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過去2年間、マーケターたちは一つの質問を繰り返し尋ねてきました。「AI検索にどうやって表示されるのか？」

AIの最適化、可視性、そして大規模言語モデルがどのビジネスを推奨するかについての議論は尽きません。しかし、より実践的な質問が浮上しています。「AI検索が実際に顧客を引き寄せているかどうかをどう測定するのか？」

私たちはこの課題を探求することにしました。

約3000万件のインバウンドリードを分析した結果、AIプラットフォームが顧客がビジネスを発見し、連絡を取る方法に影響を与えていることがわかりました。AI生成のリードはまだ全体のボリュームの小さな割合を占めていますが、着実に成長しており、マーケターが監視を始めるべきチャネルとなっています。

会話は可視性から測定へと移行しています。

AI検索は新たなアトリビューションの課題となっています。

従来のアトリビューションモデルは、オーガニック検索、ペイド検索、ダイレクトトラフィック、リファラルなどのチャネルを中心に構築されてきました。AIは顧客がビジネスを発見する新しい方法を導入します。

顧客はChatGPTに最良の地元のHVAC会社を尋ねたり、Perplexityを使って法律事務所を比較したり、Geminiに近くの歯科医を尋ねたりしてから電話をかけるかもしれません。

マーケターの視点から見ると、これらの顧客はしばしばダイレクトトラフィックとして現れるか、全くアトリビューションされないことがあります。これが盲点を生み出します。

AIプラットフォームが顧客の発見に影響を与えているのであれば、マーケターはその推奨が実際のビジネス成果を生んでいるかどうかを測定する方法が必要です。

3000万件のリードが示すこと

私たちの分析は、AIプラットフォームがすでにビジネスに対して測定可能なインバウンドリードを生成していることを示しています。また、この活動は時間とともに成長しており、単一のカテゴリやユースケースにとどまらず、複数の業界にわたっています。

一つのプラットフォームがほとんどのAIアトリビューションコールを占めており、他のプラットフォームは小さなシェアを持ちながらも進化を続けています。私たちのデータは、どの業界が他よりも多くのAI駆動のコールを受けているかも示しています。

同様に重要なのは、このデータセットが何を測定するかには限界があるということです。顧客がなぜ特定のAIプラットフォームを選んだのか、どのプロンプトを使用したのか、なぜ特定のビジネスが推奨されたのかは示しません。代わりに、顧客がビジネスに連絡するまでの旅の一部としてAIプラットフォームを特定したときに測定される、より具体的なものを測定します。

この区別は重要です。AI検索についての意見は尽きることがありませんが、マーケターが今必要としているのは、AIが顧客獲得に影響を与えているという証拠です。

測定は最適化の前に行うべきです。

多くのマーケターはAI検索の最適化に熱心ですが、新しい戦術に投資する前に、よりシンプルな質問に答える価値があります。「AIはすでにあなたのビジネスに顧客を引き寄せているのか？」

測定がなければ、可視性の向上が意味のあるビジネス結果に変わっているかどうかを知ることは困難です。

AI検索が新たな顧客獲得チャネルとして浮上する中、マーケターはそれをペイド検索、オーガニック検索、リファラル、ソーシャルと同様に測定すべきです。

目標は既存のアトリビューションモデルを置き換えることではなく、顧客行動の変化に合わせて進化させることです。

可視性から測定へ

AI検索の最初の波は可視性に焦点を当てました。次の波はビジネスへの影響を証明することに焦点を当てます。

マーケターにとって、それは「顧客は私たちを見つけられるのか？」という質問を超えて、「AIは実際にどれだけのリードを生成したのか？」という質問に移行することを意味します。

これらの質問に最初に答えるビジネスは、AIがマーケティングミックスにどのようにフィットするかを理解し、顧客の発見が進化し続ける中でどこに投資すべきかを把握するのに有利な立場に立つでしょう。

変化をただ見守るのではなく、測定を始めましょう。

AI検索が進化し続ける中、CallRailはマーケターが実際の顧客との会話に対する影響を測定するためのアトリビューションを提供することに注力しています。

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