AIは人々のブランド発見方法を変えている？昨年とまったく異なる発見パターンが見える

Sarahさん、あなたのデータは業界全体の動向と一致しています。

根本的な変化：

検索での発見：「10個の選択肢、あなたが決めて」 AIでの発見：「あなたのニーズに基づいて、この2〜3ブランドをおすすめします」

なぜこれが重要か：

検索では1ページ目に載れば評価のチャンスがありました。 AIでは、推薦されなければ、まったく検討されません。

AI発見のダイナミクス：

意味すること：

ブランド発見はより二極化します。AIの推薦セットに入れば存在し、入らなければ見えません。

消費者リサーチ視点から見るAIブランド発見：

消費者はどのようにAIでブランドリサーチをしているか：

1,000人にAI利用を調査：

信頼の要素：

消費者はAIの推薦を広告よりも信頼し、口コミと同等に感じています。（実際に客観的かは別として）

AI経由の購買を促すもの：

1. 明確なニーズの提示（「YができるXが欲しい」）
2. AIからの推薦を受ける
3. 基本的な確認（公式サイトやレビューのチェック）
4. 購入

検討フェーズが圧縮され、以前は自分で比較していた作業をAIが担っています。

スタートアップ視点のAIブランド発見：

AI発見は当社の新規顧客最大の流入源です。

創業2年、従来型のブランド認知はほぼゼロ。でもAI経由で発見されています。

なぜスタートアップがAI発見で勝てるのか：

1. ニッチ特化 - 1つのことに特化、AIもそれを理解
2. 明確なポジショニング - 何のための会社かが明快
3. 強いレビュー - 初期顧客が詳細なレビューを投稿
4. コンテンツ投資 - AIが引用できるコンテンツを制作

当社の発見ストーリー：

新規顧客：「ChatGPTが[特定用途]ならここがベストと教えてくれた」

広告は一切していません。自社ニッチでAI発見に最適化しただけです。

チャレンジャーブランドへ：

AI発見は、AIが理解し推薦できる明確で具体的なポジショニングがあれば、競争を公平にします。

AI発見がもたらすブランド戦略への影響：

新しいブランドポジショニングの問い：

従来：「何で知られたいか？」 今後：「AIに何で認識されたいか？」

AIが推薦できるブランド属性：

1. 用途適合性 - 「[特定ニーズ]向けに最適」
2. 価格帯のポジション - 「[カテゴリ]で手頃な選択肢」
3. 機能差別化 - 「Xができる唯一の[商品]」
4. 対象オーディエンス - 「[特定ペルソナ]向け」

ポジショニングの明快さが必須：

AIは明確なシグナルを必要とします。あいまいなポジショニング＝推薦されない。

「私たちはYに最適なX」という明快なブランドは推薦されます。 「誰にでも合います」的な広いブランドは見落とされます。

CMO視点：AI発見への適応

ブランドマーケティングの変化：

減らす：

• ブランド認知広告（AIはインプレッションを評価しない）
• ファネル上部の虚栄指標

増やす：

• AI可視性モニタリング
• 第三者レビュー最適化
• AIが引用できるコンテンツ制作
• 明確で具体的なポジショニング

予算配分の変化：

認知予算の20％をAI可視性向上にシフト：

• レビュー生成プログラム
• 比較コンテンツの制作
• 第三者言及のためのPR
• AIモニタリングツール

測定の課題：

従来のブランド指標（認知度・想起）はAI発見を捉えられません。新指標を追加：

• AI言及率（関連クエリでの言及割合）
• AI推薦率（推薦クエリの割合）
• AI起因コンバージョン

メディアプランニング視点：

ブランド発見ファネルが変化：

従来：認知→検討→意図→購入 新：ニーズ→AI推薦→確認→購入

メディアへの影響：

AIが推薦するなら認知広告の価値は低下。 検証段階でのパフォーマンス広告の価値が上昇。

適応策：

1. 幅広い認知への投資を抑制
2. AI推薦ブランドの確認タイミングでの露出を強化
3. AI可視性への投資（従来型の「有料」ではないが）
4. AI経由訪問者へのリターゲティング

アトリビューションの課題：

AIが推薦した場合、誰の貢献？AI？引用されたコンテンツ？レビュー？

AI発見はオーガニックチャネルとみなし、存在感で測定しています。

AIブランド発見の技術的視点：

AIがブランドを推薦する要素：

1. 学習データへの掲載 - ブランドに関する過去のコンテンツ
2. 第三者からの言及 - 報道、レビュー、専門家の引用
3. 構造化データ - 明確な商品・ブランド情報
4. クエリとの一致 - ポジショニングがニーズと合致
5. 権威シグナル - ウィキペディア、出版物、信頼ある情報源

ブランド発見シグナル：

発見強化には：

自己宣伝より第三者評価が重要。獲得メディアやレビュー、権威ある言及でブランドプレゼンスを築くことが大切です。

AIブランド発見に関する競合インテリジェンス：

当社のトラッキング：

各競合と自社について、

• どのクエリでブランドが言及されているか
• AI推薦でのポジション
• AIが各ブランドについて何を言うか
• 時系列での変化

トラッキングで得た知見：

1. 市場リーダーがAIリーダーとは限らない - 既存有名ブランドでもAIでの存在感が弱い場合あり
2. ニッチプレーヤーが健闘 - 明確なポジショニングが特定クエリで優位
3. 可視性は変動しやすい - 月次で大きく変わることも
4. 新規参入が急増しやすい - 過去の実績がなくても即座に現れる

モニタリング方法：

「Am I Cited」で週次100+クエリをトラッキング。ダッシュボードで

• 自社と競合の比較
• トレンド上昇/下降
• 新規出現クエリ
• 競合が出て自社が出ていないギャップ

このスレッドはブランド構築の考え方を一変させました。主な気づき：

変化のポイント：

• 認知指標からAI推薦指標へ
• 幅広いポジショニングからAIが解釈できる明確なポジショニングへ
• 自己宣伝から第三者評価へ
• 検索1ページ目の争いからAIの検討セット争いへ

新しいブランド戦略の要素：

1. AIに明確なポジショニング - 何に最適なのか明示
2. 第三者プレゼンス - レビュー、報道、権威ある言及
3. ニッチ支配 - 特定用途のクエリで圧倒的に強く
4. 可視性モニタリング - AI推薦を体系的にトラッキング

予算再配分： 従来の認知施策から15〜20％を

• レビュー生成プログラム
• 第三者言及のためのPR
• AI最適化コンテンツ
• モニタリング・トラッキング へ移行

新たに追うべき指標：

• AI言及率
• AI推薦率
• AI起因発見数
• 競合とのAI可視性

AI発見のシェアは2026年末には25〜30％に達する見込み。備えておく必要があります。

皆様、戦略的な視点をありがとうございました。