データドリブンでコンテンツを最適化する方法

多くの企業がコンテンツマーケティングに注力し、顧客に有益な情報を提供することで購買に繋げようとしています。

しかし、「コンテンツを作っても効果が出ない」「何から改善すればいいか分からない」といった課題も少なくありません。

その解決策となるのが、勘や経験だけに頼らず「データ」に基づいて意思決定を行う「データドリブン」なアプローチです。

本記事では、データを用いてコンテンツの効果を最大化する具体的な方法をご紹介します。

コンテンツマーケティングの現状と課題、データ活用の重要性

会社としてこれからコンテンツマーケティングに注力し、効率的にリード獲得を行い商談創出機会を増やしていきたいと考えている企業も多いかと思います。

昨今コンテンツマーケティングという施策は注目を集めており、特にSNSやSEOを活用した施策が注目を集めています。

それに応じて企業側から供給するコンテンツも、顧客の課題解決や興味に沿った情報提供が求められてきています。またコンテンツマーケティングに取り組む上で、よく直面する課題も存在します。

下記の3つが代表的な課題といえるでしょう。

リソース不足：コンテンツを制作していくには当然ながら人の手が必要です。昨今では生成AIなどの普及により従来よりは簡単にコンテンツを作成することが可能にはなりましたが、より精度の高いコンテンツを生み出すには人の手を加える必要があります。そもそも多くの企業では、コンテンツ制作に必要なスキルを兼ね備えた人材がいないであったり、スキルを持つ人材がいたとしても他の業務で多忙などのケースがあるかと思います。これが1つめの課題です。

効果測定の難しさ：2つめは、コンテンツの効果測定が難しいといった課題です。

そもそもコンテンツマーケティングを「何を達成したいのか？」その上で具体的に追わなければならない目標が設定されていない、または曖昧であるため結果的に何を測定すればよいのか分からなくなるといったケースも大いに考えられます。また、適切な分析ツールが未導入であったり未設定である場合も考えられます。こういった背景からコンテンツの効果測定が難しいというのが2つめの課題です。

継続性の困難：3つめは、継続的にコンテンツを量産することが難しいといった課題です。

①の課題と同様にそもそもコンテンツ制作にかけられる人員や時間が慢性的に不足しているケース。効率的な制作体制や業務プロセスが整っていないなどの理由から継続的にコンテンツを量産することが難しいというのが3つめの課題です。

これらの課題を乗り越え、コンテンツマーケティングの成果を着実に積み上げるためには、憶測ではなく「データ」という客観的な事実に基づいてコンテンツを企画・制作・改善していく視点が不可欠です。

データドリブン・コンテンツ最適化とは？

では、「データドリブン・コンテンツ最適化」とは具体的にどのようなものでしょうか。

これは、収集したデータを分析し、その洞察に基づいてコンテンツを改善し続けることで、効果を最大化するアプローチです。例えば、メールマガジンの件名や配信時間を決める際に、担当者の「今回はこれが響くはずだ」「この時間が読まれやすいだろう」といった「勘」や「経験」に頼るのではなく、「過去の配信データ（開封率、クリック率、コンバージョン率など）」を分析し、「開封率が高い件名の傾向」や「クリックされやすい配信時間帯」という根拠に基づいて決定する。これがデータドリブンな意思決定です。

このように、データに基づいた改善を繰り返すことで、コンテンツは読者にとってより価値が高く、エンゲージメント（開封、クリック、読了など）に繋がりやすくなります。

これはメルマガに限らず、ブログ記事、Webサイト、SNS投稿など、あらゆるコンテンツに当てはまります。

データドリブン・コンテンツ最適化に不可欠なデータとは？

データドリブンなコンテンツを最適化する上で欠かさないものが、基になるデータを収集するためのツールになります。ここではコンテンツ最適化において特に重要となる基本的なデータカテゴリをご紹介します。

①Webサイト分析データ（例：Google Analytics 4）

目的: ユーザーがサイト内でどのように行動しているかを把握する。

主要指標: PV、UU（ユニークユーザー）、滞在時間、直帰率、コンバージョン率（CVR）、流入経路など。

分析視点例: 「どのページからの離脱が多いか？」「どの流入経路からのユーザーがCVしやすいか？」

②SEO関連データ（例：Google Search Console）

目的: ユーザーが検索エンジン経由でどのようにコンテンツを見つけているか、検索エンジンからどう評価されているかを把握する。

主要指標: 検索順位、表示回数、クリック率（CTR）、流入キーワード（検索クエリ）など。

分析視点例:「どのキーワードで流入が多いか？」「表示回数は多いのにクリック率が低いページはないか？」

③ユーザー行動データ（例：Microsoft Clarity）

目的: ユーザーがページ上のどこに注目し、どこで興味を失っているかを視覚的に把握する。

主要指標: 熟読エリア（ヒートマップ）、クリック箇所、離脱箇所、スクロール到達率など。

分析視点例:「CTAボタンはクリックされているか？」「重要な情報が読まれる前に離脱していないか？」

これらのデータをただ集めるだけでなく、コンテンツの目的に応じて「どの指標の変化が重要か」を意識し、傾向や課題点を見つけ出すことが重要です。

例えば、「滞在時間を延ばしたい」なら滞在時間や熟読エリア、「CVRを改善したい」ならCVRや離脱箇所、クリック箇所などに注目し日々モニタリングしていく必要があります。

データ分析から改善アクションへ繋げるプロセス

最適なデータを取得することができたら、実際に手を動かしてコンテンツを最適化するアクションへ落とし込む必要があるのですが、具体的な方法として業務改善のフレームワークとして使用されるPDCAを例にしながら解説いたします。

①Plan（計画）

まず最初の手段としてコンテンツの目的（KGI）と指標（KPI）を明確にすることから始めてみましょう。

ブログ記事を例にとって解説すると「この記事経由でメルマガ登録者数を〇〇人にする」などそのコンテンツが最終的に自社のビジネスにとって何に貢献するのかを明確に定義します。その後は、定めたKGIの達成に向けてそのコンテンツで直接測定・改善すべき中間指標を定めます。

当然コンテンツの種類や目的によってKPIは変動することを念頭におきましょう。ブログ記事の場合「平均ページ滞在時間」「直帰率/離脱率」などが指標としては適切でしょう。

②Do（実行）

次のステップではPlanで立てた仮説に基づいて、具体的にコンテンツを改善していきます。

ブログ記事の場合は、仮説に基づきリライトに取り組んでみたり、キーワードを追加してみたり、記事後半の事例紹介部分に図解を追加して文章表現を修正するなどです。重要なのは、いつどのコンテンツに、どのような仮説に基づいて、どのような変更を行ったのかをしっかりと記録しておくことです。

③Check（評価）

次のステップが効果測定と分析です。効果測定に関しては専門の分析ツールなどを用いてPlanで設定したKPIが、施策の実施前後でどのように変化したのかをデータに基づいて測定していきます。

測定が終了した後は、測定結果とPlanで立てた仮説を照らし合わせることが必要です。そうすることで仮説が正しかったのか、間違っていたのかの検証をすることができます。

④Action（改善）

最後に次のアクションに繋げるための行動を確定させる必要があります。

Checkの段階で効果があった場合、類似のコンテンツでも同様の改善案が適用できないか検証してみたりさらなる改善に繋げていくと効果的でしょう。

逆に効果があまり感じられなかった場合、なぜ上手くいかなかったのかの原因を深掘りし別の課題や原因がないかを追及し再度計画からやり直してみましょう。

このような手順でPDCAサイクルを回すことでデータに基づいた改善が進み、コンテンツの質と効果が着実に向上します。成功・失敗事例とその要因を組織で共有すれば組織全体のデータ活用レベルが向上していくでしょう。

データに基づき、効果的なコンテンツを効率よく生み出すには？

データに基づき効果的なコンテンツを「効率よく」生み出すには、制作体制だけではなく、日々の業務プロセスにデータ活用の視点を取り入れることが重要です。

例えば新しくコンテンツを開発するとなった際に全てのコンテンツに同じ労力をかけるのではなく、データ分析に基づいて最も成果が見込めるコンテンツの企画・改善から着手するなどしてリソースを配分したり、データ分析で明らかになった質の高いコンテンツなどをテンプレート化して制作プロセスなどに組み込むことで効率と質を上げることが期待できます。

組織論的な観点で将来的にコンテンツ制作専門の部署を立ち上げることは理想的なことですが、多くの企業ではハードルが高く予算も限られている中で実践するのは難しいでしょう。

なので、初期段階では文章を執筆するのが得意な人材を社内からコンバートさせて他業務と兼任でもいいのでスモールスタートで初めてみると良いでしょう。このように小さな積み重ねることで効果的なコンテンツを効率よく生み出せる組織を醸成することもできるでしょう。