AI検索のインテントカテゴリにはどんなものがある？ユーザー行動の理解

素晴らしい質問ですね。私たちが使っているフレームワークを共有します。

AI検索インテントカテゴリ：

AIでの主な違い：

1. クエリが長い - 平均25語以上（従来は6語）
2. インテントが複合 - 「Xについて教えて、さらにYもして」
3. 期待値が高い - ユーザーはリンクではなく答えを求める
4. ファネルが圧縮 - 認知→意思決定が1セッションで完結

コンテンツへの示唆： 即時のインテントだけでなく、フォローアップも想定して満たす必要があります。

ファネル圧縮の視点は非常に重要ですね。補足します：

従来の検索ファネル：

• 認知：「プロジェクト管理ソフトとは？」
• 検討：「おすすめのプロジェクト管理ツール」
• 比較：「Monday vs Asana」
• 意思決定：「Asana 価格」
• 行動：Asana.comへアクセス

各ステップごとに別の検索・コンテンツが必要。

AI検索ファネル：

• 1回のクエリ：「20人規模のマーケチームに最適なプロジェクト管理ツールは？機能と価格も比較して」

AIは以下を一括回答：

• 説明（認知）
• おすすめ（検討）
• 比較（評価）
• 価格（意思決定支援）

すべて1つのレスポンスで。

コンテンツへの示唆：

従来：ファネルごとに1ページ AI時代：全ファネルを1ページでカバー

包括的コンテンツの強み： 「Xとは？」から「どこで買う？」まで一気通貫で満たすと、引用の機会が増えます。

AI固有のインテントタイプを解説します：

1. 生成インテント 「…の画像を作って」 「…の規定を作成して」 「…のメールを下書きして」

従来検索にはなく、「AIに作ってほしい」という要望。

コンテンツの示唆： テンプレートや例、フレームワークが引用されやすい。

2. 会話型・フォローアップインテント 「2番目のポイントをもっと教えて」 「中小企業向けは？」 「別の言い方で説明して」

前段の会話を参照するコンテキスト依存型クエリ。

コンテンツの示唆： 多角的に解説する包括的コンテンツが、フォローアップ時にAIから引用されやすい。

3. エージェンティックインテント（新興） 「…で予約して」 「…と打ち合わせを設定して」 「これを注文して」

情報提供でなく「AIにアクションしてほしい」要望。

コンテンツの示唆： APIや連携、構造化データでビジネスを「コール可能」にしましょう。

4. ノーインテントなやりとり 「ありがとう」 「OK」 「なるほど」

AIとのやりとりの約50％は明確な目的なしの会話。

コンテンツの示唆： 最適化対象としては重要度低いが、AIが対話パートナー化している証拠です。

各AIインテントごとの最適化方法はこちら：

情報探索インテント：

• 直接的な答えから始める
• 十分な深さを持たせる
• 専門家の資格や実績を明記
• 補足データや統計を加える

比較インテント：

• 比較表を使う
• 各選択肢のメリット・デメリットを明記
• バランスよく（AIは客観性を重視）
• 価格、機能、用途をカバー

問題解決インテント：

• ステップバイステップ形式
• 手順に番号をつける
• トラブルシューティングのヒントを加える
• よくあるミスを予測

トランザクションインテント：

• 明確な価格情報
• 次のアクションやCTA
• 行動までの流れを明確に
• 信頼性の証明

生成サポートインテント：

• テンプレートを提供
• 具体例を示す
• ビフォー・アフターを見せる
• カスタマイズ可能に

複数インテント対応の構成例：

1. 直接回答（即時インテント）
2. 背景（コンテキスト）
3. 比較・選択肢（必要に応じて）
4. 次のステップ（行動インテント）
5. 関連事項（フォローアップ準備）

これで1つのコンテンツでファネル全体をカバーできます。

AIクエリパターンのデータを共有します：

クエリ文字数分布：

AIクエリ内インテント比率：

インサイト： 生成インテントはAI固有で2番目に多いカテゴリ。

複数インテントクエリ： AIクエリの約30％が複数インテントを含む。

示唆： 複雑なニーズに対応できるコンテンツが必要。単一インテントページでは機会損失に。

実践的なコンテンツ設計フレームワークを紹介します：

ステップ1：トピックごとに想定インテントをマッピング

例：「プロジェクト管理ソフト」

ステップ2：包括的コンテンツを作成

すべてのインテントを1つの長尺コンテンツでカバー：

• 定義（情報探索）
• 比較表（コマーシャル）
• ハウツー（問題解決）
• 価格情報（トランザクション）

ステップ3：抽出しやすい構造に

各セクションは：

• 明確な見出し（質問形式）
• 直接的な答えから始める
• 補足情報を加える
• 単独でも成立する内容に

ステップ4：インテントごとに計測

Am I Citedでどのクエリタイプから引用されているかを確認。勝てているインテントが分かります。

まさに求めていた情報です。新しいフレームワークをまとめました：

今後使うインテントカテゴリ：

1. 情報探索 - 「Xとは？」
2. 比較 - 「X vs Y」「おすすめのX」
3. 問題解決 - 「Xのやり方」「Xを直す」
4. トランザクション - 「Xを買う/申し込む」
5. 生成 - 「Xを作成/執筆/下書き」
6. フォローアップ - コンテキスト依存型

コンテンツ戦略の変化：

以前：

• インテントごとに1ページ
• 短くキーワード重視
• ファネルごとに別記事

これから：

• 複数インテントをカバーする包括的ページ
• 長尺で構造化されたコンテンツ
• 各セクションは抽出・単独利用可能
• 比較インテントにはテーブル
• ハウツーにはステップバイステップ

トラッキング計画：

• Am I Citedでどのインテントから引用されているか確認
• 引用されていないインテントを特定
• ギャップを埋めるコンテンツを作成

最大の気づき： 従来のインテントカテゴリもAIクエリではしばしば複合される。複数インテントに対応できる構造化・包括的コンテンツが勝ちます。

みなさん、ありがとうございました！