AI検索の普及で、顧客の検討プロセスが従来より見えにくくなっている。こうした環境では、単純なクリック数を追うだけでなく、クリック後にどのような行動が続いたのかを分析する重要性が高まっている。

TechRadarが24日（現地時間）に報じたところによると、Bitlyの最高マーケティング責任者（CMO）、タラ・ロバートソン氏は、消費者が検索結果ページではなく、AIツールや大規模言語モデル（LLM）を通じて製品を比較するケースが増えていると指摘した。こうした動きにより、追跡が難しい「ダークファネル」が拡大しているという。

さらに、AI要約だけで情報収集を終える「ゼロクリック」の増加により、検索結果で上位に表示されても、従来ほどサイト訪問を見込みにくくなっているとも説明した。

一方で、AI要約を確認したうえで発生するクリックは、購買や情報収集への意欲がより強いシグナルになり得る。ロバートソン氏は、クリック数そのものを増やすことよりも、獲得したクリックや訪問、QRコードのスキャンといった各接点の後に、どのような行動が続くのかを分析すべきだと強調した。

問題はデータ不足ではなく、データの分断にある。Bitlyの調査によると、マーケティングチームは成果測定のために平均6つのツールを利用しており、3分の1強は7つ以上を使っていた。

ただ、異なるチャネルやツールのデータは十分に連携できておらず、回答者の56％が判断に当たって直感や過去の経験に頻繁に頼っていると答えた。

分析も後追いになりがちだ。回答者の86％は、プロジェクト終了後にキャンペーン単位でデータを分析しているとした。

ロバートソン氏は、予算を使い切った後で結果を確認するのではなく、キャンペーン初期からクリックや訪問などの詳細なシグナルを把握し、リアルタイムで戦略を調整すべきだと助言した。

AIの活用率はなお16％にとどまった。一方、分析業務でAIを定期的に活用しているマーケターは、より早くインサイトを得られ、意思決定にも自信を持てると回答した。

AI時代のマーケティング競争力は、データをより多く集めることではなく、散在するシグナルを素早く結び付け、施策につなげる力に左右されるという。