人々がAIにどんなクエリを尋ねているかをどうやって調査していますか？従来のキーワードリサーチは通用しないようです

おっしゃる通り、従来のキーワードリサーチはそのままでは通用しません。新しいリサーチフレームワークはこれです：

1. 顧客の言葉から始める

まずキーワードツールを忘れましょう。

• サポートチケットの会話
• 営業電話の書き起こし
• 顧客インタビューの録音
• オンボーディングコール

顧客が自分の課題をどんな自然な言葉で表現しているか聞き取ります。これがAIに投げるプロンプトになります。

2. 質問発掘ソース

3. AIへの直接テスト

ユーザーが尋ねそうなプロンプトを50個リスト化。 ChatGPT、Perplexity、Claude、Geminiでそれぞれテスト。 誰が登場するか、何が引用されているか、足りないものは何かをドキュメント化。

4. モニタリングツール

Am I CitedなどのツールでAIプラットフォーム上の自社の可視性を追跡。どのクエリでブランドが登場し、どこに抜けがあるか示してくれます。

これはクエリリサーチであって、キーワードリサーチではありません。全く違う発想が必要です。

RedditはAI向けクエリリサーチの最強無料ツールです。

Redditが優れている理由:

• 人々がAIに尋ねるような言い回しで質問している
• 詳細な文脈付き
• 実際の課題、マーケ用語ではない本音
• AIシステムはRedditを多く引用する

Redditでクエリを探す方法:

1. 自分の分野のサブレディットを探す
2. 推薦系のスレッドを検索
3. 質問のされ方のパターンを見る
4. 提供される文脈に注目

検索例:

• 「[カテゴリ]何使ってますか」
• 「[カテゴリ]おすすめ」
• 「[競合]の代替」
• 「[用途]に最適な[カテゴリ]」
• 「[自社が解決するタスク]をどうやっていますか」

抽出するもの:

• 質問の言い回しそのもの
• 提供される文脈
• 追加の質問
• 高く評価された回答

Redditだけで1日で80以上の独自クエリパターンを発見しました。これがAI最適化のターゲットになりました。

営業の視点：営業チームはクエリリサーチの宝庫です。

見込み客がよく聞くこと:

• 「これと[競合]の違いは？」
• 「一般的な導入期間は？」
• 「[特定のツール]と連携しますか？」
• 「どんな規模の会社が使っていますか？」
• 「[特定のケース]の料金は？」

これらはそのままAIに尋ねられるプロンプトです。

私たちはこれを体系的に記録し始めました：

1. 各営業電話後に担当者が上位3つの質問を記録
2. 週次でパターンをレビュー
3. 毎月トップ質問をまとめる
4. コンテンツチームに渡して最適化

発見: AI関連クエリの70%はキーワードツールには出てきません。具体的で、文脈があり、ユースケースに基づいた質問がリアルな会話からしか出てこないのです。

営業チームは毎日見込み客と話しています。彼らが質問を一番知っています。聞いてみてください。

体系的なプロンプトテストの手順：

ステップ1：最初のプロンプトリスト作成 顧客の言葉、Reddit、営業など全ての情報源から50～100個のプロンプトを集めます。

ステップ2：プロンプトのカテゴリ分け

• 認知：「[カテゴリ]とは？」
• 検討：「[用途]に最適な[カテゴリ]」
• 決定：「[製品] vs [競合]」
• 技術：「[製品で特定の作業]のやり方」

ステップ3：各プラットフォームでテスト 各プロンプトを以下で実行：

• ChatGPT
• Perplexity
• Claude
• Google AI Overview

ステップ4：結果を記録

ステップ5：パターン特定

• 強みのある領域は？
• 抜けている領域は？
• どんなコンテンツでギャップを埋められるか？

ステップ6：優先順位付け 登場していないが本来登場すべき高意図プロンプトを優先。

これでボリュームだけのキーワードではなく、実践的なクエリリストが得られます。

AIクエリリサーチ専用ツール：

可視性トラッキング:

• Am I Cited - AIプラットフォーム横断でブランド言及を追跡
• SE Ranking AI Toolkit - AI可視性モニタリング
• Profound - AI上でのシェア・オブ・ボイス分析

質問リサーチ:

• AnswerThePublic - 質問ビジュアライゼーション
• AlsoAsked - 質問同士の関係性
• Semrush「質問」フィルター - キーワード質問

会話マイニング:

• Gong/Chorus - 営業電話解析
• Intercom/Zendesk - サポートチケット分析
• Brand24 - ソーシャル言及トラッキング

課題: Ahrefsでの検索ボリュームのような「AI検索ボリューム」が得られるツールはありません。こうしたデータは公開されていません。

私たちの対応策:

1. 従来ツールで質問を発掘
2. AI可視性ツールで登場状況を追跡
3. 手動テストでギャップ分析
4. 優先順位付きプロンプトリストへ統合

従来のキーワードリサーチより手間ですが、AI最適化には不可欠です。

私たちのプロンプト分類・優先順位付け法：

カテゴリ1：ブランドクエリ

• 「[自社ブランド] レビュー」
• 「[自社ブランド] は良い？」
• 「[自社ブランド] 価格」 優先度：必須。AIで自社ブランドは絶対に押さえるべき。

カテゴリ2：比較クエリ

• 「[自社ブランド] vs [競合]」
• 「[競合]の代替」
• 「[カテゴリ]のおすすめ」 優先度：高価値・高意図。

カテゴリ3：課題解決クエリ

• 「[あなたが解決する課題]の方法」
• 「[タスク]のベストなやり方」
• 「[課題]を助けるツールは？」 優先度：認知段階、広範なリーチ。

カテゴリ4：業界クエリ

• 「[分野]の概念とは？」
• 「[業界]のベストプラクティス」
• 「[業界] トレンド 2026」 優先度：オピニオンリーダーシップ機会。

ブランドクエリの80%、比較クエリの50%、課題解決クエリの30%、業界クエリの20%で登場を目指します。

カテゴリごとに必要なコンテンツタイプは異なります。

クエリリサーチは一度きりではなく反復的です。

月次のリサーチリズム：

第1週：新規発掘

• 新着サポートチケット分析
• 最近の営業質問
• Reddit/フォーラムモニタリング
• 新プロンプトの追跡リスト追加

第2週：パフォーマンスレビュー

• どのプロンプトで新たに登場？
• まだ登場しないものは？
• 新しい競合の出現は？
• どのコンテンツが引用されている？

第3週：ギャップ優先順位付け

• 価値の高い未登場プロンプト
• どんなコンテンツでギャップを埋めるか
• 既存コンテンツの最適化

第4週：アクション計画

• 来月のコンテンツ割り当て
• 最適化優先順位
• 新規トラッキング追加

AI検索は常に進化しています。クエリリサーチはプロジェクトではなくプロセスです。

競合のAI可視性を逆算：

1. 競合の強みを特定 各プラットフォームでプロンプトをテスト：

• 競合が登場し自社が登場しないクエリは？
• どんなコンテンツが引用されている？
• どんな言葉遣いが登場を引き起こす？

2. 引用コンテンツを分析 競合が引用された場合：

• どのページが引用されているか？
• なぜ引用されやすいか？
• どのような構成か？

3. 競合の抜けを探す 競合が登場しないプロンプトは？

• そのギャップを埋められるか？
• どんなコンテンツでそのプロンプトを獲得できるか？

発見例: 競合は「エンタープライズ向け最適[カテゴリ]」では登場するが「スタートアップ向け最適[カテゴリ]」では登場しない。

私たちはスタートアップ特化のコンテンツを作成。今ではスタートアップ系プロンプトを独占し、競合はエンタープライズで独占。

競合のクエリカバレッジを把握するとチャンスが見つかります。

リサーチの考え方が完全に変わりました。新しい戦略：

データソース（キーワードツールの代わり）：

1. カスタマーサポートの会話
2. 営業電話の書き起こし
3. Reddit/フォーラムのディスカッション
4. AnswerThePublic/AlsoAsked
5. AIプラットフォームでの直接テスト

リサーチプロセス：

1. 情報源から自然言語の質問を発掘
2. 意図ごとに分類（ブランド、比較、課題、業界）
3. AIプラットフォームでテスト
4. 可視性とギャップを記録
5. ビジネス価値で優先順位付け
6. ギャップを埋めるコンテンツ作成
7. 毎月トラッキング＆改善

ツール：

• Am I Cited（可視性トラッキング用）
• 従来ツール（質問発掘用）
• CRM/サポートツール（顧客の言葉用）

重要なマインドセットの変化： 「どのキーワードがボリュームがあるか」ではなく、「人々がどんな質問をしていて、どうすればその答えになれるか」。

皆さんありがとうございます。これが私に必要だった新しい戦略です。