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GA4だけでは資料が「薄っぺらく」なる。想定と違うペルソナが見えた
押久保：福田さんはウルテクの良さとして「やりたいことがすぐできる」点を挙げられていると思います。AI活用との関係では、どう感じていますか。
福田：マーケティングでは、お客様のニーズや課題をどれだけ把握できるかで、訴求する内容が変わります。ただ、現場の営業のヒアリングデータは重要であるものの定性的で、定量性がありません。
ウルテクではお客様が何に興味関心を持ち、どんな課題を抱えているかというインテントデータを情報として得られます。これをベースに課題やニーズを設定できるので、AIで営業資料を作るときに具体的な裏付けがある。これがすごく活きています。
井上：そこはウルテクの強みとして意識したポイントです。「このページを何ページ見ました」という情報よりも、自社サイト以外ではこういう情報を探している、というところまで言語化したものをお渡しすることにこだわっています。それをまとめてAIに渡すことで、さらに見やすくなります。
押久保：言語化して見えるようになったことで、具体的に何が変わりましたか。
福田：以前は、サイトに来るお客様の情報はGoogle アナリティクス（GA4）しかありませんでした。どのページにどれだけ滞在したかくらいしかわからず、そこから作る営業資料は薄っぺらいものになります。
ウルテクのデータを使うとペルソナを作れて、私たちが考えていたペルソナと違う切り口が出てくることがわかりました。課題の想定は「こう売れるのではないか」という社内のある人の考え方に寄りがちですが、それがウルテクだとデータとして客観的に見える。これが大きいと感じています。
月4本のAIコラムと業種別ホワイトペーパー。LLMO時代のコンテンツ設計
押久保：興味関心データを、資料作成に今後どう活かしていきますか。
福田：まさに今月取り組んでいるものがあります。SEO、最近ではLLMO（大規模言語モデル最適化）を意識して、AIで作成したコラム記事を月4本ほどのペースで公開しています。環境に関心がある方全般に来てほしいという目的で、流入はかなり多い。ただ、コラムとこの商材は必ずしも近くありません。
たとえば「レアメタルのリサイクル」という記事は流入が多いのですが、読んだ方はカタログをダウンロードせずに離脱していきます。そこで、資源循環という大きな切り口でホワイトペーパーを作ろうと考えました。
ウルテクなら、訪問者の業種ごとに違うニーズを拾えます。ニーズや課題を分けて資料を作るのは人間には大変ですが、AIなら業種別のホワイトペーパーを量産できる。「自分の業界に近い」と感じる資料にはお客様が来てくださるので、コンバージョンにつながるのではないかと、いまサイトの改修を進めています。
押久保：ほかのウルテク導入企業でも同様の取り組みが始まっていますか。
井上：福田さんと同じように、ホワイトペーパーを作ってみようという形で活かしていただいています。私たちとしては、その壁打ちの材料を提供できることが一番いいと思っています。自社サイトの内と外を含めた興味関心を、会社別、ユニークユーザー別のデータとして持っているので、壁打ちの精度も高くなります。
