購入者がAIで選択肢を調査する際、検討段階を最適化するにはどうすればよいですか？

おっしゃる通り、検討段階は最も重要です。フレームワークを紹介します。

検討段階のAIクエリ例:

これらのクエリで勝つコンテンツ:

1. 包括的な比較ページ - 自社も競合も含める
2. 購入ガイド - 選定時に考慮すべき点
3. 用途別ページ - [特定用途]向けベストソリューション
4. 正直なレビュー - 自社のメリット・デメリットも記載

重要なポイント:

AIはユーザーの意思決定を支援したいと考えています。本当に比較に役立つコンテンツが勝ちます。自社だけを売り込む内容は負けます。

競合を含める件について――社内でも議論になりました。

議論内容:

反対派：「なぜ自社サイトで競合を宣伝する必要があるのか？」 賛成派：「比較しなければ他社や第三者にAI経由で語られてしまい、自社は回答に登場しない」

最終的な決定:

• 上位3〜5社の競合を含める
• 本当にバランスの取れた内容にする
• 正直な立ち位置を示す
• 自社ドメイン上で公開

結果:

「[自社] vs [競合]」クエリで

• 比較コンテンツ作成前：引用されなかった
• 作成後：60%の確率で引用されるように

ポイント:

AIはいずれにせよこれらのクエリに答えます。第三者や競合に語らせるより、自社ドメインが情報源になる方が良い。

正直な比較を作ることで、AIが信頼する権威になれました。

納得です。自分たちで比較を作ることでストーリーをコントロールできますね。

質問: 「ベストX for Y」クエリで自社を推奨させたい場合、どう最適化すればよいですか？

「ベストX for Y」最適化の方法：

ステップ1：勝てる用途を特定

全てのケースで「ベスト」になるのは無理です。本当に強い分野を明確に：

• 小規模チーム向けベスト、なぜなら…
• [業界]向けベスト、なぜなら…
• [特定ニーズ]向けベスト、なぜなら…

ステップ2：用途特化コンテンツを作る

勝てる用途ごとに

• 「[用途]向け[カテゴリ]」ページ
• その用途でのメリットを明記
• そのセグメントの顧客事例
• その用途での比較

ステップ3：証拠を用意

AIは裏付けを探します：

• そのセグメントの顧客の声
• その用途のケーススタディ
• 第三者レビューでの適合性の記載
• コミュニティでの一致した評価

ステップ4：幅広くなく、具体的に

「私たちがベストCRMです」ではなく、 「10名以下でシンプル重視のチームに最適なCRMです」と主張。

具体的な主張ほど引用されやすく、説得力が増します。

フレームワーク：

狭い分野で勝ち、徐々に拡大。まずは「○○向けベスト」でシェアを獲得しましょう。

購入ガイドは検討段階の「金鉱」です。

なぜ有効か：

「CRMの選び方」をAIに聞くと、AIは総合的な購入ガイドを探します。最良のガイドがあれば、引用されます。

購入ガイドの構成例：

1. [カテゴリ]とは？ - 簡単な説明
2. 重視すべきポイント - 評価基準
3. 質問リスト - ベンダーに聞くべき具体的な質問
4. [カテゴリ]の種類 - さまざまなアプローチや選択肢
5. 避けるべき点 - 注意点や落とし穴
6. 最終決定方法 - 判断フレームワーク

自社をどう含めるか：

「[自社]、[競合A]、[競合B]のようなソリューションはこれらのニーズに対応しています。[自社]は特に[特定用途]で強みがあります。」

なぜ勝てるか：

• 本当に役立つ（AIは有益なコンテンツを引用する）
• 専門家として認知される
• 自然に自社も紹介できる
• 実際の質問に答えている

素晴らしい洞察です。私のコンテンツ計画はこうなりました：

比較コンテンツ:

1. 「[自社] vs [トップ競合1]」- 正直な比較
2. 「[自社] vs [トップ競合2]」- 正直な比較
3. 「[カテゴリ]比較」- 主要プレイヤー全員を含める

用途別コンテンツ:

1. 「[用途1]向けベスト[カテゴリ]」
2. 「[用途2]向けベスト[カテゴリ]」
3. 「[用途3]向けベスト[カテゴリ]」

購入ガイド:

1. 「[カテゴリ]の選び方」- 総合ガイド
2. 「[カテゴリ]評価チェックリスト」
3. 「[カテゴリ]ベンダーへの質問集」

すべてに共通するのは：

• 正直なポジショニング
• 適宜競合を認める
• 具体的かつ引用されやすい主張
• 顧客による証拠

スケジュール: 3か月で作成し、以降計測と改善。

検討段階の成果をどう測るか：

追跡すべき指標：

1. 比較クエリでの引用率

   • 「[自社] vs [競合]」クエリ
   • 「ベストX for Y」クエリ
   • 「Xの代替」クエリ

2. 引用時の順位

   • 引用された際、1番目か3番目か？
   • どのように説明されているか

3. 競合とのシェア争い

   • 検討段階のクエリで自社と競合の言及割合

4. コンテンツごとの成果

   • どの比較ページが引用されやすいか
   • どの用途別ページが強いか

Am I Citedでできること：

• クエリタイプごとの引用頻度
• 自社と競合の比較
• 長期的な推移データ

コンテンツ作成前にトラッキングを始め、比較用のベースラインを作っておきましょう。

営業との連携も忘れずに。

そのつながり：

見込み客がAIで検討リサーチをしている場合：

• AIの影響を受けた状態で営業に来る
• AIの回答で自社を見ている（見ていない）可能性
• AIの情報により期待値が形成されている

営業が知るべきこと：

1. AIが自社について何と言っているか
2. AIが競合について何と言っているか
3. AIの影響を受けた質問への対応法
4. AIによって「横並び」になった際の差別化方法

今後増える営業での質問例：

• 「AIは競合がXに強いと言っていましたが本当ですか？」
• 「ChatGPTが競合を勧めましたが、なぜ御社を選ぶべきですか？」
• 「AIに聞いたらこう答えましたが…」

営業もAI時代の購入者に対応できるよう準備しましょう。

検討段階についての最後のひとこと：

旧来のファネル： 認知 → 興味 → 検討 → 決定

AI時代のファネル： 認知 → AIリサーチ（検討が圧縮）→ 決定

AIによって検討段階が圧縮されています。買い手は「Xを解決したい」から「AIがYを勧めた」まで一気に進むことも。

意味すること：

検討段階は勝敗を分ける場所であり、しかもスピードが上がっています。

AIリサーチで候補に入らなければ、その時点で除外です。

検討段階コンテンツに全力投資を。AI時代の購入者ジャーニーで最もレバレッジが効くポイントです。