購入者の79%が購買判断にAIを活用―どうやって自社ブランドを推奨させる？

おっしゃる通り、これはまさに根本的な変化です。データが示すのは以下の通りです。

消費者がAIを購買に使う方法:

重要なインサイト:

AIが意思決定の80%以上を影響すると、コンバージョン率は85.9%に達します。 AIの関与が20%未満だと、コンバージョン率は32.6%まで下がります。

つまり: AI上で自社ブランドが検討対象に入っていなければ、存在を知られる前に顧客を失うことになります。

顧客獲得の主戦場は、今やAIプラットフォーム内部です。

AIによる購買推奨におけるレビューは極めて重要です。その理由:

AIはレビューから以下を分析:

• 実際の使い方（「私は○○用途で使っている」）
• 具体的なメリット（「処理時間が50%短縮」）
• 理想的なユーザー（「小規模チームに最適」）
• 正直なトレードオフ（「バッテリーはやや弱いが…」）

66%の購買者はレビュー5件未満だと購入をためらう。AIもこの傾向を反映。

レビュー最適化戦略:

1. レビュー件数の増加

   • 購入後メール配信
   • アプリ内レビュー促進
   • インセンティブレビュー（ガイドライン順守の範囲で）

2. 具体的なフィードバックを促す

   • ユースケースを尋ねる
   • 代替品との比較を依頼
   • 数値成果をリクエスト

3. 全レビューへの返信

   • アクティブな関与を示す
   • AIが使える文脈を追加
   • 信頼性を高める

4. 各種プラットフォームでレビューを分散

   • G2、Capterra、TrustPilot
   • Amazon（該当する場合）
   • Googleビジネスプロフィール

本物で詳細なレビュー > 汎用的な大量レビュー

レビューについては興味深いですね―G2では高評価レビューがあるのですが、他プラットフォームは少ない状況です。

質問: レビュー以外で、AIに推奨されやすくする具体的なコンテンツは何でしょうか？

AIによる購買推奨に効くコンテンツ:

1. 比較ページ

• 「[自社製品] vs [競合]」
• 正直かつ詳細な比較
• それぞれどんな場合に最適か

2. ユースケースページ

• 「[業種]に最適」
• 「[ユーザータイプ]はどう使うか」
• 具体的な成果やメリット

3. 特徴深掘りページ

• スペック詳細
• 技術ドキュメント
• 連携ガイド

4. 数字入り事例紹介

• 「[顧客]が[製品]でXを達成」
• 定量的な成果
• 実装の具体例

5. FAQコンテンツ

• 「[製品]は自分に合っている？」
• 「料金はいくら？」
• 「他製品との違いは？」

6. バイヤーズガイド

• 「[カテゴリ]の選び方」
• 意思決定フレームワーク
• 機能比較表

これらはユーザーがAIに尋ねる質問に直接答える内容です。

重要: AIプラットフォームごとに推薦パターンが異なります。

ChatGPT:

• 学習データへの依存度が高い
• Wikipediaや権威ソースを重視
• 最近は引用率が上昇（約28%）

Perplexity:

• リアルタイムWeb検索
• ソースを直接引用
• 新しく詳細なコンテンツを評価

Google AI Overviews:

• Google検索順位と連動
• 構造化データを多用
• E-E-A-Tシグナルを重視

推奨:

全プラットフォームでの可視性を追跡してください。ChatGPTでは不可視でも、Perplexityでは推奨されていることも。

Am I Citedを活用して横断的にモニタリングし、ギャップを特定しましょう。

見落とされがちですが重要: AIから購入までの「引き渡し」部分。

調査結果:

• AI推奨後、78.2%が従来チャネルへ
• 24.2%がGoogleへ
• 20.3%がAmazonへ
• 18.6%がブランドサイトへ
• 最終的に70%が購入

つまり:

1. 自社サイトがAI推奨内容と一致していること

   • AIが「動画編集に最適」と言うなら、LPもそれを訴求
   • 乖離があると離脱要因に

2. 検索で見つかる状態にする

   • AI推奨後、多くはブランドをGoogle検索
   • ブランド名検索対策を徹底

3. Amazonでの存在感も大事

   • 20%がAmazon直行
   • Amazon上の訴求もAI内容と一致を

4. 全プロセスの摩擦を排除

   • 明確な価格表示
   • スムーズな購入フロー
   • 信頼性の訴求

AIの推奨はあくまで第一歩。最後まで導線を完結させましょう。

現時点での整理です:

即時アクション:

1. ChatGPT・Perplexity・Google AIでAI可視性を監査
2. 上位3競合との比較ページを作成
3. G2・TrustPilotでレビュー獲得キャンペーン開始
4. 製品ページに具体的なユースケースを追加

作成すべきコンテンツ:

1. 「[製品] vs [競合]」比較ページ
2. 「[業種]に最適」LP
3. 定量的成果の事例
4. AIによく尋ねられるFAQの網羅

トラッキング:

• Am I Cited監視を設定
• 主要購買クエリで週次AI検索テスト
• 推奨順位と文脈を記録

もはやマーケティング戦略の中核です。

Answer Engine Optimization（AEO）が新たな必須分野です。

従来SEO: キーワードで上位表示を狙う AEO: AIの回答時に権威ソースとして引用される

購買クエリでのAEO主要戦術:

1. 質問形式コンテンツ

   • ユーザーがAIに尋ねる形に合わせる
   • 「[用途]に最適な[カテゴリ]は？」

2. 端的な回答を冒頭に

   • まず結論を提示
   • 根拠や詳細はその後

3. 抽出・引用しやすい構造

   • 比較用テーブル
   • 特徴の箇条書き
   • 明確な仕様記載

4. 権威性シグナル

   • 著者の専門性
   • 引用・出典
   • 第三者認証

「読ませる」ではなく、「AIに抽出・引用される」ための設計が必須です。

購買判断への影響測定方法:

直接的な追跡:

• 購買クエリでのAI推奨をモニタリング
• AI回答でのブランド言及頻度追跡
• 競合とのポジショニング比較

間接的なシグナル:

• ブランド検索ボリューム（AI推奨後に増加）
• ダイレクト流入の質（AI由来はCVR高め）
• 「どこで知ったか」アンケート

営業チームの情報:

• 商談でのAI言及数記録
• 競合AI推奨の確認
• 見込み客のAIリサーチ傾向を把握

収益への接続:

• AI可視性スコアとパイプラインの相関
• AI認知見込み客のCVR
• AI推奨競合との勝率

AIでの可視性は今や収益の先行指標です。

購買推奨のための構造化データ例:

製品スキーマの基本:

{
  "@type": "Product",
  "name": "Your Product",
  "description": "具体的かつ用途重視",
  "brand": {...},
  "offers": {
    "price": "X",
    "priceCurrency": "USD"
  },
  "aggregateRating": {...},
  "review": [...],
  "additionalProperty": [
    {"name": "Best For", "value": "..."},
    {"name": "Ideal Customer", "value": "..."}
  ]
}

SaaS向けSoftwareApplicationスキーマ:

• applicationCategory追加
• 機能リスト掲載
• 連携機能も記載

製品ページのFAQスキーマ:

• 「誰におすすめ？」
• 「他との違いは？」
• 「どんな成果が期待できる？」

構造化データで製品属性をAIが抽出しやすくなります。