SEOの一次情報はどこにある？現場インタビューとGA4・GSCから情報を発掘する方法

生成AIの普及により、キーワード調査から構成案の作成、本文の執筆に至るまで、コンテンツ制作の多くの工程を効率化できるようになりました。

一方で、Web上に存在する既存の情報をAIにまとめさせただけのコンテンツは、どのサイトを見ても似たような内容になりやすく、読者にとっても自社ならではの情報を伝えにくくなる可能性があります。

前回の記事では、この課題に対処するため、「一次情報（現場の情報）」とAIを組み合わせ、SEOコンテンツ制作の業務工程そのものを再設計する考え方について整理しました。

しかし、実務の現場で次に突き当たるのが、「そもそも、自社ならではの一次情報とはどこにあり、どうやって集めればよいのか」という疑問です。

「一次情報」と聞くと、大規模なアンケート調査や外部機関への意識調査、独自の実験データなどを想像し、「準備やコストがかかって自社では手が出しにくい」と感じてしまうケースも少なくありません。

しかし、実務において価値を持つ一次情報は、必ずしも特別な調査でしか手に入らないわけではありません。日々の顧客対応や現場へのヒアリング、自社サイトのアクセスデータなど、すでに社内に存在している情報の中にも多く潜んでいます。

今回は、SEOの実務で比較的取り組みやすい「現場インタビュー」「GA4」「Google Search Console（GSC）」という3つの情報源に着目し、そこからコンテンツに活用できる情報を発掘・抽出するための具体的な考え方と実務手順について掘り下げていきます。

現場インタビューから一次情報を抽出する

社内で最も貴重な一次情報が眠っている場所の一つが、日々顧客と直接接している営業担当、カスタマーサポート（CS）、店舗スタッフ、専門職、コンサルタントといった「現場」です。

現場の担当者は、「顧客が何に悩み、どの言葉で納得し、どこでつまずくのか」を実務を通じて体験しています。この体験や知見は、コンテンツに具体性を加える一次情報になり得ます。

ただし、現場の担当者に単に「わが社のサービスのメリットは何ですか？」あるいは「お客様はどんな記事を求めていると思いますか？」と大雑把なヒアリングをしても、返ってくる答えは会社案内パンフレットに載っているような一般論になりがちです。

現場から具体的な情報を引き出すためには、質問の角度を変え、担当者が日常業務で遭遇している「具体的な事実」を問うことが有効です。

現場から具体的な情報を引き出す質問例

• 顧客の質問や迷い：「商談や問い合わせで、お客様から最も頻繁に聞かれる質問は何か？」

• 導入・購入のハードル：「成約直前で、お客様が最後の最後に躊躇・迷うポイントはどこか？」

• 補足説明の頻度：「資料やWebサイトを見せながら説明する際、毎回口頭で補足している部分はどこか？」

• 勘違いや誤解：「サービス導入前に、お客様が勘違いしやすいポイントや誤った認識は何か？」

• 実際のトラブル・失敗：「過去に導入や運用でうまくいかなかった際、どのような原因があったか？」

• 変化の兆候：「最近半年ほどで、お客様からの相談内容や関心事に何か変化はあったか？」

例えば、カスタマーサポートへのヒアリングで「初期設定の画面で、マニュアルにはない独自の工夫を伝えると、お客様の納得度が明らかに上がる」という事実が出てきたとします。

この「マニュアルには書かれていない現場の運用工夫」は、自社ならではの具体的な情報として、コンテンツに活かせる可能性があります。

自社の現場担当者が持っている知識や体験を意識的に掘り起こすことが、一次情報収集の第一歩となります。

GA4から自社サイトのユーザー行動データを探す

次に活用したい情報源が、自社サイトのアクセス解析データである「GA4」です。

GA4のデータは、自社サイト上で確認できるユーザー行動のデータとして、コンテンツ改善の材料にできます。単にアクセス数の増減を一喜一憂して確認するためのツールではなく、「自社サイトに訪れたユーザーが、実際にどのような行動を取ったか」という客観的な事実の記録として捉えることができます。

コンテンツ制作に活かす観点からは、以下のようなデータに注目して情報を観察します。

• 閲覧数の多いページ・滞在傾向：ユーザーが時間をかけて読んでいるテーマはどこか

• 流入元とページの組み合わせ：どのような経路から、どのページへ辿り着いているか

• ページ間の移動フロー：ある記事を読んだ後、次にどのページへ進んでいるか

• コンバージョン（成果）に至ったユーザーの閲覧履歴：問い合わせや購入に至ったユーザーが事前に読んでいるコンテンツはどれか

事実と解釈（仮説）を分けて観察する

GA4のデータを扱う際に最も注意すべきなのは、「数値（事実）」と「その数値の理由（解釈・仮説）」を明確に区別することです。

GA4では、ユーザーがサイト上でどのような行動をしたのかをデータとして確認できます。一方で、その行動を取った理由や意図まで、データだけから直接判断できるわけではありません。数値だけを見て人間の勝手な推測を事実と混同してしまうと、誤った方向にコンテンツを改善してしまう危険性があります。

※以下はGA4のデータを読む際の仮想例です。

【GA4データの整理例（仮想例）】

• 事実（データ）：『サービス比較記事』から『料金ページ』への遷移率が、他記事に比べて高い。

• 解釈（仮説）：この記事の読者は、一般的な知識の収集段階ではなく、具体的な検討段階に入っており、料金体系を強く気にしている可能性がある。

• コンテンツへの還元方針：比較記事の中に、より具体的な料金シミュレーションや費用対効果の考え方を追記する。

このように、「データとして確認できる事実」と「そこから読み解く仮説」を切り分けて管理することで、アクセス解析データを安全かつ効果的にコンテンツ改善の材料として還元できるようになります。

GSCから検索ニーズの接点を探す

自社サイトと検索ユーザーの「接点」を教えてくれるのが、Google Search Console（GSC）のデータです。

GSCのデータは、「自社サイトが検索結果上でどのような検索クエリと接点を持っているか」を確認するためのデータです。自社サイトのページがどのような検索クエリ（検索キーワード）で表示され、どのくらいクリックされているかを確認できます。

• 表示されている検索クエリ

• 表示回数（インプレッション）

• クリック数

• 平均CTR（クリック率）

• 平均掲載順位

GSCを活用して情報を発掘する際の興味深いポイントは、「自社が想定していなかった検索クエリで、実際に表示されているページ」を見つけ出すことです。

想定外の検索クエリからヒントを得る

※以下はGSCの活用方法をイメージするための仮想例です。

例えば、「○○ツール 使い方」というキーワードを狙って作成した記事があるとします。しかしGSCを確認すると、「○○ツール 外部連携 エラー」といった、より具体的でトラブル解決系のクエリで表示が発生していることが分かったとします。

この発見は、自社サイトがユーザーの実際の検索行動とどのような接点を持っているかを示すヒントになります。

• なぜそのクエリで表示されているのか：記事内のどの記述が評価されているのかを確認する

• ユーザーのニーズ：単なる使い方の手順だけでなく、トラブル対処法を知りたいユーザーが集まっているのではないか

GSCのデータは、「ユーザーが検索画面でどのような行動を取っているか」を示すデータです。これを「単なる順位チェック」で終わらせず、「新しいコンテンツや記事改善のための手がかり」として読み解く姿勢が重要になります。

※なお、GSCのデータはあくまで「検索結果画面での表示やクリックの記録」であり、それだけでユーザーの深層心理やニーズのすべてを断定できるわけではありません。あくまで仮説を立てるためのヒントとして活用します。

一次情報を「コンテンツ」へ変換する手順

現場インタビューやGA4・GSCから情報を集めたら、次はその情報を記事の「構成案」や「テーマ」へと変換する作業に入ります。

ここで意識したいのが、「一次情報（事実）そのもの」「そこから導いた仮説」「自分自身の考察」という3つの要素を混同せずに接続するプロセスの明確化です。

具体例でその流れを見てみましょう。

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【一次情報からコンテンツへの変換フロー】

1. 一次情報（事実）の収集

   • 営業担当へのヒアリングで「最近、導入後の運用体制について不安を口にする顧客が増えている」という話（事実）を得た。

2. 仮説の立案

   • 「ツール自体の機能比較だけでなく、『導入後に社内で定着させる方法』に頭を悩ませている検索ユーザーが多いのではないか」という仮説を立てる。

3. 検索データとの照合

   • GSCで関連クエリを確認すると、「○○ツール 社内定着」「○○ツール 運用ルール」といったクエリの表示が発生していることを確認。

4. コンテンツテーマの策定

   • 記事タイトル案：「○○ツール導入で失敗しないための『社内定着』5つのステップ」

   • 構成案：現場で実際に起きた失敗例と、CS担当者が提示している解決法を事例として盛り込む。

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一次情報（事実）をそのまま記事にベタ貼りするだけでは、単なるインタビューメモになってしまいます。

現場で得た情報や自社データをもとに事実を整理し、必要に応じてGSCなどの検索データも掛け合わせながら、仮説を導いてコンテンツに落とし込む。

このステップを踏むことで、現場のリアルな情報と検索ニーズが合致した、独自性のあるコンテンツを作り出すことが可能になります。

AIは「一次情報を探す人」ではなく「整理する人」として使う

ここで、これまでの工程に「AI（生成AI）」をどのように組み込むかという点に触れます。

「一次情報×AI」の取り組みにおいて最も重要な原則は、「AIに自社独自の一次情報を考えさせようとしないこと」です。

AIに「当社の顧客が困っているリアルな事例を考えて」と指示しても、実際の自社の顧客情報を与えていなければ、自社固有の事実に基づいた事例が生成されるとは限りません。

AIによる補助を組み込みやすいのは、人間が実際に集めてきた雑多で非構造化された一次情報を「整理・構造化・要約」する作業です。

AIを活用しやすい一次情報の整理作業

• インタビュー音声の文字起こしテキストの整理：雑談混じりの発言から要点を抽出する

• 顧客からの質問内容の分類：重複する質問をカテゴリーごとに整理する

• GSCやGA4データのテキスト化からの傾向抽出：CSVやテキスト形式で渡したデータから主な変化点をピックアップする

• 情報カードへの変換：集めた事実と解釈を指定フォーマット（情報カード）に当てはめる

• 記事構成（プロット）のベース作成：整理された情報をもとに、見出し構成の選択肢を提示させる

人間が「情報の発掘（収集）」を担い、AIがその「整理と下ごしらえ」を担う。そして最終的に人間が「ファクトチェックと独自の考察の付加」を行う。

この役割分担を意識することで、AIの生成能力を活かしつつ、記事の独自性と信頼性を担保することができます。

※注意：個人情報、顧客情報、社内の機密情報などをAIツールに入力する際は、利用するAIサービスのデータ取り扱い規定（学習に利用されない設定になっているか等）や社内セキュリティルールを必ず事前に確認し、必要に応じてマスキング処理を行ってください。

一次情報を集めてコンテンツにする実務フロー

ここまで解説したステップを、日々のSEOコンテンツ制作の実務フローとして全体像を整理してみましょう。

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【一次情報収集からコンテンツ化への実務フロー】

① 情報源の特定

• 今回扱うテーマについて、「誰（営業/CS/専門職）」または「どのデータ（GA4/GSC）」に情報があるか決める。

② 現場からの情報発掘

• 具体的・掘り下げた質問を用いてヒアリングを行う、または該当データを抽出する。

③ 事実と解釈の分離

• 集まった情報を作業シートやメモ上で「確認できた事実」と「そこからの推測（仮説）」に分ける。

④ AIによる整理・構造化

• マスキングした事実データをAIに入力し、要約、分類、構成案のベース作成を行わせる。

⑤ 人間による確認（ファクトチェック）

• AIが出力した構成や文章が、入力した事実とズレていないか、誤解を招く表現になっていないか確認する。

⑥ 人間による独自の考察・体験談の加筆

• コンサルタントや専門職としての見解、実務での失敗・成功体験の補足を加える。

⑦ コンテンツの完成・公開

• 最終的な表現の推敲を行い、記事として公開する。

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このフローを意識することで、単に「キーワードを見てWebで調べて書く」という従来のやり方から脱却し、自社の現場知見をコンテンツ制作に継続的に活かしやすくなります。

私が考える「SEO担当者の役割の変化」

ここからは、WebマーケティングやSEOのコンサルティング現場に携わる私自身の個人的な考察となります。

生成AIが普及し、文章作成のハードルが下がった現代において、SEO担当者に求められるスキルや役割の重みは大きく変わりつつあると感じています。

かつてのSEO担当者の主な仕事は、「検索キーワードを分析し、構成案を作り、綺麗で網羅的な文章を書く（あるいはライターに発注する）」という、制作実務に重きが置かれていました。

しかし、AIが構成案の作成や下書きを補助してくれるようになった今、文章をゼロから組み立てること自体の相対的な負担は小さくなっていくのではないでしょうか。

私が注目したいのは、これからのSEO担当者にとって、「社内に眠る一次情報を発掘し、コンテンツに変換するプロデューサーとしての役割」が、これまで以上に重要になっていくのではないか、という点です。

• 社内ネットワークを活かし、現場の営業やCSから価値ある話を引き出す力

• アクセス解析データや検索データから、ユーザーの行動仮説を深く読み解く力

• 集まった生の情報を、AIが処理しやすい形に整理・設計するデータハンドリング力

• AIの出力結果をそのまま鵜呑みにせず、ファクトチェックと倫理的判断を下す責任感

「記事を書く仕事」から、「現場の一次情報を掘り起こし、AIを道具として扱いながら、自社ならではの情報をコンテンツへ組み上げる仕事」へ。

SEO担当者がこのような視点を持つことで、ユーザーや顧客にとって有用な情報を、自社ならではの経験やデータとともに届けるWebメディア運営につながるのではないかと考えています。

おわりに

今回は、「一次情報はどこにあるのか」というテーマで、現場インタビューやGA4・GSCといった社内データを活用した一次情報の発掘・変換プロセスについて解説してきました。

内容をまとめます。

• 一次情報は特別な調査だけから得られるものではない：営業・CSへの具体的なヒアリングや、GA4・GSCなどの自社データの中にも、コンテンツに活用できる情報がある。

• 現場インタビューは質問の仕方が命：一般論ではなく、「実際の失敗例」「毎回補足していること」など具体的な事実を問う。

• GA4・GSCは「事実と解釈」を分けて扱う：データとして確認できる事実と、そこから立てる仮説を混同しない。

• AIは「集めた情報の整理役」として使う：AIに独自の一次情報を考えさせるのではなく、人間が集めた情報を整理・構造化させる。

• SEO担当者の役割は「情報の発掘者・プロデューサー」へ：文章の執筆以上に、社内の知見を集めて設計する工程が価値を持つ。

自社ならではの一次情報を起点としたコンテンツ制作は、単なるSEO対策を超えて、「自社の強みや現場の誠実な姿勢をユーザーへ正しく伝えるための仕組み」そのものです。

まずは、社内の営業担当者やカスタマーサポートの方に「最近、お客様からよく聞かれる質問って何ですか？」と15分話を聞いてみることや、GSCで想定外のクエリを探してみることから始めてみてはいかがでしょうか。

次回は、今回集めたような一次情報を、個人の頭の中だけで終わらせず、「社内で継続的に使えるナレッジ（情報カード・プロンプト・制作ガイドライン）へ変換し、資産化していく方法」について掘り下げていく予定です。

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