【広告だけに頼らない】Perplexityに学ぶ「狙って伸ばす」オーガニック成長の作り方
生成AI系サービスの競争は激しく、機能差だけでは選ばれにくい局面が増えています。 そんな中、AI検索サービスの一社が「大きくばらまく」よりも「深く刺さる層に丁寧に届ける」方針を強めています。 本記事は、その考え方を日本のデジタルマーケ実務に落とし込み、運用・KPI・体制・リスク管理まで“今日から動ける”形に再構成します。
論点の中心は「信頼」と「再現性」
広告の“露出”ではなく、選ばれる理由の言語化と、紹介が起こる仕組みづくりが主戦場になります。
やることは「絞る・磨く・増幅する」
ターゲットの解像度を上げ、プロダクト体験を磨き、信頼できる場で自然に増幅させます。
KPIは「短期CV」だけで崩れやすい
継続利用や指名・推奨につながる指標を、意思決定ができる粒度で設計する必要があります。
リスクは「誤解される表現」と「期待値」
AIサービスは誤解が拡散しやすい領域です。ブランドセーフティと説明責任の設計が効きます。
🧭 この記事のナビ
イントロダクション
「良いプロダクトなら自然に伸びる」は理想ですが、現実には“良さが伝わる場”を設計しないと埋もれます。 生成AI領域は特に、体験価値の理解に時間がかかり、誤解や過剰期待も生まれがちです。
そこで注目したいのが、PerplexityのようなAI検索サービスが採用している「ターゲット型オーガニック成長」という考え方です。 これは、広告を否定するのではなく、広告だけで解決しようとしない戦略です。
本記事では、海外事例の要点を踏まえつつ、日本のマーケ担当者が社内調整・代理店連携・KPI運用まで含めて進められるように、 “実務の型”として整理します。
- 論点：なぜ「広く」ではなく「深く」から始めるのか
- 示唆：オーガニックは放置ではなく、設計と運用で伸ばすもの
- 実務アクション：体制・KPI・クリエイティブ・配信面の優先順位を決める
- 注意点：信頼が毀損すると回復が難しい領域なので、表現と期待値を管理する
✍️ 今日からの一手（最短ルート）
まずは「誰に刺さると紹介が起きるか」を一枚にまとめ、社内で合意を作ります。 施策に着手する前に、ターゲット・約束価値・根拠のセットを固定すると、運用のブレが減ります。
- ターゲット像を“属性”ではなく“困りごとと場面”で定義する
- 約束価値を「導入前の不安」も含めて言語化する
- 根拠（事例・デモ・比較）を、誇張しない形で用意する
概要
ターゲット型オーガニック成長は、「深く刺さる層の体験」を起点に、推奨・話題化・指名へと連鎖させる設計です。 Digidayの記事では、Perplexityが“無差別な宣伝装置”ではなく、狙いを定めたオーガニック成長に投資している様子が語られています。
重要なのは「無料だから拡散される」といった単純な話ではなく、価値が伝わりやすいコミュニティや導線を見つけ、 そこで信頼を積み上げることです。さらに、オフラインの体験設計や、著名人起用でも“実ユーザー”を前提にするなど、 信頼に寄せた工夫が見られます。
競合が大規模な露出に投資する中で、ターゲットを絞り、信頼できる接点で“理解される”ことを優先する戦略が成立するか。
- 「誰に、どの場面で、何を解決するか」を先に固定できているか
- 拡散よりも「理解→継続→推奨」を回す導線があるか
- マーケとプロダクトの境界を越えて改善が回るか
オーガニックは“自然発生”ではなく、“狙って起こす”ものです。実務では、接点設計と運用が勝負になります。
- コミュニティ・パートナー・PRなど「信頼の借り方」を設計する
- クリエイティブは「機能」より「使いどころ」を伝える
- 短期指標だけで評価しないガバナンスが必要になる
運用フローを“ループ”で考える
ターゲット型オーガニック成長は、単発の施策ではなく、改善ループです。 日本の現場では「施策→レポート」で止まりがちなので、次の一手まで含めて型にします。
🎯 課題の定義
困りごとと利用場面を言語化し、誰に刺さるかを絞ります。
🧪 体験の提示
デモ・比較・事例で、理解の壁を下げます。
🤝 信頼の接点
コミュニティやパートナーで、納得を補強します。
🔁 継続と推奨
オンボーディングと共有導線で、推奨のきっかけを作ります。
🧭 学習と改善
定性・定量をまとめ、次の打ち手に反映します。
よくある誤解
「オーガニック＝無料で勝手に伸びる」と捉えると失敗します。 実際は、誰に届けるか・どこで語るか・何を検証するかが必要で、運用の設計こそが差になります。
利点
ターゲット型オーガニック成長の利点は、単に費用対効果の話にとどまりません。 生成AI領域のように「信頼が価値そのもの」になりやすい市場では、理解と納得の積み上げが強みになります。
意思決定者に届きやすい
広い露出は、必ずしも意思決定者に刺さるわけではありません。 一方で、特定の業界・職種・課題に最適化した情報は、検討フェーズの深い層に届きやすく、提案や稟議にも使われます。
- 社内共有されやすい「比較」「導入手順」「注意点」が資産になる
- 代理店・制作会社・SIなど“周辺プレイヤー”も巻き込める
- トライアルから定着までの“落ちるポイント”を減らせる
KPIを“継続”に寄せやすい
AIサービスは、初回体験よりも「再利用されるか」で成果が変わります。 オーガニック成長を軸にすると、継続・推奨・指名といった価値に目線が向き、KPIの整合性が取りやすくなります。
| 観点 | 大量露出型 | ターゲット型オーガニック |
|---|---|---|
| 勝ち筋 | 認知の広がりを起点に、検討を拾う | 理解が深い層で定着させ、推奨の連鎖を作る |
| クリエイティブ | 短いメッセージで関心を取る | 使いどころと差分を伝え、納得を作る |
| KPI設計 | 短期の反応中心になりやすい
判断が速い一方で、学びが浅くなることがあります
|
継続・推奨・指名へ寄せやすい
改善ループの設計が前提になります
|
| リスク | 炎上・誤解が拡散すると影響範囲が広い | 拡散力は抑えめでも、信頼設計が崩れると伸びにくい |
✅ 判断基準（この戦略が向くケース）
- 体験の良さを“一言”で説明しにくく、デモや事例が効く商材
- 意思決定者が複数で、稟議・合意形成が必要な組織向け
- 信頼や正確さへの期待が高く、誤解されると損失が大きい領域
- マーケとプロダクトが連携し、改善サイクルを回せる体制がある
応用方法
ここからは、Perplexityの事例を“自社に転用できる形”に落とします。 ポイントは、施策名ではなく「狙い」と「運用の仕組み」を移植することです。
運用：チャネルより「場」を選ぶ
オーガニック成長の要は、チャネル選定ではなく「信頼される場で語れるか」です。 たとえば、業界コミュニティ、専門メディア、イベント、パートナーの顧客基盤など、納得が生まれやすい場所を優先します。
- コミュニティ運営：質問が集まる場所を作り、プロダクト改善へ戻す
- 共催・共同発信：パートナーの信頼を借りて、理解の壁を下げる
- プロダクト内導線：共有・招待・テンプレ配布で推奨のきっかけを作る
- オフライン体験：触って理解できる場を用意し、誤解を減らす
クリエイティブ：機能ではなく「使いどころ」を描く
生成AI系の訴求は、機能羅列に偏ると理解されにくくなります。 代わりに、業務フローのどこで助かるのか、どの判断が速くなるのかを具体化します。 Perplexityが“ユーザーとしてのリアリティ”を重視している点は、応用しやすい学びです。
- 「困りごと → つまずき → 解決の筋 → 注意点」の順で伝える
- 誇張せず「できること／できないこと」を同じ画面で示す
- 比較は相手を貶すのではなく、使い分けで整理する
- 万能感を出しすぎて、導入後のギャップで離脱が増える
- 専門用語が多く、初心者が入口で止まる
- 事例が抽象的で、自分ごと化できない
KPI：短期と中長期を“同じ地図”に載せる
オーガニック成長は短期の数字だけで評価すると止まりやすい一方、放任すると改善が鈍ります。 そこで、短期指標と中長期の価値指標を“同じストーリー”でつなぎます。
- 短期：理解が進んだか（資料閲覧・デモ完了・相談の質）
- 中期：定着しているか（継続利用・利用深度・社内共有）
- 長期：推奨が起きているか（紹介・指名・パートナー経由の増加）
チェックのコツ
指標は増やしすぎると運用が破綻します。 「意思決定に使えるか」「改善に効くか」を軸に、少数に絞って運用ルーチンに落とし込みます。
導入方法
ここでは、社内で動かせる手順に落とします。 代理店運用でもインハウスでも、必要になるのは「合意形成」と「運用の型」です。
導入前に揃えるもの
施策を始める前に、迷いが出やすい論点を先に潰します。 特に、生成AI系サービスは期待値の調整が重要です。
- ターゲット定義：職種ではなく“業務場面と困りごと”で書く
- 約束価値：メリットだけでなく、前提条件と注意点も含める
- 根拠：デモ・事例・比較のいずれかを用意し、更新できる体制にする
- ガードレール：表現ルール、ブランドセーフティ、問い合わせ導線を明確にする
上長や関係部門と合意を作るための型です。短くても、論点が揃っているほど承認が早くなります。
目的
狙うターゲットに理解を作り、継続と推奨につながる導線を整える
想定リスク
誤解される表現、過剰期待、利用場面のミスマッチによる不満
施策の柱
コミュニティ／パートナー／コンテンツ／体験イベントを組み合わせる
評価観点
理解の進み具合、定着、推奨の兆しを運用ルーチンで追う
運用フロー：役割分担を先に決める
オーガニック施策は部門横断になりやすく、責任の所在が曖昧だと止まります。 そこで、最小限の役割分担を決め、更新と改善の流れを作ります。
🏷️ 企画
ターゲット・訴求・検証仮説を整理し、関係者に共有します。
🧷 監修
法務・広報・CSの観点で、表現とリスクを確認します。
🧰 制作
デモ、記事、事例、イベント導線を作り、更新しやすくします。
📣 配布
信頼される場へ届け、反応を拾い、会話を生みます。
🔎 ふり返り
定性と定量をまとめ、次の改善点を合意して実装します。
チェック項目：施策を“やりっぱなし”にしない
実務では、コンテンツやイベントは作れても、学びが資産化されないことがあります。 以下のチェック項目を運用会議のテンプレにすると、改善が回りやすくなります。
- 想定ターゲットの反応が取れているか（“想定外”の反応は何か）
- 理解の壁はどこにあるか（言葉・導線・デモの不足）
- 継続利用を邪魔している要因は何か（オンボーディング・期待値）
- 推奨のきっかけが足りているか（共有導線・テンプレ・成功体験）
- ブランドセーフティ上の懸念が出ていないか（表現・文脈・掲載面）
Perplexityの事例を参考にするなら、次のような“狙い”が移植ポイントになります。
- プロダクトの理解が進む場に出る（専門メディア、コミュニティ、イベント）
- 体験を“触れる形”にする（デモ、テンプレ、ハンズオン）
- 信頼できる人の言葉で語る（実ユーザー、パートナー）
日本の組織事情で起こりがちな落とし穴です。先に回避策を用意しておくと進みやすくなります。
- 稟議の前に施策を積み上げ、説明が難しくなる
- 担当者の熱量で走り、表現のガードレールが後追いになる
- 代理店と役割分担が曖昧で、改善が遅れる
🧩 代理店／インハウスの使い分けヒント
代理店に任せる場合でも、ターゲット定義と表現ルールは発注側が握るほうが安全です。 インハウスの場合は、制作リソース不足をパートナーで補いつつ、学びを社内に残す設計が鍵になります。
- 代理店：配布面の開拓、制作、運用を加速。発注側はガードレールと優先順位を担当
- インハウス：学びが蓄積しやすい。人手が足りない部分を外部で補完
未来展望
生成AI時代は、情報が増えるほど「信頼される発信」と「理解される体験」が価値になります。 そして、AI検索や対話型UIの普及により、ユーザーは“自分の文脈”で答えを得るようになります。
この環境では、単に露出を増やすよりも、深い層に刺さる説明資産（使いどころ、比較、注意点、実装手順）を持つ組織が強くなります。 Perplexityのような動きは、AIサービスに限らず、SaaSやBtoBのマーケにも波及しやすい流れです。
- コミュニティやパートナー経由の“信頼の流通”が重視される
- プロダクト体験そのものがマーケ施策になり、改善ループが必須になる
- 誇張を避け、説明責任を果たすブランドが選ばれやすくなる
- 話題化だけを狙うと、期待値が上がりすぎて不満につながる
- “わかる人だけ”に閉じると、成長の天井が早く来る
- 情報の更新が止まると、信頼の土台が弱くなる
未来の実務ポイント
「狙って伸ばす」戦略は、派手さよりも継続運用が重要です。 施策の成功を“担当者の頑張り”に依存させず、テンプレとガバナンスで再現性を作ることが、次の競争力になります。
まとめ
ターゲット型オーガニック成長は、広告の代替ではなく、信頼と理解を積み上げるための設計です。 Perplexityの事例は、「宣伝で押し切る」よりも「理解される導線を整える」ほうが効く局面があることを示しています。
日本の実務では、稟議や部門連携がボトルネックになりやすい分、テンプレ化とガードレール整備が効果的です。 まずはターゲット定義と約束価値を一枚にまとめ、運用ループを回せる体制を作るところから始めてください。
- ターゲットは“属性”ではなく“業務場面と困りごと”で定義する
- クリエイティブは機能ではなく、使いどころと注意点を伝える
- KPIは理解・定着・推奨の流れで設計し、改善に使える形に絞る
- 表現のガードレールとブランドセーフティを先に決めて、安心して運用する
FAQ
実務で出やすい疑問を、運用目線で整理します。 迷ったときは「誰のどんな場面を助けるのか」に立ち返ると判断がしやすくなります。
❓ オーガニック施策は時間がかかりませんか？
❓ 広告はやめたほうが良いですか？
❓ どのチャネルから始めるのが安全ですか？
❓ KPIが多くなって運用が回りません
❓ ブランドセーフティは何を決めれば良いですか？
- 判断に迷ったら「誰のどんな場面を助けるか」に戻る
- 表現は“期待値”を上げるより“納得”を増やす
- 改善ループが回る体制が、オーガニック成長の土台になる
参考サイト
参照元および関連する信頼性の高い情報源です。実務で深掘りするときの起点としてご活用ください。
-
Digiday「Our marketing is not a bullshit machine: Why Perplexity is investing in targeted organic growth」ターゲット型オーガニック成長に投資する背景と、体験・接点設計の考え方を知る起点。
-
プロダクト起点の成長を“運用モデル”として捉えるための補助資料。
-
AIサービスにおける信頼・期待値・コミュニケーションの難しさを考える材料。
-
Berkeley Haas Newsroom「Perplexity AI CEO discusses the “wild west” of artificial intelligence」AI領域の前提と、プロダクト・信頼の捉え方に関する補助的な読み物。
-
Daum (The Korea Herald 再掲)「Why Perplexity built a low-key coffee shop in Seoul’s most hip neighborhood」オフライン体験が“理解の壁”を下げる例として参考になります。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
