100本書いて、当たったのは5本。
AI検索に食われた人が、次にやったこと

ブログ100本のうち、稼いだのは5本だった

買う気の強い検索キーワードを100個以上リストにして、自社ツールとの相性で点数をつけ、上から順に手作業で記事にしていった——それでも当たったのは5〜20本。記事本数を目標にしているチームには、そのまま刺さる数字です。

AI検索がクリックを奪った。彼女は「もっと書く」を選ばなかった

やり方は具体的です。登録時のメールのドメイン、入力された属性、製品の中での行動をAIで点数化し、点数が高い相手にだけ人が個別に連絡する。減った訪問者の中から、お金になる相手だけを拾い上げる仕組みに変えました。

同記事のコメント欄にあった手法も実用的です。買い手が打ちそうな質問を3〜5個決めて、毎週まっさらなAIチャットで聞き、「自社が出た／競合が出た／誰も出ない」をスプレッドシートに記録する。4週間で自社の現在地が数字になります。

使うたびに、まだ客じゃない人へデモが飛ぶ

Hey Noahは2026年8月4日にProduct Huntへ出て600票超で日次1位、そのまま週間1位、8月の月間AI部門でも1位。アプリを作らず、SMS・メール・Slack・WhatsAppの上だけで動きます。インストールという行為そのものが存在しません。

入口では「入れない」、入ったあとは摩擦ゼロ

実際に落とす必要はありません。CTAを「無料で始める」から「利用資格を確認する」に変え、入力後に「確認のうえご連絡します」と返すだけでも、集まるリードの質が変わるかどうかは検証できます。

読者3万人のうち、見ているのは課金2,000人だけ

大学スポーツの「試合結果」ではなく、その裏側の「経営・政策・教育」を選んだのが勝因です。速報は大手と真っ向勝負になりますが、大学スポーツの経営分析を毎日書く人は誰もいませんでした。さらに情報公開制度を使ってコーチの契約書や収支資料を取り寄せ、データベースにして売っています。AIが要約記事を量産する時代に、AIには絶対に作れない資産です。

日本にも、部活動や大学スポーツの経営、地方私立大学の財務、自治体の指定管理者制度など、情報公開制度を使えば一次資料が取れるのに誰もメディア化していない領域が数多く残っています。読者は少なくて構いません。その業界の意思決定者100〜2,000人が「これは経費で買うべきだ」と思う情報を出せれば、この型はそのまま成立します。