AI検索時代のユーザージャーニーはこう変わる｜新しい購買行動モデルとマーケティング戦略を徹底解説

AI検索の普及により、ユーザージャーニーは大きく変化しています。従来の検索エンジンでは、ユーザーが複数のWebサイトを比較検討しながら情報収集を行っていましたが、AIが直接回答を提示する時代では、購買行動そのものが再定義されつつあります。ChatGPTやPerplexity、Googleの AI Overviewといった生成AI検索が日常的に使われるようになり、マーケティング戦略の見直しが急務となっています。本記事では、AI検索時代におけるユーザージャーニーの変化を体系的に解説し、新しい購買行動モデルとそれに対応するマーケティング戦略を徹底的にお伝えします。

AI検索でユーザージャーニーが変わる理由

検索行動の質的変化

AI検索では、ユーザーが「調べる」行為から「AIに聞く」行為へと検索行動が質的に変化しています。従来のキーワード検索では、ユーザーは「おすすめ CRM ツール」のように短いフレーズで検索していました。しかしAI検索では「従業員50人規模のBtoB企業に適したCRMツールの選び方を教えて」のように、具体的な文脈を含む会話形式の質問が主流になりつつあります。

この変化は、ユーザーの検索リテラシーが向上したのではなく、AIが文脈を理解して回答できるようになったことで、ユーザー側の行動が変わったと考えられます。

情報収集フェーズの短縮

AI検索では、従来数時間から数日かかっていた情報収集フェーズが、数分に短縮される可能性があります。AIが複数の情報源から最適な回答をまとめて提示するため、ユーザーが個別のWebサイトを巡回する必要が減少しています。

その結果、ユーザージャーニーにおける「認知」から「比較検討」までの距離が大幅に縮まっています。マーケターにとっては、この短縮されたプロセスの中でいかに自社の情報がAIに引用されるかが重要な課題です。

ゼロクリック検索の拡大

AI検索の普及に伴い、検索結果ページから一度もWebサイトをクリックせずに情報取得が完結する「ゼロクリック検索」が増加していると言われています。ゼロクリック検索の拡大は、従来のSEO施策だけではユーザーとの接点を確保しにくくなることを意味します。

この現象により、Webサイトへのオーガニックトラフィックが減少するリスクが生じます。ユーザージャーニーにおけるブランド認知のタイミングが、Webサイト訪問時からAI回答内での言及時へとシフトしつつあるのです。

AI検索時代の購買行動モデル

AIが担うゲートキーパーの役割

AI検索時代において、AIはユーザーと情報の間に立つゲートキーパーとしての役割を果たしています。ユーザージャーニーの初期段階で、AIがどのブランドや情報を引用するかが、その後の購買行動を左右する可能性があります。

従来の検索では、ユーザーが自ら10件の検索結果を見て判断していました。しかしAI検索では、AIが代わりに情報を選別し、最も適切と判断した回答を提示します。このフィルタリング機能が、新たな購買行動モデルの核心部分です。

マルチタッチポイントの再定義

AI検索時代のユーザージャーニーでは、タッチポイントがWebサイトからAIプラットフォームへと移行しつつあります。ChatGPT、Perplexity、Gemini、CopilotといったAIアシスタントがそれぞれ独自のタッチポイントとなります。

企業はこれらの複数のAIプラットフォーム上で、自社ブランドがどのように表示・引用されているかを把握し、最適化する必要があります。これは従来のマルチチャネルマーケティングに近い考え方ですが、対象がWebサイトやSNSではなくAIモデルである点が大きく異なります。

信頼性がより重視される構造

AI検索が情報源を選定する際、コンテンツの信頼性と権威性が従来以上に重視されると考えられます。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の要素が高いコンテンツほど、AI検索に引用されやすい傾向があると言われています。

ユーザージャーニーにおいてAIがゲートキーパーとなる以上、AIに「信頼できる情報源」として認識されることが、購買行動の入口に立てるかどうかを左右します。

AI検索に対応するマーケティング戦略

LLMOとGEOの基本概念

LLMOとは、大規模言語モデル（LLM）に自社の情報を正しく学習・引用してもらうための最適化手法です。GEOは、生成AIが回答を作成する際に自社コンテンツが参照されるよう最適化する手法を指します。LLMOとGEOはAI検索時代のユーザージャーニーに対応するための新しいマーケティング手法として注目されています。

どちらも従来のSEOとは異なり、検索結果の順位を上げることではなく、AIの回答に自社が含まれることをゴールとしています。

構造化データの活用

AIが情報を正確に理解し引用するためには、構造化データの活用が効果的です。FAQ構造化データやHowTo構造化データを適切に実装することで、AI検索に引用される可能性を高めることができます。

構造化データはAIが情報の文脈と意味を機械的に理解するための手がかりとなります。ユーザージャーニーの各フェーズで適切な情報が引用されるよう、コンテンツの構造を整備することが重要です。

エンティティSEOの重要性

エンティティSEOとは、自社ブランドや製品を検索エンジンやAIが「固有の存在」として認識できるよう最適化する手法です。AI検索においてユーザージャーニーの起点となるためには、AIモデルに自社エンティティを正しく認識させることが欠かせません。

具体的には、Googleビジネスプロフィールの最適化、Wikidata等のナレッジベースへの登録、一貫したNAP情報（名称・住所・電話番号）の管理などが有効な施策です。

以下の表は、AI検索に対応する主なマーケティング施策とその目的を整理したものです。

施策	目的	対象フェーズ
LLMO/GEO	AI回答での引用獲得	認知・興味
構造化データ実装	AIの情報理解を促進	全フェーズ
エンティティSEO	ブランド認識の確立	認知
権威性の高いコンテンツ制作	AIの信頼できる情報源となる	比較検討
AIプラットフォームのモニタリング	表示状況の把握と改善	全フェーズ

これらの施策を組み合わせることで、AI検索時代のユーザージャーニー全体をカバーするマーケティング戦略を構築できます。

コンテンツ品質の向上

AI検索に引用されるコンテンツは、情報の正確性、独自性、網羅性が高いものが優先されると言われています。一次情報を含むオリジナルコンテンツや、専門家の知見に基づいた深い分析が求められます。

ユーザージャーニーの各段階でユーザーが必要とする情報を的確に提供し、AIがその情報を「引用に値する」と判断するレベルの品質を目指すことが有効です。

AI検索でのユーザージャーニー設計の実践手順

現状のAI検索可視性を把握する

まず取り組むべきは、主要なAIプラットフォーム上で自社ブランドがどのように表示・引用されているかの現状把握です。ChatGPT、Perplexity、Geminiなどで自社に関連するキーワードを入力し、回答内容を確認します。

この確認作業を通じて、自社がAI検索のユーザージャーニーにおいてどの段階で認知されているか、あるいは認知されていないかを把握できます。

ユーザージャーニーマップの再設計

現状把握の次に行うべきは、AI検索を組み込んだユーザージャーニーマップの再設計です。従来のタッチポイントに加えて、AIプラットフォームを新たなタッチポイントとして追加します。

AI検索時代のユーザージャーニーマップでは、ユーザーがAIに質問するシーンを想定し、どのような回答を得るのかをシミュレーションすることが重要です。これにより、各フェーズでどのようなコンテンツが必要かが明確になります。

コンテンツの最適化と公開

ユーザージャーニーマップに基づいて、各フェーズで必要なコンテンツを最適化します。結論ファーストの構成、明確な定義文、構造化データの実装など、AIが引用しやすい形式でコンテンツを整えます。

コンテンツ最適化の際に意識すべきポイントを以下にまとめます。

効果測定と継続的な改善

AI検索における効果測定は、従来のSEOとは異なる指標が必要です。検索順位やクリック率だけでなく、AI回答での引用回数やブランドメンション数を追跡することが考えられます。

以下の表は、AI検索時代のユーザージャーニー設計における主な効果測定指標を整理したものです。

指標	内容	測定方法の例
AI引用率	AI回答で自社が引用される割合	主要AIプラットフォームでの定期的なクエリテスト
ブランドメンション数	AIの回答内で自社名が言及される回数	AIモニタリングツールの活用
AIからの流入数	AI経由でWebサイトに訪問したユーザー数	リファラー分析
コンバージョン率	AI経由訪問者の購買率	アクセス解析ツール

これらの指標を定期的に確認し、コンテンツの改善サイクルを回していくことが、AI検索時代のユーザージャーニー設計を成功させる鍵となります。

AI検索でのユーザージャーニーの未来展望

AIエージェントの台頭

今後注目されるのが、ユーザーに代わって情報収集や比較検討、さらには購買まで行うAIエージェントの台頭です。AIエージェントが普及すれば、ユーザージャーニーの多くの工程が自動化され、人間の意思決定はAIの推薦を「承認する」行為に変わる可能性があります。

マーケターにとっては、人間だけでなくAIエージェントにも選ばれるブランドになるという新たな視点が求められます。

パーソナライズの深化

AI検索は、ユーザーの過去の行動や嗜好に基づいてパーソナライズされた回答を提供する方向に進化しています。同じ質問でもユーザーによって異なる回答が表示されることが一般的になるでしょう。

パーソナライズされたAI検索の時代では、ユーザージャーニーが個人ごとに異なる経路をたどるため、画一的なマーケティングファネルでは対応しきれなくなると予測されます。ユーザーセグメントごとにAI上での表示最適化を行うことが、今後のマーケティングの重要な課題です。

従来のSEOとの共存

AI検索が普及しても、従来のSEOが不要になるわけではありません。AI検索モデルの多くは、Webコンテンツを情報源として学習・参照しています。そのため、質の高いWebコンテンツを作成し、従来のSEOで上位に表示されることは、AI検索での引用にもつながると考えられます。

AI検索対策と従来のSEOは対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあると理解しておくことが大切です。

よくある質問

AI検索とユーザージャーニーに関して、多くの方が疑問に感じるポイントをまとめました。

AI検索とは具体的にどのようなものですか？

AI検索とは、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewのように、生成AIが複数の情報源から回答を統合し、ユーザーの質問に直接回答を提示する検索体験のことです。従来の検索エンジンがリンクの一覧を表示するのに対し、AI検索ではまとまった文章形式で回答が提供されます。

AI検索時代にSEOは不要になりますか？

SEOが不要になることはないと考えられます。多くのAIモデルはWeb上のコンテンツを情報源として参照しているため、SEOで上位に表示される質の高いコンテンツはAI検索でも引用されやすい傾向があります。従来のSEOを基盤としつつ、LLMO/GEOなどのAI検索対策を追加することが効果的です。

小規模な企業でもAI検索対策は必要ですか？

企業の規模に関係なく、AI検索対策は早期に取り組む価値があると言えます。AI検索ではブランドの知名度よりもコンテンツの質や専門性が評価される傾向があるため、小規模企業でも専門的で信頼性の高いコンテンツを発信することで、AI回答に引用される可能性があります。

まとめ

AI検索の普及により、ユーザージャーニーは「自分で調べて比較する」プロセスから「AIに聞いて回答を得る」プロセスへと大きく変化しています。この変化に対応するためには、従来のSEOに加えてLLMOやGEO、エンティティSEOといった新しい施策を組み合わせることが重要です。

AI検索時代の購買行動モデルでは、AIが情報のゲートキーパーとなり、どのブランドが引用されるかが購買の起点となります。まずは自社のAI検索上での可視性を確認し、構造化データの整備やコンテンツ品質の向上から取り組んでみてください。

AI検索は今後も進化を続けます。いち早く対応の基盤を整えておくことが、将来にわたって競争力を維持するための有効な一歩となるでしょう。