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オウンドメディア

【目的別】オウンドメディア成功事例5選|生成AIで“再現可能”にする運用設計と勝ちパターン

目次

オウンドメディアの主目的と、AIで伸ばす着眼点

採用促進(リクルーティング)

社風・価値観・働き方を一次情報で可視化し、応募の質と量を高める。
AI活用例:記事・動画の自動要約/役職別に最適化した求人LP/応募者Q&Aの自動生成。

企業ブランディング(認知・好意形成)

製品の宣伝より思想・ノウハウ・失敗と学びを発信して情緒的価値を積み上げる。
AI活用例:思想記事の見出しA/Bテスト自動化/ブランドトーンの自動校正。

見込み客獲得(リーチ&CV)

課題解決コンテンツ→資料DL・問い合わせへ導線設計。広告依存から脱却し安定流入を作る。
AI活用例:キーワードクラスタリング/検索意図別アウトライン生成/CTA文言の自動最適化。


目的別:オウンドメディア成功事例5選と「AIで再現するコツ」

採用促進|mercan(メルカリ)

成功ポイント:社員インタビューや英語記事で実像をオープンにし、ミスマッチを削減。
AIで再現

  • 取材文字起こし→要約→英語・多言語展開を自動化
  • 職種別に候補者ペルソナを定義し、記事レコメンドを個別最適化
  • 応募者のFAQをRAG(社内情報検索)で即時回答

ブランディング|サイボウズ式(サイボウズ)

成功ポイント:「働き方・組織づくり」を徹底深掘りし、広告色を排除。長期で好意と想起を獲得。
AIで再現

  • 読了率・滞在時間の要因分解→タイトル/導入の改善案を自動提示
  • トピックギャップ分析で連載テーマを発掘

見込み客獲得|SAKIYOMI

成功ポイント:上位記事をCVファーストにリライト、CTA導線の継続改善でCVRを大幅向上。
AIで再現

  • 内部リンクの自動提案/CTA位置のヒートマップ解析
  • 競合SERPとの差分から追記事項リストを自動抽出

見込み客獲得|ferret(ベーシック)

成功ポイント:マーケ全領域を網羅し会員化→メルマガ・ウェビナーでパイプライン創出。
AIで再現

  • 会員属性×閲覧履歴で次に読むを生成
  • 長文記事→3分要約/ショート動画切り出しの量産

見込み客獲得|グーネットマガジン(プロトコーポレーション)

成功ポイント:多様な検索意図に対応し、査定・リース等の事業に送客。
AIで再現

  • 地域・車種・用途で検索意図クラスタを自動分類
  • 比較表・チェックリスト・費用試算のインタラクティブ化を半自動生成

成功確率を上げる4つのコツ(生成AIを前提に設計)

1. 継続的な改善を仕組みにする(6–12か月の投資)

  • 週次:タイトル/導入/CTAの小改善、内部リンク更新
  • 月次:キーワードクラスターの棚卸し、検索意図ズレの補正
  • AI:CTR低下記事の自動検知→代替見出し案を提案

2. 目的・KGI/KPIを明文化し、編集方針に落とす

  • 採用:応募数/応募の質/面談化率
  • ブランディング:指名検索/読了率/リピート率
  • リード獲得:DL数/セッション→LP遷移率/CVR
  • AI:ログから勝ちパターンを抽出してKPIツリーを最適化

3. SEOの基本を押さえ、情報設計で勝つ

  • EEAT(経験・専門性・権威性・信頼性)を一次データで補強
  • 見出し構造・構造化データ・内部リンク網を標準化
  • AI:見出し提案・共起語チェック・抜け落ち項目の自動指摘

4. 導線はカスタマージャーニー起点で“複線化”

  • 記事→関連記事→比較/事例→LP/資料DL→MAスコアリング
  • 役職別・課題別にCTAを出し分け
  • AI:閲覧履歴×職種でCTA・次記事をレコメンド

90日ローンチ&改善ロードマップ(AI実装付き)

0–2週:戦略設計

  • 目的/KGI/KPI、ICP・ペルソナ、コンテンツピラーを定義
  • AI:既存記事のギャップ分析と優先度計算

3–6週:MVP制作(10–15本)

  • 認知/比較/導入の骨格記事+1本の事例+1本の資料
  • AI:アウトライン→初稿→校正→要約→SNS原稿まで連携

7–10週:LPO/SEO基礎固め

  • 目次/導入/CTAのA/B、内部リンク・回遊動線を整備
  • AI:離脱セクションの改善案を自動提示

11–13週:拡張・再利用

  • 上位記事を役職別・業界別にリライト
  • 長文→ホワイトペーパー/セミナー資料へ再編集

よくある失敗と回避策

施策が“記事量産”で止まる

回避:CV導線とMA連携まで一体設計。記事→案件の計測を必須化。

目的不明でテーマが拡散

回避:ピラー(3–5軸)を固定し、編集会議で逸脱を是正。

EEAT不足で伸び悩む

回避:一次情報(データ・事例・図表)と専門家監修を標準フローに。


成功事例は“方向性のヒント”。自社流に翻訳しよう

  • 業界・客層・意思決定プロセスが異なれば、再現パターンも変わる
  • 事例→自社のICP×CJM×ピラーへ写像し、AIで要件分解→優先順位付けを行う

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Harmonic Societyは、戦略立案・編集設計・制作運用・計測改善を生成AI前提のコンテンツOpsで伴走。

  • 企画〜原稿〜デザイン〜要約〜SNS展開の一気通貫
  • EEATを満たす一次情報づくり(取材/データ整備/監修)
  • KPIツリー×ダッシュボードで案件創出までを可視化
    まずは課題の可視化からご相談ください。
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師田 賢人

Harmonic Society株式会社 代表取締役。一橋大学(商学部)卒業後、Accenture Japanに入社。ITコンサルタントとして働いた後、Webエンジニアを経て2016年に独立。ブロックチェーン技術を専門に200名以上の専門家に取材をし記事を執筆する。2023年にHarmonic Society株式会社を設立後、AI駆動開発によるWebサイト・アプリ制作を行っている。

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