Webコンサルタント中山陽平の「中小企業を強くするWebマーケティングラジオ」 cover art

Webコンサルタント中山陽平の「中小企業を強くするWebマーケティングラジオ」

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By: ラウンドナップ・Webコンサルティング 代表 中山陽平
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WebマーケティングやWeb活用で手が止まってしまったり、悩んでいる中小･小規模事業者の皆様へ、根本的なウェブに対する考え方・捉え方をお届け。 Economics Marketing Marketing & Sales
Episodes
  • 第594回：AI検索が奪っているのは「アクセス数」だけではない、見込み客育成の変化・デメリットとは？

    第594回：AI検索が奪っているのは「アクセス数」だけではない、見込み客育成の変化・デメリットとは？
    Jun 23 2026
    Podcastを今すぐここで聞く ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 このPodcast/書き起こしで得られること（要点） AI検索の影響は、単なるアクセス減ではなく「判断基準を提案する機会」コンテンツマーケティングにおける、比較・選び方・理解の場はWebサイト上では機能しなくなった中小企業が今後前提に置くべき、サイト上の見込み客育成（ナーチャリング）の流れ 今回のテーマ：AI検索が奪っているのはなに？ AI検索が広がることで、企業から失われているのはどのプロセスか、という内容です。主としてコンテンツマーケティングの観点です。 「サイトへの流入が減る」「検索キーワードが見えにくくなる」「Google側のツールが対応しておらずブラックボックス状態」といった話。もちろんそれらもAI検索による影響として重要であり事実です。ただ、私が現場で「最も大きい」と感じているのは、そこではなく。 結論から言えば、AI検索が大きく変えているのは、ユーザーが「情報を探しながら、自分なりの判断基準を作っていく」プロセスです。 売り手側から見れば、見込み客育成・リードナーチャリングのためのファネルの入り口〜中盤の部分です。TOFUとかMOFUの部分。 ここをAIがごっそり持っていき始めている。 セールス・マーケティングの観点では、ここがかなり大きい変化だと考えています。 AI検索で奪われるのは、流入だけではない 長文検索やパーソナライズされやすい、と言う特徴はそこまで重要か？本当か？ AI検索の話になると、長文で検索できるようになるとか、パーソナライズされやすくなる、などそういう話題が出ます。 たしかにそれもあります。ただ、長い文章で検索する人は以前からいましたし、Googleでも以前から長い検索自体はできました（インターフェイス的にやりやすいかどうかはともかく）。 ※仕様上は、2013年のハミングバード導入から、会話調や文章での検索に初期対応していた。10年以上前です。 パーソナライズについても、それに繋がるような情報を交えて検索する人はいないわけではないですが少ない。要するに、AIだからという理由でまとめられるほどのものではない（と感じます）。 AIだけではなくチャットボットのログなどを見ていても、長文を入れる人ってホントに一部です。 なので、私はそこが本質だとは思っていません。 では何が変わったのか では何が変わったのか。昔の検索行動を思い出してみると分かりやすいです。 何かを調べるとき、人は最初から答えだけを探していたわけではありません。 情報そのものにたどり着く前に、 どういう観点で見ればいいのか何を基準に判断すればいいのか自分の問いはそもそも何なのか を探していました。 そして、調べながら理解を深めていく。検索しているうちに問いが変わっていく。 少しずつ情報を拾いながら、自分が本当に欲しいものへ近づいていく。そういう探索的な検索の流れがありました。 そしてAI検索は、この「どう調べればいいか」「何を基準に判断すればいいか」という探索的な検索の部分を代わりにやってくれます。 便利ではあります。体感で楽に感じるのは、ここじゃないでしょうか？考え方をアウトソーシングできる。 そういう意味ではインフルエンサーを信じる方向に近い便利さを提供していると言えます。AIは。 しかしそれは、企業側から見ると、ユーザーが自社サイトに来る前に、判断の土台が自社にとってアンコントローラブルな場所（AI）で作られてしまうということでもあります。 従来の検索体験では「選択にはいくつもの切り口がある」と自然に分かった 「○○ 比較」コンテンツが自然と提示していた物 昔から「何とか 比較」「何とか おすすめ」「何とか 選び方」という検索は多かったと思います。 月間検索数でも実際多いですし、それ故トピッククラスターモデルで計画を立てると、まず最初に埋めるべき対象になりがちです。そして、実際に需要はあったし、閲覧されることも多かったですね（それ故競争も激しかったですが） 従来の検索結果では、複数の記事が並びます。 A社の記事では「こういう観点で考...
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  • 第593回：中小企業のAI活用の現状を商工中金のデータから読む、そして本当に必要な「要素」とは何か？

    第593回：中小企業のAI活用の現状を商工中金のデータから読む、そして本当に必要な「要素」とは何か？
    Jun 15 2026
    Podcastを今すぐここで聞く ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 このPodcast/書き起こしで得られること（要点） 中小企業のAI活用が、個人利用や事務作業の効率化以上に波及しづらい理由「会社としてAIを導入すれば成果が出る」という見方への注意点AI活用で必要になる「改善後の姿」の描き方情報収集、予算、人材、定着の課題を分けて考える視点中小企業が今からAI活用へ踏み出すための現実的な始め方 今回は、中小企業がAIをどう活用していけばよいのか、というテーマです。AIを個人では使っている。メールの下書き、要約、議事録、ちょっとした調べ物には使っている。でも、会社として経営にインパクトが出ているかというと、そこまでは行っていない。そういう相談は、実際にかなり増えています。 商工中金が公開している中小企業向けの生成AIに関する調査を見ると、まさにその現場感が出ています。 個人判断で使っている企業は多い。一方で、会社全体の業務フローを変えるところまでは、まだ進みきっていない。このギャップをどう考えるかが、今回の大きなポイントです。 私が強く感じているのは、AI活用で最初に必要なのは「AIツールの使用スキル」では”ない”ということです。 その前に、自社がどう変わりたいのか、業務がどうなれば良い状態なのか、その絵を描けるかどうかということです。 会社で導入すること自体が、何かを変えてくれる…訳ではない 調査では、会社として導入している企業のほうが、経営へのプラス効果を感じている割合が高い、という結果が示されています。 これだけを見ると、会社主導で生成AIを入れれば成果につながる、という捉え方をしたくなります。 ただ、そこを少し疑って見たほうがよい。 会社として導入しているから成果が出ている、というより、そもそも会社として導入できるだけの土台がある企業だから成果が出ている。 AIをみんなで使おう、システムを入れよう、業務フローを見直そう、と考えられる会社には、もともと改善する文化があります。 上層部の理解があり、現場を変える力があり、小さく試して前に進める空気があります。 そういう会社は、会社契約をしても成果が出やすいし、個人利用から始まっても深い活用へ進みやすい。 逆に、会社として契約だけしても、使う目的が曖昧で、現場の業務にどう組み込むのかが見えていなければ、ほとんど動きません。アカウントを配っただけで終わる。チームプランを契約しただけで終わる。そういうことは普通。 だから、とりあえず会社としてAIを入れれば何とかなる、という考え方は危険。契約の前に、AIを使える会社になっているかどうかを考えなければいけません。 個別作業の効率化でつまづく理由 生成AIの使い道として多いのは、メール、報告書、議事録、要約といった事務作業です。これは始めやすいですし、実際に効果も出やすい領域です。私も、こうした使い方が悪いとはまったく思っていません。 ただ、そこだけで止まってしまうと、AIの力のごく一部しか使っていない状態に。 目の前の作業を少し楽にすることと、会社全体の生産性を変えることは別の話。 目の前の作業を楽にする使い方は、Excelのマクロを作るような感覚に近いもの。この文章を整えてほしい。このメールを短くしてほしい。この議事録をまとめてほしい。こうした使い方は、今ある作業の中にAIを差し込むだけなので分かりやすい。 一方で、会社全体を巻き込んで、生産性を何十%も上げる。新しい業務の進め方を作る。現場のデータを集め、加工し、使える状態にして、意思決定の流れまで変える。ここまで行こうとすると、先に「自分たちはこうなれるはずだ」という絵が必要。 その絵がないままAIを使っても、どこに使えばいいのかが決まりません。結局、分かりやすいメールや議事録に戻ってしまう。多くの企業が個別作業の効率化でつまづく理由は、AIの性能不足ではなく、向かう先が描けていないことにあると感じています。 改善後の姿が情報収集を決める AI活用が進まない理由として、「情報収集が追いつかない」という声もよく聞...
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  • 第592回：Google AI ModeとChatGPT Searchの引用元の変動はどれくらい？

    第592回：Google AI ModeとChatGPT Searchの引用元の変動はどれくらい？
    May 17 2026
    Podcastを今すぐここで聞く ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 このPodcast/書き起こしで得られること（要点） 引用元は安定しているように見えて、実際にはかなり入れ替わっています。Google AI Modeでは週ごとに半分程度、ChatGPT Searchでは4分の3程度が入れ替わるという数字を見ると、単発の露出に一喜一憂するのは危険です。 AI検索の引用元は、見た目よりもかなり速い周期で入れ替わっているGoogle AI ModeとChatGPT Searchでは、引用元の数も安定性も大きく違うニュース性のあるコンテンツより、意思決定やサービス理解に関わるコンテンツの方が残りやすいAI検索対策の指標は、単発の露出ではなく、一定期間での継続的な残り方で見るべき AI検索における「引用元」AI Citation Drift 今回は、AI検索における「引用元」の話です。AI検索やAIモードで、自社の情報が引用されるかどうかは、Webマーケティング上かなり大きなテーマになっています。実際、AIOやGEOのような言葉で営業提案を受けている会社さんも増えていると思います。 ただ、ここで難しいのは「何を指標にして判断すればよいのか」です。 1回調べて自社が出ていたから良いのか。逆に、出ていなかったから駄目なのか。提案を受ける側としても、自社で調べる側としても、そこが分からないのは怖いですよね。 今回の出発点は、SISTRIXが出しているAI Citation Driftに関する調査です。AIの回答で引用されるドメインが、時間とともにどれくらい入れ替わるのか。数字を見ると、思った以上に動いています。 AI検索の引用元は固定されていない Google AI Modeでは週ごとに56%が入れ替わる AI Citation Driftという言葉があります。簡単に言えば、AIの回答で使われる引用元が、時間とともにずれていく、入れ替わっていくということです。 Google検索の順位も、もちろん昔から変動してきました。今でもSEO業界はちょっとした変動まで「ニュース」として記事になるくらいです…。 ただ、AI検索系の引用元は、それよりもかなり速いスピードで入れ替わっている。検索結果の順位が少し動くというより、引用されるドメインそのものが週単位で大きく変わるイメージです。 SISTRIXの調査では、Google AI Modeでは、1つの回答にだいたい14から16程度のドメインが引用される。そして、そのうち56%が週ごとに入れ替わる。つまり、1週間でおよそ半分が変わっているということです。 従来のSEO感覚で言えば、1週間で半分が入れ替わるのは大変動です。ツールの画面が真っ赤になるような状態でしょう。しかしAI Modeでは、それがある程度当たり前の挙動として起きている。国別に見ても、ドイツ、アメリカ、イギリス、イタリア、スペイン、フランスで大きく傾向が変わらないため、地域特有というより、プラットフォーム側の構造に近いものとして捉えた方がよさそうです。 ChatGPT Searchはさらに入れ替わりが大きい ChatGPT Searchでは週ごとに74% さらに入れ替わりが大きいのがChatGPT Searchです。SISTRIXの調査では、ChatGPT Searchでは週ごとに74%、つまり4分の3ほどのドメインが新しくなるとされています。 しかも、ChatGPTはGoogle AI Modeに比べて、回答に出てくる引用ドメイン数がかなり少ない。平均で3から4個程度ということなので、そのうち74%が入れ替わるということは、1週間後に同じ引用元として残っているものは、1つあるかどうかという感覚になります。 実際に使っていても、ChatGPTは引用として表に出すドメインが少ない印象があります。途中ではもっと多くの情報を見ているのかもしれませんが、回答上に参照元として出てくるのはかなり絞られている。そこにさらに大きな入れ替わりが乗るので、単発で「出た」「出なかった」を見ても、あまり強い判断材料にはなりません。 単発確認で喜ぶ危うさ ここで注意したいのは、自分で少し調べて「うちが出ている」と喜んで終わってしまうことです。AIツールは、文脈、メモリ、パーソナライズの影響を受けます。自分の環境で見えた結果は、あくまで参考情報でしかありません。 もちろん、まったく意味がないわけではありません。ただ、AI検索の引用元はこれだけ動くので、1回の表示結果で判断...
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