オウンドメディアを運営しているものの、「思ったほど成果につながらない」「PVは増えても売上やリードが伸びない」と感じていませんか。

SNSで話題になる“バズ”を狙う手法は一見魅力的ですが、近年の検索アルゴリズムや生成AIの進化により、その価値は相対的に低下しています。特にBtoBや高単価商材、専門性の高い分野では、派手な拡散よりも、信頼され続ける情報提供こそが事業成長の鍵を握ります。

本記事では、バズに依存せず、検索とAIに選ばれながら実益を最大化する「非バズ型オウンドメディア」の考え方と戦略を整理します。GoogleのHelpful Content UpdateやSGE時代の変化、成功企業の共通点、運用で陥りがちな失敗までを俯瞰することで、自社メディアを“一過性の施策”から“長期的な資産”へと進化させるヒントを得られるはずです。

これからオウンドメディアを本気で事業成長に活かしたい方にとって、戦略の軸を見直すきっかけとなる内容をお届けします。

なぜ今「バズらないオウンドメディア」が注目されているのか

近年、「あえてバズを狙わないオウンドメディア」が注目されている背景には、デジタル環境そのものの構造変化があります。かつてはSNSで拡散されることが認知獲得の近道でしたが、現在は話題性と事業成果が比例しにくくなっているのが実情です。特にBtoBや高単価商材では、瞬間的なアクセス増よりも、意思決定に寄与する信頼性の高い情報が求められています。

Googleが推進してきたHelpful Content Updateは、その流れを決定づけました。Google公式の説明によれば、このアップデートは「検索エンジン向けに作られたコンテンツ」よりも「人の役に立つコンテンツ」を評価します。感情を煽る見出しや拡散前提の記事は、一時的に読まれても検索評価が安定せず、結果として中長期の集客資産になりません。

さらにSGEの登場により、検索結果の上部でAIが直接回答を提示する機会が増えています。この環境ではクリックを集める記事より、AIに引用される一次情報や専門的解説の価値が高まります。派手さはなくても、正確で構造化された情報を持つメディアが「静かに選ばれる」状況が生まれています。

評価軸バズ型非バズ型
流入の持続性短期的中長期的
主な評価指標PV・拡散数信頼性・CV
AI検索との相性低い高い

実際、キーエンスやサイボウズのような企業は、話題化を狙わず、業務に直結する知識提供を積み重ねてきました。その結果、検索やAI回答の文脈で参照され続け、営業や採用といった事業成果に結びついています。「目立たないが信頼される」状態を作れるかどうかが、今のオウンドメディアの競争軸です。

情報過多と生成AIの普及によって、表面的なバズは誰でも再現できる時代になりました。だからこそ今、企業の知見や経験を丁寧に蓄積する非バズ型オウンドメディアが、最も合理的でリスクの低い選択肢として再評価されているのです。

フロー型とストック型で異なるオウンドメディアの価値

フロー型とストック型で異なるオウンドメディアの価値 のイメージ

オウンドメディアの価値は、大きくフロー型とストック型で性質が異なります。フロー型は「今この瞬間の注目」を獲得するメディアであり、ストック型は「時間をかけて信頼と成果を積み上げるメディアです。同じコンテンツ発信でも、期待できるリターンやリスク、評価軸は根本的に変わります。

フロー型の代表例は、SNSでの拡散やトレンドに乗った記事です。短期間で大量のアクセスを集められる一方、価値の持続性は低く、数日から数週間で流入が止まるケースが大半です。広告換算では魅力的に見えることもありますが、GoogleのHelpful Content Update以降、検索エンジン経由の評価や事業貢献には直結しにくくなっています。

一方でストック型は、検索意図に深く応える記事を積み重ねることで、数年単位で安定した流入とコンバージョンを生み続ける資産になります。キーエンスやサイボウズの事例が示す通り、話題性は低くても「必要な人に確実に届く」設計が、結果として高いLTVを生み出しています。

観点フロー型ストック型
価値の持続短期的長期的
主な流入SNS・トレンド検索・指名
評価指標PV・拡散数リード・商談

特に重要なのは、検索行動とビジネス成果の距離です。例えば「SFA 導入 失敗事例」と検索する担当者は、すでに具体的な課題を抱えています。この段階で求められているのは感情を刺激する記事ではなく、意思決定に耐えうる信頼性の高い情報です。検索意図と提供価値が一致したストック型コンテンツは、自然とCVに近づきます。

Googleの検索品質評価ガイドラインでも、有用性と信頼性が最重要視されています。生成AIやSGEの普及により、表層的なまとめ記事はAI回答に置き換えられやすくなりました。その結果、一次情報や専門的知見を持つストック型メディアこそが、AIの引用元として選ばれやすい状況が生まれています。

フロー型とストック型は優劣ではなく役割の違いですが、事業貢献を目的とするオウンドメディアにおいては、ストック型の比重が成果を左右します。短期の数字に一喜一憂せず、時間を味方につけて価値が増幅する構造を持てるかどうかが、この2つの最大の分岐点です。

Googleアルゴリズムの進化が運用方針に与えた影響

Googleアルゴリズムの進化は、オウンドメディアの運用方針そのものを大きく書き換えました。かつてのSEOは「検索結果に表示されること」自体が成果でしたが、現在は「誰にとって、どれだけ役に立ったか」まで厳密に問われる時代に移行しています。

特に転換点となったのが、2022年以降段階的に導入され、2024年にコアシステムへ統合されたHelpful Content Updateです。Google公式ドキュメントによれば、この仕組みは検索エンジン向けに最適化された量産型コンテンツを抑制し、人間の意思決定に資する情報を評価軸の中心に据えています。

評価基準の変化が示す運用思想の転換

  • 検索流入の最大化より、検索意図の充足度が優先される
  • 網羅性よりも、一次情報や実務経験に基づく具体性が重視される
  • 記事単体ではなく、サイト全体の一貫した専門性が評価対象となる

この変化により、オウンドメディアは編集部視点の「書きたいテーマ」ではなく、読者の業務や意思決定プロセスにどこまで寄り添えているかを起点に設計する必要が生まれました。

旧来の運用発想現在求められる運用発想
検索ボリュームの大きいキーワードを優先意思決定に直結する検索意図を優先
競合記事を参考にした内容整理自社の経験・データを軸にした独自構成
記事単位の順位管理テーマ単位での専門性・信頼性構築

さらに近年は、Search Generative Experienceの登場により、検索結果の上部でAIが直接回答を提示するケースが増えています。Googleが示す方向性からも明らかなように、クリックされること以上に、AIが参照・引用するに値する情報源であるかが重要指標となりつつあります。

この環境下で成果を出しているオウンドメディアに共通するのは、短期的な露出増を狙わず、専門領域を意図的に絞り込んでいる点です。BtoB領域では、キーエンスのように製品訴求を前面に出さず、業界課題や技術背景を丁寧に解説することで、検索エンジンとユーザー双方から信頼を獲得しています。

結果として、アルゴリズムの進化は「テクニック競争」の終焉を意味します。運用方針の中核は、編集力・取材力・現場理解といった人間的な要素へ回帰しており、オウンドメディアは単なる集客装置ではなく、企業の知的資産として設計・運用される段階に入ったと言えるでしょう。

SGE時代に変わる検索行動とオウンドメディアの役割

SGE時代に変わる検索行動とオウンドメディアの役割 のイメージ

SGEの登場によって、検索行動は「情報を探しに行く」ものから「その場で答えを得る」ものへと大きく変化しています。Googleが示すSearch Generative Experienceでは、検索結果の最上部にAIが生成した要約回答が提示され、ユーザーはリンクをクリックせずに疑問を解消できる場面が増えています。これはゼロクリック検索の増加を意味し、従来型のPV獲得を前提としたオウンドメディア運営に見直しを迫る変化です。

一方で、この変化は悲観すべきものではありません。Google自身が公式に述べている通り、SGEの回答は信頼できる外部情報を根拠として構築されます。つまり、**AIにとって「引用するに値する情報源」になること自体が、新しい検索流入の入口**になります。クリック数は減っても、ブランド名や企業名が回答内に登場することで、指名検索や後続行動につながるケースが確認されています。

従来の検索行動SGE時代の検索行動
複数サイトを比較しながら情報収集AIの要約で即時に全体像を把握
クリック数や順位が成果指標引用・言及・信頼性が成果指標

この環境下でオウンドメディアの役割は、「集客装置」から「信頼のデータベース」へと進化します。Helpful Content Update以降、Googleは一貫して有用性と信頼性を重視しており、SGEはその思想をさらに推し進めた形です。検索意図に対して結論が明確で、根拠が整理され、誰が書いたかが分かるコンテンツほど、AIに理解されやすくなります。

特にBtoB領域では、キーエンスやサイボウズの事例が示すように、即時の購入を促す情報よりも、意思決定を支える背景知識や判断材料が評価されやすい傾向があります。経営層や専門職の検索は「正解を急ぐ」性質が強く、SGEはそのニーズと高い親和性を持っています。**だからこそ、オウンドメディアは表層的なまとめ記事ではなく、判断の根拠を提供する場である必要があります。**

SGE時代において、検索結果に表示されるかどうか以上に重要なのは、「この分野の情報源として記憶されるかどうか」です。オウンドメディアは短期的な流入減少に一喜一憂するのではなく、AIとユーザーの双方から信頼される知識基盤として、自社の専門性を静かに積み上げていく役割を担うようになっています。

成果を左右するターゲット設計とJob視点の重要性

オウンドメディアの成果を最も大きく左右する要素の一つが、ターゲット設計の精度です。多くの現場では年齢や職種といった属性ベースのペルソナが設定されますが、これだけでは検索意図や行動の違いを捉えきれません。**成果につながるメディアは「誰か」ではなく「何を成し遂げたい人か」を起点に設計されています。**

この考え方を体系化したのが、ハーバード・ビジネス・スクールのクレイトン・クリステンセン教授らが提唱したJob Theoryです。ユーザーは情報を消費するのではなく、課題を解決するために検索し、記事や資料を雇用します。つまり、検索キーワードの背後には必ず「片付けたい用事」が存在します。

例えば「MA ツール 比較」と検索する担当者のJobは、単なる知識収集ではありません。限られた期間で複数ツールを比較し、上司や決裁者を説得し、失敗リスクを最小化することです。このJobを理解せずに機能説明だけを並べても、意思決定には寄与しません。

設計視点従来型ペルソナJob視点ターゲット
起点属性情報達成したい目的
想定行動興味・関心意思決定プロセス
有効なコンテンツ一般解説記事比較表・チェックリスト

Googleが示すHelpful Contentの評価指針でも、ターゲットが不明確で誰に向けたのか分からないコンテンツは低品質と判断されやすいとされています。これはアルゴリズム上の話に留まらず、実務的にも合理的です。Jobが曖昧な記事は、読了されず、保存もされず、結果としてCVにも結びつきません。

  • 検索前にユーザーが置かれている業務・制約条件
  • 失敗したくない理由や心理的プレッシャー
  • 検索後に取りたい具体的な行動

これらを言語化したうえでコンテンツを設計すると、自然と構成や切り口が変わります。実際、BtoB領域で成果を上げている企業の多くは、記事単体ではなく「このJobを終わらせるための一連の情報提供」になっています。キーエンスの技術解説やチェックシートが評価され続けるのも、現場のJobを深く理解しているからです。

**ターゲット設計とは、読者を絞ることではなく、読者の状況を深く理解することです。**Job視点で設計されたオウンドメディアは派手に拡散されなくても、必要な人に確実に届き、長期的に事業へ貢献し続けます。

多くの企業が陥るオウンドメディア運用の失敗パターン

オウンドメディア運用で成果が出ない企業には、いくつか共通する失敗パターンがあります。これは個々の担当者の能力というより、設計思想や組織構造に起因するケースがほとんどです。**正しい努力をしているのに結果が出ない**という状況に陥りやすい点が、オウンドメディアの難しさでもあります。

2,000社以上の支援実績を分析したBtoBマーケティング領域の専門家によれば、失敗しているメディアの多くは「戦略以前の落とし穴」にはまっています。特に近年はGoogleのHelpful Content Updateの影響により、これらの失敗が検索評価の低下として顕在化しやすくなっています。

失敗パターン現場で起きること本質的な問題
手段の目的化更新本数だけが評価される誰の課題を解くかが不在
PDCA不全公開後に誰も見直さない改善前提の設計がない
営業との断絶リードが商談に使われない部門間でKPIが分断
短期ROI志向半年で打ち切り判断メディア特性の誤解

特に多いのが「手段の目的化」です。「週◯本更新」「SEOキーワード◯本対応」といった運用ルールが先行し、**その記事が誰のどんな意思決定を助けるのか**が曖昧になります。この状態では、検索順位が上がってもリードの質は改善せず、事業貢献が見えません。

次に深刻なのがPDCA不全です。Googleの検索品質評価ガイドラインでも示されている通り、情報の鮮度と正確性は信頼性の重要な指標です。にもかかわらず、多くの企業では「作って終わり」になり、法改正や市場変化に追随できていません。その結果、過去の資産が逆にブランド毀損リスクになります。

  • 検索順位11〜30位の記事を放置している
  • 表示回数が多いのにCVしない理由を分析していない
  • 古い情報を更新する予算と権限がない

また、営業部門との断絶も典型的な失敗です。マーケティング部門が獲得したリードを営業が「使えない」と判断する背景には、定義の不一致があります。**営業が商談で実際に使える比較資料や事例コンテンツが不足している**ケースが非常に多いです。キーエンスのように、営業活動とコンテンツを完全に連動させている企業は例外的存在だと言えます。

さらに見落とされがちなのが、短期ROIへの過度な期待です。オウンドメディアはストック型施策であり、成果が出るまで通常1年以上かかります。Google公式の見解でも、サイト全体の評価形成には時間が必要だと示されています。にもかかわらず、広告と同じ評価軸で判断すると、ほぼ確実に失敗します。

失敗の本質は「やり方」ではなく「考え方」にあります。オウンドメディアを短期施策として扱った瞬間、成果は遠のきます。

これらの失敗パターンに共通するのは、オウンドメディアを「コンテンツ制作プロジェクト」として捉えている点です。本来は、顧客理解・営業支援・ブランド信頼を横断する事業インフラです。その前提を取り違えたまま運用を続ける限り、どれだけ良質な記事を書いても、静かに成果が出ない状態が続いてしまいます。

成功企業に学ぶ非バズ型オウンドメディアの共通点

非バズ型オウンドメディアで成果を出している企業には、業種や規模を超えて共通する設計思想があります。それは偶然のヒットや拡散に期待せず、再現性のある成果が出る状態を意図的につくっている点です。

たとえばキーエンスやサイボウズ、クラシコムといった企業の事例を分析すると、PVの大小よりも「誰に、どの局面で、何を渡すか」が極めて明確です。GoogleのHelpful Content Updateが重視する有用性とも一致しており、検索アルゴリズムの変化に強い構造になっています。

成功企業に共通する編集・設計の原則

  • 検索行動の背景にある業務課題や生活課題から逆算してテーマを決めている
  • 一記事単体ではなく、複数記事で意思決定を支援する構成を前提にしている
  • 社内の専門家や実務者の知見を一次情報として組み込んでいる

特に重要なのが、「売るための記事」ではなく「判断できるようにする記事」という発想です。ハーバード・ビジネス・スクールで提唱されたJob Theoryの文脈でも、人は商品ではなく課題解決の進捗を求めて情報を探すとされています。

観点非バズ型成功企業の特徴バズ依存型との違い
テーマ設計実務・意思決定に直結する課題軸話題性・感情喚起が中心
評価指標リードの質・商談貢献PV・SNS反応
情報源自社経験・顧客事例・調査データ二次情報の再編集

また、成功企業ほどコンテンツ制作をマーケティング部門だけに閉じていません。営業、開発、カスタマーサポートと連携し、現場で実際に使われた資料や失敗談を編集資産に転換しています。これはE-E-A-TのExperienceとTrustworthinessを同時に高める行為でもあります。

スタンフォード大学の信頼性研究でも、情報の正確さだけでなく「誰が、どの立場で語っているか」が信頼判断に強く影響すると示されています。非バズ型メディアが強いのは、まさにこの文脈です。

結果として、話題にはならなくても検索や生成AIの回答根拠として引用され続け、静かに、しかし確実に事業へ貢献するメディアが育ちます。成功企業の共通点は、派手さではなく、意思決定に耐える情報を積み重ねる覚悟にあります。

E-E-A-Tと一次情報が信頼を生む理由

検索結果や生成AIの回答があふれる現在、読者や検索エンジンが最も重視しているのは「情報の正しさ」と「誰がその情報を語っているか」です。ここで重要になるのがE-E-A-Tと一次情報です。Googleの検索品質評価ガイドラインでも示されている通り、**経験・専門性・権威性・信頼性が明確なコンテンツほど、長期的に評価されやすい**傾向があります。

特に一次情報は、E-E-A-Tを裏付ける最も強力な要素です。一次情報とは、自社調査の結果、現場での実体験、顧客へのインタビュー、内部データなど、他サイトを介さずに得られた情報を指します。生成AIやまとめ記事が増えるほど、こうした情報は希少性を持ち、検索エンジンからも読者からも「引用する価値がある情報源」として認識されやすくなります。

例えば、業界動向を解説する記事であっても、一般論だけを並べた内容と、自社で200社にアンケートを実施した結果を基にした考察とでは、信頼度に大きな差が生まれます。スタンフォード大学の説得研究でも、**人は具体的なデータや実体験を伴う情報に対して、より高い信頼を寄せる**ことが示されています。

要素内容の特徴信頼への影響
二次情報中心他サイトの要約や一般論差別化しにくく評価が不安定
一次情報中心独自調査・体験・内部データ高い独自性と引用価値

E-E-A-Tは肩書きや資格を並べれば成立するものではありません。**実際の経験に基づいた具体的なエピソードや、数字で語れる事実があって初めて説得力を持ちます**。たとえば、運用ノウハウを語る際に「効果がありました」と書くのではなく、「6か月で検索流入が1.8倍になった」と示すだけで、情報の重みは大きく変わります。

また一次情報は、SGEやAIによる要約に引用されやすいという点でも重要です。AIは複数の情報源を比較し、独自性と信頼性の高い記述を優先的に参照します。Googleが公式に示している通り、**経験に裏打ちされた明確な記述は、AIにとっても理解しやすく再利用しやすい**のです。

信頼を生むコンテンツとは、派手な表現や断定的な言い切りではなく、「なぜそう言えるのか」を示せる内容です。一次情報を積み重ね、誰がどんな立場で語っているのかを透明にすることが、結果としてオウンドメディア全体の評価と資産価値を押し上げていきます。

SEOとAEOを両立させるための考え方

SEOとAEOを両立させるためには、検索エンジンと生成AIを別物として扱わず、同一の評価軸で最適化する発想が重要です。両者に共通する本質は、ユーザーの問いに対して最も信頼でき、再利用可能な「答え」を提供しているかどうかです。単に検索順位を上げるためのテクニックではなく、情報設計そのものを問い直す必要があります。

まず前提として、SEOは「クリックされるための最適化」、AEOは「回答として引用されるための最適化」と整理できます。Googleの検索品質評価ガイドラインや、近年のSearch Generative Experienceの挙動を見る限り、**評価される情報の条件は驚くほど重なっています**。具体的には、結論が明確で、論理構造が整理され、一次情報や専門的見解に裏付けられていることです。

観点SEOで重視される点AEOで重視される点
情報構造見出し階層の論理性質問と回答の明確な対応
内容品質E-E-A-Tの担保引用可能な正確性
文章設計検索意図との一致要点を即座に理解できる表現

実務で特に意識すべきなのは、アンサーファーストの設計です。ユーザーが検索する背景には必ず具体的な疑問があります。その疑問に対する結論や要点を、段落の早い段階で提示し、その後に根拠や補足を積み重ねる構成が有効です。これは従来のSEOにおける検索意図最適化であると同時に、生成AIが回答文を組み立てる際の抽出効率を高めます。

また、**「誰が語っているか」を本文中で自然に伝えること**も両立の鍵です。Googleが重視するE-E-A-Tは、AEOにおいてはそのまま「引用の安全性」に直結します。例えば、業界調査を行っている企業や、実務経験を持つ専門家の知見を背景にした記述は、単なる一般論よりも優先的に参照されやすくなります。スタンフォード大学やGoogle自身の公式発信が示す通り、生成AIは信頼性の低い情報源を避ける設計になっています。

SEOとAEOを分断して考えると、「検索順位は高いがAIには使われない記事」や、「AIには引用されるが流入につながらない記事」が生まれます。これを防ぐためには、以下の視点が有効です。

  • 一文で要点が理解できる段落を意識的に作る
  • 事実・意見・経験を混同せず、役割を分けて記述する

このように、SEOとAEOの両立は追加施策ではなく、コンテンツの設計思想そのものです。検索結果で選ばれ、かつAIの回答の一部として再利用される情報を積み重ねることが、結果的にオウンドメディアの資産価値を最大化します。

事業貢献を可視化するKPI設計の基本

オウンドメディアを事業に貢献させるためには、感覚的な評価ではなく、KPIによって成果を可視化する設計が不可欠です。特に重要なのは、PVやセッション数といった表層的な指標だけで終わらせず、**事業成果との因果関係が説明できるKPI構造を持つこと**です。これができていないと、社内で「結局何に効いているのか分からない施策」になってしまいます。

KPI設計の出発点は、KGI、つまり最終的な事業目標です。売上高、商談数、受注率、採用人数など、経営が重視する指標を明確に定義し、そこから逆算してオウンドメディアの役割を分解していきます。Googleの公式ドキュメントでも、マーケティング施策の評価は「ビジネスゴールとの接続」が前提であると繰り返し述べられています。

次に重要なのが、KGIと日々の運用指標の間をつなぐ中間指標です。ここが曖昧だと、記事本数や更新頻度といった管理しやすい数字だけが独り歩きします。**良いKPIとは、改善アクションに直結する指標である**という視点を持つことが欠かせません。

階層指標例可視化できる価値
KGI商談数、売上高事業への最終貢献
KPIリード数、CVR成果創出プロセス
行動指標検索順位、滞在時間コンテンツの有用性

例えばBtoBメディアの場合、商談に至るまでには複数の記事閲覧や資料ダウンロードを経由するケースが一般的です。Googleアナリティクスのアシストコンバージョン分析によれば、最終接点だけを評価すると、コンテンツ施策の貢献度は過小評価されやすいことが示されています。そのため、**直接CVだけでなく、検討プロセスに与えた影響を測るKPI**を必ず含める必要があります。

また、KPIは短期・中期・長期で見る指標を意図的に分けることが重要です。立ち上げ初期に売上貢献だけを求めると、戦略自体が否定されやすくなります。スタンフォード大学の行動科学の研究でも、長期施策は評価軸を段階的に設定する方が、組織的な継続率が高まると報告されています。

  • 短期では更新数や初期反応を見る
  • 中期では検索流入やリード数を見る
  • 長期で事業指標との連動を見る

このように設計されたKPIは、単なる報告用の数字ではなく、社内の共通言語になります。**オウンドメディアがどの段階で、どのように事業に効いているのかを説明できる状態**こそが、予算継続や体制強化を実現する最大の武器になります。

参考文献