デジタルマーケティングは「検索される」だけでは足りない｜『デジタルマーケティングの教科書』で考える、AI時代の「見つけてもらう」設計【Case OS BOOKS #46】
Case OS BOOKS #46
デジタルマーケティングの話をすると、どうしても手段の話になりがちです。SEO。Web広告。SNS。Instagram。YouTube。Google Analytics。CRM。最近であれば、生成AI。
次々と新しいツールや手法が登場するため、マーケティング担当者としては「何を使えばいいのか」を追いかけるだけでも大変です。
私自身、企業の方と話をしていても、
「SEOを強化したい」
「SNSをもっと活用したい」
「広告の費用対効果を改善したい」
「AIをマーケティングに使えないか」
といった相談を受けることがあります。
もちろん、これらは重要なテーマです。
ただ、今回読んだ『1冊目に読みたい デジタルマーケティングの教科書』を読みながら、改めて感じたことがあります。
デジタルマーケティングの本質は、ツールをたくさん知ることではありません。
誰に。何を。どの接点で届け。何を成果とし。その結果から何を学び。次の施策をどう変えるのか。
この一連の流れを設計することです。
本書は、マーケティングの基本からKGI・KPI、ターゲット、ペルソナ、カスタマージャーニー、Webサイト、SEO、広告、SNS、データ分析、改善、そしてAIまでを、一つの流れとして整理しています。
その意味で、タイトルに「教科書」とある通り、デジタルマーケティングの全体像を一度整理したい人には非常に使いやすい本だと思います。
しかし、今回私が特に考えたいのは、その先です。
本書の後半では、AI、機械学習、ChatGPT・Gemini、AI Overviews、マルチモーダル検索など、検索やマーケティングを取り巻く変化まで扱われています。
ここから考えると、これまでマーケティング担当者が当然のように使ってきた、
「検索される → 検索結果に表示される → Webサイトへ来てもらう」
という導線そのものが、少しずつ変わってきているのではないでしょうか。
これからは「Googleで何位か」だけではなく、
AIに質問したとき、自社や自社の情報がどのように発見されるのか
まで考える必要が出てきます。
これは、SEOに新しいテクニックを追加するという話だけではありません。
マーケティングにおける「検索」の意味そのものが、広がり始めているという話です。
今回紹介する本
NRIネットコム株式会社
『1冊目に読みたい デジタルマーケティングの教科書』
本書の良いところは、デジタルマーケティングを個別施策の寄せ集めとして説明していないところです。
最初にマーケティングそのものの考え方を置き、KGI・KPI、ターゲット、ペルソナ、カスタマージャーニーを整理したうえで、Webサイト、SEO、広告、SNS、データ収集、分析、改善へ進みます。
さらに最後には、AI・機械学習、生成AI、AI Overviews、広告文の自動生成、マルチモーダル検索など、「今後のデジタルマーケティング」まで扱われています。
つまり、
「SEOとは何か」
「SNSはどう運用するか」
という個別の知識ではなく、
デジタルマーケティングを一つのシステムとして理解するための本
になっています。
デジタルマーケティングは「デジタルの話」ではなく、まずマーケティングの話である
本書の冒頭では、マーケティングを「売り手目線」ではなく「買い手目線」で考えることの重要性が説明されています。
当たり前のように聞こえますが、実務ではここが簡単ではありません。
企業は、自社の商品についてよく知っています。
どこが優れているか。
どんな技術を使っているか。
どれほど努力して開発したか。
競合よりどこが強いか。
だから情報発信をすると、どうしても、
「私たちの商品は、こんなに優れています」
という話になりやすい。
しかし顧客が知りたいのは、必ずしも商品の説明ではありません。
自分の困りごとは解決できるのか。
今使っているものと何が違うのか。
自分に向いているのか。
失敗しないのか。
価格に見合うのか。
つまり、企業側が伝えたいことと、ユーザー側が知りたいことは、最初から一致しているとは限りません。
デジタルマーケティングが難しいのは、媒体が多いからだけではありません。
企業から見えている世界と、顧客から見えている世界が違うからです。
だからこそ、本書でターゲット設定、ペルソナ、カスタマージャーニーといった要素が、広告やSEOの前に置かれていることには意味があります。
Webサイトをつくる前に、
「誰が見るのか」
を考える。
広告を出す前に、
「その人は今、どんな状態なのか」
を考える。
コンテンツを書く前に、
「何を知りたくてここへ来るのか」
を考える。
デジタル化しても、ここは変わりません。
むしろ使えるツールが増えたからこそ、目的を決めないまま施策を始める危険性が大きくなったのだと思います。
KGI・KPIは、数字を増やすためではなく「目的と手段を混同しない」ためにある
本書では、デジタルマーケティングを計画する際に、KGIからKPIへ落とし込む考え方が紹介されています。
ここは、マーケティング担当者にとって非常に重要だと思います。
例えば、
「Webサイトへのアクセスを増やす」
という目標があったとします。
アクセスが2倍になれば、一見成功に見えます。
しかし、会社が本当に実現したかったことが「問い合わせの増加」であれば、アクセスだけが増えて問い合わせが変わらなければ、成果とは言い切れません。
SNSも同じです。
フォロワーが増えた。
再生数が増えた。
「いいね」が増えた。
数字としては分かりやすい。
ただ、それが、
ブランドを知ってもらうこと。
購入候補に入れてもらうこと。
問い合わせにつなげること。
既存顧客との関係を深めること。
どの目的に寄与しているのかを考えなければ、数字だけが独り歩きします。
本書ではKGIとKPIを階層化し、KGIを実現するためにどの要素を管理するのかという流れが整理されています。
私はここを、単なる指標管理の話ではなく、
「いま見ている数字は、何のための数字なのか」を問い続ける仕組み
だと捉えています。
これはAI時代には、さらに重要になります。
生成AIを導入すると、
記事を何本作ったか。
広告案を何案出したか。
SNS投稿を何件生成したか。
という「生産量」は簡単に増やせます。
しかし、作成量が10倍になったことと、マーケティング成果が10倍になったことは当然違います。
AIによって量を増やせるからこそ、
「何のために増やしているのか」
をKGI・KPIへ戻って確認する必要があります。
デジタルマーケティングの強さは、「ユーザーの行動が見える」ことにある
本書では、従来型マーケティングとの違いとして、デジタルマーケティングではユーザーの行動をデータとして捉えやすいことが説明されています。
誰が広告をクリックしたのか。
どのページを見たのか。
どこで離脱したのか。
どのコンテンツから問い合わせにつながったのか。
SNSではどんな投稿に反応したのか。
こうした情報を使いながら、仮説を修正していくことができます。
これは非常に大きなメリットです。
ただ、ここにも注意が必要です。
「測れるもの」が増えると、人は測れるものを重要だと思いやすくなります。
アクセス数。CTR。CVR。CPA。ROAS。
数字になっているものは、非常に説得力があります。
一方で、
なぜその人が選んだのか。
なぜ不安を感じたのか。
なぜ競合ではなく自社だったのか。
なぜ購入しなかったのか。
こうしたことは、アクセスログだけでは分からないことがあります。
本書でも、データ収集だけではなく、アンケートやインタビューなど複数の方法を使う考え方が紹介されています。
つまり、デジタルマーケティングは「数字を見る仕事」ではありません。
数字からユーザーの行動を推測し、その推測を別の情報で確かめ、施策を修正する仕事です。
データがあるほど、逆に、
「この数字から、どこまで言えるのか」
を考える必要があるのだと思います。
SEOは、検索エンジンを攻略する仕事ではなく「ユーザーの問いに答える仕事」である
本書では、検索エンジンの仕組み、SEO、コンテンツSEO、Search Consoleまで一連の流れで扱われています。
SEOというと、
キーワードを入れる。
タイトルを工夫する。
内部リンクを増やす。
検索順位を上げる。
というテクニックの話になりがちです。
もちろん技術的な対策は必要です。
しかし、本書でも検索エンジンが「ユーザーにとって役立つ情報」を評価することの重要性が説明されています。
ここから考えると、SEOの本質は、
「Googleにどう評価してもらうか」
だけではありません。
その前に、
「ユーザーは何を知りたくて検索しているのか」
を考えることです。
例えば、
「人事評価制度 作り方」
と検索する人がいたとします。
この人は、評価制度の定義を知りたいのか。
評価項目を探しているのか。
経営者として初めて制度をつくろうとしているのか。
既存制度がうまくいかず見直したいのか。
同じキーワードでも、背景は違います。
良いコンテンツとは、キーワードを多く含むコンテンツではなく、その検索の奥にある問いへ適切に答えるものです。
そして私は、ここからAI時代の大きな変化が始まると思っています。
AIによって、「検索」という行動そのものが変わり始めている
これまで、多くのデジタルマーケティング担当者にとって「検索」とは、Googleなどの検索エンジンへキーワードを入力する行動でした。
検索結果が表示される。
ユーザーがリンクを比較する。
Webサイトへアクセスする。
そこで商品やサービスを知る。
だから企業は、SEOによって上位表示を目指してきました。
しかし現在、検索体験そのものが変わっています。
本書でも、今後のデジタルマーケティングとしてAI Overviews、ChatGPT・Gemini、マルチモーダル検索などが扱われています。
そして2026年現在、GoogleではAI Overviewsに加えてAI Modeが展開され、ユーザーは一つの検索結果を見るだけでなく、そのまま追加質問をしながら情報を深掘りできるようになっています。GoogleはAI Mode内のフォローアップ質問を、新しい検索クエリとして扱っています。
ChatGPTにもWeb検索機能があり、質問に対してWeb上の情報を探し、回答とともに情報源へのリンクを提示する仕組みがあります。
これは、マーケティング担当者にとってかなり大きな変化です。
これまでは、
「ユーザーは何と検索するか」
を考えていました。
これからは、それに加えて、
「ユーザーはAIに何と相談するか」
まで考える必要が出てきます。
例えば従来なら、
「東京 管理職研修 おすすめ」
だった検索が、
「社員100人くらいの企業で、新任管理職に部下育成とプロジェクトマネジメントを学ばせたい。半日ではなく1日で、演習中心の研修会社を比較して」
という質問になるかもしれません。
これは単なるロングテールキーワードではありません。
ユーザー自身の状況、条件、目的が、一度に入力されています。
つまりAI検索では、検索語が「単語」から「相談」に近づいていく。
ここは、マーケティング担当者がかなり意識した方がいい変化だと思います。
「SEOの次はGEO」と単純に置き換えない方がいい
AI検索が増えてくると、
GEO。AEO。LLMO。
といった新しい言葉も増えていきます。
マーケティング業界では、新しい技術が出るたびに新しい名称が生まれます。
ただ私は、
「SEOは終わった。これからはGEOだ」
という捉え方には少し慎重でいた方がいいと思っています。
GoogleのAI OverviewsやAI Modeも、Web上の情報や検索システムと切り離された世界ではありません。Google自身、AI検索機能の回答に関連するWebリソースへのリンクを表示しており、AI OverviewsはWeb検索のランキングシステムと連携して情報を提示すると説明しています。
つまり、
検索エンジンに正しく理解される。
ユーザーの問いに答える。
信頼できる情報を公開する。
Webサイトの構造を整える。
誰が書いた情報なのかを明確にする。
こうした従来の基本が突然不要になるわけではありません。
むしろ重要になる可能性があります。
違うのは、
ユーザーが企業サイトへ直接来る前に、AIが情報を整理する場面が増えること
です。
これまで企業は、
「検索結果でクリックしてもらえるか」
を考えていました。
これからは、
「AIが回答を組み立てるときに、自社の情報が参照に値する状態になっているか」
も考える。
この視点が加わります。
マーケティング担当者は「Webサイトへの流入」だけを成果にしてよいのか
ここは今後、かなり難しい問題になると思います。
従来のWebマーケティングでは、
検索表示。
クリック。
流入。
回遊。
コンバージョン。
というファネルを追いやすかった。
しかしAI検索では、ユーザーが企業サイトを訪れなくても、AIの回答によって情報を得ることがあります。
例えば、
「AとBのサービスの違いを教えて」
とAIに聞き、その回答だけで候補を絞る。
その後、購入直前になって初めて公式サイトへ来る。
こうなると、従来のアクセス解析だけでは、
「その人が自社を知った最初のきっかけ」
が見えにくくなります。
一方、Googleは2026年8月31日から、Search Consoleに生成AI機能でのサイトパフォーマンスを把握するレポートを展開し、AI検索機能におけるオーガニックインプレッションを確認できるようにしています。
これは象徴的な変化だと思います。
マーケティング担当者が見るべき「検索の成果」の中に、
従来の検索結果だけでなく、
生成AI上でどれだけ自社情報が露出・参照されているか
という新しい観点が入り始めているからです。
もちろん、表示されたことと、売上につながったことは別です。
ここでも本書で扱われるKGI・KPIの考え方へ戻ります。
AIに引用された回数を増やすこと自体が、最終目標になるわけではありません。
認知。比較検討。問い合わせ。購入。ブランド形成。
どの段階に寄与させたいのかを決める必要があります。
AI検索で重要になるのは、「企業が答えを持っていること」ではないか
ここからは、本書を読んだうえでの私なりの考察です。
AI時代のコンテンツマーケティングでは、
記事を大量につくることよりも、
「その会社だから答えられる問い」を持っていること
が重要になるのではないかと思います。
一般論だけなら、AI自身がかなり答えられます。
「ロジカルシンキングとは何ですか」
「人事評価制度とは何ですか」
「SEOとは何ですか」
こうした情報は、どこにでもあります。
AIも整理できます。
では、企業が発信する意味はどこにあるのでしょうか。
私は、
実際に何が起きたのか。
どんな判断をしたのか。
何がうまくいかなかったのか。
どんな条件では別の方法を選ぶのか。
現場でどんな声があったのか。
といった、
経験に紐づいた情報
に価値が移っていくのではないかと思います。
例えば研修会社なら、
「管理職研修とは何か」
ではなく、
「社員150人の製造業で、新任管理職研修を実施したところ、最初に設計していた権限委譲の演習が機能しなかった。その理由は何だったのか」
という情報です。
AIにとっても、人間にとっても、こちらの方が新しい情報になります。
つまりAI時代のSEO・コンテンツマーケティングでは、
検索されそうなキーワードから記事を書く発想だけでなく、自社にしか出せない一次情報をどう蓄積するか
という発想が、より重要になるのではないでしょうか。
Case OSという発信も、AI時代のマーケティングとして見ることができる
これは今回、本を読みながら自分自身にも返ってきた問いです。
Case OSでは、
人事。組織。AI。法務。本。経営哲学。
といったテーマの記事を書いています。
SEOだけを考えるなら、
特定テーマへ絞った方が効率的な部分もあるでしょう。
しかしCase OSでやろうとしているのは、
一つのCaseを深く考え、そこから判断の構造を取り出すことです。
これは、AI検索の時代になると別の意味を持つかもしれません。
なぜなら、AIが一般的な説明を簡単に生成できるようになるほど、
誰が。
どんな経験から。
どんな問いを持ち。
どう判断したのか。
という情報の方が差別化しやすくなるからです。
書籍レビューも、単なる要約ならAIでできます。
だからCase OS BOOKSでは、
「この本には何が書いてあるか」
だけではなく、
「この本を、自分の仕事やAI時代の問題へどう接続して考えたか」
を書く。
経営哲学でも、名言を並べるのではなく、意思決定のCaseを調べる。
こうした記事づくりは、読者のためだけではなく、結果としてAI時代の情報発信にも合っているのではないかと感じます。
SNSも広告もSEOも、結局は「誰との関係をつくるか」に戻る
本書では、Webサイトだけでなく、広告、SNS、CRM、プッシュ通知、アプリ、データ分析まで幅広く扱われています。
これだけ並ぶと、デジタルマーケティングは非常に複雑に見えます。
しかし、少し抽象度を上げると、やっていることはそれほどバラバラではありません。
知ってもらう。
興味を持ってもらう。
理解してもらう。
比較してもらう。
選んでもらう。
また使ってもらう。
関係を続けてもらう。
そのために、
検索。広告。SNS。メール。アプリ。Webサイト。AI。
という接点がある。
つまり、本当に設計しているのはメディアではなく、
顧客との関係の変化
です。
この視点を持っていれば、新しいツールが出てきても振り回されにくくなります。
ChatGPTが出た。
AI Modeが出た。
新しいSNSが出た。
だからすぐ使う。
ではなく、
「自社の顧客との関係のどこに、この接点が必要なのか」
と考えられるからです。
AIによって「検索」と「接客」の境界が曖昧になる
私は、今後のデジタルマーケティングで面白い論点の一つがここだと思っています。
従来の検索は、
ユーザーが問いを入力する。
検索結果が出る。
そこから企業サイトへ移動する。
という構造でした。
企業サイトへ来てから、
FAQ。
チャットボット。
問い合わせ。
営業担当。
といった接客が始まる。
しかしAI検索は、その境界を曖昧にします。
ユーザーは検索しているつもりでも、
「私の場合はどれが合う？」
「AとBならどちら？」
「この条件なら何を選べばいい？」
と相談しています。
これは、かなり接客に近い。
つまり、AI時代には、
検索エンジンが情報の入口であると同時に、比較・相談の場にもなっていく可能性があります。
そうなるとマーケティング担当者は、
「何と検索されるか」
だけではなく、
「顧客は購入前にどんな相談をするのか」
を整理した方がよくなります。
これはペルソナやカスタマージャーニーの考え方と非常に相性がいい。
例えばカスタマージャーニーの各段階で、
認知段階では何を知りたいのか。
比較段階では何を迷うのか。
購入直前では何が不安なのか。
利用後にはどんな疑問があるのか。
これを「AIへ投げかける質問」として考えてみる。
すると、従来とは違ったコンテンツ企画が見えてくると思います。
マーケティング担当者にとって、これはかなり実践的な切り口になるのではないでしょうか。
AI時代だからこそ、マーケティングの基本に戻る必要がある
今回の本は、AIだけを扱った本ではありません。
むしろ大部分は、
KGI。KPI。ターゲット。ペルソナ。カスタマージャーニー。SEO。広告。SNS。データ。改善。
という、デジタルマーケティングの基本です。
私は、ここが重要だと思います。
AIが登場すると、
「これまでのマーケティングが全部変わる」
と言いたくなります。
しかし実際には、
誰に価値を届けるのか。
顧客は何に困っているのか。
どうすれば知ってもらえるのか。
何をもって成果とするのか。
結果から何を学ぶのか。
というマーケティングの基本は変わりません。
変わるのは、その途中にある接点と手段です。
検索エンジンだけだったものにAIが加わる。
テキストだけだったものに動画やマルチモーダルが加わる。
人がすべて作っていた広告や記事にAIが加わる。
だから、AI時代に必要なのは、
新しいテクニックを一つずつ追いかけること以上に、変わるものと、変わらないものを分けて考えること
だと思います。
マーケティング担当者が、今から一つだけ確認するなら
今回の本を読んで、マーケティング担当者に一つ問いを置くなら、
「検索流入を増やすにはどうするか」
ではなく、
「顧客は、うちの商品を選ぶ前に、どんな問いを持っているのか」
だと思います。
その問いを、
Googleで入力するかもしれない。
YouTubeで探すかもしれない。
InstagramやTikTokで見るかもしれない。
ChatGPTやGeminiに聞くかもしれない。
これからは、その入口が増えていきます。
しかし、顧客の問いそのものは消えません。
だから企業側がやるべきことは、チャネルごとにその場しのぎのコンテンツを増やすだけではなく、自社が答えられる問いを整理し、その答えの根拠を持ち、必要な場所で見つけてもらえる状態にすることです。
そのためには、営業。商品開発。カスタマーサポート。経営。マーケティング。
それぞれが持っている知識をつなぐ必要があります。
ここまで来ると、デジタルマーケティングは広告担当者だけの仕事ではなくなります。
結論｜AI時代のマーケティングは、「検索順位」から「発見される理由」へ
今回の本を読んで改めて感じたのは、デジタルマーケティングは、ツールを覚える仕事ではないということです。
KGIを決める。
ユーザーを理解する。
接点を設計する。
情報を届ける。
データを見る。
改善する。
この循環が中心にあります。
そしてAIは、この循環の中へ新しい接点として入ってきています。
Google検索だけではなく、
AI Overviews。
AI Mode。
ChatGPTの検索。
生成AIとの対話。
検索と相談の境界が曖昧になり、ユーザーが情報へたどり着く経路が増えています。
だからマーケティング担当者は、
「SEOをどうするか」
という問いだけでは足りなくなる。
「自社は、どんな問いに答えられる会社なのか」
まで考える必要があるのだと思います。
一般的な説明は、AIがいくらでも生成できます。
その中で企業が選ばれるためには、
自社の経験。
顧客との対話。
実際の事例。
独自のデータ。
判断の理由。
失敗から得た学び。
こうした、自分たちにしか持てない情報が重要になる。
つまりAI時代のマーケティングは、コンテンツを大量につくる競争ではなく、
「発見される理由」をつくる競争
へ少しずつ変わっていくのかもしれません。
本書は、デジタルマーケティングの基本を幅広く学ぶための教科書です。
しかし、その基本を一通り見渡したからこそ、
「AIによって、検索・広告・SNS・データ活用がどう変わるのか」
という次の問いも見えてきます。
新しいツールが出るたびに、全部追いかける必要はありません。
まず、誰に。何を。
なぜ届けるのか。
そして、
どんな問いを持った人から、見つけてもらいたいのか。
ここへ戻る。
それが、AI時代にも変わらないマーケティングのOSなのだと思います。
Case OS BOOKS #46
今回紹介した本
NRIネットコム株式会社
『1冊目に読みたい デジタルマーケティングの教科書』
免責事項
本記事は、書籍の内容、公開されているサービス情報、および筆者の実務上の問題意識をもとに、デジタルマーケティングとAI時代の検索行動について一般的に考察するものです。
Google検索、AI Overviews、AI Mode、ChatGPT等の機能や仕様は変更される可能性があります。実際のSEO、広告運用、アクセス解析等を行う際は、各サービスの最新公式情報をご確認ください。
Amazonのアソシエイトとして、うな重@コンサル×AIは適格販売により収入を得ています。
