四半世紀にわたり、デジタルマーケティングは「クリック」を中心に構築されてきた。私たちはクリックのために競い合い、対価を払い、どれだけのクリックを獲得したかを説明するレポートを作成してきた。その過程のどこかで、Webサイトのトラフィックそのものをビジネスの成果であるかのように扱い始めたのだ。
しかし、事業主が預金できるのはクリックではない。彼らに必要なのは顧客、予約、そして売上だ。検索エンジンが質問に直接回答するようになるにつれ、この違いは極めて重要になっている。ますます一般的になりつつある「ゼロクリック検索」では、ユーザーはWebサイトを訪問することなく検索結果ページから情報を得る。つまり、顧客の学習や検討は、自社のWebサイトに到達する前に完了してしまう可能性があるのだ。
ピュー・リサーチ・センターの分析はこの傾向を如実に示している。この調査によると、検索結果にAIによる要約が表示された場合、Googleユーザーが従来の検索結果をクリックする確率は低くなるという。マーケターにとってこの事実は、Webサイトのトラフィックがかつてほどビジネスの実態を物語らなくなっている可能性を示唆している。
しかし、筆者はトラフィックの減少が自動的に悪影響をもたらすとは考えていない。
クリック数の減少が即ビジネスの減少を意味しない理由
専門医療のマーケティングにおいて筆者が目にしているのは、かつてFAQページやブログ記事が回答していた基本的な質問の多くを、AIによる概要（AI Overviews）が解決しているという現状だ。これにより、一般的な情報だけを探していて、まだ意思決定の段階には程遠い閲覧者が除外されている可能性がある。
同時に、AIが生成した回答は、ユーザーがWebサイトに到達する前に医療機関を紹介し、その専門知識を説明し、親近感を醸成することができる。そのユーザーがクリックしたり、電話をかけたり、予約をリクエストしたりする頃には、すでに施術内容を理解し、そのクリニックを認識している場合がある。
トラフィックは減少しても、残った訪問者はより強い意図を持ち、意思決定の段階がさらに進んだ状態で訪れる可能性がある。
長年にわたり、代理店はWebサイトのトラフィックの増加を祝ってきたが、その大部分が有意義なビジネス成果につながらない場合でも同様だった。筆者は、レポートには目覚ましい数字が並んでいるものの、電話は鳴らず、予約スケジュールも埋まらないというクリニック経営者の向かい側に座ったことが何度もある。
今後はそれとは逆の現象、すなわちWebサイトへの訪問数は減少する一方で、より知識が豊富で質の高い見込み患者が増加するという状況が見られるようになるかもしれない。
もはやトラフィックだけでパフォーマンスを説明することはできないのだ。
AI検索を活用するために企業へ伝えるべきこと
1. 専門知識を分かりやすく伝える
まずは患者が予約前に抱く疑問から着手しよう。鼻形成術を検討している人は、腫れがどのくらい続くのか、いつ仕事に復帰できるのかを知りたがっている。提示された金額に実際何が含まれているかを尋ねる人も多い。筆者の経験上、資金計画や保険に関する質問は多くの診療科で共通して見られる。
患者はまた、誰が治療を担当するのかも知りたがっている。医療従事者のプロフィールには、各医師の経歴や最も頻繁に行っている施術を記載すべきだ。その情報は、クリニックのWebサイト、Googleビジネスプロフィール、専門医認定機関や専門団体が管理するプロフィール間で一貫していなければならない。
この一貫性は、正確性のためだけでなく、AIが生成する回答の中でクリニックがどのように描写されるかという点でも重要だ。古い住所や既に退職した医師が、現在も在籍しているかのようにAIの回答で提示されるケースを目にしたことがある。目指すべきは、関連する質問が出された際に、AIシステムがクリニックとその専門性を正確に反映できるようにすることだ。
2. 購買意図や成果とともに認知度を測定する
見込み顧客にとって重要な一連の質問について、自社がどのように表示されるかを監視すること。自社が言及されているか、どのように説明されているか、どの競合が隣に表示されるかを記録しよう。
そのうえで、その認知度を実際のビジネス活動と結びつける。可能な限り、質の高い問い合わせ電話、予約リクエスト、カウンセリング、成約、および売上を追跡する。
単なる量ではなく、問い合わせの質に注目しよう。人々はより深い知識を持った質問をしているだろうか。電話をかける前にサービス内容を理解しているだろうか。自社が提供するものと見込み顧客のニーズがより合致しているだろうか。
これらの指標は、トラフィックレポートでは分からない事実を明らかにする可能性がある。つまり、見込み顧客が直接連絡してくる前に、自社について深く理解しているということだ。
これは代理店側がより大きな責任を受け入れなければならない領域でもある。クライアントに対して長年クリック数でパフォーマンスを判断するよう教えておきながら、その数値が芳しくなくなったら無視するようなことは許されない。何が変化しているかを説明し、計測不可能な部分を認めた上で、パフォーマンスの測定方法を広げる必要がある。AIシステムが自社を推奨することを保証できる者は誰もいない。
また、ある虚栄の指標（ヴァニティ・メトリクス）を別の虚栄の指標に置き換えることにも抵抗しなければならない。関連性、購買意図、あるいはビジネス成果を検証せずにAIによる言及数をカウントすることは、コンバージョンにつながらないトラフィックを喜ぶのと全く同じ過ちを繰り返すことになる。
3. 顧客体験のプロセス全体を見直す
トラフィックの減少に伴い質の高い問い合わせが増加している状況は、トラフィックの減少に伴い売上が減少している状況とは全く異なる意味を持つ。どちらのパターンも、AIに関する都合の良い推測だけでうやむやにしてはならない。
有効なアプローチとしては、四半期ごとに検索認知度、質の高い問い合わせ、予約数、成約数、売上、および顧客からのフィードバックを比較検証することが挙げられる。単一の指標に孤立して頼るのではなく、長期的なパターンを見定めることが重要だ。
企業はまた、顧客に対して2つの質問を投げかけるべきである。「どのようにして当社を知りましたか？」そして「決定の決め手となったものは何ですか？」
患者は検索を通じてクリニックを発見するかもしれないが、選んだ理由は医師の経験、施術に関する詳しい説明、高い評価の口コミ、あるいは複数の情報源で得た一貫した情報である可能性がある。
結論
目標は、単にAIの回答の中に表示されることではない。真の目標は、見込み顧客が正確な情報を見つけ、企業の専門知識を理解し、意思決定へと前進できるよう支援することなのだ。
