週末2日・広告費0円で有料トライアル13件。入口を「一段ずらした」3人の話

LPを作り込むのをやめて、AIアシスタントの内側に置いた

MCPを公開しただけでは、もう差がつかない

ディレクトリ掲載は、OAuthとセットになって初めて獲得ファネルになります。しかも棚そのものに信用があり、ユーザーが一日中開きっぱなしにしている画面の内側です。検索してもらう必要も、LPに来てもらう必要もありません。

日本で空いているのは「日本語・国内固有データ × ワンクリック接続」です。登記情報、路線と乗換、法令や条例、会計フォーマット、自治体のオープンデータ。英語圏の汎用サーバーが手を出しにくく、国内の実務で毎日使われるものばかりです。

ChatGPTは、あなたが言っていないブランド名を検索に足していた

従来のSEOと決定的に違うのは「レースに参加できているか」

コメント欄にもうひとつ有益な切り分けがありました。「名前は注入されるが引用されない」と「引用はされるが注入されない」はまったく別の問題だ、と。前者は学習データ側のカテゴリ連想、後者はページ品質。片方の対策をもう片方に打っても時間の無駄になります。

日本語圏には、この種の一次データがほぼ存在しません。会計SaaS、勤怠管理、名刺管理、ECカート、予約システム。「非ブランド系の質問でAIは誰の名前を足すのか」を手元で検証して日本語で公開すれば、その記事自体が引用される側に回ります。

唯一まともに返事が来た場所は、競合の★1〜2レビュー欄だった

同じスレッドには、Redditで構造的に同じことをしている人もいました。スレッドを立てるのではなく、キーワード単位で返信を張り込む。広く書いた投稿はROM層の「面白いね」票を集めるだけで、意図を持ったダウンロードにはつながらないからです。

日本語のレビュー欄は、まだ誰も掘っていません。App Storeの★1〜2、Google Playの低評価、BASEやShopifyの日本語アプリ、価格.comの書き込み。宣伝ではなく困っている人への回答から始まるので、国内の文化とむしろ相性がいい。ツールを作る必要すらなく、日次でスプレッドシートに溜める運用から今日始められます。

おまけ：当たった1型を300回まわす、ローンチ日は大手を避ける

Post Bridge の Jack Friks 氏は、当たったTikTokのフォーマットを300回使い回したと語っています。再生数が落ち始めるまで部分だけを差し替え続け、その1型からあるアプリに3万件超のダウンロードが流れ込みました。いきなり300回を目指す必要はなく、まず「何回目で落ちるか」を測るのが目的です。

明日からの一歩：競合の日本語★1〜2レビューを30件コピーして1枚のシートに貼り、「不満の語句」で分類する。最多の3語を、言い換えずにそのままLPの見出しとストアの第1スクリーンショットに置く。