興味関心データとは？広告ターゲティングだけではないマーケティング活用法

「興味関心データは持っているが、広告配信以外に何へ使えばよいのか分からない」「関心が高いユーザーを抽出できても、その後のマーケティング施策につながらない」。データ活用の現場では、このような課題が起こります。

興味関心データは、広告ターゲティングの条件として利用するだけのものではありません。

興味関心データとは、顧客や企業が「どのテーマ・課題・商品領域に関心を示しているか」を理解するために使われるデータです。

マーケティング実務では、閲覧したコンテンツ、検索・情報収集、資料への反応、アンケートで回答した関心テーマなど、さまざまな情報から興味・関心を把握します。ただし、「興味関心データ」という言葉に業界共通の一つの厳密な範囲があるわけではなく、利用するデータソースやサービスによって対象は異なります。

重要なのは、関心があることをそのまま「購入する」「商談になる」と読み替えないことです。

興味関心データを、属性、行動、意識、自社との接点などと組み合わせることで、顧客理解、コンテンツ企画、ターゲット選定、営業判断、商品企画などへ活用しやすくなります。

興味関心データとは？顧客が「何に関心を持っているか」を見るデータ

興味関心データとは、顧客や企業がどのようなテーマ、課題、商品カテゴリー、情報に興味・関心を示しているかを把握するためのデータです。

例えば、マーケティング実務では次のような情報が関心を考える材料になります。

• 閲覧している記事・コンテンツのテーマ
• 検索・情報収集しているテーマ
• 複数回閲覧しているカテゴリー
• 資料やホワイトペーパーへの反応
• セミナー・ウェビナーで選択したテーマ
• アンケートで回答した興味分野
• 自社サイト外で確認できる関心テーマ

ただし、これらすべてを同じ意味で扱うことはできません。

アンケートで「AIに関心がある」と回答した情報と、AIエージェント関連の記事を短期間に何度も閲覧しているという行動は、どちらも関心を示す材料ですが、取得方法と意味が異なります。

そのため、興味関心データを使う際には、「どのデータから、どのように関心を推定しているのか」まで確認することが重要です。

興味データ・関心データ・オーディエンスデータの違い

「興味データ」「関心データ」「興味関心データ」は、マーケティング実務では似た意味で使われる場合があります。

一方、オーディエンスデータはより広い概念として使われることが多く、興味・関心だけでなく属性や行動などを含む場合があります。

データ	主に表すもの	例	実務での用途
属性データ	誰なのか	業種、規模、地域、役職など	対象条件、セグメント
興味関心データ	何に関心があるか	AI、営業効率化、データ活用などへの関心	顧客理解、訴求、テーマ選定
行動データ	何をしたか	閲覧、検索、資料取得、問い合わせ	対象抽出、タイミング、効果検証
意識データ	本人がどう考えているか	興味、期待、不安、購入意向	理由・背景の仮説
オーディエンスデータ	対象となる顧客・ユーザーについての情報	属性、行動、興味関心など	分析、セグメント、マーケティング施策

特に注意したいのが、「興味関心データ」と「意識データ」の違いです。

本人がアンケートで「興味がある」と回答した場合は意識データとして扱えます。一方、閲覧行動から特定テーマへの関心を推定している場合は、行動データから導いた関心情報です。

つまり、同じ「関心」でも、本人が答えたものなのか、行動から推定したものなのかで意味が変わります。

興味関心データとインテントデータは何が違う？

興味関心データを扱う際に、混同しやすいのがインテントデータです。

両者には重なる部分がありますが、実務では次のように整理すると分かりやすくなります。

比較	興味関心データ	インテントデータ
中心となる問い	何に関心があるか	どのテーマについて検討・情報収集が動いているか
範囲	比較的広い	検討・購買に近い判断へ利用することが多い
主な情報	関心カテゴリー、閲覧テーマ、回答した興味など	検索・閲覧・資料取得・関心変化など
主な用途	顧客理解、セグメント、訴求、企画	営業優先度、検討タイミング、施策判断
注意点	興味があるだけで購入とは限らない	シグナルが高いだけで「今すぐ客」とは限らない

例えば、ある企業が継続的に「生成AI」に関する情報を閲覧している場合、生成AIへの興味・関心があるという仮説は作れます。

しかし、それだけでは自社の生成AI関連サービスを購入する意図があるとは判断できません。

一方で、「AIエージェント」「営業効率化」「導入事例」「比較」といった関連テーマへの接触が短期間に増え、自社の関連コンテンツにも反応しているのであれば、「何らかの検討が進んでいるのではないか」という仮説を作りやすくなります。

興味関心は顧客を理解するためのシグナル、インテントは次の行動を判断するためのシグナルとして使い分けると整理しやすくなります。

なぜ興味関心データを広告ターゲティングだけに使うともったいないのか

興味関心データというと、「特定テーマに興味があるユーザーへ広告を配信する」という活用を思い浮かべる方も多いでしょう。

広告配信は代表的な用途の一つです。しかし、関心テーマが分かるということは、広告の対象を決めるだけでなく、顧客が今、何について情報を必要としているのかを考える材料が増えるということでもあります。

インティメート・マージャーが関わったデータ活用に関するセミナーでも、外部データとAIを使って顧客の悩みを類推し、ターゲット抽出だけでなく広告や接客へ活かす考え方が扱われています。

重要なのは、データを「配信対象のリスト」にして終わらせず、その後の意思決定へつなげることです。

興味関心データのマーケティング活用法

顧客理解｜どの課題やテーマに関心があるかを把握する

最初の用途は顧客理解です。

企業属性だけでは、その企業が現在どのような課題を考えているかは分かりません。

例えば同じ業種・同じ企業規模の企業でも、

• AI活用
• 営業効率化
• 新規顧客獲得
• データ活用
• SEO・AI検索

のどこに関心があるかによって、提供すべき情報は変わります。

属性で「誰なのか」を整理し、興味関心データで「何を考えている可能性があるのか」を確認することで、顧客像を一段深くできます。

コンテンツ企画｜顧客が調べているテーマから記事を考える

興味関心データは、SEOやコンテンツマーケティングのテーマ選定にも使えます。

例えば自社の対象企業で、あるテーマへの関心が高まっていることが確認できた場合、次のような判断材料になります。

• 基礎解説記事を作る
• 比較記事を作る
• チェックリスト記事を作る
• 導入方法を解説する
• セミナーで取り上げる
• 営業資料を用意する

検索ボリュームだけを見ると小さいテーマでも、自社が狙いたい企業群で関心が高まっているのであれば、事業上は重要なテーマである可能性があります。

ただし、興味関心データだけで記事テーマを確定せず、検索データ、問い合わせ、商談質問などと組み合わせて判断します。

BtoBターゲティング｜企業属性と関心テーマを組み合わせる

BtoBでは、興味関心だけを見るのではなく、企業属性との組み合わせが重要です。

例えば「AI」に関心がある企業が多数存在しても、そのすべてが自社の対象企業とは限りません。

確認する情報	問い
企業属性	自社が価値を提供できる企業か
興味関心	現在どのテーマに関心があるか
行動	実際にどの程度情報収集しているか
自社接点	記事、資料、ウェビナーなどへの反応があるか
営業情報	過去商談や既存接点はどうなっているか

「誰なのか」と「何に関心があるのか」を分けて確認することで、ターゲット条件を説明しやすくなります。

営業｜会話を始めるための仮説を作る

興味関心データは、営業にも活用できます。

ただし、「この企業はAIに興味があります」と企業名だけを営業へ渡しても、営業担当者は動きにくいでしょう。

営業で利用するのであれば、少なくとも次の情報へ変換します。

• なぜ確認対象になったのか
• どのテーマへの関心が確認されているのか
• 最近変化があったのか
• 自社との過去接点はあるか
• 営業で何を確認すべきか

例えば、「AIへの関心がある企業」ではなく、「過去商談では時期を理由に保留となったが、最近営業AI・AIエージェント関連の情報収集が増えているため、状況変化を確認する」と営業仮説へ変換します。

ここまで整理することで、興味関心データが単なるリストから営業判断材料へ変わります。

セミナー・ウェビナー企画｜関心テーマを企画へ反映する

興味関心データは、セミナーやウェビナーの企画にも利用できます。

例えば対象企業群で「AI導入」への関心は高いものの、「AIエージェント」「データ連携」「営業活用」など、より具体的なテーマへ関心が分かれていることがあります。

その場合、「AI」という大きなテーマだけではなく、具体的な課題別にセミナーを分ける判断材料になります。

さらに記事閲覧、メール反応、商談質問などを加えることで、自社の読者や顧客に合ったテーマかを検証できます。

商品企画・市場分析｜顧客ニーズの仮説を作る

商品開発でも、どのテーマへの関心が高まっているかは市場ニーズを考える材料になります。

ただし、「関心が高い＝商品が売れる」とは限りません。

興味関心データから仮説を作り、アンケートやインタビューで課題や理由を確認し、定量データで市場規模や反応を確認するという流れが重要です。

関心テーマを「アイデアを発見する材料」、実際の購買・申込・商談結果を「仮説を検証する材料」と分けると使いやすくなります。

一次情報から見えるポイント｜データは「対象抽出」で終わらせない

インティメート・マージャーが関わったセミナーでは、外部データとAIを使って顧客の「隠れた悩み」を紐解き、ターゲットを抽出し、広告や接客へ活用するという流れが扱われています。

ここから興味関心データ活用へ置き換えて考えると、重要なのは次の3段階です。

段階	考えること	実務への変換
把握	何に関心を示しているか	関心テーマを分類する
解釈	なぜそのテーマに関心があるのか	顧客課題の仮説を作る
施策	次に何を提供するか	広告、記事、営業、接客、セミナーへ反映する

興味関心データを取得できても、「AIに関心が高い企業が100社ある」という状態だけでは、施策は決まりません。

「どのAIテーマなのか」「どの企業群なのか」「最近何が変化したのか」「次にどの情報を届けるのか」まで整理して初めて、実務で使えるデータになります。

興味関心データを活用する5つの実務ステップ

目的を決める

最初に、データを使って何を決めたいのかを明確にします。

• 広告対象を選ぶ
• 記事テーマを決める
• 営業候補を絞る
• ウェビナー企画を決める
• 新しい市場ニーズを探す

目的によって必要な興味関心データは変わります。

データの取得元と意味を確認する

次に、関心がどのような情報から判断されているか確認します。

• アンケート回答なのか
• 自社サイトの閲覧なのか
• 外部での情報収集なのか
• 複数行動を集約したスコアなのか
• 個人単位なのか企業・セグメント単位なのか

同じ「関心度80」という数値でも、計算方法が違えば意味も変わります。

属性と組み合わせる

興味だけで対象を決めず、自社の商品・サービスとの適合度を確認します。

BtoBであれば、業種、企業規模、事業領域、対象部門などを組み合わせます。

行動の深さ・変化を見る

一回の閲覧と、数週間にわたって同じテーマを繰り返し調べている状態は分けて考えます。

例えば次のような視点があります。

• 最近の行動か
• 何回接触しているか
• 複数の関連テーマへ広がっているか
• 比較・導入・事例など具体的な情報まで見ているか
• 以前と比べて関心が高まっているか

施策結果を戻す

最後に、興味関心データを使って行った施策の結果を確認します。

• 記事を読んだか
• セミナーへ参加したか
• 問い合わせにつながったか
• 営業で実際に課題が確認できたか
• 商談にならなかった理由は何か

結果を確認し、「どの関心シグナルが自社にとって意味を持つのか」を更新していきます。

興味関心データ活用で起きやすい4つの失敗

関心が高い人を「今すぐ客」と判断する

情報収集や学習を目的に同じテーマを調べていることもあります。

関心の高さだけで購買意向を断定せず、自社との適合度や具体的な行動を確認します。

スコアだけを現場へ渡す

「関心スコア90」と営業へ共有しても、何に関心があるのか、その情報を何に使うべきなのかが分からなければ、行動につながりません。

スコアに加え、テーマ、変化、過去接点、確認すべき仮説まで共有します。

一つのテーマだけで顧客課題を決めつける

例えば「SEO」の記事を閲覧したからといって、その企業がSEO支援を購入したいとは限りません。

周辺テーマ、行動の流れ、アンケートや営業情報などを確認します。

データを集めること自体が目的になる

興味関心カテゴリーを細かく増やしても、それが施策判断につながらなければ活用とはいえません。

「この情報があれば、広告・記事・営業・商品企画の何を変えるのか」を先に決めます。

興味関心データを扱う際はプライバシーと利用条件も確認する

興味関心データは、取得・利用方法によって法的な位置づけや必要な対応が異なります。

例えば、特定の個人に関する興味・関心情報、閲覧履歴などを扱う場合には、個人情報・個人関連情報に該当するか、どの目的で分析・利用するのか、第三者とのデータ連携があるかなどを確認する必要があります。

実務では少なくとも次の点を確認してください。

• データの取得元
• 個人・企業・統計のどの単位か
• 利用目的
• 第三者提供・データ連携の有無
• 利用契約やデータ提供元の条件
• 自社のプライバシーポリシー等との整合

データ活用の可否は、データ名称だけでは判断できません。実際のデータ構造や取得・利用方法に応じて確認することが重要です。

実務で確認したい興味関心データ活用チェックリスト

確認項目	確認すること	不足している場合の見直し
目的	関心データを使って何を判断するのか明確か	広告、営業、コンテンツなど施策を一つ決める
定義	「興味」「関心」の判定方法を説明できるか	データ提供元・集計条件を確認する
対象単位	個人・企業・セグメントのどの単位か分かるか	分析単位を明確にする
属性	自社ターゲットとの適合度を確認しているか	企業・顧客属性を追加する
テーマ	どの具体的なテーマに関心があるか分かるか	大分類だけでなく課題単位へ整理する
鮮度	いつの関心なのか確認しているか	期間・直近変化を見る
行動	単発か継続的な行動か確認しているか	頻度・深さ・広がりを確認する
自社接点	自社サイトや営業との接点も確認しているか	CRM・Web・ウェビナー等を照合する
施策	分析結果を具体的な施策へ反映しているか	次に届ける情報・担当部門を決める
検証	施策結果を関心データの評価へ戻しているか	問い合わせ・商談等との関係を検証する
管理	取得・利用条件を確認しているか	法務・プライバシー・契約条件を確認する

特に、「関心データはあるが広告以外で使っていない」「営業へスコアだけを渡している」「なぜその企業に関心があると判断したのか説明できない」という場合は、データ活用の設計を見直す余地があります。

まとめ｜興味関心データは「誰に広告を出すか」から「顧客をどう理解するか」へ

興味関心データとは、顧客や企業がどのテーマ、課題、商品領域に関心を示しているかを把握するためのデータです。

広告ターゲティングは重要な用途の一つですが、活用先はそれだけではありません。

• 顧客理解
• ターゲット選定
• コンテンツ企画
• 営業仮説
• ウェビナー企画
• 商品・市場分析

など、さまざまな判断へ利用できます。

その際に重要なのは、「興味がある」という情報だけで顧客を決めつけないことです。

属性で「誰なのか」、興味関心で「何を気にしているのか」、行動で「実際に何をしているのか」、営業・CRM情報で「自社との関係はどうなっているのか」を確認する。

このようにデータの役割を分けることで、興味関心データは単なる広告配信条件ではなく、マーケティングや営業の意思決定を支援する情報として活用しやすくなります。

興味関心データに関するよくある質問

興味関心データとは何ですか？

顧客や企業が、どのテーマ、課題、商品カテゴリーなどに興味・関心を示しているかを把握するために利用するデータです。アンケート回答、閲覧・情報収集行動など、取得元によって意味が異なるため、データの生成方法まで確認することが重要です。

興味データと関心データに違いはありますか？

マーケティング実務では、明確に区別せず似た意味で使われることがあります。サービスやデータ提供元によって定義が異なる場合があるため、名称より「どの情報から何を判定しているのか」を確認してください。

興味関心データとオーディエンスデータの違いは何ですか？

オーディエンスデータは、対象顧客についての属性、行動、興味関心などを含む、より広い概念として使われることがあります。興味関心データは、その中でも「何に関心を示しているか」に焦点を当てた情報と整理できます。

興味関心データとインテントデータは同じですか？

完全に同じとは限りません。興味関心データは広く関心テーマを捉えるのに対し、インテントデータは検索・閲覧などの行動や変化から、検討状況や営業・マーケティングで確認すべきタイミングを判断する材料として利用されることが多いです。

興味関心データは広告以外に何へ活用できますか？

顧客理解、コンテンツテーマの選定、BtoBターゲティング、営業対象の仮説づくり、セミナー企画、商品開発や市場分析などへ利用できます。目的に応じて他のデータと組み合わせます。

関心が高い企業は営業優先度も高いですか？

一概にはいえません。自社との適合度、行動の新しさ・深さ、過去の営業接点、具体的な検討状況なども確認する必要があります。関心度は確認優先度を考えるシグナルの一つとして扱うとよいでしょう。

興味関心データを利用するときに注意すべきことはありますか？

データの取得元、判定方法、対象単位、利用目的、法的な位置づけ、第三者とのデータ連携、契約条件などを確認してください。また、関心情報だけから個人や企業の意図を断定しないことも重要です。