コンテンツマーケの成果、過去12年で最低水準に AI活用92%でも相関なしと調査

コンテンツマーケの成果、過去12年で最低水準に AI活用92%でも相関なしと調査

要点: Orbit Media Studios(Andy Crestodina氏)が2026年9月10日前後に公表した「2026 Annual Blogging Survey」によると、「ブログが強い成果をもたらした」と回答したマーケターの割合は14%にとどまり、過去12年間の調査で最低水準となった。 AI活用率が92.4%に達しているにもかかわらず、調査側は「AI活用と成果向上には相関が見られない」と指摘しており、「自社のブログが成果を出しているかどうかわからない」という回答も18%に増加した。 一方で2000語以上の記事、独自調査、人間による編集レビュー、有料でのコンテンツ配信といった従来型の施策を行うマーケターほど強い成果を報告する傾向が明らかになっており、AI活用率の高さそのものは差別化要因になっていない。

最終更新日: 2026年9月12日

何が起きたのか

Orbit Mediaの年次調査が示した「過去12年で最低」の衝撃

米コンテンツマーケティングエージェンシーOrbit Media Studiosの共同創業者Andy Crestodina氏は、同社が毎年実施している「Annual Blogging Survey(年次ブログ調査)」の2026年版を2026年9月上旬に公表した。この調査は、コンテンツマーケターを対象に自社のブログ運用実態や成果実感を尋ねる定点観測企画で、12年以上にわたり継続的に実施されている業界でも指折りの長期データセットとして知られる。Orbit Media公式のブログ統計レポートには、毎年蓄積されてきた回答者データをもとにした経年トレンドが詳細にまとめられている。

この調査結果を2026年9月10日に報じたSearch Engine Landによれば、今回の調査で最も注目すべき数値は「自社のブログが強い成果をもたらしている」と回答したマーケターの割合である。今回の集計では**14%にとどまり、前年比で6ポイントの低下となった。この水準は、Orbit Mediaが同様の設問を尋ね続けてきた過去12年間の調査の中で最も低い数値だという。とりわけ象徴的なのは、2022年にはこの割合が26%**だった点だ。わずか数年の間にほぼ半減した計算になり、「ブログが成果を出しにくくなっている」という実務者の実感が、単なる一時的なノイズではなく、複数年にわたる持続的なトレンドであることをうかがわせる。

なお、調査対象の人数についてはOrbit Mediaの一次情報とSearch Engine Landの報道の間で言及に幅があり、記事によっては1,000人超、別の集計では1,800人超といった表現も見られる。本稿では出典間の数値の揺れを断定的に一本化せず、「コンテンツマーケター1,000人超〜1,800人超規模を対象とした同社の集計」という幅を持たせた表現にとどめる点をあらかじめ断っておきたい。いずれにせよ、単発の小規模アンケートではなく、業界内でも大規模な部類に入る継続調査であることは変わらない。

AI活用率92.4%でも「成果向上との相関は見られない」

今回の調査でとりわけ議論を呼んでいるのが、AI活用率と成果実感のねじれである。調査によれば、記事執筆やアイデア出しなどの用途でAIを活用しているマーケターの割合は**92.4%**に達しており、生成AIツールの活用自体はもはや業界内で当たり前の存在になったといえる水準だ。ところが調査側は、このAI活用の広がりと「強い成果」を報告する割合の間に、相関関係が見られないと明確に指摘している。

つまり、「AIを使っているかどうか」は、もはやブログの成果を分ける要因になっていない。ほぼ全員がAIを何らかの形で活用している以上、AI活用の有無自体が競争上の差別化要因たりえなくなったという解釈が成り立つ。むしろAIは業界標準の「前提条件」となり、成果の差は別の要因によって生まれている、というのが今回の調査結果が示唆する構図である。

加えて、AI活用によってブログ執筆にかかる時間は平均で4時間から3時間20分へと短縮されたことも調査で明らかになっている。執筆の効率化自体は着実に進んでいるものの、その効率化が成果の向上に直結していない点が、今回の調査結果の最大の逆説といえるだろう。

「成果が出ているかわからない」の増加が示す計測面の課題

もう一つ見逃せないのが、「自社のブログが成果を出しているかどうかわからない」と回答した割合の増加である。今回の調査ではこの割合が**18%**となり、過去の調査で9〜14%のレンジで推移していた水準から明確に上振れした。

この数値の意味するところは、単に「成果が出ていない」というネガティブな実感が広がっているだけでなく、「そもそも成果を正しく計測・把握できていない」という運用上の課題そのものが拡大している可能性を示している。AI Overviewsやチャット型AI検索の台頭によってクリックを介さない情報取得(ゼロクリック検索)が広がる中、従来のページビューや流入数だけでコンテンツの効果を測る手法自体が実態を捉えきれなくなっている、という構造的な背景も考えられる。この点は後述する「aiseo-llmo.comユーザーへの影響」のセクションで詳しく掘り下げる。

逆説的に成果と相関した「手間のかかる施策」

今回の調査でもう一つ重要なのは、AI活用率とは対照的に、いくつかの伝統的なコンテンツマーケティング施策が成果と明確に相関していたと報告されている点である。Search Engine Landの報道およびOrbit Mediaの集計によれば、以下の施策を実施しているマーケターほど、「強い成果」を報告する割合が高かったという。

• キーワードリサーチの実施 — 検索需要を踏まえた上でのコンテンツ企画
• インフルエンサーとの協業 — 成功確率が約2.6倍に高まったと報告
• 独自調査(オリジナルリサーチ)の実施 — 一次データに基づくコンテンツ制作
• 有料でのコンテンツ配信・プロモーション — 公開しただけで終わらせない拡散投資
• 人間による編集レビュー — AIが生成した草稿を人間が確認・修正する工程

さらに興味深いのは、記事の長さと成果の関係だ。調査では「2000語以上の記事を書くブロガーほど、強い成果を報告する割合が高い」という傾向が示されている。加えて、平均的なブログ記事1本あたりの執筆時間は3時間超(前年比26%増)に伸びており、6時間超をかけて1本を仕上げる割合は前年の2倍に増加したという。これは前述の「AIによる時短(4時間→3時間20分)」と一見矛盾するようにも見えるが、実際には「AIで下書きの時間は短縮しつつ、その分を独自調査や編集レビューなど、AIだけでは代替できない工程に再配分している」層が一定数存在することを示していると解釈できる。つまり、AIによって生まれた時間的余白を、より手間のかかる付加価値の高い作業に振り向けているマーケターほど、成果を出せている可能性がある。

業界内での受け止め

Search Engine Landはこの調査結果を「コンテンツマーケティング成功率が12年ぶりの低水準に落ち込んだ」という見出しで報じており、AI活用の普及とコンテンツマーケティングの成果実感の低下が同時進行しているという逆説的な構図に注目する論調で伝えている。本稿執筆時点(2026年9月12日)では、この調査結果に対する追加の反響や続報は確認できていないが、AI活用がもはや差別化要因ではなくなりつつある中で「何が差を生むのか」という問いは、コンテンツマーケティング業界全体にとって今後さらに議論が深まるテーマになるとみられる。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

なぜAI活用率が高いのに成果は伸びないのか ― 「前提条件化」という構造変化

今回の調査結果を正しく理解するうえで重要なのは、「AIを使えば成果が出る」という単純な因果関係が、そもそも成立していなかったという点だ。AI活用率が92.4%というほぼ全員に近い水準に達した時点で、AI活用そのものはコンテンツマーケティングにおける「差別化要因」から「前提条件」へと役割が変化したと考えられる。全員が持っているカードは、もはや勝敗を分けるカードにはなり得ない。これは、かつて「ウェブサイトを持っていること」自体が競争優位だった時代から、誰もがウェブサイトを持つようになった時点でその優位性が消滅したのと同じ構図である。

この構造変化は、LLMO(大規模言語モデル最適化)やAI検索対策に取り組む実務者にとって重要な示唆を持つ。AIツールの導入自体を目的化してしまうと、業界内で横並びの状態にとどまり続けることになる。差がつくのは、AIを使うかどうかではなく、AIが生成した下書きに何を足すか ― すなわち独自調査、専門家の監修、実際の検証データ、人間による編集レビューといった、AIだけでは代替できない付加価値をどれだけ積み増せるかにある。

AI Overviewsによるゼロクリック化との二重の圧力

今回の調査結果を、当メディアが繰り返し報じてきたAI Overviews・AI Mode関連のニュースと重ね合わせると、コンテンツマーケターが直面している課題の輪郭がより鮮明になる。Ahrefsの調査によれば、AI Overviewが表示されるキーワードでは検索1位のCTR(クリック率)が約58%低下するとされており、検索結果に答えが要約表示されることで、ユーザーがサイトへ実際に訪問しなくても情報を得られてしまう「ゼロクリック化」が進行している。

つまり、コンテンツマーケターは二重の圧力にさらされている状況にある。一つは今回のOrbit Media調査が示す「AI活用が当たり前になり、それ自体では差別化できなくなった」という競争構造の変化。もう一つは、AI Overviewsによる流入経路そのものの目減りという構造的な圧力だ。この二つが重なることで、「以前と同じように記事を量産しても、以前と同じようにクリックや成果につながらない」という状況が生まれやすくなっている。今回の調査で「成果が出ているかわからない」の回答が18%に増加した背景にも、こうしたクリック起点の従来型計測手法が実態を捉えにくくなっている事情が影響している可能性がある。

日本国内の実務者調査との整合性

この構図は、日本国内の調査結果とも符合する。株式会社日本SPセンターが2025年11月18日〜2026年1月31日に実施した「CM-SURVEY 2025」(コンテンツマーケティング実務者65名対象、B2B36名・B2C29名)によれば、AI検索の影響を実感している実務者はB2Bで61.0%、B2Cで**63.0%**に上り、最も多く挙げられた影響は「検索流入・訪問数が減少した」であった(出典)。

一方でAI検索への追加対策に前向きな層はB2Bで80.5%、B2Cで**82.7%と高く、日本の実務者の多くが「影響は実感しているが、まだ対応を模索している段階」にあることがうかがえる。同調査では、B2B領域で「オウンドメディア(企業サイト・ブログ等)」を重視する回答が44.6%で首位となり、AIツール活用では「テキスト生成AIツール」が29.2%**で2位となっている。米国のOrbit Media調査が示す「AI活用は当たり前になったが成果とは相関しない」という構図と、日本の「AI検索の影響を実感しつつオウンドメディアを重視し、対策に前向き」という構図は、方向性としては整合的だ。両者を合わせて読み解くと、日米ともに「AIツールを使うこと」自体はもはや競争優位ではなく、その先の運用の質 ― コンテンツの独自性・専門性・編集体制 ― で差がつく段階に移行しつつあると理解できる。

業種別の実務インパクト

• BtoB(専門性の高いサービス・SaaS等): 日本SPセンター調査でオウンドメディア重視の回答が最も多かったBtoB領域では、キーワードリサーチに基づく需要の的確な把握と、導入事例・専門家の知見といった独自コンテンツの蓄積が、AI検索時代における差別化の核になる。単純な情報網羅型の記事だけでは、AI Overviewsに要約されて終わってしまうリスクが高い
• BtoC(消費者向けメディア・比較サイト等): 検索流入の減少をB2C実務者の63.0%が実感しているとおり、クリックに依存した従来型の収益モデルは今後さらに逆風にさらされる可能性がある。インフルエンサー協業やSNS経由の直接的なブランド認知構築など、検索エンジン経由のクリック以外の導線を組み合わせる戦略の重要性が増している
• EC・商品比較サイト: 商品レビューや比較コンテンツはAI Overviewsによる要約対象になりやすい領域だ。独自の検証データ・実機レビュー・数値化された比較表など、AIが要約だけでは再現しにくい一次情報を前面に出すコンテンツ設計が求められる
• メディア・パブリッシャー: 「2000語以上の記事ほど成果を報告する割合が高い」という今回の調査結果は、網羅性と深さを兼ね備えた記事への投資が引き続き有効であることを示唆する。ただし単に語数を稼ぐだけでは意味がなく、独自調査や専門家監修を伴う「厚み」が伴っていることが前提になる

「AIツールを使えば成果が出る」という誤解への警鐘

今回の調査結果が突きつけているのは、「生成AIを導入すればコンテンツマーケティングの成果が自動的に向上する」という期待が、少なくともデータの上では裏付けられていないという事実だ。AI活用率が92.4%という高水準に達した現在、AI活用の有無を問うフェーズはすでに終わっており、問われているのは「AIを使ってどのような付加価値あるコンテンツを作れるか」というフェーズへの移行である。これは、当メディアが以前取り上げたGoogleの低品質プログラマティックSEOへの信頼喪失に関する報道とも通底するテーマだ。AIによる量産のしやすさが、皮肉にも「量産されただけで付加価値の薄いコンテンツ」を増やし、結果として成果につながらないという構図は、検索エンジン側の品質評価とコンテンツマーケターの成果実感の両面で、繰り返し確認されつつある。

今すぐできる対応策

1. キーワードリサーチを「型」として運用に組み込む

キーワードリサーチの実施は今回の調査で成果と相関した施策の一つだ。具体的には、以下のような型を定着させることを推奨する。

• 検索需要の把握: Google検索コンソール、キーワードプランナー、Ahrefs・Semrushなどのツールで、対象テーマに関する検索ボリューム・関連クエリを洗い出す
• 検索意図の分類: 情報収集(Know)・比較検討(Compare)・購入直前(Buy)など、クエリごとの意図を分類し、コンテンツの構成に反映する
• 競合コンテンツのギャップ分析: 上位表示されている競合記事に不足している情報・視点を洗い出し、自社コンテンツで補う設計にする
• AI Overviewsでの表示状況の確認: 対象キーワードで実際に検索し、AI Overviewsがどのような回答を生成しているかを事前に確認したうえで、その要約だけでは満たされない付加価値(独自データ・専門的な深掘り)を企画段階で組み込む

2. 独自調査(オリジナルリサーチ)の始め方

独自調査は今回の調査で「成果に結びつきやすい施策」として明示的に挙げられている。ゼロから大規模調査を行う必要はなく、以下のような小さな一歩から始められる。

• 自社データの活用: 既存顧客へのアンケート、利用データの集計、問い合わせ内容の傾向分析など、社内にすでにあるデータを記事化する
• 専門家インタビュー: 社内外の専門家に短時間のインタビューを行い、一次情報としてのコメントを記事に組み込む
• 簡易サーベイの実施: Googleフォームなどを使い、50〜100人規模の簡易アンケートを実施するだけでも、他サイトには存在しない独自データになる
• 経年比較データの蓄積: 同じ調査項目を定期的に繰り返すことで、Orbit Media自身の「Annual Blogging Survey」のような経年トレンドデータへと育てていくことも可能だ

3. 2000語以上の記事を設計するためのポイント

語数を増やすこと自体が目的ではなく、内容の厚みを伴った結果として2000語以上になる設計を意識する必要がある。

• 1記事1テーマの深掘り: 複数のトピックを浅く扱うのではなく、1つのテーマを多角的に(背景・データ・実務への影響・具体的な手順・FAQ)掘り下げる構成にする
• 具体例・数値データの積み増し: 抽象的な説明だけでなく、具体的な事例・統計・チェックリストを盛り込むことで、自然と情報量と語数が増える
• FAQセクションの充実: 読者が抱きうる疑問を最低8問程度洗い出し、直答+補足説明の形式で回答することで、網羅性と検索意図への対応力を同時に高められる

4. 人間による編集レビューのチェックリスト例

AIが生成した下書きを公開する前に、以下のような観点で人間によるレビューを行う体制を整えることを推奨する。

• 事実関係・統計データの出典を一次情報にあたって確認したか
• AIが生成した文章に、実際の経験や独自の視点が加筆されているか
• 同一テーマの既存記事と内容が重複していないか(独自性の確認)
• 専門用語の使い方や業界特有のニュアンスが正確か
• 見出し構成が検索意図・読者の疑問の順序と一致しているか
• 数値・固有名詞・日付に誤りがないか
• 著者情報・監修者情報が明記され、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を裏付ける要素が含まれているか

5. インフルエンサー協業の始め方

インフルエンサーとの協業は成功確率が約2.6倍に高まったと報告されている施策だ。大規模な予算をかけずに始める方法として、以下が考えられる。

• 業界内のマイクロインフルエンサーへのアプローチ: フォロワー数の多さよりも、対象テーマにおける専門性・エンゲージメント率を重視して協業相手を選定する
• 共同コンテンツの制作: インタビュー記事、共同ウェビナー、対談形式のコンテンツなど、双方にとってメリットのある形式を模索する
• 既存の関係性の活用: 顧客・取引先・社内の専門家など、すでに接点のある人物をコンテンツに巻き込むことから始めるのも有効だ

6. 有料でのコンテンツ配信・プロモーションへの投資配分見直し

「公開すれば読まれる」という前提が崩れつつある中、コンテンツ制作予算の一部をプロモーション(SNS広告、ネイティブ広告、業界メディアへの配信など)に振り向けることも、成果と相関した施策として調査で挙げられている。制作と配信の予算配分を定期的に見直し、質の高いコンテンツを作るだけでなく、それを届けるための投資も並行して検討することが望ましい。

7. 成果計測の指標をクリック依存から脱却させる

「成果が出ているかわからない」という回答が増加している背景には、従来型のページビュー・クリック数だけに依存した計測手法の限界がある。AI Overviewsやチャット型AI検索経由での言及・引用状況を計測するツール(Profound、Peec AI、Otterly AIなど)の活用や、指名検索数・ブランド言及数といった間接指標も併用し、複数の角度から成果を評価する体制への移行を検討したい。

よくある質問

Q1. Orbit Mediaの「2026 Annual Blogging Survey」とは何ですか？

米コンテンツマーケティングエージェンシーOrbit Media Studiosが毎年実施している年次のブログ運用実態調査です。コンテンツマーケターを対象に、成果実感やAI活用状況などを尋ねています。

12年以上にわたり継続的に実施されている定点観測企画で、今回2026年版がAndy Crestodina氏によって公表され、2026年9月10日にSearch Engine Landが報じました。

Q2. 「強い成果」と回答した割合はどれくらい低下したのですか？

今回の調査では14%となり、前年比で6ポイントの低下、過去12年間の調査の中で最低水準となりました。

2022年には26%だったため、数年間でほぼ半減した計算になります。この低下は単年の変動ではなく、複数年にわたる持続的なトレンドとみられます。

Q3. AI活用率とブログの成果には関係があるのですか？

調査側は「AI活用と成果向上には相関が見られない」と明確に指摘しています。AI活用率は92.4%に達していますが、成果実感の低下とは連動していません。

AI活用がほぼ全員に近い水準まで普及した結果、AI活用の有無自体が差別化要因ではなくなり、「前提条件」に変わったと考えられます。

Q4. AIを使うとブログの執筆時間はどれくらい短縮されますか？

調査によれば、平均的な執筆時間は4時間から3時間20分へ短縮されたと報告されています。

ただし、平均的な記事1本あたりの執筆時間自体は前年比26%増加しており、6時間超をかける割合も前年の2倍に増えています。AIで生まれた時間を、独自調査や編集レビューなど付加価値の高い工程に再配分している層が一定数存在すると考えられます。

Q5. どのような施策が「強い成果」と相関していましたか？

キーワードリサーチの実施、インフルエンサー協業(成功確率が約2.6倍)、独自調査、有料でのコンテンツ配信・プロモーション、人間による編集レビューが挙げられています。

いずれもAI活用の有無とは別軸の、従来型のコンテンツマーケティングにおける基本動作です。これらを丁寧に実行しているマーケターほど、成果を報告する割合が高くなっています。

Q6. 記事の長さは成果に影響しますか？

はい。2000語以上の記事を書くブロガーほど、強い成果を報告する割合が高いという傾向が調査で示されています。

ただし語数を増やすこと自体が目的ではなく、独自データや専門的な深掘りを伴った結果として語数が伸びる設計が重要です。単なる水増しは逆効果になり得ます。

Q7. 「成果が出ているかわからない」という回答が増えているのはなぜですか？

今回の調査でこの割合は18%となり、過去の9〜14%のレンジから上振れしました。背景には、AI Overviewsなどによるゼロクリック化で、従来型のクリック・流入数だけでは成果を正確に捉えにくくなっている構造的な事情があると考えられます。

指名検索数やAI検索上での言及・引用状況など、クリック以外の指標を組み合わせた計測体制への移行が今後の課題になります。

Q8. 日本国内でも同様の傾向は見られますか？

株式会社日本SPセンターの「CM-SURVEY 2025」によれば、AI検索の影響を実感している実務者はB2Bで61.0%、B2Cで63.0%に上り、「検索流入・訪問数が減少した」との回答が最も多く挙がっています。

一方でAI検索への追加対策に前向きな層はB2Bで80.5%、B2Cで82.7%と高く、日本の実務者も影響を実感しつつ対応を模索している段階にあることがうかがえます。

Q9. この調査結果は「AI活用をやめるべき」という意味なのでしょうか？

いいえ、そうではありません。AI活用率92.4%という数字が示す通り、AIはすでに業界標準のツールとして定着しています。

調査結果が示しているのは、AI活用の有無自体はもはや差別化要因にならず、AIが生成した下書きに独自調査・専門家監修・人間による編集レビューといった付加価値をどう積み増すかが成果を左右するという点です。AI活用の停止ではなく、活用の質の向上が求められています。

Q10. aiseo-llmo.comの読者はこの調査結果をどう活かせばよいですか？

キーワードリサーチ・独自調査・人間による編集レビュー・2000語以上の記事設計・インフルエンサー協業・有料プロモーションという、調査で成果と相関が示された施策を自社の運用に組み込むことを推奨します。

あわせて、AI Overviewsによるゼロクリック化という構造的な圧力を踏まえ、クリック数だけに依存しない成果計測の仕組みを整えることも重要です。

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