生成AIで投稿画像や動画を解析、商品・サービスに親和性の高いインフルエンサーを提案する技術を開発

従来の「BitStar Match」では、SNSプラットフォームが開示可能なインフルエンサー属性（プロフィール内容や位置情報など）や視聴者・フォロワー属性（性年代など）を基にした絞り込みでのインフルエンサー選定を行っていました。本技術により、インフルエンサーが投稿する写真や映像を生成AIで解析し、データを蓄積します。このデータを基に、ジャンル・分類だけでなく、商品名称や活動地域、趣味嗜好など、より柔軟なキーワードで親和性の高いインフルエンサーを選定することを実現しました。

インフルエンサー施策の実施前後で、SNS上での発信内容の分析データを活用し、データに基づいたターゲティングと効果測定を提供します。施策実施前には、企業の商品やサービスと関連性の強いキーワードを抽出し、ターゲットとすべきお客さまの興味関心を明確にします。施策実施後は、商品やサービスに関するSNS上でのポジティブとネガティブな発信量の前後を比較することができます。

au/UQ mobile/povoのプロモーションにおいて、本機能を先行導入し、AI解析データを活用したインフルエンサーの選定を行いました。導入の結果、「つながりやすさ」の訴求によるイメージ向上施策において、キャンプ、ゴルフ、ゲームといったさまざまな利用シーンに適したインフルエンサーをAIデータに基づいて選定することで、生活スタイルの異なる幅広いターゲットに対する深い理解促進に結び付けることができました。

エイベックス・クリエイター・エージェンシーが関わる写真展やアートイベントにて、本機能を活用して大量インフルエンサーのデータに基づく選定・招致施策を実施しました。素早く高クオリティなキャスティングが実現できただけでなく、AIデータに基づくインフルエンサージャンルごとの比較レポートを元に、施策を定量・定性の両面から分析し、施策改善の積み上げを作り始めることができています。