AI検索でユーザーニーズはより細かく顕在化する
AI検索の普及により、ユーザーがAIとの対話を通じてサービスや商品の選定を行うようになると、ユーザーのニーズが細かく顕在化するようになるでしょう。これまでは、「クレジットカード おすすめ」「クレジットカード 比較」のようなキーワードでの検索が一般的でしたが、AI検索ではAIと対話しながら条件を絞り込んでいくことが多くなります。
そうして、絞り込まれた条件をもとに、AIが複数のWebサイトから情報を収集して回答を生成。ここでAIに選ばれるためには、細かいニーズに直接応える専門性の高いコンテンツを用意することが重要となります。
先日、「特定のWordPressテーマで制作できるサイト制作会社」を探していたナイルのメンバーは、ChatGPTに質問して回答された3社に問い合わせをしていました。
試しにGoogle検索で探してみると、パッと思いつくキーワードの検索上位はクラウドソーシングのプラットフォームが占有しており、ChatGPTが回答した3社を見つけるには少し工夫が必要でした。しかし、Webサイトを見ると確かに該当のWordPressテーマでの制作実績が多数書かれているのです。
このようにAI検索においては、細かく顕在化したユーザーのニーズを拾い上げることで、確度の高いユーザーを集客することができます。これまで以上に、ユーザーニーズのリサーチは重要になっていくでしょう。
まとめ：AIに選ばれる情報源を目指す
AI検索の台頭により、ユーザーの情報収集行動は確実に変化しています。これからのデジタルマーケティングにおいては、検索エンジンでの上位表示に加えて、AIに選ばれる情報源になることが重要です。
LLMOの実践により、自社の情報が生成AIの回答に適切に引用され、ユーザーに価値ある情報として提供される機会を増やすことができます。まずは、今回解説した3つの施策（AIが学習しやすいサイト作り、サービス情報の充実、外部への情報発信）を実施することがおすすめです。
加えて、LLMにおける自社の引用状況やAIの最新動向を継続的にキャッチアップするなど、いち早く時代の変化を捉えて議論できる社内体制を作っておくことが、現段階でやっておくべきアクションと言えるでしょう。
