LLMO対策は自動化できる。MCPで起きた「自動化革命」
仕事終わりのBtoBマーケターが日々の気づきやトピックをゆるっとお届けするポッドキャスト番組『しごおわ！ゆるっと12分ラジオ』。
「LLMO対策もやりたいけど、手が回らない」
「AIで自動化を試したけど、そのまま世に出せる品質にならなかった」
こんな経験はないでしょうか。
今回は、ferret Oneのマーケターである見山と後藤が、ferret OneのMCPを使ってLLMO対策を自動化してみた見山の体験をもとに語り合いました。
この記事でヒントが見つかれば嬉しいです。
パーソナリティ
株式会社ベーシック マーケティング部 マネージャー
見山 悠妃
営業支援会社にて現場営業からマネージャーを経験。その後「1人マーケター」としてマーケティング部署を立ち上げ、サービスサイト制作・コンテンツ制作・ウェビナー施策・MA活用の基盤を構築。
2021年にベーシックに入社し、BtoBマーケサービス「ferret One」のインサイドセールス、フィールドセールス、イベント企画登壇などを経て、現在はマーケティングマネージャーとして、マーケティング・事業部を横断した戦略立案/企画/オペレーション設計を担う。
株式会社ベーシック マーケティング部 リーダー
後藤 大貴
2022年にベーシックに入社し、ferret Oneカスタマーサクセスとして顧客の「BtoBマーケティング」の立ち上げ支援から関わり、担当社数は約100社にも及ぶ。製造業・ITサービスから人材業界まで幅広い業界を担当し、中長期的な戦略からサイト改善やコンテンツ制作までの、マーケ施策の提案と伴走支援を行う。
現在はマーケティング部に異動して、商材を横断したナーチャリングファネルの戦略立案/企画/オペレーション設計を担う。
守りの自動化から、攻めの自動化へ
収録が始まるなり、見山が切り出したのは自動化革命の話でした。
見山のチームでは、以前から細かな業務の自動化を進めてきました。リンク切れのチェックや、使いたくない言い回しが残っているページの洗い出しといった、いわば守りの業務です。
ただ、本当に自動化したかったのは、施策を実行する攻めの業務でした。これまで試してきた自動化は、アウトプットの質が納得のいく水準に届かず、使わずにいたものも多かったそうです。
「そんなことは分かってるよ、そこが抜けてるじゃん、ということが多かった」
それが、ferret OneのMCPが使えるようになったことをきっかけに改めて取り組んでみたところ、手応えが大きく変わったといいます。
自動化の前に、揃えておきたい3つのこと
見山の場合、LLMO対策の自動化がうまく回り始めたのは、次の条件が揃っていたからだそうです。
商談のログが、データベースにきちんと貯まっている
MCPに対応したAIツール（ClaudeやCodexなど）を使える環境がある
今期・来期の戦略や、直近の施策の状況が、AIが読める形で残っている
見山は、日頃から音声入力で考えを話し、それをテキストのファイルとして残しているそうです。AIが現状を正しく捉えられたのは、こうした積み重ねがあったからでもあります。
「テキスト・イズ・キング」
番組の最後に出てきたこの言葉のとおり、頭の中や過去の経緯をどれだけ言葉にして残しているかで、AIのアウトプットは変わってきます。
現状把握から実行までを、ひと続きに
見山が組んだ流れは、次のとおりです。
ステップ | AIが担うこと | 人が担うこと |
|---|---|---|
1. 現状把握 | 商談ログや戦略をもとに、いまの状況を整理する | 自分たちの認識とずれていないかを確認する |
2. 原因分析 | 生成AIでの見え方を確かめ、強みと弱みを洗い出す | 分析の筋がよいかを判断する |
3. 対策立案 | 記事のリライトや見出しの修正など、具体的な対策を出す | 社内のデータベース上で、やる・やらないを選ぶ |
4. 対策実行 | 「やる」を選んだものを、MCP経由でサイトに反映する | 反映された内容を確認する |
見山の実感では、現状把握の段階から、チームが人の手で整理してきた内容とほぼ同じ認識をAIが示してきたそうです。対策も、それならやろうと思えるものが並びました。
ふだんはマネージャーとしてリライトに手を動かすことは少ない見山も、試してみると楽しくなって、あっという間に作業が進んだといいます。
LLMOに詳しくなくても、出てきた対策を選ぶところから関われる。少人数のマーケチームにとっては、リソースを大きく割かずにLLMO対策を続けられる選択肢になりうる、というのが見山の見立てです。
メルマガも、人の確認を挟んで回す
同じような仕組みは、メルマガでも動き始めています。
担当しているのは、もともとAIに詳しかったわけではない、ウェビナーのLP作成やメルマガ作成を担ってきたメンバーです。社内で「AI大臣」に任命されてから、計画、作成、配信、分析をAIと一緒に回す流れを組み立てたそうです。
ポイントは、作った内容をそのまま自動で送らないこと。人が一度目を通してから配信設定をし、送ったあとの結果は自動で分析される。人は確認と判断に集中する形です。
効果の検証についても、サイトやメールのように結果が数字で明確に出る領域は、自動化しやすいと見山は考えています。一方、ウェビナーのように、同じ日に大きなイベントが重なったといった外部の事情が影響する施策は、AIに初期の仮説を出してもらい、最終的な振り返りは人がする、という分担になりそうです。
マーケターの役割は、これから変わっていく
自動化が進むと、マーケターの仕事はどうなるのでしょうか。見山は、AIとの付き合い方によって、人は大きく3つに分かれていくと考えています。
自分で仕組みを設計し、調整しながらAIを使いこなす人
用意された仕組みを使ううちに、気づけばAIと一緒に仕事をしている人
AIをほとんど使わない人
見山は、自分が設計したものを仕組みやプロダクトの機能にして、2つ目のような人を増やしていくことを、自分の役割だと考えているそうです。
マーケターの役割も、リードを獲得する人という枠から広がっていくかもしれません。営業との提案づくりや、ツールの運用、事例インタビュー、プロダクトマーケティングなど、行き先はいろいろ考えられます。
「悲観的に考えるより、自分がどの未来に進んだらワクワクするかで考えると楽しい」
後藤は、特定の業界や課題に詳しい人ほど、活躍の場が広がるのではないかと話していました。どこまでいっても変わらないのは、顧客の解像度と、自社の営業プロセスへの理解だという点で、二人の意見は一致していました。
まとめ
アクション | ポイント |
|---|---|
まずは守りの業務から自動化する | リンクチェックやNGワードの洗い出しなど、効果が分かりやすいところから |
AIが読める形で情報を残す | 戦略や施策の状況、商談ログをテキストで蓄積する |
判断は人、作業はAIと分ける | 対策の採否や配信前の確認は人が担う |
数字で測れる領域から効果検証を自動化する | サイトやメールは自動化しやすく、ウェビナーは初期仮説まで |
自分がワクワクする役割を考える | 顧客や営業プロセスへの理解を深め、強みを伸ばす方向を選ぶ |
どこを人がやり、どこをAIに任せるかを決めるのは、簡単ではありません。それでも、そこさえ決めてしまえば、特定の人に業務が偏る状態も減らしていけるはずです。
まずは、自分の頭の中にある考えや経緯を、一つテキストに残してみるところから始めてみてはいかがでしょうか。
今回の仕組みでは、ferret OneのMCPを使って、AIが提案した修正をサイトに反映しています。ferret OneのMCPについて詳しく知りたい方は、お気軽にお問い合わせください。
しごおわ！ゆるっと12分ラジオ ep76より
