AI時代のマーケティング戦略 ― 成長エンジンを築くための経営視座と実践ステップ

顧客はChatGPTなどのAIを使って商品・サービスを比較するようになっています。これは「顧客接点の変化」を意味します。AIを広告運用やコンテンツ制作に導入するといった「効率化」の話が一般的でしたが、AI時代のマーケティングは「業務の効率化」と「顧客接点の変化」の両方を考えなければいけません。

今記事では、AI検索の出現による「顧客接点の変化」をメインにお話しします。これはGoogle広告やMeta広告においても、効率化だけでなく、パーソナライズな広告の配信が進んでることも前提に話します。

AI検索の台頭

AI時代のマーケティング戦略においては、ChatGPT・GeminiなどのAI検索の常態化が加速し、AI検索対策（LLMO・AIO・AISEO・GEO）がもう一つの軸になりました。事業目標と自社の課題を整理し、期待効果・実行負荷・使えるデータを見ながら着手する領域を選ぶことが出発点です。

本記事では、戦略を見直す4つの評価軸、購買行動の変化、導入時の失敗リスク、実行の4ステップを紹介します。

AI時代のマーケティング戦略は従来と何が違うのか

従来のマーケティングとの違いとして一言で言うと、マーケティング戦略が複雑化したと言うことです。

これまでは検索順位・広告各数値をKPIに設定し、ペルソナを大枠へ広げることができました。しかしAI検索が当たり前の今、接点がAIに移り、検索需要/バリエーションが多様化し、検索意図をまとめきれない時代になりました。

AIを使うこと自体を目的にせず、顧客の意思決定と事業成果を改善するために役割を再設計することが大切です。なお、デロイトデジタルが2024年に実施したとされる調査では、ブランドの29%がマーケティング業務に生成AIを導入したとされています。【参考】

自社の現状を判断する4つの評価軸

①AIOへの対応、②リアルタイム・パーソナライゼーション、③N1の顧客理解、 ④継続的なPDCAをみていきます。改善余地を見つけるための4つの視点です。

1. AIOへの対応：AI検索で自社の情報は正しく伝わるか

AIO（AI Optimization／AI最適化）：ChatGPTやGoogle AI Overviews（AIによる概要）などのAI検索で、自社情報が正しく引用・推薦されるよう情報設計を整える取り組み。

従来のSEOではキーワードや被リンクが主要な施策対象でした。AIOでは、AI検索における検索ユーザーの質問（プロンプト）と自社コンテンツがどれほど合っているかという視点を加えます。

たとえば「コーヒーメーカー おすすめ」から、「最新型で予算8,000円以内でおすすめのコーヒーメーカーある？」のような条件付きの質問への対応です。

• ChatGPT、Gemini、Google AI Overviewsで自社名・サービス名が回答に含まれるか。

• 自社サイトに料金・条件・特徴など、根拠となる一次情報があるか。

• 想定顧客の検索プロンプトに対して、本文が直接答えているか。

構造化データ（Schema.orgなど）はSEOでは有効ですが、AI検索で引用されるための十分条件ではありません。まずはユーザーの問いに答える本文と、確かめられる一次情報を整えることが先です。

具体的なLLMOの定義・対策方法とSEOとの違いは別記事で解説しています。

2. リアルタイム・パーソナライゼーション：推薦を改善できているか

リアルタイム・パーソナライゼーション：購買履歴、行動データ、直近の検索意図などを使い、ユーザーごとに情報や商品を提示する手法。

ここは「データを収集しているか」だけでは判断できません。取得・推薦・検証の3段階がつながっているかを見ます。AIで作ったデータを活用し分析改善していくのは我々だけではありません。広告を回している方なら、媒体（GoogleやMeta）内部のAIが広告表示を最適化していることも当てはめて考えれるでしょう。

• データ取得：閲覧履歴・検索履歴・購買履歴・問い合わせ内容を、どの頻度で取得できるか。

• 推薦ロジック：過去データと直近の対話・検索意図を商品やサービスの特徴に結び付けているか。

• 検証・改善：クリックや購入の反応を確認し、推薦内容にフィードバックできるか。

データの更新頻度を踏まえて推薦を見直し、個人情報を適切に扱うことが前提です。

3. N1分析：数字に表れない顧客心理を理解できているか

N1分析：特定の1人の顧客について、認知・比較・購入までの背景、迷い、決め手を時系列で掘り下げる手法。

AIは大量データのパターン抽出を得意とします。一方、「なぜ必要になったのか」「何に迷ったのか」という気持ちは、インタビューや商談時の発言、問い合わせ記録などから人間が読み解く必要があります。

顧客が話した事実と、分析する側の解釈・仮説を混ぜないことが重要です。実際の行動との関係も確認したうえで、広告表現、クリエイティブ、ブランドの世界観へ反映します。

4. PDCA：AIの出力を検証して改善し続けられるか

PDCA（Plan・Do・Check・Act）：目的とKPIを決め、施策を実行し、結果を確認して改善するサイクル。 

AI検索施策を例にすると、次の5段階が一連の流れでつながっていることを確認します。

1. 現状把握：AI検索での露出状況を数値化する。

2. 検索プロンプト選定：顧客が実際に使いそうな質問文を特定する。

3. 戦略設計：対象AIと露出したい文脈を決める。

4. コンテンツ制作：一次情報を整え、質問に合うページへ改善する。

5. トラッキング改善：検索プロンプト別・AIエンジン別の引用状況を月次で確認する。

AIにはハルシネーション（事実と異なる回答を生成する現象）もあります。最後の事実確認と調整は人間が担う体制にします。AI検索の着手前に確認する項目は、LLMO現状診断チェックリストにもまとめられています。

AI検索とSNSが広がると、顧客の購買行動はどう変わるか

情報収集は「検索結果から1つずつサイトを開く」だけではなくなりました。顧客はSNS、口コミ、動画、比較サイト、AI検索を行き来しながら判断します。直線的な購買ファネルだけでは、この影響関係を把握しきれません。

複数の接点を前提に、カスタマージャーニーを組み直す

顧客は、AI検索やSNS、口コミ、比較サイトなど、複数の情報源を行き来しながら商品やサービスを検討しています。そのため、企業は一つの接点だけでなく、認知から購入までの情報収集の流れを把握することが重要です。

こうした情報接点のつながりや、購入判断への影響を整理する考え方を「インフルエンスマップ」と呼びます。具体的には、次の3点を確認します。

①接点の把握： 顧客がAI検索、SNS、口コミなど、どの情報源を利用しているかを確認する。

②検討段階ごとの疑問の把握： 認知・比較検討・購入の各段階で、顧客が何を知りたいのかを整理する。

③購入への影響の分析： どの情報接点が比較検討や購入の判断に関わっているかを確認する。

Queue株式会社では、顧客の検討段階をTOF（認知）→MOF（比較検討）→BOF（購入）の3段階に分け、それぞれの段階で顧客がAI検索に入力しそうな自然文の質問を整理します。

マーケターは実行担当から戦略判断の担い手へ

A/Bテスト、入札調整、定型的なコピー制作などをAIがまかなえるため、人間には戦略設計が求められます。必要な3つの能力は、投資回収を考える力、部署をまたぐ調整力、AI出力を検証するリテラシーです。

• 投資回収思考：ROI（投資対効果）を確かめ、小さな成功から拡大を判断する。

• プロデューサー的な調整力：部門間の合意形成や不確実な意思決定を担う。

• AIの検証・改善力：出力を鵜呑みにせず、顧客理解とブランド戦略に照らす。

マーケティングは、経営判断と結び付いた活動です。 　

そのため、マーケティング領域においては、人材育成でもAIツールの操作スキルだけでなく、投資判断や部門間の調整、AIの出力を適切に評価する力を重視する必要があります。

AIツール導入前に確認したい3つの失敗リスク

AI導入には効果が期待できる一方、運用を始めてから見つかる負担もあります。

AIツール導入前に確認したい3つの失敗リスクとして「データへの過度な依存」「コスト超過」「プライバシー・倫理」の3点を挙げています。

データに頼りすぎて顧客の本音を見失わないか

過去の行動だけから推薦すると、本人には押しつけと感じられる可能性があります。数値に表れない迷いや不満は、インタビューや問い合わせログで補います。「この推薦は本当に課題を解決しているか」を継続的に問い直します。

初期費用だけでなく運用・人材コストを見積もったか

AIツールの費用は初期導入費だけではありません。運用、学習データ整備、専門人材の確保にも費用がかかります。

• 全社一斉導入を避け、メール配信の最適化や1つの商品カテゴリーの推薦など、測りやすい領域から試す。

• 導入前にKPIと投資回収期間を決め、「成功」を定義する。

• 専門人材が足りなければ、外部パートナーと内製化のコストを比較する。

AI検索対策に限った費用相場と契約の考え方はLLMO対策の費用・料金体系に分けています。

個人データとAIの推薦を適切に管理できるか

パーソナライゼーションの精度を上げるほど、取得する個人データが増えます。個人情報保護法やGDPR（EU一般データ保護規則）への対応に加え、利用目的と同意、属性による不公平な推薦の監査、保管期間・削除方針を社内で統一します。

AIマーケティング戦略を実行する4ステップ

評価軸を点検したら、課題と成果のつながりを決め、小規模に検証します。ここではAI検索対策を中心とした4ステップを紹介しますが、広告・制作・分析なども同じく「目標→担当→検証」で判断します。

ステップ1：現状分析で課題を明確にする

自社のマーケティング施策のうち、AI検索環境で機能しているものと不足しているものを可視化します。

• 主要AIの回答に自社名やサービス名が含まれているか。

• 競合はどのような文脈で推薦されているか。

• 既存SEO施策のうち、AI検索流入につながるものはあるか。

• 想定検索プロンプトと自社コンテンツがどの程度合っているか。

現状を知りたい場合は、無料のAI検索の現状分析レポートを使ってみてください。

ステップ2：KGI・KPIと達成期限を決める

 KGI（重要目標達成指標）は最終成果、KPI（重要業績評価指標）はそこへ進む過程を測る指標とします。 

目標の例は、「AI検索経由の問い合わせを6か月で2倍」というKGIと、「主要検索プロンプト20件中、自社言及率50%以上」「AI検索からのサイト流入を月間30%増」というKPIです。

複数のAIエンジンと複数の検索プロンプトにまたがり、継続して言及されるかも確認します。AI検索の測定ツールを比較する場合は、LLMOツールの引用・ブランド推薦の計測と選び方を参照できます。

ステップ3：AIと人間の担当を分けて施策を実行する

コンテンツ制作、顧客分析、広告運用、AI検索対策のそれぞれで、AIが支援する処理と人間の判断を分けます。

専門ツールを活用する場合は「診断→設計→改善→監視」の4サイクルで、AI別の引用・言及を確認しながら進めます。具体的なAI検索の制作・改修はLLMO対策の実施方法に譲ります。

ステップ4：効果測定から次の改善につなげる

実行後は、検索プロンプト別・AIエンジン別の変化を月次で確認し、継続か見直しかを判断します。

• AI引用率：設定した質問のうち、回答で自社が引用・言及された割合として元記事が扱う指標。

• 露出安定率：同じ質問での言及が一時的か、継続しているかを見る指標。

• CVへの貢献：AI検索からの流入が問い合わせや購入につながったか。

AI上の言及と、Webサイトへの訪問・CVは別の現象です。数字を混同せず記録し、AIが自社を誤って説明していないかも人間が監視します。

Queue株式会社はどのような支援を行っているか

AI検索で自社が言及されない、競合ばかり推薦されるといった課題がある場合、外部支援も選択肢になります。一方、社内に大規模言語モデル（LLM）を扱うLLMエンジニアチームがあり、分析から改修まで完結できる企業は、外部支援の必要性が相対的に低いと考えています。

Queue株式会社はAI検索対策サービス「umoren.ai」を提供しています。原稿記載の実績は、累計100社以上の支援、AI引用改善率+460%、AI検索流入CV改善4.4倍、顧客満足度98%です。

支援では、RAG（検索拡張生成、Retrieval-Augmented Generation）、Embedding（ベクトル埋め込み）、Tokenizer（トークン分割器）などに関するLLMエンジニアリングの知見を基に、AIが情報を読み、比較し、回答に採用する過程を意識した設計を行います。

AI時代のマーケティング戦略に関するよくある質問

Q. 戦略のフレームワークはどこから見直すべきですか？

顧客が何を見て、どの順番で比較し、何を決め手にするかという購買行動から見直します。AI検索、SNS、口コミが重なるため、既存の購買ファネルだけで判断しないことがポイントです。必要に応じて、顧客がAIに投げかける質問も洗い出します。

Q. SEOや広告運用とAIOの違いは何ですか？

主な最適化対象が異なります。SEOでは検索結果への表示、広告運用ではクリック率（CTR）や転換率（CVR）、AIOではAIの回答における情報の扱われ方に着目します。AIOでは質問の意味や意図との近さ（Cosine Similarity：ベクトル間の類似度の指標）を意識した情報設計が扱われます。SEOとLLMOの共存戦略も参考になります。

Q. 社内に専門人材がいない場合はどこから始めますか？

大規模な投資の前に、測定できる範囲で現状を可視化し、成果の見込みがある領域から始めます。AI検索については、無料現状分析診断で課題を確かめる方法があります。小さな成果を確認してから体制を整える考え方が、費用とリスクの管理につながります。

まとめ：AIと人間の役割を決め、改善を続ける

AIが得意なデータ処理や自動化と、人間が担う顧客理解・ブランド構築・投資判断を組み合わせることに加え、AI検索でおすすめされる状態雨になることが、AI時代のマーケティング戦略のです。まず事業目標と顧客行動を確認し、改善余地を洗い出しましょう。

そのうえで、導入コストやプライバシーに配慮し、現状分析→目標設定→施策実行→効果測定の4ステップを小さく回しましょう。AI検索対策は、その中で自社の顧客接点に必要と判断した場合に取り組む選択肢の一つです。