B2B領域のAI検索とAIの研究は、LinkedInなどのソーシャルメディアよりも優勢で重要ですか？

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公開：2025年5月7日 /更新：2025年5月7日 - 著者： Konrad Wolfenstein

LinkedInなどのソーシャルメディアとして、B2B領域のAI検索とAIの研究はより支配的で大工ですか

LinkedIn-Image：Xpert.Digitalなどのソーシャルメディアとして、支配的および大工のB2B領域でのAI検索とAIの研究は

B2B領域におけるAI検索とAIの研究対ソーシャルメディア（LinkedInなど）の優位性と重要性

LinkedInの代わりにKi？ B2Bがインテリジェント検索に参加しているのはなぜですか - B2Bの戦略変更？

B2B分野では、AIがサポートしている検索と研究の重要性が得られ、LinkedInなどの古典的なソーシャルメディアプラットフォームよりも多くの業界で既に重要で戦略的に重要であると見なされています。それにもかかわらず、ソーシャルメディアは特にLinkedInをB2B通信の中心的な要素にします。

PassDemone：

67％から90％| B2Bは、クラシック検索エンジンの代わりにAIツールを使用したWeb検索を好みます

B2BのAI検索とAI研究：

高い使用率と効率

B2B企業の67％から90％が、古典的な検索エンジンと比較してAIツールを使用したWeb検索を好むようになりました。特に、Microsoft Copilot、ChatGpt、Prperxity AIなどのAIサポートされた研究および検索ツールは、特に専門情報、市場分析、意思決定の基礎に迅速かつ関連するために使用されます。

AIによる競争の利点

AIテクノロジーは、効率的な自動化、データベースの意思決定、パーソナライズされた顧客アプローチを可能にします。キーワード調査、コンテンツの最適化、競争力のある分析などのプロセスを加速し、B2B分野で明確な競争上の優位性をもたらします。

戦略的重要性

技術的に厳しい産業（機械工学、大規模な植物の建設など）では、製品開発、市場観察、リード生成に関するAIベースの研究が不可欠になりました。大量のデータを分析し、傾向やリスクを導き出す能力により、AIツールはB2B企業にとって不可欠です。

B2Bのソーシャルメディア（LinkedIn）：

非常に高い分布

B2B通信でのソーシャルメディアの使用は史上最高です。屋根エリアの企業の97.4％がソーシャルネットワークを使用しており、LinkedInは明らかに支配的なプラットフォームです。

ソーシャルメディアにおけるAIの役割

AIベースのツールは、コンテンツ作成、ターゲットグループアドレス、パフォーマンス分析のために、LinkedInおよびその他のプラットフォームでもますます使用されています。企業の82.6％以上がソーシャルメディアコミュニケーションにAIツールを定期的に使用しています。

リード生成と画像メンテナンス

LinkedInは、ネットワーキング、雇用主のブランディング、および決定メーカーのターゲットアドレスに依然として重要です。このプラットフォームは、特に関係の構築、専門的な知識を共有し、思考リーダーとしてのポジショニングに適しています。

比較：B2BのAI検索/研究対ソーシャルメディア（LinkedIn）

比較：AI検索/研究対ソーシャルメディア（LinkedIn）B2B-Image：Xpert.Digital

B2B分野のAI検索/研究とソーシャルメディア（LinkedIn）の比較は、2つのアプローチの可能性のある用途と強みに大きな違いを示しています。 AIの検索と調査により、迅速かつ関連性の高い情報収集が可能になり、データベースの決定をサポートし、プロセスの自動化を促進します。対照的に、ソーシャルメディア、特にLinkedInの主な利点は、ネットワーキング、ブランド構造、リード生成、および思考リーダーとしてのポジショニングです。 B2B企業のAIツールの分布は67〜90％で増加しますが、LinkedInは97.4％を使用してすでに広まっています。戦略的には、AI検索は研究、開発、販売などの分野に特に関連していますが、LinkedInは主にコミュニケーション、ブランディング、採用をサポートしています。 AIは検索と分析で中心的な役割を果たしますが、主にコンテンツ、分析、ターゲティングのためにソーシャルメディアでサポートされています。業界の焦点に関して、AI検索は主に業界、テクノロジー、複雑なB2B市場で優先されますが、LinkedInは特にサービスプロバイダー、コンサルタント、およびMr.トレンドで普遍的に使用されています。

効率的で目に見える：AIとソーシャルメディアがどのように連携するか

B2B分野では、AIベースの検索と研究は少なくとも同じくらい重要であり、多くの場合、ターゲット情報の調達、市場観察、データ駆動型の決定に関して、LinkedInなどの古典的なソーシャルメディアプラットフォームよりもさらに支配的です。ただし、ソーシャルメディア、特にLinkedInは、関係、ブランドのポジショニング、リード生成の発展に不可欠なままです。未来は、両方のアプローチのインテリジェントな組み合わせにあります：AIベースの効率と精度の研究、可視性とネットワークケアのためのソーシャルメディア。

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B2B企業のLinkedInと比較したKIの利点は何ですか？

自動化と効率の向上

AIは、プロセス自動化の分野で明らかにLinkedInを超えています。 LinkedInは主に手動のエンゲージメントを必要とするプラットフォームですが、KIの繰り返しタスクは完全に自動化できます。

AIによるリソースの最適化

AIシステムは独立して動作し、マーケティングおよび販売プロセスを大幅に加速できます。データ分析やコンテンツの作成などの繰り返しタスクを自動化し、手動のワークロードを大幅に削減します。対照的に、LinkedInには従業員からの継続的なサポートが必要であり、リソースを拘束します。

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販売プロセスの時間節約

AIの重要な利点は、販売従業員を緩和する能力にあります。「AIは販売従業員に同行してサポートしているため、必需品のために時間が増えます：販売」。このサポートには、自動化されたレポート、プロトコル、データの収集と分析が含まれますが、ネットワークやコンテンツ作成などのLinkedInアクティビティには積極的な参加が必要です。

より包括的なデータ分析とパーソナライズ

KIは、顧客データの深い分析と使用において大きな利点を提供します。

より深いデータ分析

AIを使用すると、B2Bマーケティング担当者には、「可能な限り短い時間で膨大な量のデータが分析され、より深い洞察を得ることができるツールがあります。それに比べて、LinkedInはユーザーのプロファイル情報とその対話に限定されています。

より正確なパーソナライズ

AIは、LinkedInのターゲティングオプションよりもはるかに正確なパーソナライズを可能にします。顧客の行動を分析し、「顧客のロイヤルティを強化する正確に正確に対応したオファーとスピーチ」を提供します。これは、LinkedInの人口統計および職務ベースのターゲティングオプションをはるかに超えています。

予測スキルと前向きな分析

AIとLinkedInの大きな違いは、予測する能力にあります。

最終的な確率と潜在的な分析

B2Bの販売のAIシステムは、「歴史的なトランザクションと相互作用データと、将来の顧客行動のためのこれらの前提条件の予測に基づいている」に基づいています。これらの予測スキルは、主に現在および過去のデータで動作するLinkedInから欠落しています。

有望なリードの識別

KIの付加価値の具体的な例：「予測分析ツールは、ウェブサイトの訪問者の動作を分析し、履歴データを評価し、どのリードが特に有望であるかを予測する可能性が高い」。 LinkedInは、キャンペーンのターゲティングオプションを提供していますが、同等の将来の見通し分析はありません。

スケーラビリティとリソース効率

AIソリューションは、スケーリングビジネスプロセスに大きな利点を提供します。

柔軟な成長

AIシステムは、データと顧客の要件を増やすことで簡単にスケーリングできますが、LinkedInアクティビティには、リーチが増加するリソースが増えます。「より低いコストでアドレス指定するマーケティングプロセスの最適化と正確なターゲットグループアドレス指定」を強調する必要があります。

コスト効率

長期的には、AIは運用コストを削減できます。「自動化されたワークフローとデータベースの決定は、手動介入の必要性を減らし、戦略的タスクの自由を生み出します」。一方、LinkedInは、プレミアムサブスクリプションと広告支出を通じて継続的なコストを引き起こします。これにより、販売ナビゲーターの欠点は、「特に予算が厳しい中小企業または個々のユーザーにとって、サブスクリプション料金が高くなる可能性がある」ということです。

より広い用途

AIは、LinkedInよりもかなり多くのビジネス分野で使用できます。

用途の多い領域

LinkedInは主にネットワーキング、マーケティング、採用のためのプラットフォームですが、KIは、マーケティング、金融、人事、製造、サプライチェーン管理など、ビジネスプロセスのほとんどすべての分野で使用できます。この汎用性により、AIはB2B企業にとってより包括的なツールになります。

コンテンツの作成と管理

KIは、コンテンツ領域で特別な強みを提供します。「調査、集約、検証、マルチモーダル生産など、コンテンツに関するB2Bマーケティングの最大の可能性があると思います」。 LinkedInは、コンテンツ配信のプラットフォームとして機能しますが、コンテンツ作成用の統合ツールを提供していません。

に適し：

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Synergeticの可能性：AIとLinkedInを組み合わせます

示されている利点にもかかわらず、B2B企業は、AIとLinkedInは競合するが補完的な技術と見なされることはないことに留意する必要があります。

AIによるLinkedInアクティビティの最適化

AIは、LinkedInの投稿、ネットワーク接続のインテリジェントな分析、または最高の投稿時間の識別のための自動化されたコンテンツ作成を介して、LinkedInアクティビティを最適化するために使用できます。 AIによる「キャンペーン計画、実行、最適化のプロセス加速」は、LinkedInマーケティングの有効性を大幅に向上させることができます。

AIシステムのLinkedInからのデータ収集

LinkedInは、「意思決定者と管理者の管理者への直接アクセス」を備えた貴重な専門データのソースであり、AIシステムの入力として機能します。この組み合わせにより、企業は両方のテクノロジーの強みを使用できます。

補完的な強さを戦略的に使用します

LinkedInと比較して、KIは自動化、データ分析、パーソナライズ、スケーラビリティ、およびさまざまなアプリケーションの分野でかなりの利点を提供します。 LinkedInは、B2Bネットワーキングと意思決定者のターゲットを絞ったアドレス指定に不可欠なプラットフォームのままですが、AIはより深い洞察、自動化プロセスを提供し、将来の見通し分析を可能にすることができます。

したがって、両方のテクノロジーの強みを組み合わせた戦略的アプローチは、B2B企業に推奨されます。LinkedInは、プロフェッショナルネットワークの主要なプラットフォームとして、AIは自動化、パーソナライズ、データベースの意思決定のエンジンとしてです。この組み合わせは、ますますデジタル化されたB2Bの景観における成功の最大の可能性を約束します。

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従来の検索方法と比較して、B2B領域でのAI検索はどの程度効果的ですか？

AI B2Bでターゲットグループアドレスを最適化する：方法、利点、実用的な例

人工知能は、B2B企業がターゲットグループを特定、セグメント、および対処する方法を変革します。大量のデータ、自動化されたプロセス、パーソナライズされた通信を分析することにより、AIは、より正確で効率的で効果的なターゲットグループアドレスを可能にします。このテクノロジーは、顧客のニーズをよりよく理解し、リソースを最適に使用し、よりターゲットを絞ったマーケティング対策を通じて最終的に販売を増やす企業をサポートしています。データベースの知識、自動化されたプロセス、パーソナライズされた顧客体験の組み合わせにより、AIは最新のB2Bマーケティングに不可欠なツールになります。

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新しいレベルでのパーソナライズ：B2BマーケティングのAI

マーケティング対策のパーソナライズは、もはやオプションの追加ではなく、B2Bの顧客の基本的な期待です。 AIは、このパーソナライズを新しいレベルに引き上げます。これは、ファーストネームでの単純な挨拶をはるかに超えています。

AIは、テーラーメイドのオファーとパーソナライズされたアドレスを有効にします。これにより、顧客のロイヤルティが明らかに強化されます。このテクノロジーは、ブラウザの履歴、購入行動、ソーシャルメディアの相互作用、人口統計情報などの顧客データを分析して、特定のニーズと好みを決定します。これらの調査結果に基づいて、製品の推奨事項またはテーラーメイドコンテンツはリアルタイムで配信できます。

結果はそれ自体を物語っています。パーソナライズされたエクスペリエンスは、予約された会議の変換率を2倍にすることができ、パーソナライズされたコンテンツのアクションリクエストは、一般的なコンテンツよりも68％高い相互作用率を持っています。特に印象的です：パーソナライズされた体験は、非個人化された相互作用のほぼ4倍のデモ要求につながります。

最新のB2Bパーソナライズは、個々のタッチポイントを超えており、個々の価格設定、関連する製品の提案、または顧客セグメント、業界、またはビジネス履歴に基づいたテーラーメイドのコンテンツを含む、クロスシステムのコンテキストに敏感なアドレスを含んでいます。

次のステップとしての超個人化

AIベースの超人格化はさらに一歩進んでいます。企業は、個人にメッセージ、コンテンツ、オファー、製品の推奨を調整することで、より低いレベルの顧客に連絡できます。 McKinseyの調査によると、急速に成長している企業は、超人格化を通じて成長する競合他社よりも40％多くの売上を達成しています。

AIサポートされた顧客セグメンテーション：人口統計から行動的になること

正確な顧客セグメンテーションは、効果的なターゲットグループアドレスの鍵です。 AIは、従来の人口統計基準を超えて複雑な行動パターンを認識することにより、この領域に革命をもたらします。

従来のAIベースのセグメンテーション

従来の顧客セグメンテーションは、主に年齢、性別、収入、場所などの人口統計データに基づいています。これらの基準は重要な洞察を提供しますが、多くの場合、複雑な行動と顧客の動機を完全に理解するには十分ではありません。

対照的に、AIは多次元B2B顧客セグメンテーションを有効にします。このセグメンテーションでは、いくつかの基準もグループ化を考慮しています。機械学習を通じて、より正確で具体的な顧客プロファイルを作成するために、膨大な量のデータを自動的に処理および分析できます。

AIベースの顧客セグメンテーションの利点

AIを使用したB2Bの顧客セグメンテーションは、多くの利点を提供します。

販売の可能性とクロスセリングのオプションの識別：AIセグメンテーションが開かれています。
個々のコンテンツ：適切なコンテンツを各セグメントに対して計画および提示することができます
リソースの節約：ターゲット通信は、ターゲット損失を通じて回避されます
需要指向の製品開発：製品とサービスは、顧客のニーズにより良くなることができます
個々の価格設定：セグメントに従って価格を調整できます

インテリジェントな推奨システムとリード優先順位付け

AIがターゲットグループアドレスに革命をもたらす重要な領域は、インテリジェントな推奨システムと自動リードスコアリングです。

B2BコンテキストのAI推奨システム

AI推奨システムは、リアルタイムでパーソナライズされた推奨事項を生成するために顧客の動作と好みを分析するインテリジェントなアルゴリズムです。これらのシステムは、変換率を高め、さまざまな方法を使用して顧客の生涯価値を最大化します。

共同フィルタリング：同様のユーザーの行動と好みに基づく推奨事項
コンテンツベースのフィルタリング：テーラーメイドの推奨事項の製品特性の分析
コンテキストベースの推奨事項：時刻、場所、デバイスなどのコンテキストの検討

AIベースのリードスコアリング

KIリードスコアリングは、販売連絡先を評価するための自動化されたシステムです。 AIは、事前定義された基準に基づいて潜在的なリードを評価および優先順位付けするために、購入行動や相互作用などの顧客データを分析します。

AIリードスコアリングにはさまざまなアプローチがあります。

予測リードスコアリング：機械学習を使用して履歴データと人口統計データを分析し、高い変換の可能性を示すパターンを認識します
行動リードスコアリング：ウェブサイトの訪問、電子メールエンゲージメント、コンテンツのダウンロードなどのリアルタイムキャンペーンの分析に焦点を当てています
会話型AIリードスコアリング：チャットボットインタラクションとメッセージのデータを使用して、リードの可能性を評価する

利点は明確です。多くのリードで圧倒されることが多いB2Bマーケティングチームは、AIを介して最も価値のあるリードを迅速に特定できるため、営業チームは時間を効率的に使用できます。

AIによるB2B販売の効率の向上

AIは、パーソナライズとセグメンテーションの利点を提供するだけでなく、B2B販売プロセス全体の効率を向上させます。

定型業務の自動化

B2Bの販売における最大の課題の1つは、時間のかかる繰り返しタスクです。 AIはこれらのタスクを自動化して、販売従業員がより効率的に時間を使用できるようにすることができます。そのようなタスクの例は次のとおりです。

データメンテナンス
リードスコアリング
電子メールキャンペーンの実装

これらのプロセスを自動化することにより、販売従業員は、顧客関係の維持や販売戦略の開発など、戦略的活動により多くの時間を費やすことができます。

リソース割り当ての最適化

AIは、最適化されたマーケティングプロセスと、低コストで正確なターゲットグループアドレスを可能にします。機械学習はプロセスを自動化でき、従業員はデータに基づいてアクションに関する特定の推奨事項を受け取ります。

B2BマーケティングにおけるAIの実際的な利点は次のとおりです。

パーソナライズと顧客満足度：AIは、顧客のロイヤルティを強化する正確なオファーとアドレスを有効にします
クロスとアッパー：データベースの推奨事項を通じて販売を増やす可能性の特定
効率と自動化：マーケティングプロセスの最適化と、低コストでの正確なターゲットグループアドレス

実用的な例と実装戦略

AIのB2Bターゲットグループアプローチへの統合の成功には、よく考え抜かれた戦略と実証済みの実践を観察する必要があります。

B2BパーソナライズのAIアーキテクチャ

B2B領域でのAIベースのパーソナライズの最新のアーキテクチャには、通常、次のコンポーネントが含まれます。

顧客データプラットフォーム（CDP）：中央データハブとして、CDPリンクアカウント、ユーザーの役割、およびすべての連絡先ポイントにわたるインタラクションデータを使用するため、ビジネス顧客とその意思決定ネットワークの統合ビューを可能にします
推奨マシン：AIベースのマシンは、購買行動、季節的需要、業界固有のパターンに基づいて、関連するクロスおよび上部オプションを識別します
エクスペリエンスレベル：Shop Portals、Self-Service Tools、または提供コンフィギュレーターにAPIを介してパーソナライズシステムにアクセスする
AIおよび予測モデル：これらは確率、販売機会、または顧客移民を予測し、データをリアルタイムで制御する対話を可能にします

AI実装のベストプラクティス

ターゲットグループ分析のためにAIを実装する場合、B2B企業は次の手順に注意する必要があります。

データ調整：人工知能は、誤ったデータ、二重、または不完全なデータを認識して修正するのに役立ちます。それは無関係なデータを除外することができ、したがってデータの品質を大幅に向上させることができます
データ統合：AIは、さまざまなソースからのデータを提供し、一貫性を確認できます。これにより、顧客のより完全で正確な画像が可能になります
データ収集：AIツールは、人間にとって見られない、または理解できない豊富なデータポイントを記録および解釈できます

に適し：