CHAPTER S1

マーケティング｜AI化ポイントとKPI

記事・広告・ウェビナー・メール／MA・CVのあと・計測の6つ。一次情報を人が入れ、形にするのをAIに。追うのは媒体別の流入・CVR・CPAと、その先の売上。営業組織のある会社（BtoB）を軸に、BtoC・ECの読み替えも併記しています。

この章のゴール：自分のマーケ業務6つのどこからAI化するかと、経営への1文が書ける

この章の動画（4本・約44分）クリックで飛べます。投票に答えた動画には「使いどころ発見」の印が付きます使いどころ発見 0／1

AI化ポイントとKPI

S1-1マーケのAI化ポイント5分 S1-2マーケのKPI→インパクト5分

実演・実物

S1-4AI検索対策（LLMO）32分 S1-5実物：発信の自動化2分

S1-1

マーケティングの業務の流れと、AI化ポイント6つ

読むだけ約5分やさしい内容確認 2026年9月マーケ担当・兼務のひとりマーケ

使いどころ発見

ひとことで入口を太くする仕事は6つ。どれも『一次情報を人が入れて、形にするのをAI』にすると量と質が両立する

①記事・SEO・AI検索検索意図の分析と構成案はAI、一次情報（自社の実測・お客様の言葉）は人。AI検索（ChatGPT・Gemini・AI Overviews）は、どんな場面で思い出されたいかを先に決めて測る（S1-4）。レベル1〜2
②広告文・LP見出しと本文のAB案をAIで先に10本。反応（CTR・CVR・CPA）を見て人が選ぶ。レベル1
③ウェビナー・キャンペーン企画書・告知文・当日の台本・お礼メールをAIで下書き。録画は文字起こし→記事化。レベル1〜2
④メール・LINE・MA温度別のステップ配信をAIで書き分け、配信は自動。開封・クリックの振り返りも自動。レベル2〜3
⑤CVのあと（BtoB＝リードの選別／BtoC＝再購入）BtoB＝フォーム内容＋企業情報を自動リサーチして温度と課題仮説を付ける。BtoC・EC＝購入・会員データから再購入の案内を書き分ける。レベル3〜5
⑥計測・レポートGA4・広告の管理画面・MAの数字を毎朝1枚に。前週の同じ曜日との比較と『止める施策』の提案まで。レベル3（GA4をAIに直接つなぐのはレベル5の 7-9）

この章は、営業組織のある会社（BtoB）の流れを軸にしています。BtoC・EC・店舗集客の方は『リード→商談』を『CV（購入・申込・来店）→再購入』に読み替えてください。①〜④と⑥はそのまま使えます。追う数字は次の S1-2 に両方並べました。

録画を止めて、手を動かす

STEP 1今日：①の記事1本を、一次情報を1つ入れて書き直すAIの下書き→自社の数字か、お客様の言葉を1か所

STEP 2今週：④のステップ配信を温度別に3通Gemに文例を覚えさせて書き分ける

STEP 3今月：⑥の毎朝レポートを自動化レベル3（GAS／Workspace Studio）で、数字を集める作業をゼロに

参考（BtoB）：部署まで見えるインテントデータで勘をやめる／リコーのBtoBマーケ（AIdiver・38分・スポンサー番組）次に見る：マーケのKPI→インパクト

S1-2

マーケが追うKPIと、経営インパクトの言い方（流入・CVR・CPA/ROAS → その先の売上）

読むだけ約5分やさしい内容確認 2026年9月マーケ担当・事業責任者

使いどころ発見

ひとことで毎日見るのは集客媒体の数字（流入数・CVR・CPA）。経営に話すときだけ、その先の売上（BtoB＝商談・受注／BtoC＝購入・LTV）に翻訳する

流入数 × CVR（媒体別）自然検索・広告・SNS・メールごとのセッションと、CV（問い合わせ・購入・申込）に至った割合。まず媒体ごとに分けて持つ
CPA・ROAS（広告の効率）1件のCVにいくらかかったか（CPA。BtoBのリード獲得ならCPL）、広告費に対していくら売れたか（ROAS）。AIで広告文や記事の本数を増やしても、ここが動かなければ経営には伝わらない
CVの質（その先の数字）BtoB＝商談化率（MQL→SQL率）と受注。BtoC・EC＝購入単価・再購入率・LTV。件数だけを追うと質が落ちる
AI検索での見え方月1回、検討中の人が聞きそうな問いをChatGPT・Gemini・AI Overviewsに投げ、自社が挙がるか・どう説明されるかを記録する（S1-4）

経営への1文の例：『広告文とLPの見直しで、CVRが◯%→◯%、CPAが◯円→◯円。その先の商談（BtoCなら購入）が月◯件→◯件』。参考：支援先（BtoB）の実測で、リード数1.5倍・ステップメールからの商談化率1.3倍。

追うKPI → 動かすAI化 → 経営インパクトの言い方KPIは「率」で持つ。件数だけだと人を増やせば増える

流入数 × CVR（媒体別）動かすAI化：検索意図の分析と構成案をAIに、一次情報は人が入れて記事・LPを直す（レベル1〜2）。媒体別の数字集めはレベル3で自動化／経営への言い方：「自然検索の流入が◯%増え、CVRが◯%→◯%」

CPA・ROAS（BtoBのリード獲得ならCPL）動かすAI化：広告文・見出しのABをAIで先に作って回す。効かない媒体・クリエイティブを週次で止める（数字の振り返りをレベル3で自動化）／経営への言い方：「同じ予算でCVが◯倍」「CPAが◯円→◯円」

CVの質（BtoB＝商談化率／BtoC＝再購入率・LTV）動かすAI化：BtoB＝フォーム内容と企業情報を自動リサーチして温度と課題仮説を付ける。BtoC＝購入データから再購入の案内を書き分ける（レベル3〜5）／経営への言い方：「商談化率が◯%→◯%」「再購入率が◯%→◯%」

AI検索での見え方動かすAI化：検討中の人が聞く問いを決めて月1回測る。挙がらない問いは、自社ページの説明と、第三者サイト（比較記事・レビュー・取材）での言及の両方を直す／経営への言い方：「AI検索で自社が挙がる問いが◯個→◯個」

S1-4

AI検索時代の「LLMO対策の教科書」：SEOとの違いと、対策の5ステップ（32分・2026年7月）

YouTube 約32分ふつう内容確認 2026年9月自社がAI検索で正しく挙がるようにしたい人

使いどころ発見

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YouTube：SEOおたく / LANY

AI検索は変化が速い分野です。少し前によく言われた『FAQを足せばAIに引用される』は、いまはそれだけでは効きません（問いに正面から答える書き方は今も有効）。このレッスンは3か月ごとに見直し、上の『内容確認』の年月を更新します。

ひとことでLLMOは『FAQを足す』ような小手先ではなく、設計の話。どんな場面で思い出されたいかを決め→AIの答えを実測し→選ばれる理由の不足を埋める

SEOとの違いは4つ（7:50〜）設計の起点・主戦場になるファネル（比較検討〜購買）・最適化の対象・成果指標と測り方
対策は5ステップ（15:38〜）①思い出されたい場面（CEP）を決める→②AIの答えの現状を見える化→③選ばれる理由（KBF）の不足を課題に→④対策方針→⑤検証とPDCA
自社サイトの外も対象AIは第三者のサイトの説明も読む。比較記事・レビュー・取材記事で、自社が同じ言葉で説明されているかを確かめる
月1回、実測する同じ問いを複数のAIに投げて、自社が挙がるか・どう説明されるかを記録。S1-2 のKPI（AI検索での見え方）

自社でまずやるのは？1／3・いくつでも

短く実践だけ：LLMO対策実践編（東京SEOメーカーAIO戦略室・18分・2026年9月）背景から（BtoB）：AI検索対策「LLMO」AIに選ばれるためには？（PIVOT・30分・スポンサー番組）次に見る：実物：発信の自動化

S1-5

代表の実物：発信の自動化（X・HP・note・Ameba）→AI検索で推薦される（代表の実演・72秒）

収録動画約2分やさしいマーケ担当（見るだけ）

使いどころ発見

数字は2026年8月末時点。仕組みはレベル5（Claude Code）で組んだが、記事1本・投稿1本を出す作業自体はレベル1〜2から始められる。

ひとことでX 1日3〜4投稿・HPの記事1日1本・note・Ameba を自動で出し、一次情報を学習させると、Gemini・ChatGPT・Claude が自社を推薦するようになる

発信は仕組みで毎日投稿・記事の生成と公開はレベル3〜5の自動化。人が入れるのは一次情報
AI検索に推薦される自社の情報をAIが学習し、聞かれたときに名前が出る。S1-2 のKPI（AI検索での見え方）の実物
人が残る場所一次情報の投入と、公開前の確認

次に見る：ISのAI化ポイント