- なぜ「いいんですよ」がAIに伝わらないのか
- 変換の具体的ステップ
- 変換の例
- この「変換」をする上での注意点
「うちのサービスはいいんですよ。本当に、心を込めてやっているんです」
これは、グロースコントに相談いただく経営者から、最も多く聞く言葉です。
確かに、その企業のサービスは素晴らしいかもしれません。ただし「いいんですよ」という表現では、AIには伝わりません。
今回は「主観的な自慢」を「AIが信頼できる言語」に変換する技術を説明します。
なぜ「いいんですよ」がAIに伝わらないのか
AIは「感情」や「主観」を処理する能力が低いです。
「心を込めて」「真摯に」「丁寧に」という表現は、AIのフィルタリングでは「信頼度を高める情報」として扱われないのです。
一方「平均対応時間4時間」「顧客満足度92%」「リピート率88%」という数値は、AIのフィルタリングで「客観的で信頼できる情報」として扱われるのです。
変換の具体的ステップ
ステップ1：「いい」を細かく分解する
「うちのサービスはいい」という主張を、もっと詳しく説明してください。
「いい」とは、何がいいのか。
例：
- 「早い」のか
- 「丁寧」なのか
- 「安い」のか
- 「質が高い」のか
- 「親切」なのか
まず「いい」を「具体的な要素」に分解することが重要です。
ステップ2：各要素について「それを示す数値」を考える
「早い」→ 「平均対応時間は〇時間」「翌日対応率は〇%」
「丁寧」→ 「クレーム率は〇%」「顧客満足度は〇%」
「安い」→ 「業界平均比での価格差は〇%」
「質が高い」→ 「製品の耐久性が〇年」「再加工率は〇%」
「親切」→ 「スタッフの専門資格保有率は〇%」「顧客からのリピート率は〇%」
ステップ3：その数値を「事実として」集める、または新たに測定する
例えば「クレーム率は〇%」という数値がなければ、今月から測定を始める。
「顧客満足度は〇%」という数値がなければ、アンケートを開始する。
ステップ4：その数値を「複数の角度から説明する」コンテンツを作成する
例えば「対応の早さ」という強みであれば：
- 「なぜ早いのか」（プロセスの工夫）
- 「どのくらい早いのか」（数値）
- 「お客さんはそれをどう感じているか」（顧客の声）
- 「その結果、どうなったか」（顧客の成果）
これを「複数のブログ・コラム」として発信する。
変換の例
例1：飲食店の場合
主観的な主張：「うちの料理は、新鮮な素材を使った、心のこもった一品です」
AIが理解できる言語に変換：
- 「毎朝5時に仕入れた新潟産の野菜を当日中に調理」
- 「シェフは〇〇国での3年修行経歴」
- 「口コミサイトでは4.8/5.0の評価。『食材の新鮮さ』で9割以上の高評価」
- 「リピート率87%」
- 「〇〇新聞で『新潟の新鮮野菜料理専門店』として掲載」
例2：BtoB企業の場合
主観的な主張：「うちはお客さのニーズを本当に理解します」
AIが理解できる言語に変換：
- 「初回ヒアリングは平均5時間。その中で〇段階の質問を行い、課題を可視化」
- 「過去3年の案件数は〇件。業界別対応実績は〇業界〇件以上」
- 「導入後、平均して業務効率が38%向上（顧客アンケート）」
- 「契約後の継続率は92%」
- 「クライアント企業の経営層から『最も信頼できるパートナー』との評価」
この「変換」をする上での注意点
注意点1：嘘をついてはいけない
「数値を示す」ことは重要ですが、その数値は「確認可能な事実」である必要があります。
嘘の数値を示してはいけません。
注意点2：「現在、その数値がなければ、測定を始める」
「クレーム率を示していない」というのであれば「今月から測定を始めて、来月から公開する」という姿勢が重要です。
注意点3：「完璧さ」を目指さない
「業界トップクラスの数値」でなくても構いません。「正直で、測定可能な数値」が大切です。
グロースコントの「ペルソナ設計」がこの変換を支援する理由
グロースコントがペルソナ設計を重視するのは「ペルソナが『何を求めているのか』が明確になると、『うちのサービスの何が、そのニーズを満たしているのか』が言語化しやすくなる」からです。
結果として「主観的な自慢」が「AIが理解できる客観的な説明」へと自動的に変換されるのです。
まとめ
- 「いいんですよ」という主観的な表現では、AIは企業を正しく評価できません
- 「いい」を「具体的な要素」に分解し、各要素について「数値」で説明することが重要です
- 「変換」の際には「嘘をつかない」「現在の数値がなければ測定を始める」「完璧さを目指さない」という三つの原則が大切です
- この「変換」を複数の角度から繰り返すコンテンツが「50本のAEOコンテンツ」です
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