私たちのBOFUコンテンツはGoogle経由では高いコンバージョンを誇りますが、AIには引用されません。異なる最適化が必要？

これは今のAIコンテンツで最も重要な問いのひとつです。効果的なフレームワークを紹介します。

なぜBOFUはAIで失敗するのか:

AIシステムはユーザーに役立ち中立的であるよう訓練されています。「私たちの商品を買って！」と叫ぶ内容はプロモーション色が強く、優先度が下がります。AIは本当にユーザーの役に立つ情報源を引用したいのであり、セールスページは避けます。

しかしBOFUも引用され得ます。 コツは「構造」にあります。

ハイブリッドフレームワーク:

セクション1: 教育的な基礎（ここをAIが引用）

• どんな課題を解決するのか？
• ソリューション選択時に考慮すべきポイントは？
• よくあるアプローチは？

セクション2: 比較／評価（ここもAIが引用）

• 選択肢の客観的比較
• 判断基準を明確に
• 具体的なデータポイント

セクション3: あなたのソリューション（ここで人がコンバージョン）

• あなたの製品が課題にどう応えるか
• 具体的な特徴とベネフィット
• CTA

AIは1と2を引用し、人間はそこを読んでから3へ進みコンバージョンします。

実例:

「なぜ[製品]が中小企業向けベストCRMか」ではなく、 「中小企業向けCRMの選び方：主な機能・価格・主要オプション」という記事に。

教育を先に、比較を含め、あなたの製品も自然な選択肢として盛り込む。AIは教育部分を引用し、人間は解決策としてあなたの製品を見ることができます。

両方で効果のある具体的なBOFUコンテンツタイプを紹介します。

「意思決定ガイド」

構成：

1. 意思決定フレームワーク（ここをAIが引用）

   • Xを選ぶ際に重要な要素は？
   • 自分に問うべき質問
   • 避けるべきポイント

2. 選択肢の比較（ここもAIが引用）

   • 3～5社（自社含む）の比較表
   • 各社の正直な長所・短所
   • 「○○向き」などの推奨

3. 自社のおすすめ（ここで人がコンバージョン）

   • フレームワークにどう当てはまるか
   • なぜこの製品を作ったのか
   • CTA

なぜ効果的か:

ChatGPTで「[カテゴリー]の選び方は？」と聞かれたとき、意思決定フレームワークを引用できます。比較を求められたときは比較表が引用できます。誠実な情報提供はAIに評価されます。

人間はロジカルな意思決定プロセスで自社へと導かれ、売り込まれるのではなく納得してコンバージョンします。

弊社の最高実績BOFUページ例:

• 「プロジェクト管理ソフトの選び方：意思決定フレームワーク＋主要5社比較」
• 前四半期のAI引用47回
• コンバージョン率8.2%

社内インサイトの活用はまだまだ不足しています。

AIは具体的なデータを好みます。 ほとんどのBOFUコンテンツは一般的な主張ばかり。しかし、以下のような情報を盛り込むと：

• 「500人のユーザーに調査した結果、Xが分かりました」
• 「当社のお客様は平均Y%の改善を実感」
• 「Z件の導入事例を分析したところ…」

こうした独自データは他にないのでAIが引用します。

BOFUに社内インサイトを加える方法:

1. 営業チームへのヒアリング―よくある反論は？
2. 顧客アンケート―どんな成果を感じている？
3. プロダクトデータ分析―どんな傾向がある？
4. サポート担当に質問―顧客はどんな課題を解決している？

これらをコンテンツ化：

• 「購入前に知っておきたかったこと100人に聞きました」
• 「データで見る[カテゴリー]の導入動向」

これならBOFU（製品やカテゴリーが主題）でも教育的（独自インサイト）にもなり、AI引用の両取りができます。

コピーライティングにも触れておきます。

AI引用されないBOFUコピー例:

• 「御社に最適なソリューション」
• 「なぜ私たちがNo.1」
• 「今すぐ無料体験」
• 証拠のない最上級表現
• 「革新的」「業界最先端」など

AI引用されるBOFUコピー例:

• 「[製品]の価格は月額X円から」
• 「ユーザーのY%がZの改善を実感」
• 「[競合]と異なり、[製品]は[特徴]を含む」
• 具体的で検証可能な記述
• データ裏付けのある表現

AIシステムはプロモーション的な表現を避けるよう訓練されています。もしBOFUコンテンツがマーケティングコピー調ならフィルターされます。

解決策:

同じ情報でも表現を変える：

• 「業界最高クラスの自動化」→「12種類のタスクを自動化、週平均4時間の効率化」
• 「お手頃価格」→「プランはチーム規模に応じて月額2,900～19,900円」
• 「8,400社以上が利用」→「[社名]など8,400社以上で利用」

曖昧より具体的。主張よりデータ。事実が引用されます。

AI時代のバイヤージャーニーを考えましょう。

従来のファネル: TOFU（認知）→MOFU（検討）→BOFU（意思決定）

AIユーザージャーニー: AIクエリ→出典付き回答→検証のためクリック→コンバージョン

AIユーザーは「あなたのファネル」ではなく、AIの合成プロセスを通ります。あなたのサイトに来る時には、もう意思決定段階かもしれませんが、教育目的のクエリから入ってきます。

示唆:

BOFUコンテンツには、教育的クエリに答える「入り口」が必要。その後すぐ意思決定サポート型コンテンツへ移行。

例構成:

1段落目：AIクエリへの回答（教育的） 2～3段落目：簡単な背景/フレームワーク セクション1：オプション比較（教育的） セクション2：自社ソリューションの位置付け（移行部） セクション3：なぜ自社か（BOFU） CTA

最初のセクションがAI引用対象。その後ユーザーは、AIの答えを裏付けるページに着地し、自然にBOFUコンテンツへ進みます。

測定面から補足します。

BOFUコンテンツのAI効果トラッキング方法:

1. 引用トラッキング（Am I Cited）

   • どのBOFUページが引用されているか？
   • どんなプロンプトで引用されるか？
   • どのセクションが抽出されているか？

2. AIトラフィックのコンバージョン（GA4）

   • AIリファラルのセグメントを作成
   • Googleトラフィックとコンバージョン率を比較
   • アシストコンバージョンを追跡

3. コンテンツアトリビューション

   • 引用され、かつコンバージョンに寄与しているBOFUページはどれか？
   • 引用とコンバージョンの相関は？

実際の発見:

AIに引用されたBOFUページは、されていないページの1.8倍コンバージョンします。AIトラフィックが特別高いわけでなく、AI向け構造のコンテンツは総じて役立つ内容だからです。

AI向け最適化 = 教育的・具体的・親切 = コンバージョンにも良い。

最適化の本質はAI対コンバージョンでなく、「本当に役立つコンテンツ」への最適化です。

このスレッドで考え方の壁が取れました。主なポイント：

偽の二項対立: 「AIかコンバージョンか」と考えていましたが、正解は「意思決定サポート要素を含む、本当に役立つコンテンツ」でした。

アクションプラン:

既存BOFUページの再構成:

1. 教育的な短い導入（200～300字）を追加
2. 意思決定フレームワーク／基準を記載
3. 製品セクションは残し、プロモーション的表現は削除
4. 具体的なデータや証拠を追加
5. 比較表を作成（自社に有利でも！）

新BOFUコンテンツテンプレート:

• 20% 教育的基礎（AIが引用）
• 30% 比較／評価（AIが引用）
• 30% 自社ソリューション＋具体データ
• 20% コンバージョン要素

コピーの修正:

• 最上級表現→具体的記述に
• 主張→証拠に
• プロモーション→役立つ内容に

測定:

• Am I CitedでAI引用を追跡
• トラフィックソース別にコンバージョン計測
• 旧構成vs新構成のA/Bテスト

核心: AIは役立つコンテンツを評価します。BOFUも「教育しながら提案」すれば役立つ。ポイントは「まず価値提供」し、「売り込み」は後から。

皆さん、フレームワークと実例ありがとうございました！