モヒット・アグラワルは、エンジニアリングリーダーであり、チームの拡大とプロダクト主導の成長を推進するスタートアップ成長のエキスパートである。
AIがスタートアップの成長方法を変革している。この10年間、成長チームは成長を加速させるために使い慣れた手法を用いてきた。目標を設定し、手動でA/Bテストを設計し、SEO最適化を行い、予算を慎重に組んだ有料マーケティングキャンペーンを展開するというものだ。これらの戦術は今でも重要だが、それだけでは不十分になっている。
高度なAIツールの台頭により、これらの手動プロセスの多くが自動化・拡張され、成長への取り組みがより効率的になるだけでなく、より大きな影響力を持つようになっている。これらの機能が拡大するにつれ、AIを採用するチームはより迅速に行動し、より速く学び、今日の競争の激しい市場で競合他社に対して優位性をもたらす機会を開拓できるようになるだろう。
以下に、AIが成長チームの軌道を形作っている方法をいくつか紹介する：
A/Bテストから自律的な実験へ
成長チームは従来、限られた数のバリエーションをプログラミングし、規制された展開のためのコントロールを設定し、数週間または数カ月にわたって結果を分析するという、手動でA/Bテストを設計してきた。この厳格でかなり手作業のプロセスは、現在、AIを活用したプラットフォームに置き換えられつつある。これらのプラットフォームは、コンテンツとデザインの両方について、何千もの変化を同時に生成・評価し、リアルタイムで、かつ大幅に少ないリソースで実行できる。
個々のテストを実行する代わりに、成長チームはまもなく、テストを直接実行することから、目標を定義し戦略的な制約を概説する役割に移行し、実際の実行はAIに任せるようになるだろう。これにより、AIは独立して実験を実行でき、人的リソースは戦略的な監督とイノベーションに集中できるようになる。
AIがますます主流になるにつれ、スタートアップの成長機能は競争優位性を確保するために積極的に適応すべきである。自律的なA/Bテストを採用し、効果的なAIプロンプトを構築しながらSEO戦略を磨き、アジャイルなチーム構造を計画する先見の明のある成長チームは、市場を支配するだろう。そのようなチームは市場での競争優位性を維持でき、より効果的に、より少ないリソースでそれを実現できるだろう。
この移行を自動化しているプラットフォームの例としては、Intellimize、Mutiny、VWOの高度なAIモジュールがあり、これらはすべて継続的な最適化と実験を可能にし、結果を大幅に改善する。
SEOではなくAIプロンプトの最適化
LLMの登場により、ChatGPT、Perplexity、Claudeなどの製品がオンラインでコンテンツを検索するためにますます普及している。これらのテクノロジーは従来の検索エンジンを大きく混乱させている。その結果、SEOの最適化だけではオーガニックリーチを拡大するには不十分である。成長チームはこれらの消費者がいる場所に対応する必要がある。消費者の需要がChatGPTのようなエージェントに移行するにつれ、チームは現在、これらのAI駆動の検索エンジンに最適化する必要がある。
これは、チャットエージェントでよくある会話型クエリに最適化されたコンテンツを作成し、Reddit、GitHub、Stack Overflowなどの高い権威を持つウェブサイトで利用できるようにすることを意味する。また、AIモデルがトレーニング中にアクセスできる場所に、自社のブランド資料をオンラインで広く利用できるようにすることも意味する。これにより、消費者がAI駆動の検索ツールを使用する際に、自社が表示されるようになる。
本質的に、消費者の行動が従来の検索エンジンからチャット駆動のAIボットに移行するにつれ、スタートアップはAIが生成する推奨事項や回答に最適化する必要がある。
AIが有料獲得を大幅に拡大
AIツールは、有料マーケティングキャンペーンの合成、テスト、最適化を大幅に加速させた。以前は数週間のブレインストーミングと反復テストを必要としていたタスクが、現在では数分で実行できるようになっている。
視覚的なコンテンツや画像のためのMidjourneyや、説得力のあるコピーのためのCopy.aiのようなツールにより、複数の多様な広告キャンペーンを迅速に展開できるようになった。MetaやGoogle Adsのようなプラットフォームは、リアルタイムデータとユーザーインタラクションに基づいて継続的な改善を確保するために、これらのキャンペーンの最適化を支援している。
成長チームの役割は、手動での戦術的な実行から、これらの自動生成されたキャンペーンの戦略的な監督へと徐々に移行している。チームはまもなく、手動での広告作成ではなく、全体的なブランドの一貫性、正確な出力のための効果的なAIプロンプト設計、責任あるキャンペーンのキュレーションに主に焦点を当てるようになるだろう。
開発者がフルスタックの成長アクセラレーターに
Claude Code、Cursor、Codexなどのコーディングツールは、技術的な役割と非技術的な役割の間の障壁を減らしている。フロントエンドエンジニアはバックエンド構成を扱う能力が高まり、その逆も同様である。
この変化により、機能横断的なコラボレーションの摩擦が大幅に減少し、小規模なチームがより速く効果的に反復できるようになる。ユーザー獲得、ユーザーエンゲージメントの促進、紹介プログラムを通じたユーザー維持のために繰り返し実験に大きく依存しているスタートアップにとって、これは注目すべき競争優位性を表している。
チームメンバーと役割間の摩擦が減少することで、チームはよりスリムになり、より連携が取れ、目標を迅速に達成する能力を持つようになる。自律的な実験はまた、リアルタイムで結果に基づいて反復する能力を加速させることを意味する。最終的に、堅固な実験に基づく戦略は、野心的な成長チームに競争優位性をもたらすことは間違いない。
AIがますます主流になるにつれ、スタートアップの成長機能は競争優位性を確保するために積極的に適応すべきである。自律的なA/Bテストを採用し、効果的なAIプロンプトを作成する専門知識を開発し、SEO戦略を洗練させ、アジャイルなチーム構造を設計する成長チームは、市場を支配するのに最も適した位置にいるだろう。これらのチームは、より少ないリソースでより良い結果を達成しながら、より効果的に優位性を維持するだろう。
