプレートになり、出力はリテイナーごとに予測可能になり、アカウントリードは実際に達成できるボリューム数を約束できます。

生成されたアセットは他の納品物と同様です：エージェンシーはそれらをエクスポートし、自社の契約条件の下で納品します。個々のアセットの使用ウィンドウを追跡したり更新したりする必要はありません。12のクライアントコンテンツカレンダーを同時に管理しているオペレーションにとって、権利管理のオーバーヘッドを取り除くだけでワークフローのコストを賄うことができます。