3年前に効いていた施策が今は効かない。その原因は、市場環境の変化に手法の更新が追いついていないことにある。旧常識と新常識の違いを把握して、手を打つべきところから変えていく。
違い1 旧：記事を量産すればSEOで勝てる → 新：独自性のある記事が勝つ
以前はブログ記事を大量に公開すれば、検索結果で上位を取れた。しかし、Googleのアルゴリズムは独自性と専門性を重視する方向に進んでおり、テンプレート的な記事は評価されにくくなっている。
新常識は、記事の数よりも1本あたりの質を上げること。自社でしか語れない経験、独自のデータ、顧客の声を盛り込んだコンテンツが、検索エンジンにも読者にも選ばれる。AIには構成の叩き台を任せ、独自の情報は人間が追加する分業が現実的だ。
違い2 旧：広告で認知を取る → 新：コンテンツで信頼を積む
広告費を増やせば認知は広がるが、認知だけでは購買につながらない。消費者は広告よりも、信頼できる情報源からの推薦や、自分で調べた結果を重視する傾向にある。
有益なコンテンツを継続的に発信し、顧客が「この会社の情報は参考になる」と感じる状態を作る。この信頼の蓄積が、広告以上の集客力を持つようになる。
違い3 旧：サードパーティデータで追跡する → 新：ファーストパーティデータで理解する
Cookie規制の強化により、外部データに頼った広告運用の精度は下がっている。新常識は、自社で収集した許諾済みのデータ（ファーストパーティデータ）を軸にマーケティングを組み立てること。
会員登録、メルマガ購読、購買履歴。これらのデータは規制に左右されず、しかも精度が高い。データの蓄積には時間がかかるため、今から仕組みを作っておくことが来年以降の競争力に直結する。
AI時代のデータ活用は、AIマーケティング計画の記事で整理している。
違い4 旧：全顧客に同じメッセージを送る → 新：顧客ごとに出し分ける
一斉配信のメール、全員同じ広告。このアプローチの効果は下がり続けている。新常識は、顧客の行動や状態に合わせてメッセージを出し分けること。
まずは2〜3のセグメントに分けるだけでも効果がある。新規顧客と既存顧客で別のメールを送る、直近1か月の購入者とそれ以前の購入者で広告を変える。AIを使えば、さらに細かいパーソナライズも自動化できる。
違い5 旧：施策を打ったら走り切る → 新：走りながら修正する
年間計画を立てたらその通りに実行する。以前はこのアプローチでも成果が出たが、変化の速い市場では計画通りに進めること自体がリスクになりうる。
新常識は、施策を小さく始めて反応を見ながら修正すること。AIを使えば、施策の効果を迅速に分析し、修正の判断を速められる。完璧な計画を立ててから動くよりも、60点の仮説で動き出して改善していくほうが、結果的に成果に近づく。
AI技術の動向が戦略にどう影響するかは、AI技術最新動向の記事で扱っている。
常識のアップデートは、成果のアップデートにつながる
旧常識のまま走り続けていても、成果は下がり続ける。5つの違いの中から、自社のマーケティングに当てはまるものを見つけ、新常識に切り替える。小さな変更から始めていい。