ダークファネルとは？意味をわかりやすく簡単に解説

ダークファネルとはという概念が示す顧客の情報収集プロセスを自社で把握したくても、既存のトラッキングツールによる計測だけでは正確な流入元データが得られないのが実情です。クッキー等で追跡できない行動履歴の増加によって、マーケティング担当者の効果測定に大きな課題が発生してしまいます。

この記事では、ダークファネルとは何かを理解しマーケティング戦略を見直すための手法に加え、BtoB領域で重要視される背景や具体的な情報収集の例、可視化に向けたアプローチまで詳しく解説する構成です。見えない購買プロセスや計測できない顧客行動に課題を感じている方は、ぜひ参考にしてください。

ダークファネルは、企業のマーケティング活動において、顧客の行動が見えなくなる領域を指します。ここでは、基本的な意味や定義に加え、最近注目を集めているAI検索との関連性について整理しました。

本章で解説する主なポイントは、以下の通りです。

1. ダークファネルの基本的な意味
2. AIダークファネルという新しい概念

それぞれの内容について、詳しく確認していきましょう。

ダークファネルの基本的な意味

ダークファネルとは、BtoB購買において企業側がトラッキングツールなどで計測や追跡を行えない、見えない情報収集のプロセスを意味する言葉です。顧客が営業担当者と接点を持つ前に、意思決定の大部分が完了しているという事実が背景にあります。

従来のファネルとダークファネルの違いを比較した表は、以下の通りです。

このように、企業が検知しにくい場所で顧客の検討が進むのが大きな特徴と言えます。複数の調査機関の報告では、購買プロセスの過半数から7割前後が営業との接触前に完了しているとされており、従来の計測手法だけでは、実態を捉えきれません。

AIダークファネルという新しい概念

近年では、ChatGPTをはじめとする対話型AIやAI検索エンジン（PerplexityやGoogle AI Overviewsなど）の普及により、AIダークファネルという新しい領域が形成されています。ただし、「AIダークファネル」は一部のマーケティング業界で使われ始めている概念であり、統一された定義は存在しません。

生成AI経由での情報収集を説明する際の便宜的な呼称として理解してください。顧客が検索エンジンではなくAIと対話しながら情報収集を行うため、企業側からそのプロセスを把握するのがさらに難しくなった状態です。

AI検索がもたらす顧客行動の変化は、以下の通りです。

• AIとの対話で疑問を自己解決する
• 企業のWebサイトを直接訪問しない
• AIが要約した情報を信頼して比較検討する

こうした変化によって、従来はWebサイトにアクセスしていた層がAIの中で検討を完結させるという現象が起きています。自社サイトへの直接流入が減少するため、AIに引用・参照されやすい情報設計を意識した対策が求められます。

なお、こうした対策は「AIO（AI Optimization）」と呼ばれることがありますが、業界内でGEO（Generative Engine Optimization）やAEO（Answer Engine Optimization）など表記は統一されておらず、確立した標準用語ではない点に留意してください。

BtoBのマーケティング活動において、ダークファネルの実態を正しく把握しておく必要があります。顧客の購買行動が変化し、企業側が直接関与できない領域での情報収集が主流になったためです。

ダークファネルへの対応が求められる主な理由は、以下の通りです。

それぞれの理由について、背景や具体的な状況を詳しく解説します。各理由を理解しておくことで、ダークファネルへの適切な対応策を検討しやすくなります。

商談前に意思決定が完了しているため

BtoBの購買プロセスにおいて、顧客は営業担当者と接触する前に独自の調査を進める傾向にあります。Web上の情報を活用し、自社に最適な製品やサービスを比較検討する動きが一般的になりました。

複数の調査機関の報告によると、営業担当者と接点を持つ前に購買プロセスのかなりの部分が完了している傾向が見られます。ただし、Gartner（旧CEB）の調査では約57%、Forrester Researchでは60〜70%台と数値に幅があり、商材や業界によっても、差が大きいため、一般化は避けるべきです。

顧客が単独で行う情報収集の例は、以下の通りです。

• 公式サイトや比較サイトでの機能確認
• SNSやレビューサイトでの評判の調査
• 同業他社やコミュニティでの意見交換

企業がアプローチする段階では、すでに競合他社との比較が終わっているケースも珍しくないのが実情です。

そのため、見えないプロセスであるダークファネルを理解し、早期に顧客の関心を惹きつける施策が求められます。

既存ツールでのトラッキングが困難なため

従来のマーケティング手法では、Cookieやアクセス解析ツールを用いた行動追跡が主流でした。

しかし、プライバシー保護の強化やブラウザの仕様変更により、正確なデータ収集が難しくなっています。特にサードパーティCookie（第三者クッキー）の利用規制が進んでおり、AppleのITP（Intelligent Tracking Prevention）による制限や各国のプライバシー保護規制の強化など、主要ブラウザやOS全体でプライバシー保護の方向性が続いています。

なお、Googleは2024年7月にChromeでのサードパーティCookie全廃方針を撤回し、ユーザーへの選択肢提供へと転換しましたが、全体的なプライバシー保護強化の流れ自体は変わらず、トラッキングの精度低下傾向は継続しています。

既存のツールでトラッキングできない主な原因は、以下の通りです。

• サードパーティCookieの制限によるユーザー行動の追跡漏れ
• クローズドなSNSやメッセージアプリでの情報共有
• AI検索を利用した直接的な回答の取得

このような追跡不能な領域で、顧客は知らず知らずのうちに購買意欲を高めるケースが目立ちます。企業側が計測できないトラフィックを放置すると、どの施策が売上に貢献したのか正確な評価が困難です。

見えない接点を補完し、代替的なアプローチを設計しておく必要があります。ダークファネルへの対応は、マーケティング施策の効果測定を正確に行うためにも欠かせない視点です。

BtoBマーケティングにおいて、具体的にどのような場所で情報収集が行われているのかを把握しておく必要があります。

主な情報収集の経路とそれぞれの特徴は、以下の通りです。

それぞれの経路について、BtoBの購買意思決定にどのような影響を与えるかを踏まえ、詳しく解説します。

レビューサイトでの口コミ

BtoBの製品やサービスを比較検討する際、多くの担当者がレビューサイトを参照しています。導入事例などの公式情報だけではなく、実際の利用者が書き込んだメリットやデメリットを確認するためです。

レビューサイトでの情報収集における主な特徴は、以下の通りです。

• 公式サイトにはないリアルな評判が書かれている
• 自社の課題に近い導入事例を探しやすい
• 競合他社の製品と機能や価格を比較しやすい

企業側が閲覧履歴を直接追跡できなくても、レビューの評価が購買判断に影響を与えることが多く、意思決定材料として参照されるケースも多いです。そのため、自社製品のレビュー状況を定期的に確認することが不可欠です。

クローズドコミュニティでの情報交換

Web検索やオープンなSNSとは異なり、限定されたメンバーだけが参加する場所での情報交換も活発に行われています。こうしたクローズドなコミュニティは、企業側がアクセスログを取得できないダークファネルの一形態です。

クローズドコミュニティに該当する具体的な例は、以下の通りです。

• 業界特化型のオンラインサロンやSlackコミュニティ
• 知人や同僚とのSNSを通じたダイレクトメッセージ
• オフラインの勉強会やクローズドなイベント

こうしたコミュニティでは、利害関係のない参加者同士で率直な意見が交わされます。公式の広告や営業トークよりも、信頼できる同業者の推奨が意思決定を大きく左右する傾向があります。

なお、「ダークソーシャル」という用語は本来、プライベートチャンネル（メールやSNSのDMなど）経由でのリンクシェアによる追跡不能なトラフィックを指す概念であり、クローズドコミュニティでの議論全般と同義ではない点に注意が必要です。

ChatGPTなどのAI検索による調査

近年、情報収集の手段として対話型AIの利用が拡大しています。ユーザーは検索エンジンで複数のWebサイトを巡回する代わりに、AIに質問して直接回答を得ようとする動きが増加傾向です。

AI検索を活用した調査には、以下のような特徴があります。

• 複数の情報を要約した結果を短時間で得られる
• 特定の要件に合致するツールをAIに提案させる
• 自社サイトへのアクセスが発生しないまま比較が進む

AIの中で完結する情報収集は、前述のAIダークファネルと同様に、既存のアクセス解析ツールでは把握が困難です。AIに引用・参照されやすい情報設計を意識しておくことが、見えない流入経路への対策として有効です。

ダークファネルを可視化するためには、直接的なトラッキング以外の手段を組み合わせるアプローチが必要です。以下に、代表的な対策方法とそれぞれの特徴をまとめました。

これらの手法を導入することによって、見えない顧客行動の実態を推測しやすくなります。それぞれを状況に応じて組み合わせることで、ダークファネルへの対応力が高まります。

インテントデータを活用する

インテントデータとは、外部のWebメディアやパブリッシャーのネットワークにおける企業の検索・閲覧行動から推測される「興味関心のデータ」のことです。自社サイト内のアクセス解析データ（ファーストパーティデータ）とは異なり、自社サイトの外にある様々なWebメディアでの企業単位の行動履歴を指します。

DemandbaseやBombora、6senseなどのデータプロバイダーが収集・提供するサードパーティ・インテントデータが代表的です。外部ツールを用いてこのデータを解析すれば、自社サイトに訪れる前の行動の兆候を把握できます。

インテントデータの活用で得られる主なメリットは、以下の通りです。

• ニーズが顕在化する前のアプローチが可能
• 興味関心が高い企業を優先的に抽出できる
• 行動データに基づいた仮説の精度が向上する

データプロバイダーが提供する情報をCRMやMAツールと連携させるのが、一般的な運用方法です。自社に合ったツールを選定し、分析基盤を構築する体制が求められます。

既存顧客へ直接ヒアリングする

直接的な計測が難しい領域の実態を知るには、すでに成約した顧客へ直接インタビューするのが確実な手法です。アンケートや対面でのヒアリングを通じて、購買に至るまでのリアルな行動履歴を聞き出します。

ヒアリングの際に確認すべき項目を、以下の表にまとめました。

顧客の生の声を集めることによって、アクセス解析では見えないファネルの経路が明確です。成約に至った顧客から得られる情報は、次の見込み客へのアプローチにも役立ちます。

SNSでの言及をモニタリングする

ユーザー同士が自社や競合他社について、どのような情報交換をしているかを探るには、ソーシャルリスニングが有効です。ソーシャルリスニングツールを導入し、特定のキーワードやブランド名の言及を定期的に追跡します。

モニタリングを実施する際の主なポイントは、以下の通りです。

• 自社名や製品名のエゴサーチを定期的に行う
• 競合他社の評判や比較されている文脈を確認する
• ポジティブおよびネガティブな意見を分類する

こうして集めたデータを分析すれば、水面下で形成されている自社の評価や市場のトレンドを捉える材料となります。

ダークファネルを完全に計測できますか？

ダークファネルの性質上、すべての行動を完全に計測することは不可能です。ユーザーがプライベートな環境で行う情報収集を、企業側がトラッキングツールで追跡できないためです。

そのため、インテントデータの活用や既存顧客へのヒアリングといった代替手段が求められます。見えない行動を推測し、間接的な可視化アプローチを取るのが現実的な対策と言えるでしょう。

BtoC事業でもダークファネルは発生しますか？

BtoC事業でもダークファネルは発生します。SNSのダイレクトメッセージや家族間での会話など、企業が追跡できない口コミが購買に影響を与えているからです。

特に高額な商品や検討期間が長いサービスでは、水面下での情報収集が活発に行われます。BtoBに限らず、多くのビジネスにおいて、見えない情報収集への対策が不可欠です。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。

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