AIトラフィックは本当にGoogleの5倍もコンバージョンしているのか？皆さんの実感は？

あなたの数字は、私がクライアント全体で見ている傾向と一致しています。

40社以上のクライアント集計データ：

AIトラフィックが高コンバージョンな理由：

1. 事前に選別された訪問者 - AIが既に選択肢を絞っている
2. 高い意図 - ユーザーがAIに明確な解決策を求めている
3. 信頼移転 - AIの推薦に重みがある
4. 選択疲れの軽減 - AIが10以上から2〜3に絞っている
5. 事前にリサーチ済み - 比較検討してから来訪

計算例：

Googleオーガニック：100,000訪問 x 2.8% = 2,800コンバージョン
AIトラフィック：5,000訪問 x 14% = 700コンバージョン

この5,000のAIトラフィックが、100,000のGoogleトラフィックの25%分の成果を出します。量より質ですね。

Eコマース視点から―数字を裏付けます。

うちのAIトラフィック実績：

リターン率が物語っています。

AI経由の顧客は最初から欲しいものが明確なので返品が少ない。AIが事前にリサーチと決断をサポートしているからです。

売上インパクト：

AIトラフィックは全体の3%ですが、売上の12%を占めています。ボリュームは少なくても効果絶大です。

B2B SaaSの視点で。

コンバージョンファネル比較：

全体で10倍のコンバージョン優位性です。

背景：

AIユーザーは「50人以下のリモートチーム向けプロジェクト管理ツール」など具体的に質問します。AIがうちを推薦すると、

• 利用用途に合う
• 予算内
• 機能がニーズにマッチ

という理解で来訪します。
単なる比較ではなく「AIの推薦を確認しに」来ている感じ。

初回セッションの指標：

AIトラフィックの73%が初回セッションでコンバージョン。Googleオーガニックは23%。

AI訪問者は育成不要。最初から購入意欲が高いです。

正確な計測のためのアトリビューション注意。

AIトラフィックでよくあるミス：

1. ダイレクト流入扱い - 多くのアナリティクスツールがAIリファラーをダイレクトに分類
2. 不明なリファラー - 一部AIトラフィックが「不明」扱いになる
3. モバイルアプリ経由 - ChatGPTアプリ流入の計測がバラつく

正しいアトリビューション設定：

カスタムチャネル定義を作成：

AI検索チャネル例:
- chatgpt.com（サブドメイン含む）
- chat.openai.com
- claude.ai
- perplexity.ai
- copilot.microsoft.com

正しい計測後に分かったこと：

クライアントは月200件のAI訪問と思っていたが、実際は2,400件あった。

インパクト：

AIのコンバージョン率が「22%」から12%に下がったが、それでも優秀です。
コンバージョン率を祝う前に、まず計測精度を整えましょう。

コンバージョン以外の顧客の質も語りたいです。

12ヶ月LTV比較：

AI経由の顧客は長期的に67%価値が高いです。

なぜか？

買うものを理解しているから。AIが説明済みなので、来訪時点で認識が正確。

サポート件数の違い：

サポートチームも感じてます。AI流入顧客は「使い方は？」といった質問が少ない。もう知っているんです。

紹介率：

AI流入顧客は紹介者になる率も高いです。AIの推奨に納得して買っているためです。

最初は懐疑的でしたが、今は納得しています。

私の流れ：

1ヶ月目：「AIトラフィックなんて誤差でしょ」
3ヶ月目：「なんかこのユーザー違うぞ」
6ヶ月目：「ここが一番質の高いチャネルだ！」

考えを変えた理由：

A/Bテストを正しく設定。同じランディングページ、違う流入元。

営業チームの声：

「AI経由のリードは違う。下調べ済みで、あとは自社が合うか確認したいだけ。」

私見：

AIトラフィックは小さくても強力。競合が少ない今こそ最適化すべきです。

ボリュームに関する現実的な話。

不都合な真実：

確かにAIトラフィックは5倍コンバージョンします。でも、まだボリュームは小さい。

月間トラフィック：

• Googleオーガニック：340,000訪問
• 有料検索：85,000訪問
• AIトラフィック：1,200訪問

AIは全体の0.3%。

ただし：

その1,200件で

• 168コンバージョン（14%の場合）
• 対するGoogleは9,520コンバージョン（2.8%）

絶対数は小さい。でも月40%成長中。

今後の予測：

AIトラフィックが検索全体の5%（2028年予測）になり、コンバージョン優位が続けば…

340Kの5% = 17,000AI訪問 x 14% = 2,380コンバージョン

これで全体の25%を占める計算です。

今から最適化を。 数字は今後さらに良くなります。

プラットフォーム別最適化のコツ。

Claudeでコンバージョン最大化：

• 詳細で分析的なコンテンツ
• 技術的な深さが重要
• プロ/エンタープライズ志向
• 論理的かつ明快な説明

ChatGPTで最大化：

• 会話調で親しみやすいコンテンツ
• 実用的な事例
• ステップバイステップのガイド
• 幅広い層に訴求

Perplexityで最大化：

• リサーチに基づく内容
• 出典の明記が重要
• 比較コンテンツが効果的
• 意思決定サポート

ワンパターンは通用しません。

うちはプラットフォーム別のLPを用意。Claude流入は技術解説、ChatGPTは実践ガイド。どちらも汎用ページより成果が上がっています。

素晴らしい議論、ありがとうございます。私のアクションプラン：

即時：

1. すべてのAIソースのアトリビューションを修正
2. アナリティクスにAI専用チャネルを追加
3. プラットフォーム別にコンバージョン率を計測

今四半期：

1. AIトラフィックの動向分析
2. どのコンテンツがAI流入を生むか特定
3. AI訪問者向けにランディングページ最適化

継続：

1. Am I Citedでモニタリング
2. プラットフォーム別パフォーマンスを追跡
3. データに基づきコンテンツ戦略を調整

主な学び：

• AIトラフィックは5〜6倍コンバージョン（事実）
• Claudeが最高（16.8%）
• 顧客の質も高い（LTV67%増）
• ボリュームはまだ少ないが急成長
• 計測体制が最重要

戦略：

AIトラフィックでGoogleを置き換えるのではなく、高付加価値な補完チャネルとして最適化しましょう。1%の流入でも5%以上のコンバージョンを生み出せます。

皆さんありがとうございました。数字で本気投資の価値を実感しました。