AI検索でのバイヤージャーニーはどう違う？従来のファネルが通用しない気がする

AI検索ではジャーニーが本質的に異なります。説明します。

従来検索のジャーニー：

複数の接点、段階的な進行： 1.「[トピック]とは？」- 認知 2.「[トピック]の仕組み」- 教育 3.「[ニーズ]に最適な[解決策]」- 検討 4.「[ブランドA] vs [ブランドB]」- 意思決定 5.「[ブランド] レビュー」- 検証

AI検索のジャーニー：

圧縮され、しばしば1クエリで完結： 1.「私の状況で最適な[解決策]は？」- AIが直接推奨

何が起きているか：

AIが1～4のステップを1つの回答に統合します。ユーザーは

• 問題の説明
• 解決策の概要
• 選択肢の比較
• 推奨

を1回のクエリで得ます。

意味すること：

トップファネルだけでなく、圧縮されたミッドファネルに存在感を持つ必要があります。従来の認知コンテンツだけでは不十分です。

新しいモデル：

従来：認知 → 検討 → 意思決定（複数クエリ）
AI：リサーチクエリ → 推奨（1クエリ）→ 検証訪問

あなたのサイトは発見の場ではなく、検証の場になります。

ジャーニーステージにおけるコンテンツ戦略視点です。

AIジャーニーステージごとのコンテンツ例：

圧縮リサーチクエリの場合： （AIに推奨を求めるとき）

• 比較ガイド：「X vs Y vs Z」
• ユースケースコンテンツ：「[状況]に最適なX」
• 意思決定フレームワーク：「Xの選び方」
• 機能比較：明確な差別化ポイント

検証訪問の場合： （AI経由で検証のために訪問する場合）

• ソーシャルプルーフ：レビュー、事例、証言
• 具体的な情報：機能、価格、仕様
• リスク低減：保証、セキュリティ、コンプライアンス
• スムーズなコンバージョン：明確なCTAやトライアル、デモ

AIで可視性が下がるもの：

• 「Xとは」系の基礎コンテンツ
• 一般的な教育コンテンツ
• 実用性の低い思想リーダーシップ
• 抽象的なコンセプト

傾向：

AIユーザーは実用的かつ具体的で、意思決定を促すコンテンツを求めています。AI可視性のためにはそれらを作り、認知コンテンツは権威構築に使いましょう。

営業視点で見るAI影響下のバイヤー。

商談で見られる変化：

AI経由リードは従来と異なります：

• 自社製品について事前に詳しい
• 差別化ポイントを理解済み
• 一般的な教育ではなく具体的な質問が多い
• フィット感重視で機能説明を求めない
• 成約率が高い

彼らのジャーニー：

1. AIにソリューションを質問
2. 推奨リストに当社が含まれる
3. 検証のためサイト訪問
4. すぐに商談（もしくは離脱）

マーケ施策への示唆：

マーケティング・クオリファイド・リード（MQL）の定義が変化。AI経由訪問者はオーガニックとは別対応が必要。

営業・マーケ連携：

「AIソース」リード向けに別ジャーニーを構築：

• 教育ナーチャリング省略
• すぐにソリューション適合の会話へ
• パイプライン進行が早い
• より具体性が求められる

示唆：

ジャーニーマッピングにAIセグメントが必須です。

アナリティクス視点でのジャーニー測定。

AIジャーニーの追跡方法：

クエリ段階のマッピング：

AIでの可視性を段階別に追跡：

Am I Citedではプロンプトをステージごとに分類可能。以下を追跡しています：

• ステージ別可視性
• ステージ別順位
• ステージ別競合比較

当社データ例：

検討段階は勝っているが、意思決定で改善余地あり。

示唆：

ジャーニーステージごとの成果測定は必須。戦略的なギャップが浮き彫りになります。

Eコマース視点 ― 異なるダイナミクス。

コンシューマー vs B2Bジャーニー（AI時代）：

消費者購買はさらに圧縮されます：

• 「扁平足におすすめのランニングシューズ」→ AIが推奨 → 即購入

複数接点すらなく、サイト訪問もしないことが多い。

Eコマースで重要なこと：

1. 推奨リストに必ず載る（できれば最上位）
2. 商品情報の主導権を握る
3. 価格・在庫情報をAIが引用できる形で示す
4. AIが参照するレビューを強化

当社のコンテンツ戦略：

• 自社と競合の比較コンテンツ
• ユースケース別の「最適な商品」コンテンツ
• 詳細かつ具体的な商品説明
• レビュー集約施策

アフィリエイト問題：

比較コンテンツ最適化でアフィリエイトサイトがAI推奨を奪うケースが多い。

当社の対策：

自社で正直かつ網羅的な比較コンテンツを作成。AIが比較するなら、その一次情報源になるべきです。

ABM（アカウントベースマーケ）視点でのエンタープライズジャーニー。

エンタープライズでもAIで初期段階が圧縮：

長期ジャーニーは維持されつつも、情報収集がAI主導に。

新しいエンタープライズAIジャーニー：

1. リサーチフェーズ： カテゴリーや解決策をAIに質問
2. ショートリストフェーズ： AIの推奨から上位3社を調査
3. 検証フェーズ： デモや技術評価
4. 意思決定フェーズ： 調達・交渉

1-2段階がAI主導で進行。

ABMへの示唆：

• 初期認知キャンペーンの効果低減
• AIが既にターゲットアカウントの意識形成
• ターゲット前にAI推奨入りしておく必要
• 検証段階ではパーソナライズが重要

当社の対応策：

1. 業界ごとにAI可視性を確保
2. 業界特化の比較コンテンツ作成
3. 検証コンテンツへの投資強化
4. インフォームドな状態で来訪する前提で準備

AI時代の実践的ジャーニーマッピング。

AIジャーニーのマッピング方法：

1. ステージごとのクエリパターン特定
2. 各段階での可視性を追跡
3. 不足部分のコンテンツを制作
4. 進行シグナルをモニタリング

ジャーニーステージ別クエリ例：

B2B SaaS:

• 認知：「[カテゴリ]とは」
• 検討：「[用途]におすすめの[カテゴリ]」
• 意思決定：「[ブランド] vs [競合]」「[ブランド] レビュー」

Eコマース:

• リサーチ：「[ニーズ]に最適な[商品]」
• 比較：「[商品A] vs [商品B]」
• 購入：「[商品] 販売店」「[商品] 価格」

サービス業:

• 課題：「[課題]の解決方法」
• ソリューション：「[状況]に最適な[サービス]」
• プロバイダー：「[プロバイダー] レビュー」「[サービス]専門家を雇う」

自社の具体例をマッピングし、各ステージのコンテンツ網羅性を監査しましょう。

とても参考になるスレッドです。私の新ジャーニー戦略：

主要な気づき：

1. AIでジャーニーが圧縮 ― 認知を飛ばし検討へ
2. トップファネルも重要 ― ただし権威性強化が目的
3. 比較コンテンツが命 ― AIが直接扱うステージ
4. 訪問者は既に情報通 ― サイトは教育より検証の場

コンテンツ配分見直し：

新たなコンテンツ優先事項：

1. 比較ガイド（自社 vs 競合、公平かつ網羅的）
2. ユースケースコンテンツ（[状況]に最適）
3. 意思決定フレームワーク（選び方）
4. 検証系（証拠・レビュー・事例）

ジャーニーステージのトラッキング：

Am I Citedでクエリ段階ごとに追跡。弱い部分を特定。

マインドセットの転換：

AIが発見を担い、私たちは検証を担う。両方に対応したコンテンツを構築します。

皆さんありがとうございました！