【AI検索時代のマーケティング戦略】見える化・改善・検証の3領域で考える進め方を解説
AI対策とマーケティングを同時に進めたいのに、何から手をつければよいか分からず立ち止まっていませんか？
施策がバラバラになり、成果につながっている実感が持てないマーケティング担当者は少なくありません。
この記事では、AI検索時代のマーケティングを「見える化」「改善」「検証」の3領域で整理し、入口から出口までを一つの流れにする進め方を解説します。
⭐ 本記事は、ZAQRO-BACCA株式会社がご提供するAI執筆ツールで作成したものを編集・加筆しています。
目次
AI検索時代にマーケティングが難しくなっている理由
これまでと同じ施策を続けても、以前のように成果が出にくくなっています。
その背景には、情報の入口の変化と、施策が分断しやすいという2つの理由があります。
1
AIが新たな情報の入口になっている
生成AIの回答内で自社がどう紹介されるかが、新たな接点として加わっています。
2
施策がバラバラになっている
調査・制作・分析・CV改善が切り離され、点で終わってしまいがちです。
AIが新たな情報の入口になっている
マーケティングが難しくなった一因は、AIが新たな情報の入口になったことです。
ユーザーはChatGPTやGeminiといった生成AIに直接質問し、その回答をもとに比較や検討を進めるようになりました。
従来の検索結果に加えて、AIの回答内で自社がどう紹介されるかが、新たな接点として加わっています。
入口が増えたことで、自社の見え方を把握すべき範囲も広がりました。
実際にご相談をいただくと、話題のAIツールをいち早く導入したものの、何のために使うのかが定まっていないというケースが少なくありません。
入口に変化ができたぶん、まず現状を正しくとらえることが出発点になります。
施策がバラバラになり成果につながりにくい
もう一つの理由は、施策が一つひとつ独立してしまい、成果につながりにくいことです。
調査、コンテンツ制作、流入分析、CV改善は本来つながった一連の流れです。しかし現場では、それぞれが別の施策として切り離され、点で終わってしまいがちです。
ご相談の多くは、流入施策とCV改善とコンテンツ修正を別々に進め、施策どうしのつながりを検証しないまま数だけ積み増している状態から始まります。
どこで成果が止まっているのかが見えないまま施策を重ねると、効果が出ない理由がわからず、さらに別の手に広げてしまう。この悪循環に陥っている企業様は、とても多いです。
AI検索時代のマーケティングを3つの領域で整理
複雑に見えるAI時代のマーケティングも、整理すると3つの領域に分けられます。
ここでは、見える化・改善・検証の順に、何をすべきかを解説します。
1
見える化
AI回答内での自社の立ち位置を把握する。
2
改善
分析結果を実行できる改善タスクへ変換する。
3
検証
流入からCVまでと顧客の反応を確かめる。
見える化｜AI上での見え方を把握する
最初の領域は、AI上での自社の見え方を把握する見える化です。
具体的には、AIの回答内で自社が出てくる質問、競合のほうが強い質問、AIが信頼して引用している情報源を確認します。検索順位だけでは見えてこなかった、AI回答内での立ち位置が把握できます。
ご相談の現場では、自社がAIにどう紹介されているかを一度も確認しないまま施策を始めてしまうケースが目立ちます。
具体的な施策を考える前に、まず現状を見えるようにすることが土台となります。
改善｜分析結果を改善タスクに変換する
次の領域は、把握した内容を具体的な改善タスクに変換する改善です。
見える化で得られた分析結果は、そのままでは行動につながりません。FAQ、比較ページ、導入事例といったコンテンツのどこを直すか、AIに正しく理解されるためのページをどう整えるかという、実行できる単位のタスクへ落とし込みます。
分析と施策の間には橋渡しが必要です。何を直せばよいかが明確なタスクになって初めて、改善は前に進みます。
検証｜流入からCVと反応を確かめる
3つ目の領域は、施策が成果につながっているかを確かめる検証です。
検索流入からCVまでのどこで離脱が起きているか、公開前のコピーや価格、画像案に対して顧客がどう反応するかを確認します。出した施策の効果を測り、次の改善へ返す工程です。
現場では、施策を公開したきり効果を検証せず、次の施策へ進んでしまうことが少なくありません。検証を挟むことで、感覚ではなく結果にもとづいて判断できるようになります。
3領域を一つの流れにすることで成果につながる理由
見える化・改善・検証は、別々に行うものではありません。3つを一つの流れにすることで、はじめて成果につながります。
見える化・改善・検証はつながっている
3つの領域は、本来ひとつの輪のようにつながっています。
1
見える化で現状を把握する。
2
その結果を改善タスクに変える。
3
実行した施策を検証し、得られた気づきを次の見える化へ戻す。
点で終わらせず線で回すことで、施策の精度が一周ごとに高まります。
逆に言えば、どこか一つの領域だけを切り出しても効果は限定的です。3領域が循環してこそ、成果が積み上がっていきます。
流れが途切れると成果が出にくくなる
流れが途切れてしまうと、成果は出にくくなります。
領域ごとに別々のツールを使うとデータが連携せず、改善の根拠が曖昧になります。何をもとに直したのかが追えなくなり、効果検証もできないまま、判断を誤りやすくなります。
ご相談の現場でも、見える化のツール、分析のツール、改善管理のツールをそれぞれ導入したものの、データがつながらず手が止まってしまうケースが見られます。ツールが増えるほど流れは分断され、かえって全体像が見えなくなることもあります。
一つの流れで扱えるかどうかが、成果を左右します。
【見える化〜検証まで】一つの流れで支援するVisora
見える化から検証までを一つの流れで進めたい場合におすすめなツールが、ZAQRO-BACCA（ザクロバッカ）株式会社とクオン株式会社が共同開発した「Visora」です。
Visoraは、本記事でご紹介した3つの領域を、横断してご支援いたします。
AI上での見え方を把握
Visoraは、ChatGPTやGeminiの回答内で自社や競合がどう紹介されるかを継続的に確認できます。
見込み顧客がAIに聞きそうな質問を登録しておくと、自社と競合の言及状況、AI検索上の言及率、回答内での順位を把握できます。
あわせて、AIが参照している引用元のURLやドメインも確認でき、AIが信頼している情報源が見えてきます。
検索順位だけでは追えなかったAI回答内での立ち位置を、定期的に把握できる点が特長です。
検索流入からCVまでを横断で分析
Visoraは、検索流入からCVまでをURL単位で横断的に分析できます。
GSCとGA4をもとに、検索流入のあるランディングページ、お問い合わせへの到達、サンクスページへの到達までを一連の流れで追うことができます。
流入はあるのにCVに至っていないページや、CVに近いクエリを把握できるため、どこで離脱が起きているかが見えてきます。
これまで別々のツールで分断していた分析を、一本の流れでつなげることが可能です。
公開前に顧客の反応を検証
Visoraは、コンテンツを公開する前に顧客の反応を確かめられます。
価格表現やコピー案、画像案に対する反応をAIペルソナでシミュレーションし、心理面の分析や代表的なコメント、どの案が有力かの判定をレポートで確認できます。
公開してから反応を見るのではなく、出す前に検証できるため、無駄な手戻りを減らせます。
見える化・改善・検証を別々のツールで進めるのではなく、「見る」「比べる」「直す」「検証する」を一つの流れで扱いたい方にとって、「Visora」は有力な選択肢になります。
AI検索時代のマーケティングをどう進めるか迷っている方は、まずはお気軽にお問い合わせください。
AI検索時代のマーケティングに関するよくある質問
最後に、AI検索時代のマーケティングについて、よくいただく質問にお答えいたします。
Q. AIマーケティングは何から始めればよいですか？
A. まずは現状把握から始めるのがおすすめです。
AIの回答内で自社がどう紹介されているか、検索流入がどこで止まっているかといった現状を確認し、何を解決したいのかという目的を定めることが先になります。
ご相談の現場では、いきなりツール導入から入ってしまうケースが目立ちますが、現状と目的が定まっていないと、せっかくの導入も成果につながりにくくなります。
Q. ツールを導入すれば成果は出ますか？
A. ツールの導入だけで成果が出るわけではありません。
ツールはあくまで手段であり、導入そのものが目的になってしまうと、現場で使われないまま終わってしまいます。
何のために使うのかという目的と、見える化から検証までをどうつなぐかという流れの設計が先にあって、はじめてツールが活きます。
Q. 自社だけで進めることはできますか？
A. 基礎的な部分は、自社でも着手できます。
現状の確認や目的の整理は、社内の体制があれば進められます。一方で、複数の領域を横断してデータをつなぎ、継続的に改善を回していく工程は負荷が高く、途中で手が止まりやすい部分です。
自社で進められる範囲と、外部の伴走を得たほうがよい範囲を見極めることが、遠回りを避けるポイントになります。
まとめ
AI検索時代のマーケティングは、見える化・改善・検証のどれか一つだけでは成果につながりません。
3つを切り離さず、一つの流れとして回すことが、施策の精度を高める鍵になります。
しかし、複数の領域を自社だけで横断し、継続的に回し続けるのは負荷の大きい取り組みです。
AI上での見え方の把握から、検索流入からCVまでの分析、公開前の反応検証までを一つの流れで進めたい方は、ぜひZAQRO-BACCA（ザクロバッカ）株式会社とクオン株式会社が共同開発した「Visora」をご検討ください。
AI時代の入口から出口までを、一気通貫でご支援させていただきます。
