インテントマーケティング

インテントデータの種類や取得ソース、マーケティング施策への活用方法を詳しく解説します

マーケティングファネルとセールスファネルの違いを解説し、両者を統合的に活用する重要性について詳しく紹介します。

単なるキーワード分析ではなく、検索意図の変化や成長するトレンドを捉え、効果的なマーケティング戦略の構築を支援するクラスターファインダーを紹介します。

検索経路を可視化し、ユーザーの本当の意図を把握する方法を解説。パスファインダーを活用し、検索ジャーニーを理解しよう

マーケティングをするうえで、「消費者が何を求めているのか？」を知ることはとても重要です。従来のキーワード分析ツールは、特定のキーワードの検索ボリュームや関連語を調べるのに便利ですが、本当に知りたいのは「なぜ人々がそのキーワードを検索しているのか？」ではないでしょうか？つまり、単なるキーワードの羅列ではなく、その背景にある「意図（インテント）」を理解することが大切なのです。 しかし、これまでのツールでは、マーケター自身が想定している範囲内でしかデータを得られませんでした。例えば、自社の商品やブランドについては調べられるけれど、消費者がどのような理由で情報を探しているのか、また競合他社や市場全体の動向を一度に把握するのは難しい状況でした。そこで、ListeningMindはこの問題を解決するために、「インテントファインダー」を開発しました。 なぜ従来の方法では限界があるのか？解決したかった課題 既存のキーワード分析ツールは、基本的に検索ポータルが提供するデータを活用し、特定のキーワードの検索回数や関連キーワードを分析する仕組みになっています。このアプローチは有用ですが、いくつかの大きな課題があります。 1. マーケターの視点に依存する問題 既存のツールでは、マーケターがすでに認識している課題や関心のあるトピックしか分析できません。そのため、マーケター個人の知識や経験が分析結果の質を左右してしまいます。 2. 消費者の本当の関心（インテント）を把握しにくい 消費者が何を求め、何を知りたがっているのか（インテント）を正しく理解することはマーケティングの成功に不可欠です。しかし、既存のツールでは、単なるキーワードの組み合わせ以上の深いインサイトを得ることができませんでした。 3. 競合や市場全体の分析が難しい 一部のサービスでは、特定のキーワード同士を比較する機能を提供していますが、比較できる情報には限りがあります。市場全体の動向を把握するには、多くのキーワードを個別に収集し、手作業で整理する必要があります。しかし、これでは時間がかかりすぎるうえ、完全性を担保するのが難しくなります。 こうした課題を解決するために、ListeningMindは「マーケターが消費者の関心や情報探索の目的（インテント）を的確に把握できるツール」を目指しました。 ListeningMindの解決策：インテントファインダーの仕組み では、インテントファインダーはどのようにして従来のツールとは違うアプローチを取っているのでしょうか？ 1. データの収集方法 検索ポータルには、膨大な数のキーワードが存在します。そこでListeningMindでは、単にキーワードの検索回数を集めるだけでなく、以下のようなデータを幅広く収集しています。 ユーザーが実際に検索したキーワード 検索結果ページ（SERP）の情報 検索広告のデータ（検索ボリューム、ポジション、競争度など） 一部の国では、年齢や性別データも取得 これにより、単なる「キーワードのリスト」ではなく、検索行動そのものを理解できるようになりました。つまり、マーケターの知識や経験に依存せず、気づいていない課題やトピックも発見できる仕組みを実現しました。 これにより、より客観的なデータに基づいた分析が可能になり、市場全体を俯瞰する視点を持つことができます。 2. データの検索方法 ListeningMindでは、従来の検索サービスとは異なるアプローチでデータを提供しています。 ✅ 「対象キーワード」+「意図キーワード」の構造を活用 ListeningMindでは、単にキーワードを入力して検索ボリュームを確認するのではなく、キーワードが持つ「意図（インテント）」まで把握できるように設計されています。例えば、あるキーワードを入力すると、そのキーワードが含まれるすべての関連検索ワードが一覧として表示されます。これにより、そのキーワードがどのような目的で検索されているのか、ユーザーが求めている情報が何なのかを明確にすることができます。単なるキーワードの羅列ではなく、検索の背後にある「なぜ？」を知ることができるため、より深いマーケティング分析が可能になります。 ✅ 最大100個のキーワードを一括検索可能 ListeningMindでは、1つのキーワードだけでなく、最大100個のキーワードを同時に入力して検索できます。例えば、自社ブランドや商品だけでなく、競合のブランドや商品、さらには消費者のニーズやウォンツ（求めていること）も一緒に入力することで、市場全体の競争構造や消費者の意図の分布を一度に把握できます。従来のツールでは個別にキーワードを検索し、それぞれのデータを手作業で整理しなければなりませんでしたが、ListeningMindなら一括で分析できるため、効率的にマーケットの全体像を理解することができます。 ✅ 不要なキーワードを除外可能 大量のキーワードを一括で検索すると、意図しないキーワードや関連性の低いワードが含まれてしまうことがあります。ListeningMindでは、そうした不要なキーワードを簡単に除外できる機能が備わっているため、本当に知りたいデータに集中することができます。例えば、自社のブランド名を軸に市場分析をしたい場合、関係のない検索ワードを取り除くことで、より正確な競争環境の把握や、消費者の関心の傾向を掴むことが可能になります。こうした柔軟な検索機能により、マーケティング戦略をよりスムーズに立てられるようになります。 3. データの分析方法 ListeningMindでは、単に検索ボリュームを調べるだけではなく、そこからより深いインサイトを得られるように設計されています。キーワードの検索回数だけを見ても、消費者が本当に何を求めているのかを正確に理解するのは難しいため、ListeningMindでは検索データを3つのステップで分析し、より実用的なマーケティング戦略に活かせるようになっています。 🔹 第一段階：検索ボリュームを中心に分析 まず最初のステップとして、検索ボリュームの分析を行います。検索回数は、ユーザーの関心度の高さを示す重要な指標です。特定のキーワードがどれくらいの頻度で検索されているのかを把握することで、今、注目を集めているトピックや、逆に関心が薄れつつあるトピックを見極めることができます。 例えば、「アサヒ スーパードライ CM」というキーワードの検索ボリュームが急激に増えている場合、最近アサヒ スーパードライの新しいCMが放映され、好評を博している可能性があります。逆に、「アサヒ スーパードライ」の検索回数が減少している場合は、消費者の関心が他の製品に移りつつあることを示しているかもしれません。このように、検索ボリュームを分析することで、消費者のニーズの変化をいち早くキャッチできます。 🔹 第二段階：トピックベースの分析 次に、単なるキーワードの検索ボリュームを見るだけでなく、関連する検索意図（インテント）を可視化します。同じキーワードでも、検索する人の目的によって意味が変わるため、検索の背景にある意図をしっかり分析することが重要です。 例えば、「ブランドA」と「ブランドB」の検索ボリュームを比較することで、どちらのブランドに対する関心が高まっているのかを把握できます。また、「アサヒ スーパードライ CM」と「アサヒ...

マーケティングファネルの基本から成功事例までをわかりやすく解説！ファネルを活用して売上アップを目指そう！

AI技術の進化とマーケティングへの応用 過去10年間の技術の進歩を語る際、それはすなわちAIの進化を指すと言っても過言ではないでしょう。他の技術が発展していないわけではなく、コンピューターサイエンスの進化があまりにも急速であり、その影響が世界のあらゆる分野に及んでいるため、このように感じるのかもしれません。 特に2022年のChatGPTの登場を皮切りに、グローバルなビッグテック企業が市場を拡大し続ける中、同業界のエンジニアでさえ、その変化についていくのが難しい状況となりました。そして、2025年初頭にDeepSeekが登場し、それに対抗する形で既存のサービスが新機能や新バージョンを次々と発表したことで、再び大きな変革期を迎えています。 AI発展の最新トレンド 最近のAIの進化は、モデルの性能が飛躍的に向上する一方で、ソフトウェアのサイズは縮小し、個人のノートパソコンでも動作可能な形態が登場しています。また、AIサービスの性能が向上しているにもかかわらず、競争が激化し、開発コストの削減が進んだことで、ユーザーの利用コストも急速に低下しています。 AIモデルの飛躍的進化の要因 このようなAIの急激な進歩の要因として、以下の2つが挙げられます。 1. マルチモーダルの普及 現在、多くのAIサービスがマルチモーダルに対応しており、テキスト、画像、音声、動画を統合的に処理できるようになりました。 例えば、音声入力をテキストに変換し、それを基に画像を生成し、さらにその画像を動画へ変換するなど、一連のプロセスが可能になっています。 つまり、人間が日常的に扱う情報のほぼすべての形式をAIも理解し、対応できる時代に突入しているのです。 2. 推論能力の向上 現在のChatGPTやGeminiといったAIサービスは、大規模言語モデル（LLM）をベースにしており、極めて自然な会話が可能ですが、一方で「ハルシネーション（Hallucination）」と呼ばれる事実とは異なる出力を生み出してしまう問題を抱えていました。この課題を克服するために、推論機能の強化と強化学習（Reinforcement Learning）が導入され、モデルの精度が飛躍的に向上しました。 では、「推論」とは何でしょうか？Wikipediaの定義によれば、「推論（Inference）とは、すでに知っている情報や確認された情報から論理的な結論を導き出す行為または過程である。つまり、ある判断を根拠として別の判断を導き出すことを指す。」とも言えます。 これを踏まえると、AIが持つ知識やデータの精度が向上するほど、より正確な推論が可能になり、実用的な形で活用できるということになります。 こうしたAIの進化は、マーケティング分野においても大きな変革をもたらしています。例えば、コスト削減と意思決定のスピード向上が可能となり、データドリブンな戦略がより実行しやすくなりました。 AI時代における人間の役割 では、AIが実務レベルで活用される時代において、人間はどのような役割を担うべきでしょうか？AIが進化し続ける中で、人間の役割はどのように変わるのでしょうか？ 人間の役割とは何か？ 現在、AIは情報の要約や整理を非常にうまくこなします。これにより、人間は専門知識を従来よりも簡単かつ迅速に習得できるようになりました。 例えば、訴訟を進めるために弁護士を雇う場合、優れた弁護士は勝訴の可能性を高めるための様々な情報を提供してくれます。では、我々は何をすべきでしょうか？もし弁護士をAIに置き換えた場合、同じ質問をすれば、AIは同じような回答をするでしょう。 しかし、最終的に「判断を下す」のは人間の役割です。 訴訟を起こすべきか否か 長期にわたる三審制を選択するのか、それとも和解戦略を取るのか こうした意思決定には、目的を持った人間の意志が不可欠です。 また、AIが提示する情報の正確性をチェックし、論拠が適切かどうか、見落とされた点がないか、誤った内容が含まれていないかを検証する作業も重要です。 特に、まったく新しい概念を扱う場合や、世の中にまだ存在しないアイデアを形にする際には、人間の判断力と創造力がより一層求められるでしょう。 AIと人間の協働の実例 「コラーゲン」に関するマーケティングを題材に、GPTとListening Mindを活用した際に人間とAIがどのように協働すればよいのかについて具体的に考えてみます。 GPTを活用した「コラーゲン」分析 2022年にChatGPTが登場して以来、継続的にテストを行い、実際のサービスにも適用してきました。しかし、最近の結果を見ると、その進化には驚かされるばかりです。 推論機能の強化と強化学習の適用により、GPTがもともと得意としていた領域の性能がさらに向上し、一方でハルシネーション（事実と異なる情報の生成）が減少していることが、この進化の要因だと考えられます。 GPTが本来得意としているのは、情報の要約や翻訳です。そして、この能力をマーケティングの分野で活用すると、非常に有益な結果が得られます。 今回は、「コラーゲン」に関するマーケティング担当者になったと仮定し、ChatGPTに以下のような質問を投げかけました。 「コラーゲンをマーケティングする際の主な消費者の意図（ニーズ）と、それを満たすために注目すべきキーワードとマーケティング戦略を教えてください。」 GPTの回答が長くなったため、内容を表にまとめるよう依頼した結果は以下の通りです。 マーケティング意図キーワードマーケティング戦略美容と肌のハリ向上肌のハリ, シワ改善, 保湿力アップ, エイジングケア, コラーゲン生成SNSプロモーション, 美容系YouTube広告, 美容クリニック・エステとのコラボ健康維持と関節サポート関節サポート, 骨の健康, 運動パフォーマンス向上, グルコサミン・コンドロイチン, 体の内側からケア健康雑誌・新聞広告, スポーツジムとの提携, テレビショッピングダイエットと体型管理置き換えダイエット,...

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