AI時代のマーケティング戦略：検索されるから推奨されるへ、次なるブランド競争
最後にヘッドフォン、バックパック、スキンケア製品を購入したとき、最初に AI に質問しましたか?
多くの人は、ChatGPT または Gemini を開いて、「予算 3,000 元で、通勤におすすめのワイヤレス ヘッドフォンはどれですか?」という文を入力します。 AI はまもなく 3 つのブランドとそれぞれの理由を提供するでしょう。次は何をしますか？ ほとんどの場合、これら 3 つのうちの 1 つを選択して、価格を検索します。 この3つ以外のブランドについては、思いつかないかもしれません。
正直に言うと、これは近年のマーケティングシーンにおける最大の変化です。 顧客はウェブサイトにアクセスする前に、すでに AI の回答に基づいて意思決定の半分を行っています。 これまで、ブランドは「見つけられる」ことと、検索結果の上位にランクされることに重点を置いていました。今では、追加のレベルがあり、最初に「推奨される」こと、その回答に表示され、正しく言われることになります。 この変化については「顧客は Google を使用しなくなり、注文前に AI に尋ねるようになった」でもお話しました。
以下の記事は、私が大学で教えていた「AI時代のマーケティング戦略」という授業の内容をまとめたもので、国際的に何が起こっているのか、ブランドの行動が正しいのか間違っているのか、マーケターの仕事をどのように再配分するのかなどをまとめています。 記事内のすべての番号には出典が添付されているので、1つずつ確認できます。 1 人で完了できる演習もいくつかあります。
マーケティングの基本的なスキルは変わりませんが、3 つの新しい質問が変更されました。
変化する部分よりも変化しない部分の方が重要なので、最初に変化しない部分について話しましょう。
顧客価値は依然としてすべての計画の出発点です。セグメンテーションとポジショニングは依然として人間が選択する必要があります。 AI は 10 個のポジショニングをリストアップするのに役立ちますが、どれを選択し、どの 9 つを放棄するかはブランド自身の仕事です (これについては、「[ポジショニングを選択することはできません。耐えられないだけです>」で詳しく書きました)。 長期的な信頼は依然として言葉と行動に依存します。これら 3 つの要素を代替できるツールはありません。
変わったのは、次の 3 つの新しい質問です。
- 顧客があなたを見つける方法: 一連のリンクから答えまで。
- コンテンツの作り方: コンテンツの 80% は誰でも作成でき、制作能力はもはや不足していません。
- エクスペリエンスをパーソナライズする方法: 集中からバージョンごとに 1 人まで。
このクラスの核心は一言で要約できます。AI により誰もが 80% のコンテンツを作成できるようになり、ブランドが獲得したいのは残りの 20% です。
4P に精通している人は、次のように比較できます。製品には、AI が理解できるように仕様と FAQ を作成できるように追加の質問が必要です。 Price は顧客と向き合い、AI に価格を比較してもらう必要があります。場所には新しい場所があり、それは AI ダイアログ ボックス自体です。プロモーションの目標は、露出を買うことから AI の回答に引用されることに変わります。 4P はすべて残っており、すべての P が書き換えられています。
現在起こっている 5 つの国際的なトレンド
地球規模の変化は5つの方向に分類できます。
まず生成検索。 Google は 2026 年に、AI モードの世界の月間アクティブ ユーザー数が 10 億人を超え、クエリ量は開始以来四半期ごとに 2 倍以上になったと発表しました (Search Engine Journal quote Google, 2026（新しいタブで開く）)。 検索ボックスがダイアログ ボックスに変わります。
2 つ目はAI コンテンツの量産。 アイデアは、聴衆、規模、トーンに沿って何十ものバージョンに拡張でき、希少なものが選択と制御になります。
Tハード、超個性的。 各人のプロフィールに基づいて、推奨事項、コンテンツ、オファーが生成され始めます。境界は、顧客が知っているかどうかにあります。 情報が頻繁に使用されるが、顧客が知っていて利益を得ている場合、それは配慮されています。情報が頻繁に使用されているにもかかわらず通知されていない場合、監視されているように感じます。
4 つ目は対話とエージェントのビジネスです。 これまで、何かを購入するには、検索、価格比較サイト、ブランド公式サイト、ショッピング カート、チェックアウトの 5 つのステップを経る必要がありました。同じ AI 会話で推奨、比較、チェックアウトを完了できるようになり、AI エージェントも顧客に代わって注文できるようになりました。
▲ これまで 5 か所かかっていた作業が 1 回の会話で完了し、会計も AI エージェントに引き継ぐことができます。
5 つ目は、広告の自動化です。 オーディエンス、入札、掲載枠は徐々にアルゴリズムに引き継がれますが、マーケターは目標設定、重要な戦略、効果測定に留まります。
台湾はどうでしょうか。経済部の2025年「中小企業白書調査報告」によると、台湾の中小企業で実際にAIを導入しているのはわずか7.4%です。導入しない最大の理由は「明確な活用ニーズがまだない」で、63.9%を占めています（今周刊、2026（新しいタブで開く））。また、経済部中小及新創企業署が工業技術研究院（ITRI）に委託し、従業員199人以下の企業を対象に行った別の調査「2025年中小企業AI活用現況調査」でも、中小企業の約92%がAIを理解していない、または大まかにしか理解していないことが示されています（翻爆、2025（新しいタブで開く））。
私の解釈は、ほとんどの企業はまだ出発点に立っているということです。 チャンスは「AIを使いこなせる人」ではなく、AIを活用してマーケティング上の意思決定を行える人にあります。 「まだ明確な応募要件が決まっていない」という企業様は、まず「仕事の悩みから始めるAI入門」をお読みください。
SEO から GEO へ: 1 位から引用されるまでの目標
まずはいくつかの数字を見て、発見の道筋がどれだけ変わったかを感じてみましょう。
Ahrefs は 300,000 のキーワードを追跡し、2024 年 3 月と 2025 年 3 月を初めて比較しました。 AI 抄録が登場すると、ナンバー 1 ページのクリック数が 34.5% 減少することがわかりました (Ahrefs, 2025（新しいタブで開く）)。 2026 年の更新版では、減少率は 58% に拡大しました (Ahrefs, 2026（新しいタブで開く）)。
ピュー研究所は、アメリカ成人 900 人の実際の閲覧履歴を分析しました。AI 要約がなければ、100 回の検索ごとに一般的な結果へのクリックが 15 回ありました。 AI 抄録の場合、クリックはわずか 8 回、抄録内の引用リンクのクリックは 1 回だけでした (Pew Research Center, 2025（新しいタブで開く）)。
▲ AI抄録がある場合、クリック数はほぼ半減し、参考リンクのクリックは1回のみです。
これを見ると、「もう終わった、もう誰も注文しなくなった」という結論に達するのは簡単です。 しかし、同じバッチの調査では逆転がありました。Seer Interactive は、AI サマリーで引用されたブランドの自然クリック数が 35% 増加し、有料クリック数が 91% 増加したことを発見しました (Seer Interactive, 2025（新しいタブで開く）)。より大きなサンプル (53 ブランド、24 億 3,000 万件の露出) を使用して再測定したところ、引用されたページの露出あたりの自然なクリック数は依然として 120% 増加しました (Seer Interactive, 2026（新しいタブで開く）)。 これは関連性があり、「引用されるとクリック数が増える」と直接解釈することはできないことに注意してください。
マーケティング担当者にとって特に覚えておく価値のあるもう 1 つの数字があります。BrightEdge は、AI サマリーで引用されたソースのうち、オーガニック検索でもトップ 10 にランクされているのはわずか約 17% であることを発見しました (Search Engine Journal quote BrightEdge, 2026（新しいタブで開く）)。 つまり、1位だからといって必ず引用されるわけではなく、1ページ目にいないからといって引用される可能性がないわけではありません。
そこで目標が変わりました。 以前はSEO（検索エンジン最適化）と呼ばれていましたが、現在はGEO（生成エンジン最適化）と呼ばれています。この言葉には学術的な起源があります。 プリンストン大学などのチームによる 2023 年の論文で初めて研究に採用され、同じ Web ページのバッチを使用して 9 つの方法で書き換え、どれが AI の回答に最も頻繁に書き込まれるかを確認しました。 引用された情報源、引用、統計を組み合わせた結果が最も優れたパフォーマンスを示しましたが、従来のキーワード スタッフィングのパフォーマンスは低かったです。最良の方法では、生成的な回答におけるコンテンツの可視性が最大 40% 増加しました (Aggarwal et al., arXiv, 2023（新しいタブで開く）)。 以前に GEO の講義を聞いた私の経験「検索が所有者を変えるとき」にも実践的な補足があります。
AI は誰を引用するかをどのように決定するのでしょうか?
これらの研究と実践的な観察に基づいて、私は 4 つの判断方向をまとめました (これは私の判断枠組みであり、公式に発表されたアルゴリズムではありません)。
- キャプチャできる構造: 質疑応答形式、明確な下付き文字、AI が段落全体を簡単に使用できる。
- 明確な主張をする: 堂々巡りにせずに、最初の文の質問に答えてください。
- 第三者の証拠: 報告、コメント、協力事例は、ブランド自体が述べていることよりも重要です。
- 一貫したブランド エンティティ: 公式 Web サイト、コミュニティ、地図、電子商取引ページで、名前と説明が矛盾しないようにします。
GEO は SEO の上に構築されています。 Web ページは引用される前にまず見つけて読まれなければならないため、SEO の基本的なスキルを失うことはできません。 基本的なスキルを習得したい場合は、「SEO 思考でコンテンツ戦略を作成する 3 つの段階を使用する」および「クリエイターのための AEO スタート ガイド」を読むことができます。
▲ まず見つけて読んでから引用することができます。
購入者が AI エージェントの場合
さらに新しい変化もあります。 AI が価格を比較し、顧客に注文を出し始めます。 2025 年 9 月、ChatGPT は、ユーザーが会話内で直接購入できるインスタント チェックアウトを開始しました (SiliconANGLE, 2025（新しいタブで開く）)。 11 月に、Perplexity と PayPal は、ユーザーがニーズと比較を述べた後にチェックアウトできる Instant Buy を開始しました (PayPal, 2025（新しいタブで開く）)。 Visa の調査では、米国の消費者の 47% が少なくとも 1 つのショッピング タスクを AI に支援させたことがあると指摘しています (Visa, 2025（新しいタブで開く）)。
AI エージェントはどのように製品を比較しますか? OpenAI が公開している製品情報の仕様を見ると、製品名とブランド、価格、在庫状況、製品の説明は必須フィールドですが、評価、返品交換ポリシー、配送方法はオプションであることがわかります (OpenAI Developers（新しいタブで開く）)。 エージェントはフィールドが空白の製品を比較することはできません。
したがって、ブランドは現在、両方のタイプの購入者を説得する必要があります。 人々を説得するには、ブランドの記憶、好感度、口コミに依存します。エージェントを説得するには、明確に書かれた仕様、価格、在庫、利用可能なレビューとポリシー、およびプラットフォーム間で一貫した情報が必要です。 双方のタスクはまったく異なります。
AI コンテンツ: 容量はもはや不足ではなく、判断力は重要です
コンテンツの供給量は年々増加しているが、消費者の注目度は高まっていない。それぞれのコンテンツに注力される注目はますます少なくなる一方です。 AI によって生産能力が閾値でなくなると、本当に不足するのは、どのバージョンをリリースするかを知っている人材です。
誰がAIを活用しているのか、まずは何を求めているのかを考えて、7ブランドのケースを選んでみました。
ハインツ (米国、2022 年): DALL·E 2 を使用して「ケチャップ」の画像を生成すると、おそらく自分のボトルのように見える結果が得られます。 ブランドはこのトレンドを利用し、消費者の心にその重要性を証明するためにそれをソーシャル イベントに変えました (Campaigns of the World, 2022（新しいタブで開く）)。 AI は証拠としてここにあり、主張はブランド独自のものです。
コカ・コーラ (米国、2024 年から 2025 年): 2 年連続で AI スタジオを雇い、古典的なクリスマスのコマーシャル「ホリデーズ・アー・カミング」をリメイクしました。 このテクノロジーは導入されていますが、2 年間で多くの批判を集め、ネチズンからは「AI の失策」と呼ばれるようになりました (NBC News, 2024（新しいタブで開く）; Newsweek, 2025（新しいタブで開く）)。 絵はできましたが、温度がついてきませんでした。 Klarna (スウェーデン、2024 年): 販売およびマーケティング費用が 2024 年の第 1 四半期に年間 11% 削減され、そのうち 37% が AI によって削減されることが正式に明らかにされました。外部代理店の経費は 25% 削減され、マーケティング画像の制作期間は 6 週間から 7 日に短縮されます (Klarna, 2024（新しいタブで開く）)。 これは企業自身が発表した数値であり、第三者による検証ではありません。
ロレアル (フランス): 独自の CreAItech コンテンツ プラットフォームを構築し、複数のモデルを接続して各市場向けのマーケティング ビジュアルを作成しました。生産コストは約40％削減され、約5万枚の素材が生産された（DIGIDAY, 2026（新しいタブで開く））。 さらに注目すべきはその境界です。公式声明では、製品の有効性をサポートまたは強化するために、AI を使用してリアルな顔、体、髪、肌を生成していないと述べられています (ロレアル（新しいタブで開く）)。 まず境界線を引いてから、大量生産を手放します。
モンデリーズ (米国、2025 年): Oreo の親会社は Accenture と提携し、独自の生成 AI 広告ツールの構築に 4,000 万ドル以上を投資しました。 インタビューを受けた監督者は、生産コストを 30% ～ 50% 削減できると見積もっていましたが、これは見積もりであり、実際の結果ではありません。そして現在、本物そっくりの画像は公開されておらず、すべての出力は人間によって検査されています (CNBC、2025（新しいタブで開く）)。
Ito Sono (日本、2023 年): AI が生成したキャラクターを使用した日本初のテレビコマーシャルを開始します。 インターネット上では「時間は半分、30％も節約できる」という噂もあるが、マーケティング担当者はインタビューで、広告全体にかかる期間は約5カ月で、総コストは従来の手法と大差ないはずだと述べている（ITmedia, 2023（新しいタブで開く））。 また、インターネット上で流通しているパフォーマンス数値の出典を見つけるのが難しいことが多いことも思い出させます。
Duolingo (米国、2025 年): TikTok は、コミュニティ マネージャーが率いる社内チームによって運営されています。 「Duo is Dead」キャンペーンは、発案から開始までわずか 6 日で、フォロワー数は約 4 年間で 50,000 人から 1,600 万人に増加しました (The Drum, 2025（新しいタブで開く）)。 そのスピードは道具ではなく人間の判断によってもたらされます。
これらのケースを単純なマトリックスにまとめます。横軸はAIの利用量、縦軸はブランド判断の強さです。ハインツ、ロレアル、モンデリーズは「AI の使用量が多く、判断力も強い」に分類されます。AI は、ブランドがすでに明確に考えている命題を増幅します。コカ・コーラは「AI利用量が多く、判断力が整備されていない」に該当し、技術は整備されているが感情が伴っていない。 実際、ほとんどのブランドはまだ「よく考えずに判断し、AIを活用していない」というスタート地点にいます。まず改善すべきはツールではなく判断力だ。
▲ 最初に判断を行い、次にツールを作成します。
人と機械のコラボレーションによるコンテンツ制作ライン
では、実際にどのように分業すればよいのでしょうか？ コンテンツ制作ラインを 6 つのステーションに分割することをお勧めします。
- 洞察: 顧客が行き詰まっている場所。
- 提案：角度を設定します。
- AI 量産バリアント: 一度に多くのバージョンを生成します。
- 手動制御: 選択、変更、検証。
- テスト: 少量をオンラインにします。
- 学習: 結果をメモし、次の洞察にフィードバックします。
3局目の音量はAIが担当し、残りの5局の判定は人間が担当する。
▲6局のうちAIに任せるのは1局だけで、残りの5局は人間の判断。
AI を適切な場所で開始するには、最初に作成する価値のある 2 つのドキュメントがあります。 1つ目はブランドボイスガイドです。 ブランドとは誰なのか、誰に向けて話しているのか、トーンスペクトル（どのようなもので、どのようなものではないのか）、言葉の使用規則（一般的な言葉と禁止された言葉）、例と反例の5つの項目を書き留めます。 AI時代にブランドボイスの価値が高まる理由については、〈独自のブランドボイス、AI時代の堀を築く〉を参照してください。2 つ目は、プロンプトの 4 つの部品です。ロール（あなたは誰か）、タスク（何をするか）、コンテキスト（背景は何か）、フォーマット（どんな形で渡すか）。1 つでも欠けると、AI は勝手に推測します。この 4 つの部品の完全な実例は〈AI が書くコピーはなぜいつも「担当者っぽい」のか？〉に書きました。
また、パッケージ全体を AI に任せることをお勧めしない 6 つの項目があります。それは、事実と数字の検証、ブランドのスタンスと収益、生身の人間を生成するかどうか、感情的および文化的判断、顧客へのコミットメント、および公開のクリックです。出力後にAI臭がないか確認する方法は、〈中国人ライター向けAI臭除去チェックリスト〉を利用できます。
本当にこのコンテンツ制作ラインを構築したいですか?
上記6局で一番難しいのは、理解することではなく、毎週安定して回すことです。私が企画した「AIコンテンツ制作システムワークショップ」は3時間の実践講座です。 「入力、調査、制作、洗練、配布」の 5 層構造に基づいて、個人のスタイル ファイルの作成、調査の自動化、そして最終的に 1 つの素材から 6 つのプラットフォーム フォーマットを生成します。 ブログやセルフメディア、ブランドを運営している方、継続的にコンテンツを制作する必要があるコンサルタントや講師の方に最適です。
👉 コースの内容と手順を理解します: vista.tw/courses/ai-content
より完全な体系的なアプローチについては、「AI 時代のギャップを本当に拡大するのは、コンテンツ制作システムの確立です」も読むことができます。
1 人、1 つのバージョン: パーソナライゼーション、AI カスタマー サービス、エージェント ビジネス
バージョンの数は、「マス」（1 つの広告が全員に表示される）、「セグメンテーション」（年齢と性別に基づいて複数のグループに分割）、「フォーカス」（興味や行動に基づいてより詳細に分割）から、「1 人あたり 1 つのバージョン」（各人のデータに基づいて生成）まで変化しています。
最も典型的な例は Spotify Wrapped です。 2025 年バージョンがオンラインになってから約 24 時間で、2 億人のユーザーが対話しました。これは 2024 年より 19% 増加しました (2024 年にこの数字に達するまでに 62 時間かかりました)。シェア数は約 5 億回で、年間 41% 増加しました (Music Business Worldwide, 2025（新しいタブで開く）)。 誰もが独自のバージョンを取得し、それを共有することでブランドの露出が得られます。
韓国のファッション電子商取引企業である Musinsa はさらに前進し、2026 年には自社開発のシリアル接続インターフェイス (MCP) を使用してサービスを ChatGPT に接続しました。ユーザーが「明日、何を着て仕事に行きますか?」と尋ねると、システムは時間、場所、機会、天気、季節を考慮して服装を提案します (Aju News, 2026（新しいタブで開く）)。 ブランドは自社のアプリから顧客が使用する AI に移行しました。
パーソナライゼーションは実際にはサイクルです。シグナル (見たもの、購入したもの、質問したもの) を収集し、ニーズを予測し、このバージョンを提供し、顧客の反応を確認し、その後シグナルの収集に戻ります。 回し続けると、どんどん正確になっていきます。
AI カスタマー サービスの 2 つの側面
会話型コマースには利点とコストがあります。 Klarna は最も完全な教材です。2024 年に導入された AI アシスタントは、最初の 1 か月で 230 万件の会話を処理しました。これは顧客サービスでの会話の約 3 分の 2 を占め、フルタイムの人員 700 人に相当し、平均処理時間は 11 分から 2 分未満に短縮されました (Klarna, 2024（新しいタブで開く）)。 しかし、2025 年までに、CEO はインタビューで、以前はコスト削減に重点を置きすぎ、その結果サービス品質が低下し、AI と生身の人間を並行して使用するように変更されたことを認めました (Customer Experience Dive, 2025（新しいタブで開く）)。 私は、カスタマー サービス業界が AI の波の中でどのように新しい立場を見つけることができるかについて、「「AI に置き換わる可能性が最も高い」から、トレンドに逆らってトレンドをリードするへ」で別の視点を持っています。
知っておくべきもう一つの重要な判例は、モファット対エア・カナダです。 エア・カナダの公式ウェブサイトのチャットボットは乗客に対し、事後でも忌引割引運賃を申請できると伝えていますが、これは間違いです。 同社はチャットボットは「独立した組織」であると主張したが、ブリティッシュコロンビア州民事仲裁裁判所はこれを受け入れず、ウェブサイト上のすべての情報について同社が責任を負うという判決を下した(Business Law Today, 2024（新しいタブで開く）)。 補償額は高額ではありませんが、精度は非常に重要です。AIカスタマーサービスがブランドを代表して発言し、答えが間違っていた場合はブランドが責任を負うことになります。
予算をアルゴリズムに引き渡した後、マーケターには何が残るでしょうか?
広告の掲載は、人による操作 (オーディエンスの選択、入札の設定、掲載場所の選択、レポートに基づく調整) から、目標、素材、自社データを提供する人、およびオーディエンス、入札、掲載場所を決定するアルゴリズムに徐々に変化しています。
規模はすでに巨大です。 Meta は、2026 年第 2 四半期の法務カンファレンスで、Advantage+ 自動広告の年間収益が 750 億米ドルを超え、900 万の中小企業が同社の AI 広告クリエイティブ ツールの少なくとも 1 つを使用していると発表しました (モトリーフール法務カンファレンス逐語訳、2026（新しいタブで開く）)。 EMarketer の調査では、米国の広告バイヤーの 60% 近くがすでに AI 調達ツールを使用しているか、使用する予定であることも示しています (EMARKETER、2024 年調査（新しいタブで開く）)。
アルゴリズムが引き継いだ後、人々には 4 つのことが残されます。
- 目標設定: 目標が間違って設定されている場合、システムは間違った方向に非常に速く動作します。 ・素材戦略：オーディエンスを広範囲に設定した場合、素材の魅力によって誰に広告を送るかが決まります。 時間の節約を重視した教材は急いでいる会社員に、費用対効果を重視した教材は予算を重視する学生に最適です。
- ファーストパーティデータ: 最適な信号をシステムに供給します。
- 測定: レポート内のクレジットは、必ずしも広告によるものではありません。
この最後の点は最も見落とされがちです。 プラットフォームのレポートには、広告活動の一環として最初から製品を購入したであろう人々が含まれることがよくあります。 広告を見た人と見なかった人の 2 つのグループを比較することによってのみ、広告の真の増分効果を知ることができます。そのため、どんなに予算が少なくても、比較項目は揃えておくことをおすすめします。
A/Bテストをするなら、覆せる仮説を書く、変更するのは1箇所ずつにする、予算を均等に分けて同時にオンラインにする、事前に基準を決める、結果を記録する、次のラウンドを開始する、のたった5ステップだけが最低限の方法です。ツールは変化し続けますが、これらの判断原則は変わりません。 Meta の元マーケティング マネージャーの見解を「ツールは変わりますが、原則は永遠に続きます: 「Click to Grow」を読んでください> にまとめました。 また、実際に広告を掲載する際に遭遇する落とし穴については、「初めて Facebook 広告をキャストするためにクロード コードを使用しました> をご覧ください。
信頼は最後の堀です
AI マーケティングのリスクは 4 つのカテゴリに分類でき、それぞれ被害者が異なります。
- 信頼性: 偽の宣伝やディープフェイク画像により、顧客は誤解されます。
- プライバシー: 顧客リストと会話記録は AI ツールに貼り付けられ、データは制御不能になります。
- 著作権: 他人の作品や肖像と衝突するコンテンツを生成します。
- 偏見: 情報に含まれる固定観念により、特定の民族グループが歪められたり消滅したりすることがあります。
ブランドがまったく悪いことをしていない場合でも、信頼性のリスクに遭遇することがあります。たとえば、2024年には、AIを使ってテイラー・スウィフトの声を合成する広告がコミュニティに登場し、ル・クルーゼの鍋を無料でプレゼントすると謳っていましたが、実際は個人情報詐欺でした。ブランドはまったく関与していませんでしたが、公式の特典は公式アカウントからのみ提供されると明記する必要がありました (NBC News, 2024（新しいタブで開く）)。 もちろん、関連する規制も強化されています。 米国連邦取引委員会 (FTC) は、2024 年の「AI コンプライ作戦」において、複数の誇張または欺瞞的な AI 請求を処理し、「ロボット弁護士」を主張した DoNotPay には 193,000 ドルの罰金が科せられました (FTC, 2024（新しいタブで開く）)。 EU AI 法第 50 条の透明性義務は 2026 年 8 月 2 日から適用されます。人々と会話する AI は、最初から相手が AI であることを認識させなければならず、合成コンテンツを生成するシステムには機械可読な方法でラベルを付ける必要があります (欧州委員会（新しいタブで開く）)。
コカ・コーラとクラナを振り返ると、両社は同じ道をたどってきました。AI はスピードやコストの面で利点をもたらしますが、ある時点から信頼を失い始め、最終的にはそれを補う代償を支払わなければなりません。 トラフィックはアルゴリズムによって売買できますが、信頼は少しずつしか蓄積できません。これが「トラフィックはゼロに戻りますが、信頼は戻りません」で言いたいことです。
したがって、情報開示は間違いを認めるものではなく、むしろ顧客が推測する手間を省く方法として考えられるべきだと私は提案します。 一般的な方法は 3 つあります。コンテンツにマークを付ける、AI カスタマー サービスが AI ファーストであることを示す (実際の人物を見つける方法を残す)、および AI を使用するためのブランドの原則を公に書き出すです。
公開する前に、次の 6 つの質問で確認してください。
- すべての事実や数字は、その元の情報源まで遡ることができますか?
- 著名人やお客様の顔や声を無断で使用していませんか？
- 画像、フォント、音楽の出典と許諾は明確に記載されていますか?
- AIが生成した画像や動画はAIが作ったものだとわかりますか？
- 顧客リストと注文情報は公開 AI ツールに投稿されていますか?
- 関係者以外の人に読んでもらいます。 トーンや事実はこのブランドのように聞こえますか?
AI はあなたのために書くことはできますが、あなたに対して責任を負うことはできません。 AIがどの文章を書いているかは顧客にはわかりません。ブランド名とともに送信されるすべての文は、ブランドによって発言されたものとみなされます。
Do It Yourself: 1 人でできる 4 つの演習
読んでから始めると良いでしょう。 次の 4 つの演習は、自由な会話型 AI を使用して実行できます。 括弧内の内容を独自の内容に置き換えてください。他の部分はコピーできます。
演習 1: AI が誰を推奨するかを確認します。最近買いたいものについて考え、この段落を AI に投稿し、AI が推奨する 3 つのブランドとその理由を書き留めて、その理由のどれが事実でどれが単なる形容詞であるかを丸で囲みます。
[カテゴリ]を購入したいです。予算は約[金額]元で、主に[使用状況]で使います。 おすすめのブランドや商品を 3 つ挙げて、それぞれを一言で説明し、その理由を説明し、どの情報源を参照したかを教えてください。 演習 2: 3 つの AI に同じ質問をします。ChatGPT、Gemini、Perplexity にそれぞれ同じ質問をし、それぞれ新しい会話を開始し、どのブランドが最も多く推奨されているか、どのソースが引用されているかを比較します。 推薦されることと検索されることは別のことであると直感的に感じるでしょう。
演習 3: ブランドの紹介を質問と回答に書き直します。 よく知っているブランド紹介文を選択し、AI が簡単に引用できる形式に書き換えさせます。 編集後、AIが勝手に追加した出典が見つからない文章は忘れずに削除してください。
あなたはブランドのコンテンツ編集者です。 次の導入部分を 5 つの質問と回答のセットに書き直してください。 顧客が AI に尋ねるであろう質問を使用します。各回答の最初の文で直接回答し、その後に具体的な事実を 1 文または 2 文追加します。 不確実な情報には「要確認」と表示されており、ご自身で数字を記入しないでください。
ブランド: [ブランド名]
はじめに: [紹介文を貼り付け]演習 4: AI 投稿の公開前チェックを実行します。 まず AI に投稿を書いてもらい、次に新しい会話を開き、別のウィンドウで上記の 6 つの質問を使用して 1 つずつチェックします。 最後に、AI の把握が正しいかどうかを自分で判断し、少なくとも 2 つの変更を加えます。
9 フレームの AI マーケティング プランニング キャンバス
計画するブランドがある場合は、このキャンバスを使用して以前のコンテンツを計画に収集できます。 これは 3 つの行と 9 つのグリッドに分割されています。
- 方向性を整理します: ターゲット (どの数字を変更するか、主な指標として 1 つを選択します)、対象者 (特定の人物と、購入前に AI に尋ねる内容を書き留めます)、推奨戦略 (AI があなたについて言及する理由)。
- 中段はエンジンです。 コンテンツ生産ライン (誰がアイデアを思いつき、AI が何を生成し、誰が制御するか)、パーソナライズされたタッチ ポイント (顧客が独占的なコンテンツを見る場所)、配信と測定 (アルゴリズムにどのような材料が与えられ、有効性を判断するためにどの指標が使用されるか) です。
- チェックと開始の下の行: リスク チェック (何が問題になるか、誰がチェックする責任があるか)、人間の役割 (トーン、最終的な決定、最終決定は人々に委ねられます)、最初の実験 (1 つの仮説、2 つのバージョン、1 つの指標、結果は 2 週間以内に確認できます)。
▲ 9 フレームすべてを 1 つのアクションにできれば良い計画です。
弱い計画、すべてのボックスに書かれているが移動できない。目標は「ブランド認知度の向上」、対象読者は「18 ～ 35 歳」、すべてのボックスに「AI の使用」と書かれているが、ステップについては言及されていない。 適切な計画があれば、すべてのフレームをアクションに変えることができます。
3 つのものを奪う
まずは理解してもらい、その後推薦されることになります。 ブランドに関する事実を明確に書き、適切な場所に配置すると、AI があなたの名前と理由を教えてくれます。
量を担当するのはAI、判断を担当するのは人間です。 80 点は AI に任せ、残りの角度、トーン、最終的な部分は人に任せるのです。
信託は定期預金と同じで時間がかかります。 すべての暴露と小切手は保証金であり、虚偽の裏書があればそれが帳消しになる可能性があります。
最後にもう 1 つ注意してください。この分野の結論は半年以内に改訂される可能性があります。 Seeer Interactive は 2025 年 9 月に、AI 概要を使用した検索のクリックスルー率は引き続き低下すると予測しました。 12 月に 1.3% の底まで下がった後、2026 年 2 月には再び 2.4% に上昇します (Seer Interactive, 2026（新しいタブで開く）)。したがって、この記事の数字を含め、3 年間はいかなる数字も真実として受け止めないでください。 誰にとっても、数値よりも価値のあるものは一連の判断です。 つまり、顧客はどこで意思決定を行うのか、ブランドをどのように正しく伝える必要があるのか、何を人に任せなければならないのかなどです。
この一連の判断を毎週ローテーションするコンテンツ システムに実装したい場合は、「AI コンテンツ制作システム ワークショップ」へようこそ。一緒に実行してください。
