AIコンテンツの機会はどうやって見つけますか？実際に競争できるクエリを探しています

AIコンテンツの機会を特定する私のフレームワークです：

ステップ1：知っていることから始める

従来のデータソースでシードリストを作成：

• 上位表示しているキーワード
• 顧客がよく質問すること
• 競合が扱っているテーマ
• 業界トレンド

ステップ2：AI機会監査

各シードテーマをAIプラットフォームでテスト：

• AIは良い回答をしているか？
• 自社は言及されているか？
• 誰が言及されているか？
• AIの回答にギャップはあるか？

ステップ3：機会の分類

ステップ4：インパクトで優先付け

各機会をスコアリング：

• ビジネス価値（1-5）
• 実現可能性（1-5）
• 競争優位性（1-5）

スコアが高いものから着手。

機会発見のための競合分析アプローチ：

ロジック：

競合が特定クエリで引用されているなら、そのクエリは価値が証明されています。自社のチャンスは、競合の代わりに、または並んで引用されることです。

プロセス：

1. 上位5社の競合リスト作成

2. 各競合について確認：

   • 何で有名か？
   • 自社にないコンテンツは？
   • AIで自社が登場しない場所は？

3. 重複クエリをテスト： “ベスト[商品カテゴリ]” “[両社が解決する課題]” “[業界]+[トピック]”

4. 調査結果を記録：

   • クエリ：“ベストマーケティングオートメーションツール”
   • 競合A：1位で引用
   • 競合B：3位で引用
   • 自社：未言及

5. ギャップ分析：

   • 競合にあって自社にないものは？
   • コンテンツ？権威？フォーマット？
   • より良いものを作れるか？

アウトプット：

競合が勝っているクエリの優先リストを作り、そこをターゲットにする。

従来のキーワードリサーチとAI機会の接続：

実証済みニーズから始める：

従来のキーワードツールは人々が検索する内容を示します。これらのクエリは、そのままAIにも尋ねられます。

AIと親和性が高いキーワードタイプ：

1. 質問系キーワード：「どうやって…」「とは何か」
2. 比較系キーワード：「XとYの違い」「ベストX for Y」
3. 推薦系キーワード：「ベストX」「トップX」
4. 課題系キーワード：「…の直し方」「なぜ…できない」

対応例：

キーワード：「スモールビジネス向けベストメールマーケティングソフト」 AIクエリ：「スモールビジネスに最適なメールマーケティングソフトは？」

意図は同じで、フォーマットが異なるだけです。

既存AI回答のギャップを見つける：

AI回答が「不完全」となる要因：

1. 情報が古い – 古いデータやツール、手法を参照
2. 選択肢が漏れている – 明らかな代替案に未言及
3. 浅い内容 – 詳細やニュアンスがない
4. 一般的なアドバイス – クエリの文脈に特化していない
5. 出典がない – AIが自信がなかったり良い情報源がない

機会のシグナル：

テスト手法：

同じ質問を3つの言い回しでAIに聞いてみてください。AIが苦戦・一貫性がない回答をした箇所が機会です。

例：

• 「おすすめのCRMは？」
• 「10人規模スタートアップに適したCRMは？」
• 「500顧客管理用CRM」

文脈次第で回答品質に差。AIが苦手な領域を探しましょう。

ツールなしで機会を見つける実践的アプローチ：

私が毎月行う手動監査：

ステップ1：ビジネスに重要なクエリを30個リストアップ

• ブランド系10個（「[御社名]とは？」）
• カテゴリ系10個（「ベスト[商品タイプ]」）
• 課題解決系10個（「[解決する課題]の方法」）

ステップ2：3つのプラットフォームで各クエリをテスト

• ChatGPT
• Perplexity
• Google AI

ステップ3：シンプルなスプレッドシートに記録

ステップ4：パターン発見

• どこで全く登場しないか
• どこで競合が常に登場するか
• AI回答が弱い箇所

ステップ5：優先度付けとアクション

• 上位3〜5ギャップを選定
• それに対応するコンテンツを作成
• 翌月に再テスト

所要時間： 月4〜6時間。大規模化には向かないが、スタートには有効です。

ツール活用を前提にしたエンタープライズアプローチ：

私たちのプロセス：

1. 監視体制を構築（Am I Cited利用）

   • 監視対象クエリセット（500件以上）を入力
   • 競合ブランドも入力
   • 主要AIプラットフォーム全体で追跡

2. 週次分析

   • 表示されている/されていないクエリ
   • 競合が伸びているクエリ
   • 引用されている自社コンテンツ

3. 機会スコアリング

4. 月次優先順位付け

• 上位10機会をレビュー
• コンテンツ制作を割り当て
• 60日ごとに成果測定

ポイント：

体系的な追跡で手動テストでは見えないパターンが把握できます。スナップショットよりトレンドが重要です。

このスレッドでフレームワークが完全に整理できました。私のアプローチ：

フェーズ1：クエリ在庫作成（1週目）

• 従来のキーワードデータから開始
• 顧客の質問（営業・サポート）を追加
• 競合のトピックカバレッジも含める
• 監査対象100クエリを目標

フェーズ2：初回監査（2〜3週目）

• すべてのクエリをChatGPTとPerplexityでテスト
• 現状を記録
• 機会を分類

フェーズ3：優先順位付け（4週目）

• ビジネス価値＋実現性でスコアリング
• 上位20機会を特定
• コンテンツ計画作成

フェーズ4：継続的モニタリング

• Am I Citedでトラッキング設定
• 毎月新たな機会をレビュー
• 四半期ごとに戦略を見直し

追跡する機会カテゴリー：

1. ギャップ：本来いるべきなのにいない
2. 入替：競合が引用、自社はされていない
3. 改善：AI回答が弱い
4. 新興：新たに出てきたトピック

主な気付き：

推測ではなく、競合が引用されている「価値が証明されたクエリ」から始めること。競合の状況を優先順位付けの指針にしましょう。

皆さん、フレームワークと実践的なアドバイスをありがとうございます。