dark-funnel

/digital-marketing-pro:dark-funnel

目的

ダークファネルを可視化し、その実態を明らかにします。ダークファネルとは、従来のアトリビューションでは把握できない、購買者のジャーニーにおける活動のことです。見込み顧客が追跡可能なチャネル以外（Reddit のディスカッション、AI チャットボットへの質問、ポッドキャストでの言及、コミュニティフォーラム、口コミ、ダークソーシャルでの共有）でブランドとどのように接触しているかを特定し、分析プラットフォームでは測定できない、ブランドの認知や検討の実態を示すインテントシグナルを明らかにします。

必要な入力

ユーザーは以下を提供する必要があります（または、入力を求められます）。

• ブランド名と製品名：ダークファネルの各チャネルで追跡するブランドと具体的な製品・サービスです。検索語、言及パターン、シグナルのクエリを定義するために使用します。
• 把握しているコミュニティでのプレゼンス：ブランドが公式または自然に参加しているサブレディット、Slack コミュニティ、Discord サーバー、業界フォーラム、ニッチなプラットフォームです。これらは、ダークファネルをリスニングする主要な場です。
• ポッドキャストへの出演：ブランドが出演、番組提供、またはスポンサーを務めたエピソードや番組です。バニティ URL への訪問、プロモーションコードの利用、ブランド検索数の急増を、それぞれの放送日と関連付けるために使用します。
• AI での可視性データ（任意）：AI チャットボット（ChatGPT、Perplexity、Gemini）がブランドをどのように参照または推奨しているかを示す /digital-marketing-pro:geo-monitor の出力です。成長中のダークファネルチャネルです。
• ブランド検索数の推移：ブランド検索数の経時的な推移を示す Google Search Console またはサードパーティのキーワードデータです。オフラインや追跡されていないブランド露出を示す、最も強力な代理シグナルです。
• 「当社をどのように知りましたか」というアンケートデータ（任意）：リードフォーム、オンボーディングフロー、購入後アンケートから得られる自己申告のアトリビューションです。顧客自身が特定したダークファネルのタッチポイントを示す直接的な証拠です。

プロセス

1. ブランドコンテキストを読み込む：~/.claude-marketing/brands/_active-brand.jsonを読み込み、アクティブなスラッグを確認してから、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.jsonを読み込みます。ブランドの語調、業界のコンテキスト、既知の競合状況を反映します。また、~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.jsonにガイドラインがあるか確認し、存在する場合は制約を読み込みます。~/.claude-marketing/sops/にエージェンシーのSOPがあるかも確認します。ブランドが存在しない場合は、「まずブランドを設定しますか（/digital-marketing-pro:brand-setup）？」と尋ねるか、デフォルト設定で進めます。
2. ダークファネルのシグナルを集約する：利用可能なすべてのダークファネルの情報源からデータを収集して正規化します。対象には、時系列でのブランド名検索ボリュームの傾向（追跡されない露出を測る主要な代替指標）、Redditやコミュニティでの言及頻度とセンチメント、geo-trackerのAIチャットボットによる引用データ、オフライン活動と相関するダイレクトトラフィックの異常、ポッドキャストのアトリビューションデータ（バニティURLへの訪問、プロモーションコードの使用、エピソード公開後のトラフィック急増）、および情報源別に分類された自己申告アンケートの回答データが含まれます。
3. シグナルとマーケティング活動を相関させる：ダークファネルのシグナルが急増した時期を、既知のマーケティング活動のタイムラインと照合します。ポッドキャストのエピソード公開後にブランド名検索が急増していますか？製品のローンチやPR掲載の後にコミュニティでの言及が急増していますか？カンファレンスへの登壇後にダイレクトトラフィックが増加していますか？最も強いダークファネルの反応を生み出している活動と、測定可能なダークシグナルがない活動を特定します。注： GA4の新しいデフォルトチャネルである**「AI Assistant」**により、これまでダークだったAIアシスタントからの一部の参照トラフィック（ChatGPT、Gemini、Copilot、Perplexityなど）が直接測定できるようになりました。GA4からこのデータを取得し、顕在化したトラフィックとして扱います。推定する「ダーク」なAIの影響から差し引き、二重計上を避けます。
4. 見えない購買者のジャーニーをマッピングする：追跡されていない各タッチポイント、その購買者のジャーニーにおける位置（認知、検討、意思決定）、推定オーディエンス規模、成長の軌跡を特定して、ダークファネルマップを作成します。タッチポイントをチャネルの種類別に分類します。コミュニティ（Reddit、フォーラム、Discord）、メディア（ポッドキャスト、YouTubeでの言及）、AI（チャットボットによる引用）、ソーシャル（DMや非公開グループでのダークソーシャル共有）、口コミ（アンケートで報告されたもの）が含まれます。
5. チャネルごとにダークファネルの健全性を評価する：各ダークファネルチャネルについて、シグナルの強さ（データの量と信頼性）、成長傾向（拡大、安定、または縮小）、チャネル内のブランドセンチメント、コンバージョンの近さ（購買意向にどれだけ近いか）を評価します。総合的なダークファネル健全性スコアを算出します。
6. ダークファネルへの投資機会を提案する：評価と相関分析に基づき、最もROIの高いダークファネルへの投資機会を特定します。強いシグナルがあるにもかかわらずブランドによる意図的な投資がないチャネル、成長が見られる新興チャネル、ターゲットを絞った取り組みで強化できるパフォーマンスの低いチャネルが対象です。

出力

以下を含む、包括的なダークファネルインテリジェンスレポートです。

• ダークファネルマップ：特定されたすべての不可視なタッチポイントを、チャネルの種類と購買ジャーニーの段階ごとに整理し、各タッチポイントの推定リーチを示した視覚的な表現
• ダークチャネルごとのシグナル強度：各ダークファネルの情報源について、ブランド検索ボリュームの推移、コミュニティでの言及頻度、AI の引用率、ポッドキャストのアトリビューション指標、ダークソーシャルの指標、アンケートで報告された情報源など、シグナルの量と信頼性を定量化したもの
• 相関分析：どのマーケティング活動がどのダークファネルシグナルを生み出すかを示すタイムラインの重ね合わせ。相関の強さのスコアと、活動からシグナルの反応までの時間差を含みます
• ダークファネルの健全性スコア：すべてのチャネルを対象とした複合スコアとチャネルごとの内訳。シグナル強度、成長傾向、センチメント、コンバージョンへの近さを評価します
• 影響度の推定：シグナルの相関とアンケートデータの三角測量に基づき、ダークファネルチャネルがパイプライン全体と収益に寄与する度合いを推定します
• 投資に関する推奨事項：期待される効果、必要な労力、各チャネルに推奨される施策を含む、ダークファネルへの投資機会の優先順位付きリスト
• モニタリング計画：ダークファネルを継続的に追跡する頻度を定めます。重大な変化に対するアラートのしきい値とともに、週次、月次、四半期ごとに監視するシグナルを示します

使用エージェント

• market-intelligence — コミュニティプラットフォーム、ポッドキャスト、AI チャットボット、ダークソーシャルチャネル全体からダークファネルのシグナルを集約し、シグナルの急増とマーケティング活動のタイムラインを照合して相関パターンを特定します。また、ダークファネルの情報源全体にわたる傾向を検出して、新たなチャネルや衰退しつつあるチャネルを明らかにし、データが利用可能な場合は競合他社のダークファネルとベンチマークします
• analytics-analyst — ブランド検索ボリュームの分析と傾向の分解、直接流入の異常検知とアトリビューションのギャップの特定、マーケティング活動とダークファネルシグナルの反応の相関スコアリングおよび時間差の算出、さらにシグナル強度、成長、センチメント、コンバージョンへの近さの各側面に基づくダークファネルの複合的な健全性スコアの算出を行います