Webマーケティングでは、広告やWebサイトの成果をもとに改善すべきページや施策を判断します。
しかし、数値を見るだけではユーザーの離脱箇所や成果に近い施策まで把握できません。

AIは、集めたデータを読み取りやすい形に整え、改善案を考える前の下準備に役立つ技術です。
一方、出力された内容をそのまま使うと、自社の目的やユーザーの行動と合わない提案になるおそれもあります。

WebマーケティングにAIを取り入れる際は、どの情報を読み込ませ、どこを人が確認するかまで決めておくことが大切です。
この記事では、WebマーケティングにAIを活用する方法を分析や提案などの実務に沿って解説します。

Web分析と改善提案にAIを使う方法

Web分析とは、GA4を中心に広告管理画面や問い合わせデータも参照し、ユーザーの行動や成果につながる要因を確認する作業です。

集めた数値をもとにAIで改善提案や考察を出すことができますが、GA4や広告データには多くの指標があるためすべてを同じ深さで追うと優先すべき課題がぼやけてしまいます。

AIの出力内容を状況判断の材料に、成果につながりやすい施策を見つけられれば確認範囲を絞ることが可能です。
ここでは、AIを使ってWeb分析で得た数値を改善提案へつなげる流れを確認します。

GA4や広告データから見るべき数値を整理する

GA4や広告データを見る際はAIを使って施策の目的に関係する指標を絞り込むと、改善に必要な数値を確認しやすくなります。

問い合わせを増やしたい場合は、流入数だけでなくフォーム到達や完了の変化を見ることが大切です。
広告の反応を見る場合はクリック率やCVRの変化を確認し、配信内容と成果の関係を考える必要があります。

改善提案に使う数値は、成果までの動きと施策との関係を見るための情報です。

確認する数値	AIで整理する内容	人が見るべき内容
流入数	増減が大きいページや流入経路	どのページにユーザーが集まっているか
問い合わせ数	フォーム到達や完了の変化	問い合わせ前に離脱していないか
広告のクリック率	反応が高い広告文や配信内容	訴求がターゲットユーザーに合っているか
CVR	成果につながったページや広告	改善すべき導線がどこにあるか

数値は増減だけでなく、実施した施策や配信内容の変更と合わせて判断することが重要です。

問い合わせや購入につながるページの課題を探す

問い合わせや購入につながるページでは、AIにページ本文とアクセス解析の結果を読み込ませることで、流入後に離脱している箇所やフォーム到達前の課題を確認できます。
流入があっても成果につながらない場合は、ページ内の説明がユーザーの疑問に答えられていない、フォームや購入ボタンまでの導線がわかりにくいといった原因が考えられるのです。

たとえば、商品説明ページの滞在時間は長いのにフォーム到達が少ない場合は、料金や導入後の流れなど、問い合わせ前に知りたい情報が不足している可能性があります。
反対に、ページの前半で離脱が多い場合は見出しや冒頭文でユーザーの課題に合う内容を伝えられていないかもしれません。

施策ごとの結果を比較して改善案を出す

複数の施策を行っている場合はAIに施策ごとの数値を比較させ、問い合わせや購入につながりやすい施策を確認できます。
広告やSEO記事を別々に見るだけでは、どの施策を改善案へ反映すべきか判断しづらくなります。

比較する前に、各施策が何を目的にしたものかを明確にしておくことが必要がです。
認知を広げる施策と問い合わせを増やす施策を同じ基準で比べると、改善の方向を誤るおそれがあります。

AIに施策ごとの数値を比較させる際は、施策の目的や実施期間をそろえて読み込ませましょう。
成果が出た施策に共通する訴求や流入経路、伸びなかった施策の課題を確認すると、次に修正する内容を決めやすくなります。

社内に伝わる提案内容へ整える

AIで出した改善案は分析結果だけでなく、施策の目的と目指す成果が伝わる形に整える必要があります。
社内で検討しやすくするには、課題、改善内容、確認する成果を分けて見せることが大切です。

提案内容を整える際は、次のように情報を分けると伝わりやすくなります。

整理する内容	入れる情報	確認すること
現状の課題	数値やページ上の問題	なぜ改善が必要なのか
改善する内容	修正するページや導線	どこを変えるのか
期待する成果	問い合わせ数や購入数など	何を成果として確認するのか

AIには説明文のたたき台を作らせ、人が改善するページや成果への影響を補足すると、社内共有に使いやすくなります。
提案前には、改善する理由と確認する成果が明確になっているかを確認しましょう。

WebマーケティングにAIを導入する前に整理すべき業務課題

AIを導入する前には、どの業務に時間がかかっているかを見直す必要があります。
作業の負担が曖昧なままでは、AIを使う範囲を決めづらくなるでしょう。

Webマーケティングの業務は、確認や作成などの作業が細かく分かれています。
先に業務課題を分けておくと、AIを入れる目的を社内で共有しやすくなるはずです。

この章では、AIを使う前に整理しておきたい業務上の負担を確認します。

数値確認に時間がかかっている作業を洗い出す

数値確認に時間がかかっている場合は、どの画面や資料を毎回見ているかを洗い出します。
確認する場所が多いほど、数値を見る前の準備に時間を使いやすくなるでしょう。

洗い出す際は、数値そのものではなく、確認に手間がかかる作業を分けて見ます。

まずは時間がかかる作業を把握し、AIで整理できる情報と人が確認する数値を分けておくことが大切です。

報告や提案で毎回作り直している内容を確認する

報告や提案で毎回同じ説明を作っている場合は、再利用できる内容を確認します。
数値の説明や施策の背景を毎回ゼロから書くと、作業時間が増えやすくなるためです。

確認する際は、毎回変わる内容と、型として残せる内容を分けます。
たとえば、日付や数値は毎回変わりますが、資料の見出しや説明順は共通化できる場合もあるでしょう。

AIを使う前に、繰り返し作っている文章や資料構成を見直すことが大切です。
毎回作り直している内容を確認すると、下書きとしてAIに任せる部分を決めやすくなります。

施策判断に必要な情報が分散していないか確認する

施策判断に必要な情報が複数の場所に分かれていると、判断前の確認に時間がかかります。
資料や管理画面を別々に見ている場合、必要な情報を探す作業が増えるでしょう。

まずは、施策判断に使う情報がどこにあるかを整理しましょう。

見る情報	置き場所の例	確認すること
実施内容	社内資料	何を実施したか後から追えるか
数値データ	管理画面	必要な数値をすぐ確認できるか
報告内容	報告資料	過去の判断理由を確認できるか
依頼内容	チャットやメール	誰が何を依頼したか分かるか

このように整理すると、AIへ読み込ませる情報と、人が確認すべき情報を分けやすくなります。

情報の置き場所を無理に一つへまとめる必要はありません。
施策判断に使う情報がどこにあるかを整理しておくと、AIへ読み込ませる内容を選びやすくなります。

AIで効率化する範囲を小さく決める

AIを導入するときは、最初から業務全体を置き換えようとしないことが大切です。
範囲が広すぎると、どの作業が効率化できたのかを判断しづらくなります。

最初に決める範囲は、作業単位で小さく区切ると扱いやすくなるでしょう。

小さく始める範囲	任せる作業	人が見ること
確認前の整理	情報の分類	判断に必要な内容か
文章の下書き	短い文章案	共有先に合う内容か
候補の整理	選択肢の分類	次に扱う範囲か
資料の準備	見出しの並び	説明順に無理がないか

小さく始める範囲を決めると、AIの出力を業務に使えるか確認しやすくなります。
導入前には、時間がかかる作業の中から試しやすい範囲を選びましょう。
最初の範囲を絞れば、効果を確認してから他の業務へ広げやすくなります。

レポート作成をAIで効率化する方法

Webマーケティングのレポート作成では、確認した数値を報告文や資料の構成へ落とし込む作業に時間がかかることが多いでしょう。
AIを使えば、GA4や広告データをもとにレポートの文章案や見出し案を効率的に作ることができます。

ただし、AIに数値だけを読み込ませても報告先に伝えるべき内容までは整理されません。
比較対象や報告期間もあわせて読み込ませる必要があるのです。

この章では、AIを使ってレポート作成の下書きと確認作業を効率化する方法を確認します。

数値の増減をわかりやすい文章にする

数値の増減を文章にする際は数値だけでなく、比較対象や報告期間もAIに読み込ませます。
問い合わせ数が増えた場合でも、前月比なのか前年同月比なのかで報告文の内容は変わるでしょう。

AIへ読み込ませる情報は次のように分けておくと、増減の説明文を作りやすくなります。

読み込ませる情報	入れる内容	AIに作らせる内容
数値の変化	流入数や問い合わせ数の増減	変化の要約文
比較対象	前月比や前年同月比	何と比べた変化かの説明
報告期間	月次や四半期などの対象期間	期間に合わせた説明文
補足要因	季節性や外部環境の変化	断定を避けた考察文

AIが作った文章を報告文に入れる前には増減の理由を断定しすぎていないか、比較対象が正しく伝わるかを確認しましょう。

月次レポートや報告資料の構成を作る

月次レポートや報告資料ではAIに文章化したい項目を読み込ませ、見出し案や説明の順序を作らせます。
最初から本文を書かせるよりも構成を先に作らせることで、必要な数値や説明項目の抜けを確認しやすくなるでしょう。

AIに構成案を作らせる際は次のような情報を読み込ませると、報告資料の流れを整えやすくなります。

AIへ読み込ませる内容	AIに作らせる内容	人が確認すること
報告期間	レポートの概要	対象期間が正しいか
主要な数値	数値変化の見出し案	重要な数値が抜けていないか
報告したい項目	資料全体の並び順	読み手が追いやすい順序か
次回見る内容	末尾に入れる確認項目	報告先に必要な内容か

AIで作った構成案は、資料全体のたたき台です。

成果と課題を分けて社内向けに整理する

社内向けのレポートでは、成果として伝える内容と課題として扱う内容を分けます。

AIに分類させる際は、目標を達成した数値と、改善が必要な数値を分けて読み込ませましょう。

AIの出力内容が良かった点だけを強調していないか、課題が次の確認内容につながっているかを確認することも大切です。

次に確認すべき施策をレポート内で明確にする

レポートの最後では、AIに数値の変化や課題を読み込ませることで次回確認する施策の候補を出せます。

AIへ指示する際は、課題になっている数値とレポート内で扱った施策をセットで読み込ませます。

AIが出した候補の中から、報告先が次に判断しやすい施策を選びましょう。
次回のレポートで見る数値まで決めておくと、報告後の作業に移りやすくなります。

マーケティング戦略立案にAIを使う方法

マーケティング戦略を立てる際は、市場や競合の情報を集めるだけでなく、自社がどのユーザーに何を届けるのかを整理する必要があります。
AIを使えば複数の情報を比較しながら施策案のたたき台を作れますが、AIが出した案はそのまま戦略になるわけではありません。
事業目的や社内で動かせる範囲に合わせて、人が取捨選択する前提が必要です。

ここからは、戦略案を実行に移すための情報の整え方を確認します。

市場や競合の情報を施策判断に使える形へ整える

市場や競合の情報をAIで整理する際は調べた内容をそのまま並べるのではなく、自社の施策に関係する情報へ絞りましょう。

以下の表では、AIへ読み込ませる情報ごとに、確認しておきたい内容を整理します。
競合や市場、自社の強みを見る際は、施策へ反映できる情報かどうかを軸に確認することが大切です。

読み込ませる情報	AIで整理する内容	確認すること
競合サイトの訴求	よく使われる強み	自社と重ならない打ち出し方か
競合の導線	問い合わせまでの流れ	自社で不足している説明はないか
市場の傾向	よく出てくる課題	自社の顧客にも当てはまるか
自社の強み	競合と違う要素	施策に反映できる内容か

AIへ読み込ませる情報は、比較したい範囲を決めておくと施策判断に使いやすくなります。
市場全体の傾向だけで結論を出さず、自社の商品やサービスに近い競合を中心に確認することが大切です。

ターゲットユーザーやペルソナのたたき台を作る

ターゲットユーザーやペルソナを作る際は、既存顧客の特徴や問い合わせ内容をAIへ読み込ませます。
AIには、施策を考える前に使う仮のユーザー像を作らせましょう。

年齢や職種だけでなく、抱えている課題や比較している情報まで入れると施策に使いやすくなります。
たとえば、問い合わせ前に何を不安に感じているのか、どの情報を見て比較しているのかを入れると、訴求の方向性を考えやすくなります。

AIへ読み込ませる情報は、ユーザー像を具体化できる内容に絞ることが大切です。

ただし、AIが作ったペルソナは仮説として扱うことが大切です。
実際の顧客情報や営業時の反応と照らし合わせ、訴求や導線を考える前にズレがないかを確認してください。

施策案の優先順位を決めるための情報を整理する

施策案が複数ある場合は、AIで候補を並べる前に基準となる優先順位を用意します。
たとえば、すぐ実行できる施策か、問い合わせや購入に近い施策かを分けておくと良いでしょう。

施策案を比べる際は、次のような観点をそろえておくと判断しやすくなります。

表で整理した内容は、施策を選ぶための補助情報です。

広告運用やコンテンツ制作にAIを使う方法

広告運用やコンテンツ制作では、最初の案出しに時間がかかることが多いでしょう。
AIを使えば、訴求の方向性や文章案を短時間で複数出せます。

ただし、目的が曖昧なまま使うと、媒体に合わない案が出る場合があります。
制作前には、誰に何を伝えるのかを決めてからAIへ指示することが大切です。

ここからは、AIで制作作業を進める前にそろえるべき条件を整理します。

制作前に訴求の方向性を整理する

制作前には、AIへ商品やサービスの特徴だけでなく、伝えたい強みも読み込ませます。
訴求の方向性が決まっていない場合、AIが出す文章案の意図がばらつきがちです。

AIへ指示する前に、次の内容を整理しておくと案を選びやすくなります。

AIが出した案は、方向性を広げるための材料として扱います。
最終的には、自社の強みとユーザーの課題がつながる案を選びましょう。

媒体ごとの文章案を作り分ける

広告文や投稿文を作る際は、使う媒体に合わせてAIへの指示を変えましょう。
同じ訴求でも、検索広告とSNSでは読まれる文の長さや見せ方が異なるためです。

媒体ごとに文章案を作る場合は、次のように条件を分けて指示します。

AIに同じ指示を使い回すと、媒体ごとの役割に合わない文章になる場合が多くあります。
出力後は、掲載先で実際に読まれる場面を想定して調整してください。

制作物ごとの初期案をリスト化する

AIは、制作前に必要な案をまとめて出す作業にも使えます。
広告文や記事案を個別に考えるより、制作物ごとに分けて出すと確認しやすくなるでしょう。

制作物ごとの案を出す際は、次のように用途を分けると整理しやすくなります。

制作に入る前に、必要な案と不要な案を分けておきましょう。

公開前に内容のズレや不足を確認する

AIで作った文章や制作案は、公開前に内容のズレを確認する必要があります。
商品やサービスの内容と異なる表現が残ると、ユーザーに誤解を与えるおそれがあります。

公開前は、次の観点で確認すると見落としを減らせます。

AIの出力は制作を早める手段であり、公開判断まで任せるものではありません。
公開前には人が内容を確認し、修正が必要な箇所を反映してください。

Webマーケティングで使える代表的なAIツール

WebマーケティングでAIを使う場合、ツールの知名度だけで選ばないことが大切です。
同じ指示でも、使うデータや求める成果物によって出力の質が変わる場合もあります。

以下では、業務に合うAIツールを選ぶときの確認観点を整理します。

代表的なAIツールの特徴を比較する

代表的なAIツールはどれも複数の用途に使えますが、比較する際は業務で使用したい内容に合うかを見ます。
できる作業の多さだけで選ぶと、実際の業務で使いにくさを感じることがあるからです。

主なAIツールは、特徴と確認する点を分けると比較しやすくなります。

AIツール	得意な作業
ChatGPT	文章作成や情報整理
Genspark	調査結果の要約・総括
Claude	長文の整理
Gemini	Google関連の業務・作業効率化
Adobe Firefly	画像案の作成

同じAIツールでも指示内容や使うデータによって出力の質が変わるため、自社の作業で実際に試してみましょう。

分析や提案など業務内容に合わせて使い分ける

AIツールは、分析、提案、制作のどこで使うかによって選び方が変わります。
分析では数値や傾向の整理、提案では課題を文章化する使いやすさを確認します。

次のように任せる作業を分けると判断しやすくなるでしょう。

AIへ任せる範囲を決めると、業務ごとに使うツールを選びやすくなります。
ツールを増やす前に、今の業務で時間がかかっている作業を確認してください。

社内で使う人数や管理方法に合わせて選ぶ

AIツールを業務で使う場合は、個人で使うのか、社内の複数人で使うのかを確認しましょう。
同じツールでも、利用人数や管理方法によって運用のしやすさや料金が変わる場合があります。

個々人で指示の出し方や出力内容の確認方法に差が出やすくなるため、誰がどの業務を担うのかを先に決めておくことが必要です。

社内利用を考える際は、次のような点を確認します。

AIツールは機能だけでなく、社内で無理なく運用できるかも確認が必要です。
導入前には、利用する人数と管理する人を決めておきましょう。

まとめ

WebマーケティングでAIを活用する際は、分析から制作まで、業務ごとに任せる範囲を決めることが重要です。

GA4や広告データの整理、SEO記事や広告文のたたき台作成に使えば、作業の初期整理は格段に進めやすくなります。
一方、AIの出力は完成物ではなく、人が確認する前提で扱うことが必要です。
市場や競合の情報を戦略に使う場合も、目的やターゲットユーザーが曖昧なままでは施策に合う案を判断できません。

代表的なAIツールは用途ごとに得意な作業が異なるため、作りたい成果物と確認すべき内容を分けて選ぶことが大切です。
公開前には、事実関係や機密情報の扱いを見直し、社内で確認する範囲も決めておきましょう。

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