AIの普及によって、企業のマーケティングは大きな転換期を迎えています。これまで企業は、検索エンジンからWebサイトにユーザーを集め、商品やサービスを比較してもらい、問い合わせや購入につなげるという流れを重視してきました。
しかし、ユーザーの情報収集はGoogle検索だけでは完結しなくなっています。
ChatGPTなどの生成AIに質問する人、YouTubeでレビューを確認する人、SNSの投稿やコミュニティの評判を参考にする人など、情報との接点が多様化しています。こうした変化を受け、マーケティングプラットフォームを提供するHubSpotは、新しいマーケティングの枠組みとして「Loop Marketing（ループマーケティング）」を提唱しています。
さらにHubSpotは、この考え方を実践するための100種類のAIプロンプトをまとめた「Loop Marketing Prompt Library」を無料で公開しています。
本記事では、HubSpotの公式資料を日本語で要約しながら、ループマーケティングの4つの段階と、実際の業務で使えるAIプロンプトを紹介します。また、観省庵が大切にしている「観察・内省・実践」という考え方から、この新しいマーケティング手法について考察します。
ループマーケティングとは？
ループマーケティングとは、顧客との接点から得られる情報を活用し、マーケティング施策を継続的に改善していく循環型の考え方です。
HubSpotは、次の4つの段階で構成しています。
| 段階 | 日本語訳 | 目的 |
|---|---|---|
| Express | 独自性を表現する | ブランドの価値や顧客理解を明確にする |
| Tailor | 顧客に合わせる | 一人ひとりに適した情報や体験を提供する |
| Amplify | 届け方を広げる | 多様なチャネルで適切な顧客に情報を届ける |
| Evolve | 学習して進化する | データや実験を通じて施策を改善する |
従来のマーケティングファネルでは、認知から比較、購入へと顧客が進む流れを重視していました。一方、ループマーケティングでは、顧客との接点で得られた学びを次の施策に反映し、改善を繰り返すことを重視します。
ただし、HubSpotは従来のファネルやインバウンドマーケティングが不要になったと主張しているわけではありません。既存のマーケティング活動を基盤に、AIによるパーソナライズ、チャネルの多様化、改善速度の向上を組み合わせる考え方です。
なぜ今、ループマーケティングが必要なのか？
背景には、主に3つの変化があります。
1. ユーザーの情報収集経路が多様化している
従来のSEOでは、Google検索で上位表示され、Webサイトへの流入を増やすことが重要でした。しかし、生成AIによる回答、動画、SNS、口コミサイトなど、ユーザーが情報を得る場所は増えています。そのため、検索順位だけでは顧客との接点を十分に評価できなくなっています。今後はSEOに加え、AI検索での言及や引用、コミュニティでの評価なども確認する必要があります。
2. AIによってコンテンツ制作が容易になった
生成AIを使えば、ブログ記事や広告文、メールの下書きを短時間で作成できます。一方で、誰もが似たようなコンテンツを大量に作成できるようになりました。その結果、単に情報を整理するだけでは差別化が難しくなっています。重要になるのは、企業固有の経験や価値観、顧客理解をコンテンツに反映することです。
3. マーケティングの改善速度が重要になった
従来は、数か月単位で施策を計画し、実施後に成果を分析する運用も一般的でした。しかし、AIを使えば、データ分析や改善案の作成、コンテンツ制作に必要な時間を短縮できます。そのため、施策を実施する速さだけでなく、結果から学び、次の行動に移る速さが競争力につながります。
私が支援させていただいている会社様で如実に変化しているのがABテストを実施する速度が高まったことです。
ABテストの設計から振り返りが容易になっているため、この速度が早まっています。
一般的なWEB業界の法則、他業界の事例ではなく、自社の環境だとどうなの？は実はまだ解明されていません。
それを高速で検証しています。
ABテストツールはSiTestやOptimizeNextを使うことが多いです。
第1段階：Express｜ブランドの独自性を明確にする
Expressは、企業が何を大切にし、誰にどのような価値を提供するのかを明確にする段階です。HubSpotは、顧客理解と企業固有の視点を組み合わせ、ブランドの表現方法を定義することを推奨しています。AIは競合調査や顧客分析を支援できますが、企業が何を大切にするかを最終的に決めるのは人間です。
HubSpotが紹介する代表的なプロンプト
- Brand Differentiation Analyzer：ブランドの差別化要因を分析する
- Competitor Gap Finder：競合が満たしていない顧客ニーズを探す
- Customer Journey Mapper：顧客が購入に至るまでの行動を整理する
参考：右下のコピーをお使いください。
観省庵の視点：AI時代こそ、独自の経験が価値になる
生成AIは一般的な知識の整理が得意です。しかし、企業が実際に経験した失敗や成功、顧客との対話から得られた気づきは、その企業固有の情報です。例えば、同じSEOコンサルティングを提供する会社でも、どのような顧客を支援してきたか、どのような課題を解決してきたかによって、提供できる価値は異なります。そのため、AIに文章を書かせる前に、自社の経験や価値観を整理することが重要です。これは観省庵の考える「観察」にも通じます。まず自社と顧客をよく観察すること。その結果を踏まえて、何を伝えるべきかを考えることが出発点になります。
第2段階：Tailor｜顧客一人ひとりに合わせた体験を提供する
Tailorは、顧客データや行動情報を使い、それぞれの状況に適した情報を届ける段階です。例えば、同じサービスを検討していても、初めて情報収集している人と、複数のサービスを比較している人では、知りたい内容が異なります。その違いに合わせてコンテンツやメッセージを調整することが重要です。
HubSpotが紹介する代表的なプロンプト
- Hyper-Personalization Engine：顧客ごとのメッセージを最適化する
- Dynamic Content Optimizer：顧客の状況に合わせてコンテンツを調整する
- Landing Page Personalizer：顧客属性やニーズに合わせてLPを改善する
観省庵の視点：顧客属性よりも、顧客の目的を理解する
パーソナライズというと、年齢や性別、居住地域などの属性を使う方法が思い浮かびます。しかし、観省庵では、顧客が「何を実現したいのか」を理解することが重要だと考えています。
例えば、リゾートバイトを探すユーザーにも、次のような異なる目的があります。
- 短期間で貯金したい
- 今の生活環境を変えたい
- 新しい出会いが欲しい
- 未経験の仕事に挑戦したい
同じ求人情報を表示する場合でも、ユーザーの目的によって伝えるべきメリットは変わります。ここで有効なのが、検索行動やサイト内行動を分析し、ユーザーのニーズに応じてコンテンツやCTAを改善する方法です。ただし、個人データの利用にあたっては、プライバシーや同意管理への配慮が欠かせません。
第3段階：Amplify｜多様なチャネルで情報を届ける
Amplifyは、企業が発信する情報を、適切なユーザーが利用するチャネルへ届ける段階です。HubSpotは、SEOや広告だけでなく、AI検索、クリエイターとの連携、コミュニティ、イベントなども重視しています。ここで重要なのは、単に情報を広く拡散することではありません。自社の商品やサービスを必要とする人に、信頼できる形で届けることです。
HubSpotが紹介する代表的なプロンプト
- AI Search Visibility Optimizer：AI検索での情報の見つかりやすさを改善する
- Creator Partnership Strategist：適切なクリエイターとの連携を検討する
- Content Amplification Engine：コンテンツの展開方法を設計する
観省庵の視点：SEOから「発見され、信頼される仕組み」へ
従来のSEOでは、検索順位や自然検索流入が主要な評価指標でした。しかし、生成AIが情報を要約する環境では、検索結果からWebサイトへ訪問しなくても、ユーザーが情報を得られる場合があります。そのため、今後はWebサイトへの流入だけでなく、ブランドがどこで、誰に、どのように紹介されているかも重要になります。
例えば、AI検索における自社ブランドの言及率や、自社サイトが情報源として引用される割合などです。ただし、これらの指標は計測ツールや質問条件によって変動するため、統一された市場標準として扱うことはできません。また、AI検索への最適化を理由に、従来のSEOを軽視するべきではありません。検索エンジンにもAIにも理解しやすい情報を提供し、一次情報や実績を充実させることが基本になります。
第4段階：Evolve｜データから学び、継続的に改善する
Evolveは、施策の結果を分析し、次の改善につなげる段階です。HubSpotは、AIによる分析支援や迅速な実験を通じて、改善サイクルを短くすることを推奨しています。
HubSpotが紹介する代表的なプロンプト
- Rapid Experimentation Engine：改善施策の実験計画を作る
- Campaign Performance Diagnostician：キャンペーンの成果と課題を分析する
- Marketing Attribution Optimizer：コンバージョンへの貢献を分析する
観省庵の視点：ダッシュボードは見るためではなく、判断するためにある
企業のマーケティング支援では、GA4やLooker Studio、Tableauなどを使ってデータを可視化することがあります。しかし、ダッシュボードを作成しただけでは、企業の成果は改善しません。例えば、コンバージョン率が低下していることがわかった場合、重要なのは数字を確認することではなく、その原因を考えることです。流入するユーザーが変化したのか。LPの情報が不足しているのか。入力フォームに問題があるのか。仮説を立て、ABテストなどで検証し、結果を次の改善につなげる必要があります。AIは仮説の整理や分析を支援できますが、データから何を判断し、どの施策を実行するかについては、人間の責任が残ります。
ループマーケティングを実践するAIプロンプト4選
ここではHubSpotの考え方を参考に、観省庵が独自に作成した日本語プロンプトを紹介します。公式の100プロンプトを翻訳したものではなく、日本企業のマーケティング業務で利用しやすいように設計した例です。
1. Express：自社の強みを整理する
プロンプト例
「あなたはブランド戦略のコンサルタントです。以下の事業情報をもとに、ターゲット顧客、顧客の課題、競合との差別化要因、独自の提供価値を整理してください。事実と仮説を区別し、情報が不足している場合は確認すべき質問を提示してください。」
このプロンプトは、事業の方向性やWebサイトの訴求内容を整理する際に利用できます。
2. Tailor：顧客ニーズ別に訴求を設計する
プロンプト例
「あなたはUXコンサルタントです。以下の商品・サービスについて、ユーザーの目的別に5つのセグメントを設定してください。それぞれの検索意図、不安、意思決定基準、訴求メッセージ、CTA案を表形式で整理してください。」
このプロンプトは、LP改善やSEO記事の構成設計に活用できます。
3. Amplify：情報発信チャネルを設計する
プロンプト例
「あなたはデジタルマーケティング戦略の専門家です。以下のターゲット顧客とサービスをもとに、SEO、AI検索、SNS、メール、コミュニティの活用方法を比較してください。各チャネルの役割、期待できる成果、必要なコンテンツ、評価指標を整理してください。」
このプロンプトは、検索流入に依存しない集客戦略を検討する際に役立ちます。
4. Evolve：改善仮説とABテストを設計する
プロンプト例
「あなたはCROとデータ分析の専門家です。以下のGA4データを分析し、コンバージョン率の改善仮説を5つ提示してください。各仮説について、課題、原因の仮説、改善施策、主要KPI、ガードレール指標、検証方法を整理してください。データから判断できないことは断定しないでください。」
このプロンプトは、ダッシュボード分析から具体的な改善施策を考える際に利用できます。
観省庵が考えるループマーケティング｜観察・内省・実践との共通点
HubSpotのループマーケティングを読みながら、観省庵が大切にしている「観察・内省・実践」との共通点を感じました。観省庵では、物事をよく観察し、その意味を考え、実際に行動することを重視しています。マーケティングでも、この3つは欠かせません。
| 観省庵の考え方 | マーケティングでの実践 |
|---|---|
| 観察 | 顧客行動、検索意図、事業環境、データを理解する |
| 内省 | なぜ成果が出たのか、何が問題なのかを考える |
| 実践 | 施策を実行し、結果を検証する |
この3つを繰り返すことで、企業は顧客理解を深め、施策を改善できます。ループマーケティングとの違いは、HubSpotがマーケティング活動の4つの機能を整理しているのに対し、観省庵はその活動を支える思考と行動の過程を重視している点です。両者は対立する考え方ではなく、組み合わせて活用できるものだと考えています。
AIが速くするのは、答えを出すことだけではない
AIを使えば、情報収集や資料作成、データ分析に必要な時間を短縮できます。しかし、何を調べるべきか、何を改善するべきかという問いが曖昧なままでは、AIを使っても本質的な課題解決にはつながりません。むしろ、AIによって施策を実行しやすくなるからこそ、最初に立てる問いの質が重要になります。
「アクセス数を増やすにはどうすればよいか」ではなく、「自社の商品を本当に必要としている人は誰なのか」。
「CVRを高めるにはどうすればよいか」ではなく、「ユーザーは何に迷い、なぜ行動できないのか」。
こうした問いを持ち、観察と実践を繰り返すことが、AI時代のマーケティングに必要だと考えています。
中小企業はループマーケティングをどう始めるべきか？
ループマーケティングを実践するために、最初から高額なマーケティングツールを導入する必要はありません。まずは既存のデータや顧客との接点を活用し、小さな改善サイクルを作ることから始められます。
例えば、次のような進め方です。
第1週：顧客と自社の価値を整理する
顧客からよく受ける質問、購入理由、競合との違いなどを整理します。
第2週：顧客ニーズに合わせて情報を改善する
WebサイトやLPの訴求を見直し、顧客が知りたい情報をわかりやすく伝えます。
第3週：情報を届ける場所を増やす
SEO記事に加えて、SNSやメールなど、顧客が利用するチャネルへ情報を展開します。
第4週：結果を確認して改善する
GA4やSearch Consoleなどを使って成果を確認し、次に改善する内容を決めます。この4週間は実践方法の一例であり、HubSpotが定めた標準的な実施期間ではありません。重要なのは、最初からすべてを完成させようとするのではなく、小さなサイクルを継続することです。
まとめ｜AI時代のマーケティングは「学習し続ける仕組み」が重要になる
HubSpotが提唱するループマーケティングは、Express・Tailor・Amplify・Evolveの4つの段階を繰り返し、顧客理解と施策の改善を進める考え方です。
今回公開された「Loop Marketing Prompt Library」には、それぞれの段階で利用できる25種類ずつ、計100種類のAIプロンプトが用意されています。
下記からダウンロードしてください。
https://offers.hubspot.com/view/loop-marketing-prompts?hubs_signup-url=offers.hubspot.com/loop-marketing-prompts
ただし、AIを導入すること自体が目的ではありません。顧客を理解し、自社の価値を明確にし、適切な情報を届け、結果から学ぶことが重要です。観省庵では、これからのマーケティングに必要なのは、AIを使って大量の施策を実行することだけではなく、観察・内省・実践を繰り返すことだと考えています。AIは、その循環を支援する有力な道具です。
AIがマーケティングを変えるのではなく、AIを使って何を問い、何を学び、どう行動するかが、企業の未来を変えていくのではないでしょうか。
参考文献
- HubSpot「Loop Marketing Prompt Library」
https://offers.hubspot.com/loop-marketing-prompts - HubSpot「Loop Marketing | The Playbook」
https://www.hubspot.com/loop-marketing - HubSpot Blog「Loop Marketing strategy: A framework for stellar AI-era growth」
https://blog.hubspot.com/marketing/loop-marketing-strategy - HubSpot「What Is Inbound Marketing?」
https://www.hubspot.com/inbound-marketing
※本記事はHubSpotの公開情報をもとに独自に要約・解説したものであり、HubSpot公式の日本語翻訳ではありません。