シミュレートされたブランド分析を作成

最終更新日 : 2026年8月4日

AI を使用してブランドとキャンペーンアセットを合成オーディエンスに対してテストし、クリエイティブコンセプトやメッセージングなどを評価する方法を学びます。

Adobe Brand Intelligence のシミュレートでは、ライブキャンペーンに投資する前に、クリエイティブアセット、キャンペーンメッセージング、オファー、ポジショニングコンセプトを評価できます。この機能は、AI で生成された参加者にインタビューし、選択したメトリクスに基づいて回答を分析することで、合成オーディエンスシミュレーションを作成します。

シミュレートを使用して、ライブキャンペーンを開始する前に、コンテンツのバリエーションの比較、価格戦略のテスト、命名オプションの検証、オーディエンスの好みの理解ができます。

選択したオーディエンスセグメントに対して複数のバージョンの同じクリエイティブコンセプトをテストし、その回答に基づいた定量的スコア、定性的インサイト、および提案を生成できます。

新しいシミュレーションを開始

Adobe Brand Intelligence のシミュレーションページを開き、シミュレーションを作成します。

  • 事前定義された設定と指標を含む価格とオファーキャンペーンメッセージングなどの既存のテンプレートから選択
  • 新しいシミュレーションを選択して、シミュレーション評価をゼロから作成し、独自のメトリクスを設定します。
使用可能なテンプレートと新しいシミュレーションボタンを表示するシミュレーション設定ページ。
テンプレートからシミュレーションを作成するか、新しいシミュレーションを開始して評価設定を構成します。

シミュレーション名」フィールドに移動し、シミュレートされた分析の名前を入力します。

参加者あたりのアセットの露出ドロップダウンメニューで、「単一」または「すべて (連続)」を選択します。

目的」フィールドで、「最も強いエンゲージメントとオーディエンスの好みを促進するバージョンを決定するために、キャンペーンメッセージのバリエーションを比較する」などの、シミュレーションに情報を提供してほしい決定内容を記述します。
添付アイコンを選択して、シミュレーションに追加のコンテキストを提供するサポートドキュメント(概要、ガイドライン、商品の背景)をアップロードすることもできます。

アップロードオプションを選択してコンテンツのバリエーションを追加することで、比較したいアセットをアップロードします。

アップロードされたアセットのバリエーション、オーディエンスセグメントの選択、参加者サンプルコントロール、プリセットまたはカスタム評価指標を表示するシミュレーション設定ページ。
シミュレートされた参加者が評価するために、同時に最大 5 つのアセットを追加できます。

オーディエンス、参加者、および評価指標の選択

オーディエンスと参加者の下で、1 つまたは複数のオーディエンスセグメントを選択します。

サンプリングする参加者バーを移動して、シミュレーションに含める参加者数を指定します。

アップロードされたアセットのバリエーション、オーディエンスセグメントの選択、参加者サンプルコントロール、プリセットまたはカスタム評価指標を表示するシミュレーション設定ページ。
コンテンツのバリエーション追加、オーディエンスセグメントの選択、参加者数の決定により、評価メトリクスを定義します。

メモ

参加者数が多いほど一般的により信頼性の高い結果が得られますが、追加の処理時間が必要です。

測定対象」で、「プリセット」調査タイプを選択するか、カスタム調査を作成します。

  • プリセット調査では、事前定義されたプリセットから選択します。
  • カスタム調査では、利用可能なオプションから評価する特定の指標を選択します。

シミュレーションの実行と監視

すべての設定が正しいことを確認するため、評価設定をレビューします。

シミュレートを選択して評価を開始します。

準備中オーディエンス構築オーディエンスインタビュー結果分析を含むステージで進行状況を監視します。

準備中、オーディエンス構築、オーディエンスインタビュー、結果分析のステージを表示するシミュレーションの進行ビューと、参加者によるインタビューの回答。
シミュレートがオーディエンスを準備し、インタビューを実施し、結果を分析する際のシミュレーションの進行状況を追跡します。

シミュレートでは、選択されたセグメントに基づいて合成オーディエンス参加者を作成し、インタビューを実施します。インタビューが完了すると参加者の応答が表示され始めます。

シミュレーション結果のレビュー

シミュレーションが完了すると、Adobe Brand Intelligence で複数の重要なセクションを含む包括的な結果の要約が生成されます。

レコメンデーションサマリーは最も高いパフォーマンスのバリエーションを特定し、オーディエンスフィードバックに基づいてなぜ最高のパフォーマンスだったかを説明します。個人的関連性、試用意欲、メッセージの明確性、ブランドフィットなど、選択した評価ディメンション全体で各バリエーションがどのようにパフォーマンスしたかを示す指標スコアが表示されます。

メッセージの明確性、関連性、ブランドフィットなどのパフォーマンス指標でクリエイティブのバリエーションがランク付けされ、オーディエンスインサイトが表示された結果ダッシュボード。
アセットのパフォーマンスを比較し、オーディエンスインサイトを確認することで、パフォーマンスの高いバリエーションを特定します。

参加者フィードバックから合成された重要な調査結果では、ポジティブな反応、懸念事項、新たなテーマがハイライトされます。合成参加者プロファイル、インタビューの文字起こし、採点の詳細をレビューして、異なるオーディエンスセグメントが各バリエーションに対してどのように反応したかを理解できます。

これらのインサイトを使用して、キャンペーンメッセージングの調整、クリエイティブアセットの改善、ポジショニング戦略の検証、ライブテストのための成功コンセプトの優先順位付け、およびローンチ前のオーディエンスの懸念事項の特定を行います。