GrokとChatGPTの2強時代へ？AI SEO時代のリード獲得とは
はじめに：AI検索が主役に躍り出る背景
近年、従来のウェブ検索を覆す形で「AI検索」という新たな流れが加速しています。OpenAIのChatGPTやxAIのGrokがその代表例です。
かつては「ググる」が情報探索の代名詞でしたが、これからは「ChatGPTで聞く」「Grokで調べる」が当たり前になりつつある、という見方が強まっています。
こうしたAI検索の興隆は、単にユーザー体験の変化にとどまらず、企業のリード獲得手法にも大きな影響を与えます。いままでSEO（検索エンジン最適化）を駆使し、Google検索での上位表示を目標にマーケティング戦略を組み立ててきた企業が多いでしょう。しかし、この「検索」の概念そのものが、ChatGPTやGrokの登場を契機に一変するとすれば、どのように次世代のリード獲得戦略を築くべきでしょうか。
本稿では、AI検索時代のリード獲得について、GrokとChatGPTの2強体制が形成される可能性に焦点を当てつつ、いま注目されているX（旧Twitter）やnote、それにXTEPを活用した「インバウンドリード獲得」の手法を検証します。
あわせて、AI検索の最適化（AIO）や、私たちが提供する「AI SEO PRO」や「AI2AI」構想を交えながら、より実践的なマーケティング戦略のエッセンスをお伝えしたいと思います。
リード獲得を巡る時代の変化：GrokとChatGPTの2強
1）ChatGPTの存在感
ChatGPTはOpenAIが開発した対話型AIとして、その完成度の高さから一気に注目を集めました。「幅広い分野の情報収集や文章生成に強い」という利点があり、企業のコンテンツ制作にも広く応用されはじめています。
ただし最大の課題として「最新情報の取得が苦手」という点がありました。GPT-3.5やGPT-4ですら、2021年以降の知識に関しては十分でない場合が多く、利用者が最新データを必要とする場面では物足りなさが残るという声が挙がっています。
2）Grokのリアルタイム特化
一方、xAIが開発を進めるGrokは、X（旧Twitter）の投稿をリアルタイムで読み取ることで最新動向をキャッチできる点を売りにしています。
ChatGPTが「オフラインで学習した知識」に基づく回答にとどまるのに対し、Grokはタイムライン上の今起こりつつある話題を回答に反映しやすいとされます。
ただ、Grokもまだ成熟途上であり、大規模ファイルの処理や数学的推論での精度不足といった課題も指摘されています。さらに、無料ユーザーが使えるクエリに制限がかかるなど、実務でフル活用するにはさまざまな工夫が必要になります。
これら2つのAI検索ツールが互いの弱点を補いながら進化していくことで、企業がリード獲得に使う「検索チャネル」は今後、ChatGPTとGrokが大きくシェアを伸ばす2強構造へ移行していく可能性が高いのです。
AI SEOの台頭と「No SEO. Just AIO.」という転換
従来、企業のウェブ集客では「Google検索でいかに上位を取るか」がマーケティング上の重要テーマでした。しかしChatGPTやGrokが主流になれば、キーワードマッチではなくAIに選ばれるコンテンツを作る必要が生まれます。「AI検索結果」に自社情報を引用してもらうためには、データ構造や専門性、信頼性などがこれまで以上に明確である必要があるわけです。
私たちはこれを「AIO（AI Optimization）」と呼び、「Google SEOの終焉。次はAI SEOの時代。」と考えています。国内でも急速に「AI検索に適応したコンテンツ構成」や「AI時代のCTR最大化」といった議論が盛り上がりを見せつつあります。
こうした背景から、私たちは「AI SEO PRO」をリリースしました。AI検索最適化に特化したコンサルティングを包括的に行い、企業がChatGPTやGrokなどのAIツール上でリードを獲得しやすい状態を作るためのサポートを提供しています。
X×note×XTEPの連携で実現するインバウンド集客
1）X（旧Twitter）の拡散力
ChatGPTとGrokの対峙が進むほど、Xでのマーケティングも重要度を増すと考えられます。GrokはXの投稿データを元に最新情報を学習しますから、Xでの議論やトレンドがそのままAI検索に反映される可能性が高いのです。
企業がXで行うスレッド投稿や、知見のシェアは、フォロワー以外にも多くの閲覧者を呼び込みます。ここで重要になるのが「XTEP（エックステップ）」の活用です。XTEPはXのAPIを使い、自動DMや応募フォーム誘導などを低コストかつ大規模に展開できます。
たとえば「今日のセミナー資料を受け取りたい方は、この投稿に返信orいいね！」と呼びかけ、それに反応したユーザーへ自動で資料請求フォームを案内するといった施策が可能です。これによって潜在顧客との接触を最大化し、迅速に見込み客データを取得できます。
2）noteでの深堀りコンテンツ
Xで興味を持ったユーザーを、今度はnoteへ誘導することでさらに詳細な情報を提供できます。noteはSEOに強く、長文の解説コンテンツをしっかり蓄積しておくことで「ChatGPTやGrokが参照しやすい記事」として育てることができます。
たとえば「AI2AI導入成功事例」や「.Aiエージェントを使ったDX推進ステップ」など、経営者が読むことで意思決定に役立つような濃い内容をnote上で掲載。
数千文字規模のコンテンツであっても、読者にとって価値が高いと判断されれば、AI検索が引用する可能性が高くなると言われています。
また、記事の冒頭や中盤、最後にCTA（Call To Action）を配置し、「無料個別相談はこちら」「AIエージェントに関する資料ダウンロード」といった導線を設計すれば、自然とコンバージョン率（CVR）が高まります。
3）Xからnoteへの動線設計
具体的には次のようなステップが考えられます。
Xで業界トピックのスレッドを連投し、注目を集める（事例やデータを盛り込む）。
スレッドの最後に「詳細はnoteで公開中」のリンクを貼る。
note記事を読んだユーザーには、追加資料や相談窓口へのアクセスをCTAで案内。
XTEPを併用し、リアルタイムでDMを送れるようにしておく。
このサイクルが回ることで「SNS拡散力」と「深堀りコンテンツ」の相乗効果を発揮し、インバウンドリードを効率よく生み出せます。
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CVR向上の鍵：CTA配置とAIチャットボット連動
1）CTA配置の最適化
自社のブログやnote記事でCVRを最大化するためには、CTAの配置箇所とタイミングに工夫が求められます。記事冒頭（目次前後）、中盤（論点が盛り上がる部分）、結論部といった要所でCTAを配置することで、読者が「興味を持ったタイミング」でアクションを起こしやすくなります。
CTAの文言も「お問い合わせ」ではなく、「今すぐAIエージェント導入の可能性を無料でチェックする」「資料請求はこちら」など、具体的なメリットを感じられるものにすると効果的です。
2）AIチャットボットとの組み合わせ
Webサイト上にAIチャットボットを設置すると、訪問者が疑問を抱いた際に自動応答でハードルを下げられます。
例えば「詳しい導入費用は？」「実績はあるのか？」といった質問にも、事前に用意したFAQデータを元にリアルタイム回答が可能です。そのままチャットボットから申し込みフォームや予約ページへ誘導すれば、問い合わせ対応の工数を削減しながらCVRを底上げできます。
Xやnoteへの導線上でも、チャットボット連携できるリンクを準備しておけば、SNSから来たユーザーを迷わず必要な情報に案内し、リード取得までを自動化することができます。
リードの質を測る指標：CPL、CVR、LTVの徹底分析
1）CPL（Cost Per Lead）
インバウンドやアウトバウンドなど複数チャネルでリードを集める場合、それぞれのCPLを算出することが大切です。たとえばX広告、ウェビナー運営費、ブログ運営費などに対してどれだけのリードが獲得できたかを計算し、費用対効果の低い施策は改善します。インバウンドは長期で見ればCPLを大幅に低減できることが多いため、計測と改善を粘り強く繰り返す姿勢が重要です。
2）CVR（Conversion Rate）
CVRでは、問い合わせからの商談化率や商談から成約への移行率など、複数段階でチェックします。インバウンドで得たリードがどの程度商談に進むか、アウトバウンド電話フォローを入れた際にどの程度成約率が変化するか、といったデータを比較することで最適な施策配分を探ります。もしCVRが低迷しているなら、ターゲティングやファネル設計を見直す必要があります。
3）LTV（顧客生涯価値）
単発の売上だけでなく、継続課金やアップセルを含めて最終的に顧客がもたらす価値を測る指標です。LTVが高い顧客が多いほど、初期のCPLを多少かけても長期的には十分ペイできます。AIエージェントの導入支援などは継続的なサポートで追加契約も期待できるため、LTVを高める施策を組むことで、経営の安定度合いが大幅に向上します。
インバウンド×アウトバウンドのハイブリッド運用
1）インバウンド強化のメリット
企業ブログやnoteでコンテンツを蓄積し、SNSなどで拡散し続けると、半年〜1年単位でCPLの大幅な低下が見込めます。とりわけ経営者向けの深いテーマ（DX事例、AI導入効果など）に関する記事は、質の高いリードを生む傾向があります。さらに、ChatGPTやGrokが成長するほど、良質なコンテンツはAIに引用される可能性が高まります。
2）アウトバウンド強化で短期確度を高める
高スコアの見込み客や問い合わせ直後のリードには、電話やメールで直接アプローチするアウトバウンド施策が有効です。インバウンド施策だけでは、成約までのフォローが不十分な場合や、リードの中に購入意欲が高い層を見落とす可能性があります。ここでテレアポや個別商談を挟むことで、短期的な受注を最大化し、営業チームの稼働効率を高めます。
3）両方を組み合わせるROI最適化
インバウンドによって母数を拡大しつつ、得られたリードをスコアリングしたうえで、最も購買意欲の高い層にだけアウトバウンドを展開する。これがハイブリッド運用の基本スタンスです。月次や四半期ごとのROIをモニタリングし、コストのかかる施策と低コスト高効率の施策をバランスよく配置し続けることで、中長期的な安定成長を狙えます。
👉「インバウンド・アウトバウンド」については前章をチェック
AI2AIがもたらす次世代の生産性革命
1）.Aiエージェント連携による業務自動化
私たちが提供する「.Aiエージェント」では、タスク管理、議事録作成、定期レポート生成などを自動化します。これ自体が社内の労働生産性を飛躍的に高める要素ですが、AI2AI構想では、部門別に導入したAI同士がデータを連携し合い、経営指標をダイナミックに最適化する仕組みを整備します。
2）Lark連携の価値
Larkというチャット・コラボレーションツールを積極的に活用すると、情報の一元化が進みます。そこに.Aiエージェントを組み込めば、組織内外のコミュニケーションがシームレスになり、意思決定プロセスが加速します。連絡・ファイル共有・会議記録・タスク管理がすべてAIベースで連動するので、担当者は付加価値の高い業務に注力できます。
3）「AIがAIを進化させる」経営へ
AI2AIのイメージは、営業AIが蓄積したリードデータを財務AIが学習して自動請求書を最適化し、さらにマーケAIが「このタイミングで新サービスを提案すればLTVが伸びる」と分析を出す、といった具合に、AI同士で知見をアップデートし合う形です。人間がすべてのAIを管理するのではなく、AI自体が相互に学び合うことで、指数関数的なパフォーマンス改善をもたらすと期待しています。
結び：AI検索時代、いまこそ行動を
GrokとChatGPTの2強がせめぎ合う世界では、従来のSEOだけではリードを獲得しづらくなっていくでしょう。だからこそ、私たちが提唱する「No SEO. Just AIO.」というフレーズには、いま企業が踏み出すべき変革の方向性が詰まっています。
X、note、XTEPを活用したインバウンド施策の土台づくりと、必要に応じたアウトバウンドのフォロー体制を整えることで、CPLやCVRを最適化しつつ質の高いリードを継続的に獲得できます。そして、その先にはAI2AIによる組織全体の生産性革命が待っています。
デジタルマーケティングの潮流は驚くほど速く移り変わりますが、いま行動し、AI検索時代の土台を築いた企業こそが、数年後には競合他社を大きく引き離す存在となるでしょう。私たちはこの変革を後押しするソリューション「AI SEO PRO」や「.Aiエージェント」を通じて、経営者の皆様とともに次のフェーズへ踏み出す準備を進めています。
「検索」のパラダイムシフトが進むいまこそ、自社のビジネスモデルやコンテンツ戦略を一新する好機です。興味があれば、ぜひ私たちと一緒にAIを味方につけ、リード獲得と事業成長を加速させる未来を描いてみてください。長期視点でAIを導入し、AI同士を連携させる組織体制を構築することで、企業の生産性は10倍にも跳ね上がる可能性があります。
あなたの決断が、新しい時代の扉を開くきっかけになるかもしれません。まずはXやnote、XTEPの活用から始め、インバウンドリード獲得の種を蒔いてみてはいかがでしょうか。そして、その先のAI2AI革命へと、一緒に進んでいきましょう。