地方や中小企業のネット活用に役立つ記事をピックアップして紹介しています。
みなさんの仕事の現場でお役立てください
今回は以下の４本です
- 「顧客目線」で表現を改善した成果事例
- AI は EC をどう変えるのか
- Google ビジネスモデルの未来
- AIを使い倒してブランド立ち上げ
「顧客目線」で表現を改善した成果事例
AI電話応答サービス「IVRy（アイブリー）」が実施した「ユーザー獲得に関する改善事例」を紹介します。
記事の中では、広告から遷移するLPのヘッダーを削除しただけで、資料請求率が1.3倍に向上した事例や、また、スマホサイトに「ワンタップで電話できるボタン」を設置したところ、AI電話応答デモの体験率が2倍以上に増えたという事例、さらに、広告を「顕在層」から「潜在層」向けに作り直したことで、コンバージョン率が2.6倍になった事例が取り上げられています。加えて、潜在層の「行動しない理由」をリサーチしたところ、「課題はあるが優先順位が低い」という共通点が明らかになったという内容も紹介されています。
それぞれの事例で注目したいのは以下です。
一つ目は、LPのヘッダーがあるかないかという小さな違いでユーザーの行動が変わるということ。ヘッダーは、「指名検索」の人には必要でも、広告から来た人には不要だったという明確なデータが示されています。二つ目は、行動のハードルを少し下げるだけで結果が大きく変わること。電話番号を記載するだけではまだハードルが高く、「ボタンを押すだけで電話できる」ようにすることがハードルを下げることにつながったという事例が象徴的です。電話番号を記載すれば必要な人は電話をしてくれる…という、私も含めて多くの人の頭の中にある「ある種の思い込み」から脱する必要があることが示唆されています。
三つ目は、「顕在層」と「潜在層」とでは考えていることや行動しない理由もまったく異なるということ。商品・サービスは「顕在層」への販売だけではすぐに頭打ちになりますから「潜在層」へのアプローチは必至です。そのような中にあって、「潜在層が（購入へと）動かない理由」を丁寧に探っていった今回の事例は、本当に多くのヒントが詰まっていると言えます。
圧倒的に多くのウェブサイトは、企業目線での作りになってしまっています。「お客様視点が大事」と言われますが、実際のWeb運用ではこの記事のように、ユーザーの「ちょっとした迷い」や「課題や問題を後回しにする理由」を把握し、それを解消する設計が欠かせません。地方の中小企業ほど、一つひとつのアクセスを成果に変える必要があるため、この記事で紹介されている視点は実務に直結するヒントになるはずです。そんな視点でぜひご一読ください。Check it!
AI は EC をどう変えるのか
「みんなの1位」から「あなたに最適」へ AIが変えるECの未来（EC Zine）
AIの登場によって、これまでECで常識とされてきた「アクセス数 × 転換率 × 客単価」という考え方そのものが変わりつつあることが指摘がされています。
これまではSEOで「多くの人を1ヵ所に集める」ことが一般的でしたが、AIは一人ひとりに異なる情報や商品を返すため、「みんなの1位」という概念がそもそも存在しない。従来の「1位を狙う」構造自体が成立しにくくなるというのが、記事の大きな論点のひとつです。
また、AIに商品やサービスを正しく紹介してもらうためには、AIが理解できる形で情報を整理して渡すことが重要だとも語られています。さらに、記事では「AIは新しいお客様と考えるとわかりやすい」という表現があり、店舗スタッフが接客で伝えるような情報を、AIが理解できる形で事前に準備することの重要性が指摘されています
AI時代の購買行動やECのあり方がどのように変わっていくのかを理解するうえで、現場の視点が整理された記事です。ぜひご一読ください。Check it!
Google ビジネスモデルの未来
Google ビジネスモデルの将来: 検索は無料ではなくなるのか?（Similar Web）
「Google のビジネスモデルの未来」という一見すると私たちには関係なさそうに見えるこの記事は、実は私たちにも大いに関係してきます。
これまで Google と企業の関係は、同じ方向を向いた「蜜月」の状態でした。Google が検索結果で新しいお客さんを連れてきてくれるからこそ、企業は自社の情報を積極的に公開し、Google に読み込んでもらうことで集客につなげてきました。
しかし、記事では、この関係がAI検索の登場で崩れ始めていると指摘されています。Google の AI Overviews は、ユーザーを企業サイトに送らず、その場で答えを返すため、企業サイトの流入が 20〜40％減っている例 が紹介されています。つまり、企業が発信した情報をAIが利用しても、以前のように「お客さんを返してくれる」とは限らなくなっています。
さらに、AI回答には高い計算コストがかかるため、Google が AI 検索を有料化する可能性が報じられていること、そしてSNSの流入が増え、Googleだけに集客を依存する時代ではなくなっていることも、記事のデータから明らかになっています。
この記事では、Google の今後のモデルとして、AI Overviews 内への広告挿入や、AI検索のサブスク化、出版社へのライセンス料支払いなど、複数のシナリオが示されています。どれをとっても、Google 検索がこれまでの姿のままではいられない、という大きな変化を感じる内容です。
地方の中小企業にとってこの記事が重要なのは、これまで20年以上続いてきた「Google が新しいお客さんを連れてきてくれる」という前提が、AI検索の登場で大きく揺らぎ始めている点です。AI は企業サイトの情報を取り込みながらも、これまでのようにサイトへ送客してくれるとは限らず、企業は「情報を渡すだけ」になってしまうケースも出てきています。さらに、SNSの台頭も相まって、Googleだけに集客を依存できる時代ではなくなってきました。
この記事は、Googleとの付き合い方を20年以上ぶりに見直す必要がある、という大きな流れを理解するうえで、非常に示唆に富んだ内容です。
自社がどのプラットフォームにどう情報を置き、どう見つけてもらうのかを考え直すきっかけになるはずです。そんな大きな視点でぜひご一読ください。Check it!
AIを使い倒してブランド立ち上げ
「センス」は不要。AIを使い倒して30日でD2Cブランドを立ち上げ、熱狂的ファンを生んだ全記録（0xpanda alpha lab）
記事では、Seena Rez 氏が AI を徹底的に活用し、製品選定からブランドづくり、動画制作、広告運用までを一人で行い、売上を生んだプロセスがまとめられています。
内容の中心は、彼が実際に行った手順の公開です。
まず、Googleトレンドで成長している市場を特定し、YouTube動画の字幕データをChatGPTに読み込ませることで、競合が少なく需要だけある隙間商品を抽出しています。そのうえで、ターゲット層が好む世界観を徹底的に分析し、「商品そのもの」ではなく「アイデンティティ」を売るブランディングを構築しました。さらに、1〜3秒の法則を使った動画制作で、SNSでのバイラルを連発した点も記事の大きな特徴として紹介されています。
このやり方そのものを真似する必要はありませんが、AIを使うことで市場を読み、ニッチな需要を見つけ、ブランドづくりや発信に活かしていく新しい手法のヒントとして参考にできる内容です。「こういう使い方もできるんだ」という視点で、自社の商品やサービスを世に出していく際の一つのアプローチとして見ていただければと思います。Check it!
次回をお楽しみに！
この記事の内容は、ポッドキャストでもわかりやすく解説しています。
通勤や作業の合間に、耳で聴いて理解を整理したい方におすすめです。ぜひ合わせてどうぞ♪
🎧 ポッドキャストで聴く：この記事のポイント
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この記事を読んで「うちの情報発信もそろそろ見直す時期かも」と感じた方へ
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