「検索」から「相談」へ。PV至上主義に代わる、ダブルファネル戦略への移行
従来のWebマーケティングでは、キーワードに合致したコンテンツを量産し、検索結果の上位を独占してセッション数やPV（ページビュー）を稼ぐモデルが主流でした。しかし、生成AIが検索エンジンと融合した現在、ユーザーの行動は、断片的な情報を探して複数のWebサイトを巡ることから、AIに具体的な課題を相談し、集約された回答をその場で受け取ることへと移行しています。
各種調査では、AIによる検索要約への依存度が急速に高まっていることが示されており、米ガートナー社も「将来的に検索トラフィックが25%減少する」と予測しています。このことから、Webサイトへの直接的なトラフィックは今後減少していくことが予想されます。
そこで必要となるのが、AIに認識・推薦されるための論理的アプローチと、人間に選ばれるための感情的アプローチを両立させるダブルファネル戦略です。オウンドメディアの役割を、単なる情報発信の場から、「AIへの学習データ提供と、顧客への深いブランド体験提供を担うハブ（中心地）」へと進化させることが、これからのデジタルマーケティングにおける不可欠な要件となります。
なぜトラフィック至上主義からの脱却が必要なのか
1. パラダイムシフトの本質：LLMの回答プロセスとWebサイトの役割変化
ユーザーが日常的に生成AIを利用するようになると、複数のWebサイトを横断して情報を比較検討する行動自体が減少します。大規模言語モデル（LLM）が、インターネット上の無数の情報を事前学習やリアルタイムのクローリングによって集約し、ユーザーの要求に応じた回答をその場で生成・提示するためです。
このパラダイムシフトにおいて、従来の「基礎知識（情報収集層向けクエリ）を網羅した記事によってアクセス数を集める」というSEO手法だけでは、成果の創出が困難となります。ユーザーはWebサイトに直接訪問することなく、AIの生成画面を通じてコンテンツを消費するため、Webサイトへの直接流入が減少していくためです。
さらに、BtoBマーケティングの構造における課題もあります。基礎知識を解説するコンテンツは、認知度の低い潜在顧客との接点を増やす集客施策としては機能します。しかし、ここで発生しやすい問題は、ユーザーがAIの回答画面やWebサイト上の一過性の閲覧だけで情報収集を完了させてしまい、本来のゴールである「個別具体的な課題解決に向けた相談や商談」へと移行しない点です。結果として、アクセス数や情報提供量が増加しても、実際の顧客獲得に結びつかない状態が継続することとなります。
アクセス数を追うだけのトラフィック至上主義は、このAI検索時代、およびリードから商談へと引き上げる顧客育成の観点からも、機能不全に陥る構造となっています。
2. 追うべき新指標「Share of Model（SoM）」の台頭
アクセス数に代わる、今後の重要指標となるのが「Share of Model（SoM）」です。
Share of Model（SoM）の定義
主要なAIモデルがユーザーの質問に対して回答を生成する際、自社の情報や専門的な見解、サービス名がどれだけの割合で言及・推薦されているかを示す占有率のこと。
これからの時代は、AIを「最初の顧客（自社の専門性を正しく認識・学習させる対象）」と捉える必要があります。AIに対して自社の強みや信頼性のあるデータを正確に提供し、SoMを高めることこそが、未来の認知獲得における主戦場となります。
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ダブルファネル戦略で構築するオウンドメディアの新たな役割
オウンドメディアが目指すべきダブルファネル戦略は、対AI（Machine-Facing）と対人間（Human-Facing）という、2つの異なるターゲットに向けたファネルを並行して実装します。
【ダブルファネル戦略の構造】
・ 対AIファネル（Machine-Facing） ── AIに「推薦」される論理的誘導
・ 対人間ファネル（Human-Facing） ── 人に「愛」されるブランド体験の実装
1. 対AIファネル（Machine-Facing）：AIに「推薦される」ためのAIO対策
AIに自社を正しく認識・推薦させるための論理的誘導であるAIO対策（人工知能最適化）を行います。
構造化データによる情報の最適化
公式Webサイトのコード内に構造化データを正確に実装し、AIがWebサイトのデータベースや専門的カテゴリーを誤解なく解釈できるよう、論理的なデータ構造を整えます。
広報・PRと連動した一次情報の提供
AIは情報元の権威性や信頼性を重視します。プレスリリースや信頼性の高い外部メディアへの露出を通じて、自社独自の調査データや一次情報を網羅的に発信し、AIに学習させます。
検証データとしての評価管理
AIはWeb上のリアルな評判も参照します。SNSやUGC（ユーザー生成コンテンツ）における客観的な評価を、AIの検証データとして機能させるためのコミュニケーション設計を行います。
2. 対人間ファネル（Human-Facing）：人に選ばれるブランド体験の実装
AIによる代替が不可能な、人間向けの感情的共感の創出を担います。
UI/UXデザインによる体験の提供
単なるテキストの羅列ではなく、「クリエイティビティ×テクノロジー」を活かし、直感的かつ心地よいUI/UXによって、オウンドメディア自体を上質なブランド体験のショーケースへと昇華させます。
ロイヤルティ（愛着）の醸成
AIが提示する効率的な情報（ロジック）を超えて、企業の思想やストーリー、人間ならではの独創的なアイデアに触れられるコンテンツを配置し、顧客との深いエンゲージメントを形成します。
実務でよくある陥りがちな失敗パターン：インテントのミスマッチ
トラフィック至上主義からダブルファネル戦略へ舵を切る際、実務で最も多くの企業が陥る失敗が「ユーザーの検索意図（インテント）と、提示するオファー（CTA）の深刻なミスマッチ」です。
当社のデータ分析でも、非常に顕著な課題が浮き彫りになりました。 「〜とは」を調べている初期の情報収集段階（Informational）のコラム記事に対し、Webサイト内で最も露出が多い決定段階の「汎用的なサービス紹介やお問い合わせ」をバナー（CTA：行動喚起）として案内していた事例です。その結果、ユーザーの意図とオファーが完全に乖離し、平均クリック率は低い水準に低迷していました。
一方で、同じ情報収集層に対して「明日から自分の手元で使える武器」である実務直結型の資料を適切に案内したところ、サイト平均を上回るクリック率を記録しました。
【インテントとオファーのミスマッチ例】
× 情報収集コラム ── [ 決定段階：汎用的なサービス紹介（クリック率 低迷） ] ── 離脱
○ 情報収集コラム ── [ 初期・検討段階：実務直結型テンプレート（クリック率 高水準） ] ── リード転換
定量的なデータからユーザーの心理（定性）を正しく読み解き、カスタマージャーニーの各フェーズ（情報収集・比較検討・決定）に合致したコンテンツとオファーを配置すること。この「文脈の設計」こそが、Webサイトを単なる図書館で終わらせず、案件獲得の場へと転換するための最重要要素（KSF）となります。
併せて読みたい：WebサイトのCVRを最大化するUI/UX設計とは？リード獲得を成功に導くポイント
まとめ：情報の羅列から「ブランド体験のハブ」へ進化
AI時代のオウンドメディアは、単に集客の「量」を追うツールから、「AIへの良質なデータ提供」と「人間への深いブランド体験提供」を担う、BX（ビジネス変革）のハブへと役割が変わります。
検索エンジンの仕様やテクノロジーがどれほど変化しても、マーケティングの本質は変わりません。それは、自社の専門的な強みを正しく可視化し、顧客のインテント（検索意図や真の課題）に寄り添った最適な体験を提供し続けることです 。
オウンドメディアをAIと人間の双方から選ばれる「ブランド体験のハブ」へと進化させることが、今後の成果創出を左右します。トラフィックの「量」から「質」へと視点を転換し、変化に揺るがない強固な次世代のビジネス基盤を構築することが不可欠です。
