企業マーケティングAX:検索データから始めるマーケティングのAI転換
企業マーケティングAXとは、市場調査、ターゲット定義、メッセージ、コンテンツ、広告、AI検索対応といったマーケティング業務をAIエージェントが根拠データをもとに遂行し、人は判断に集中する形へと変革することです。その根拠となるデータは、顧客が実際に検索した記録です。
トピックハブDanny ParkAscent AI 代表·更新 2026-10-22 16:07 KST·履歴 · 寄稿者1人編集ログインして編集
なぜ検索データから始めるのか
マーケティング業務における問いの多くは、顧客に関するものです。顧客がいつこのカテゴリーを探すのか、何を基準に選ぶのか、なぜ競合ブランドへ流れるのかといった問いです。エージェントがこれらの問いに対して一般論ではない回答を導くには、確かな根拠が必要です。検索記録は顧客が尋ねられることなく自発的に残した行動ログであるため、これらの問いに対する最も網羅的な根拠となります。整理手法の詳細はインテントインテリジェンスにまとめられています。
業務ごとに変わること
| 業務 | エージェントが担う作業 | 使用するアプリ |
|---|---|---|
| 市場把握 | 購買文脈、急浮上している需要、次シーズンの需要を整理します | CEP Finder、Pulse Finder、Demand Forecast |
| ブランド点検 | 検索におけるブランドのプレゼンスと顧客の離脱ポイントを特定します | Brand Finder、Funnel Leak Finder |
| メッセージ・ネーミング | 顧客が用いる語彙や感覚表現からメッセージと名称の候補を作成します | Taste Finder、Brand Naming Agent |
| 調査 | 本調査の実施前に仮説を合成パネルで検証します | ICSS |
| AI検索対応 | AIの回答にブランドが登場しているかを測定し、改善すべきページを選定します | GEO Audit、Prompt Builder、Brand Wiki |
| コマース | 商品名と詳細ページを検索データに適合させ、AIショッピングエージェントが読み取れる状態にします | ACO、Smart Store Suite |
顧客自身がエージェント化する変化
検索窓でリンクを選んでいた顧客は、今やAIに尋ねるようになり、一部はAIショッピングエージェントに購買を委任しています。そのためマーケティングの目標も「AIが推薦するブランド」から「AIによって代理購入されるブランド」へと拡張されます。エージェントが自社サイトで価格や在庫を確認し、注文まで完了できる状態にあるかはAOOで測定できます。ただし、顧客が人であれエージェントであれ、何をなぜ探しているのかというインテントは変わらず判断の中心にあります。
開始する手順
- チーム内で毎月繰り返されているマーケティング上の問いを3つ選びます。
- 各問いを上の表の業務と紐づけ、アプリ画面上で実際に一度実行してみます。
- 得られた結果が実用可能であれば、同様の分析をエージェントがAPIやMCP経由で呼び出す形へ移行し、手順をスキルとして記述します。
- エージェントの月次予算と人が最終確認するポイントを定めます。組織全体での導入手順はAXハブに記載しています。
よくある質問
- マーケティングAXを導入するとマーケターの人員は減りますか?
- 反復的な調査や情報の整理をエージェントが担当し、人は何を実施すべきかの意思決定と責任を担う業務により多くの時間を使えるようになります。判断の根拠がデータとして可視化されるため、チーム内の不要な議論も減少します。
- どのようなチームに最初に向いていますか?
- 同一カテゴリーにおいてシーズンごとに同様の検証を繰り返しているブランドマーケティング、コマース、コンテンツチームにまず適しています。
- 開発者がいなくても導入できますか?
- アプリはUI画面からそのままご利用いただけます。エージェントとの連携も、MCPアドレスを各種AIアプリに登録する作業から手軽に始められます。
出典
- ListeningMind 카탈로그 · 2026-10-21
- ListeningMind 토픽 라이브러리 · 2026-10-21
企業マーケティングAX をもっと読む
ショッピングプラットフォームの予算策定時、Coupangの検索データで最初に見るべき項目ショッピングプラットフォームの広告や出店予算を配分する際は、Coupangの検索規模と検索目的を合わせて確認する必要があります。Coupangに検索関心が集中していますが、検索直後の経路サンプルでは販売・提携関連の探索が多数を占めています。購買広告と販売・提携案内の予算を区分し、広告ターゲットはジャンル平均と異なる年齢構成に合わせて検討する必要があります。データレポート · 2026-10-24韓国自動車ブランドの検索順位と1年間の順位変動自動車ブランド別の広告予算を配分する際は、現在の検索規模と増加率を併せて確認する必要があります。ListeningMind Brand Finderの韓国データ(2025年10月~2026年9月の月平均基準)では、上位5ブランドが全体の検索量の半分以上を占めましたが、増加率が最も高いKGMの順位は変動しませんでした。検索規模は比較対象の優先順位を、増加率は新規に広告をテストする対象を決定する基準として使い分けるのが適切です。データレポート · 2026-10-24AI検索トレンド:Vibe Codingの検索は増加し、AIイラストは減少新規AIサービスや年間キャンペーンを企画する際は、成長しているテーマと依然として需要の高いタスクを区別する必要があります。AIチェッカーとVibe Codingは成長しましたが、AIイラストの検索減少とは別に、「ai画像生成」は関連検索語で最も多く見られました。機能企画ではタスクごとの関心を併せて確認し、広告メッセージや配信時期は年代別の選好やテーマごとの繁忙期に合わせて分ける必要があります。ガイド · 2026-10-24スケッチャーズとLe Moutonの検索関心はどう違うかスケッチャーズとLe Moutonの検索広告メッセージを決める際は、全体の検索ボリュームだけでなく共起キーワードも比較する必要があります。直近1年(2025年9月〜2026年8月、韓国、シューズジャンル)の月平均検索数は、スケッチャーズが633,763回、Le Moutonが618,820回です。スケッチャーズはゴーウォーク・マックスクッショニング・アーチフィットといった機能ライン名が、Le Moutonはスニーカーや店舗・価格が共起キーワードに現れています。比較・おすすめ · 2026-10-23「카페」を検索した後はどのような情報を探しますか?コーヒーブランドの検索広告に「카페」を使用する際は、コミュニティやホスティングサービスの検索と区別する必要があります。本サンプルにおいてスターバックスへとつながった経路もすべて労働組合関連の検索であるため、ブランド名が表示されたという理由だけで店舗訪問や購買意図と解釈してはなりません。データレポート · 2026-10-23日本の消費者はコロナビールとハイネケンのどのような情報を検索しているのか日本の輸入ビールの商品情報や広告メッセージを決定する際は、ブランドの総検索数よりも掛け合わせワードを比較する必要があります。直近1年間の月平均検索数はコロナビールが23,915件、ハイネケンが23,828件とほぼ同等ですが、価格・カロリー・ケースの検索はコロナビールのほうが多くなっています(日本、2025年9月〜2026年8月の月平均)。この違いはどのような購買情報を確認すべきかを決める参考資料であり、実際の購買量や購買チャネルを示すものではありません。比較・おすすめ · 2026-10-23