AIにも顧客にも選ばれるコンテンツマーケティング完全ガイド

2026年1月14日

「SEO対策をしているのに成果が出ない」「ChatGPTから問い合わせが来たけど、これって偶然？」。
最近、こうした相談が増えています。
実は今、コンテンツマーケティングの常識そのものが変わり始めているのです。この記事では、AI時代に成果を出すための戦略と、私たちハマ企画が25年の経験から導き出した実践的なアプローチをお伝えします。

なぜ今、コンテンツマーケティングの再定義が必要か

コンテンツマーケティングに取り組んでいる企業の多くが、従来の手法に限界を感じ始めています。
これは一時的なトレンドの変化ではなく、検索そのもののあり方が根本から変わりつつあるからです。ここでは、その背景と対応すべき方向性について整理します。

SEO記事量産が成果を生まなくなった理由

かつては「とにかく記事を増やす」「キーワードを詰め込む」という施策で、ある程度の成果を出すことができました。
いわゆる「なんでもいいから毎日コンテンツを作成して」「キーワードはどんどんつめこめ！」というSEO手法です。

しかし、現在のGoogleはキーワードの配置ではなく、サイト全体として「何の専門家なのか」という文脈を見るようになっています。

皆さんも思い出してください、何か調べる時、文章で探していませんか？　それにAIが浸透して、質問をするように文章で探すようになりますよ。

私たちハマ企画でも、この変化を支援先の企業で強く実感しています。
似たようなテーマの記事が増えれば増えるほど、どの記事も中途半端な評価になり、結果として検索順位が上がらないケースが増えてきました。量より質、そして「体系的な知識の整理」が問われる時代に入ったのです。SEOとは？初心者でもわかるAI時代の対応でも、この点を詳しく解説しています。

AI検索の台頭とユーザー行動の根本的な変化

ChatGPTやPerplexityといったAI検索の登場により、ユーザーの情報収集スタイルが大きく変わりました
。従来は「横浜マンション」のような短いキーワードで検索していたものが、今では「横浜で治安がよくて、駅に近く、セキュリティがしっかりしたマンション」と、自然な言葉で問いかけるようになっています。

この変化が意味するのは、キーワードを軸にした最適化だけでは不十分ということです。
AIは文脈を理解し、「このユーザーの課題を解決できるのは、どの情報源か」を論理的に判断します。つまり、検索は「キーワードの一致」から「意味の理解」へと進化しているのです。

しつこいようですが、AIに対しても音声で入れる方も「横浜で治安がよくて、駅に近く、セキュリティがしっかりしたマンションを教えて」と言っているはずです

AI時代に勝つトピッククラスターモデルとは

AI時代のコンテンツ戦略として私たちが注目したのが「トピッククラスターモデル」です。
これはHubSpotが提唱した概念で、大きなテーマを中心に据え、関連するトピックを体系的に配置していく構造のことを指します。

情報の網羅性がサイト全体の評価を決める

検索エンジンやAIは、記事単体の完成度よりも、サイト全体として特定のテーマをどれだけ深くカバーしているかを評価するようになっています。
たとえば「コンテンツマーケティング」というテーマであれば、その定義から具体的な手法、成功事例、よくある失敗まで、関連するトピックが網羅的に整理されているサイトが高く評価されます。

ハマ企画では、この変化に対応するため、コンテンツ設計の最初にキーワードを決めることをやめました。

まず考えるのは、ユーザーがどんな状況に置かれ、どんな不安や課題を抱えているかという点です。
コンテンツのタイトルはユーザーを意識することが重要でお伝えしている通り、検索する人の気持ちから始めることで、自然と適切な構造が見えてきます。

ピラーページを核とした論理的なサイト構造

トピッククラスターモデルでは、大きなテーマを網羅的に解説する「ピラーページ」を中心に、個別のトピックを深掘りする「クラスターページ」を配置し、内部リンクで強く結合します。この構造によって、AIは「この会社は何の専門家なのか」を文脈から判断しやすくなります。

重要なのは、これを単なるテンプレートとして使うのではなく、自社の強みや経験に基づいて設計することです。
私たちハマ企画では、トピッククラスターモデルの基本設計にAIを活用しつつ、最終的なジャッジは必ず人間が行うプロセスを取り入れています。

AI時代に勝てるコンテンツは設計で決めるで、この手法を詳しく紹介しています。

株式会社ハマ企画

AI時代に勝てるコンテンツは設計で決める – 株式会社ハマ企画 AI時代に勝てるコンテンツは設計で決める、コンテンツ設計は最初にすべて決める時代です

新戦略LLMO（AI学習最適化）の重要性

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、AIに自社の情報を正しく学習させ、適切に引用・推薦してもらうための最適化を指します。
従来のSEOがGoogleのクローラー向けの対策だったとすれば、LLMOはAI時代の新しい検索対策といえます。

AIに正しく引用されるための技術的ポイント

AIが情報を引用・推奨する際に重視しているポイントを、私たちは5つに整理しています。
一次情報があること、公式サイトやSNSで情報が一貫していること、見出しやQ&A形式で構造化されていること、発信者の専門性が明確であること、そしてユーザーの問いに対して具体的で行動につながる回答があることです。

実際、SEO対策をほとんど行っていない高度専門職のコンサルティングファームが、ChatGPT経由で高額案件の問い合わせを獲得した事例があります。彼らには特定の希少な国際資格という「唯一無二の実態」があり、AIはその専門性を正しく評価してレコメンドしていました。AI時代の集客：SEO対策ゼロがChatGPTから問合せを得た理由で、この事例を詳しく紹介しています。

一次情報があること：どこかのコピーではなく、自社で調査したデータや生の声があるか
情報の一貫性：公式サイト、SNS、外部データベースで情報が矛盾していないか
構造化されていること：見出しやリスト、Q&A形式でAIが理解しやすく整理されているか
権威性・信頼性が高いこと：「誰が言っているか」が明確で、その分野の専門家であるか
利用者視点で役立つこと：ユーザーの問いに対して具体的で行動につながる回答があるか

一次情報がAI評価を高める決定的な理由

AIには「自己修正ブラインドスポット」という弱点があります。他人の間違いは指摘できても、自分自身が生成した内容の誤りには気づけないという特性です。だからこそ、AIが学習・引用する元となる「一次情報」の価値が高まっています。

社内に蓄積された顧客対応ログや購買データ、現場での成功・失敗事例など、自社でしか持ち得ない情報こそが差別化の源泉になります。「ネットの向こうにいる一人を、全力で助けようとしているか？」。結局、AIが見ているのはそこなのだと私たちは考えています。E-E-A-Tを簡単に理解したいでも、この考え方を解説しています。

ハマ企画流：成果を出す伴走・教育型支援

ハマ企画が2005年から一貫して持っているコンテンツマーケティングの考え方があります。
それは「コンテンツは社員が書くべき」という信念です。外部のライターでも、AIの自動生成でもなく、これから会社を担っていく社員の皆さんが主体となるアプローチです。

外注丸投げでノウハウが蓄積されない構造

外部のライターは文章のプロかもしれませんが、御社の製品への愛や苦労話、お客様の笑顔を知りません。AIに選ばれる条件である「一次情報（Experience）」を持っているのは、現場の社員だけです。

外注に頼り続けると、社内には「記事を発注する能力」しか残りません。一方、社員が自ら書くプロセスを経ることで、自社の強みを再認識し、営業力やプレゼン力の向上にもつながります。私たちのコンテンツマーケティングサービスは、この「社員教育型」を核としています。

社員発信のソリューションサイトへの転換

潜在顧客が求めているのは、製品やサービスのスペック情報だけではありません。「私の悩みを解決してくれる会社はどこか」という問いに対する答えを探しています。だからこそ、自社のサービスを「お客様の課題解決」という視点で言語化し、体系的に整理したソリューションサイトへの転換が必要です。

「上手に書かなきゃ」と焦る必要はありません。目の前のお客様に話しかけるように、本気で助けようとする姿勢で発信していけば、それが結果としてAIにも、人間にも愛されるコンテンツになります。
ホームページを作ったのにホームページから問い合わせがない！でも、この視点からの改善アプローチを紹介しています。

ある経営者さんいわく「社員の人件費が一番高いのだから外注がいいんじゃないの」という指摘をいただきました。　コストで考えるのならば外注でもいいでしょう、しかし外注はよほど社内に入りこまない限り、あなたの会社の本質を知ることができません、つまり外注さんはどこでもある情報からライティングをするので一次情報でもありません。
だから社員さんなので、ただ社員さんは選任ではないので兼務でも手間をかけずに社内発信できる魔法をハマ企画は持っています。

ヒントは「AI」です。

ウェブ解析に基づく継続的な改善プロセス

コンテンツを公開したら終わりではありません。ハマ企画では、ウェブ解析士マスターによるデータ分析に基づき、どの記事がどのような経路で読まれ、コンバージョンにつながっているかを継続的に検証しています。

このデータをもとにリライトや構成の見直しを行い、サイト全体の成果を最大化していきます。問い合わせが増えないホームページの原因は？見えない問題をウェブ解析で見つけるでは、解析の具体的な手法を解説しています。

3のステップで土台を作るコンテンツ運用ロードマップ

理論を理解しても、実際にどう進めればよいかわからないという声をよく聞きます。ここでは、私たちが支援先企業と実践している3ステップのロードマップをご紹介します。

トピック設計とピラーページの構築：Step1

Step1は、土台づくりに集中します。まず、自社のサービスと想定ペルソナをハマ企画開発のAIアプリに入力し、トピッククラスターモデルに基づいたテーマ一覧を出力させます。
この段階では個別のキーワードよりも、ユーザーが抱える課題や関心事の広がりを重視します。

次に、出力されたトピックを人の目で確認し、自社の経験や実績と照らし合わせます。
「これは実際に体験したことがあるか」「具体的なエピソードを語れるか」という視点で精査し、ピラーページのテーマと構成を決定します。そしてピラーページを完成させ、サイト全体の設計図を固めます。

専門性を深掘りするクラスター記事の量産：Step2

Step2 は、ピラーページを支えるクラスター記事の制作に入ります。ここで重要なのは、「知りたい（What）」「比較したい（Which）」「やりたい（How）」「判断したい（Should）」という検索意図とフェーズに分けて記事を設計することです。

各記事には必ず自社の経験や一次情報を盛り込み、AIには書けない「体温のあるコンテンツ」に仕上げます。
ここはハマ企画独自のノウハウです。
また、ピラーページとクラスター記事を内部リンクで適切に接続し、サイト全体の構造を強化します。
内部リンクはやたらリンクを行うのではなく意図をもたせたリンクです。

解析データを用いたCVR最適化：Step3

Step3は、公開したコンテンツの効果測定と改善に注力します。Google アナリティクスやGoogleSearch Consoleのデータを分析し、どの記事が読まれているか、どこで離脱しているか、コンバージョンにつながっている導線はどこかを把握します。

このデータをもとに、タイトルの改善、導入文の見直し、CTAの最適化などを実施します。
重要なのは、「記事を完成させる」ことではなく、「成果が出るまで改善し続ける」という姿勢です。努力しているのに、成果が見えない…その原因は初期ウェブ解析でわかりますでも、解析の重要性を解説しています。

AIと顧客の両方に選ばれる会社になるために

AI時代のコンテンツマーケティングで大切なのは、以下の3つです。

キーワードより先にユーザーの課題を理解すること。検索の言葉は後から付いてくるものであり、まずはお客様の悩みを深く知ることから始めましょう。次に、トピッククラスターで専門性を示すこと。点ではなく面でテーマを捉え、サイト全体で「この分野の専門家」であることを伝えます。そして、一次情報で差別化すること。AIには書けない自社の体験こそが、最大の武器になります。