記事のターゲットが不明確だと商談につながらない理由
記事のターゲットが不明確で成果が出ない問題を解決するうえで、最も重要なのはターゲット・USP・競合情報を構造化し全記事に自動反映させる仕組みを整えることです。この仕組みがあれば、担当者が変わっても一貫性のある商談につながるコンテンツ運用が実現できます。
「記事を出しているのに商談につながらない」「記事ごとにターゲットがブレて一貫性がない」という課題を抱えるBtoB企業は少なくありません。2025年のSyncad調査（n=44のBtoB企業経営者対象）によると、リード獲得課題のトップは「施策がターゲットに刺さっていない」で40.9%にのぼります（調査対象が限定的なため統計誤差±5-10%を想定）。
また、キーマケLab 2025年調査（n=311）では、BtoB企業の46.2%が「質の高いリード獲得」を課題と回答しており、ターゲット設定の重要性が改めて浮き彫りになっています。
この記事で分かること
- ターゲット不明確がもたらす具体的な損失とリスク
- 自社のターゲット設定状況を診断するチェックリスト
- ターゲット設定の基本プロセスとフレームワーク
- 全記事でターゲットを一貫させる仕組み化のアプローチ
ターゲット不明確がもたらす損失とリスク
ターゲットが不明確な状態でコンテンツを量産すると、PVが増えても商談につながらず、マーケティング投資のROIが悪化する傾向があります。
ペルソナとは、ターゲット顧客の典型像を業種・規模・役職・課題などの属性で具体化した仮想人物像を指します。ペルソナが曖昧なままコンテンツを作成すると、誰に向けたメッセージなのかが不明確になり、読者の課題に刺さらない記事が量産されてしまいます。
2025年のSyncad調査によると、リード質課題が2024年から2025年に7.6ポイント増加しており、ターゲット不明確が主因とされています（2024年n=52、2025年n=44での比較）。この傾向は、市場環境の変化に合わせたターゲット設定の見直しが追いついていないことを示唆しています。
さらに、Ask One 2025年度版調査によると、BtoBマーケティングで受注金額まで効果追跡している企業は30.2%のみです。多くの企業がPVやリード数といった中間指標で効果を測定しており、ターゲット設定の良し悪しが最終成果にどう影響しているかを把握できていない状況です。
CPA（顧客獲得単価） とは、1件のリード（見込み顧客）を獲得するためにかかった広告・マーケティング費用のことです。ターゲットが不明確だと、ターゲット外のユーザーへのリーチが増え、CPAが上昇しやすくなります。
PVは増えても商談につながらないパターン
PVが増えても商談につながらない原因の多くは、ターゲット外の流入が増えているためです。
よくある失敗パターンとして、「記事ごとにターゲットを考え直す」「担当者の感覚でターゲットを設定する」というやり方があります。このアプローチでは、記事ごとに主張がブレて一貫性を保てません。結果として、サイト全体のメッセージが曖昧になり、読者が「このサイトは自分の課題を解決してくれる」と感じにくくなります。
「良いライターを見つければターゲット不明確は解決する」という考え方も誤りです。属人的な対応では、担当者やライターが変わるたびに品質がバラつきます。ターゲット不明確の問題は、個人のスキルではなく、組織としての仕組みで解決する必要があります。
自社のターゲット設定状況を診断する
自社のターゲット設定が適切かどうかを客観的に判断するには、以下のチェックリストを活用してください。
EXIDEA 2025年3月調査（n=104、従業員1000名以上の大手BtoB企業対象）によると、顧客データ分析を実施している企業は75.0%に達していますが、ペルソナ設定まで完了している企業は3割未満にとどまっています。データを集めているだけでは、ターゲットが明確とは言えません。
同調査によると、顧客解像度が不十分な理由として「顧客データの蓄積ができていない」67.7%、「ノウハウがない」58.1%、「体制・リソースがない」54.8%が上位に挙がっています（複数回答）。大手企業でもこの状況であり、中小企業ではさらに課題が大きい可能性があります。
【チェックリスト】ターゲット不明確診断チェックリスト
- ターゲット顧客のペルソナが文書化されている
- ペルソナには業種・企業規模・役職・課題が明記されている
- 全記事で同じペルソナを参照している
- 記事ごとにターゲットを考え直していない
- 担当者が変わってもペルソナ情報を引き継げる
- カスタマージャーニーマップが作成されている
- 記事の成果を商談化率・受注率で追跡している
- 定期的にターゲット設定を見直している
- 営業チームとペルソナ情報を共有している
- ターゲット外の流入が増えていないか確認している
3つ以上当てはまらない項目がある場合は、ターゲット設定の見直しを検討することをおすすめします。
データ分析だけではペルソナは明確にならない
データ分析を行っていても、それだけではペルソナは明確になりません。
前述のEXIDEA調査が示すように、顧客データ分析を実施している大手BtoB企業は75.0%に達していますが、ペルソナ設定まで完了している企業は3割未満です（調査対象は従業員1000名以上の大手企業のため、中小企業とは状況が異なる可能性があります）。
データ分析は「何が起きているか」を把握するための手段であり、「誰に向けて発信するか」を決めるためには、データをもとにペルソナを具体化するプロセスが別途必要です。「顧客データ分析をしていればペルソナは明確」という考え方は誤りであり、分析結果を言語化・文書化するステップが欠かせません。
ターゲット設定の基本プロセスとフレームワーク
ターゲット設定を適切に行うには、ペルソナ作成とカスタマージャーニーマップの活用が基本となります。
カスタマージャーニーマップとは、顧客が認知から購買に至るまでの行動・接点・感情を時系列で可視化したフレームワークです。ペルソナを作成した後、そのペルソナがどのような経路で自社サービスに到達し、どのような意思決定プロセスを経るかを整理することで、各フェーズに適したコンテンツを設計できます。
ターゲットセグメンテーションとは、市場を業種・企業規模・役職などの属性で分割し、注力すべきセグメントを特定するプロセスです。すべての見込み顧客にアプローチするのではなく、自社の強みが活きるセグメントに絞ることで、マーケティング効率を高めることができます。
2025年のSyncad調査によると、BtoBマーケティング課題解決策として「ターゲットの見直し」が36.6%で最多となっています（2024年n=86比で1.8ポイント減）。多くの企業がターゲット設定の重要性を認識し、定期的な見直しを行っていることがうかがえます。
参考事例として、Web担当者Forumで紹介された山洋電気の取り組みがあります。同社はペルソナ・ジャーニーマップ作成でターゲット共通認識を形成し、新規案件創出額の大幅な向上を達成したと報告されています（企業発表ベースのため、具体的な条件は明示されていません）。
【比較表】ターゲット設定アプローチ比較表
| アプローチ | メリット | デメリット | 適用場面 |
|---|---|---|---|
| 担当者の感覚で設定 | 初期コストが低い | 一貫性が保てない、属人化 | 初期段階の仮説検証 |
| ペルソナ文書化 | 共有しやすい、一貫性向上 | 定期的な更新が必要 | チーム間連携が必要な場合 |
| ジャーニーマップ作成 | フェーズ別の施策設計が可能 | 作成工数がかかる | 購買プロセスが長い商材 |
| データ分析＋ペルソナ | 根拠に基づく設定が可能 | 分析スキルが必要 | 十分なデータがある場合 |
| 構造化＋自動反映 | 担当者依存しない一貫性 | 初期設計に工数がかかる | 継続的なコンテンツ運用 |
ペルソナとカスタマージャーニーマップの作成方法
ペルソナとカスタマージャーニーマップを作成する際は、業種・企業規模・部署・役職の4軸で分割し、整理すると一貫性を担保しやすくなります。
具体的なプロセスとしては、以下の順序で進めることが効果的です。
- 顧客データの分析: 既存顧客の属性や行動データを整理
- インタビュー・アンケートの実施: 定量データでは見えない課題や動機を抽出
- ペルソナの文書化: 業種・規模・役職・課題・目標を1枚のシートに整理
- カスタマージャーニーマップの作成: 認知→興味→比較検討→決定の各フェーズを時系列で整理
- 営業チームとの共有: 実際の商談内容とペルソナの整合性を確認
ペルソナ・ジャーニーマップを文書化し、全員が参照できる状態にすることで、施策の一貫性を担保できます。
全記事でターゲットを一貫させる仕組み化
担当者が変わっても一貫したターゲット設定を維持するには、ターゲット情報を構造化して全記事に自動反映させる仕組みが必要です。
ABM（アカウントベースドマーケティング） とは、特定のターゲット企業（アカウント）に集中してマーケティング・営業活動を行う戦略手法です。ABMの考え方を取り入れ、「誰に・何を・なぜ」を明確にして全施策で一貫させることが、成果につながるコンテンツ運用の鍵となります。
AI記事生成ツールを使う場合でも、ターゲット情報が構造化されていなければ、記事ごとにメッセージがブレる問題は解消されません。むしろAI時代だからこそ、ターゲット情報を構造化して自動反映させる仕組みの重要性が高まっています。
ターゲット情報を構造化して共有する
ターゲット情報を構造化するとは、ペルソナ・USP・競合情報をデータベースやドキュメントに整理し、コンテンツ制作時に参照できる状態にすることです。
具体的には、以下の情報を構造化して保存します。
- ターゲット情報: 業種・企業規模・役職・課題・目標
- USP情報: 自社の強み、競合との差別化ポイント
- 競合情報: 競合の訴求内容、自社との違い
- NG情報: 言及を避けるべき競合名、表現
これらの情報を一元管理し、すべてのコンテンツ制作者が参照できる仕組みを作ることで、担当者が変わっても一貫性を保てます。
まとめ｜ターゲット不明確は仕組み化で解決できる
記事のターゲットが不明確で成果が出ない問題は、ターゲット・USP・競合情報を構造化し全記事に自動反映させる仕組みを整えることで解決できます。担当者が変わっても一貫性のある商談につながるコンテンツ運用が実現できるのです。
本記事のポイントを振り返ります。
- BtoBリード獲得課題のトップは「施策がターゲットに刺さっていない」（40.9%）
- データ分析を実施していてもペルソナ設定まで完了している企業は3割未満
- 「記事ごとにターゲットを考え直す」「担当者の感覚で設定する」やり方では一貫性が保てない
- ターゲット情報を構造化し、全記事に自動反映させる仕組みが有効
本記事で紹介したチェックリストを活用して自社の状況を診断し、ターゲット設定の見直しを検討してみてください。仕組み化によって、担当者依存しない一貫性のあるコンテンツ運用が実現できます。