食品・CPG向け｜AIに選ばれるためのクエリ設計ガイド

食品・CPG向け｜AIに選ばれるためのクエリ設計ガイド

子供のおやつを探している親はAIに対して、いきなり「〇〇を買うべき？」と聞くとは限りません。

クエリ設計とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに対して、自社ブランドが登場してほしい質問（クエリ）を意図的に洗い出し、監視・改善の対象として登録する作業です。食品・CPGのGEO対策では、ブランド名や商品名だけを登録しても不十分です。消費者がAIに相談する「悩み・用途・比較・評判」の文脈ごとにクエリを設計することが、AIに選ばれるための起点になります。

たとえば、「砂糖不使用の子供向けスナックを教えて」「オーガニック認証ブランドと通常ブランド、どちらが安心？」「A社とB社のスナック、どちらが添加物少ない？」「〇〇の口コミは？」——このように、悩み・用途・比較・評判の文脈で相談します。Genviewでは、こうしたクエリをTOFU・MOFU・BOFUの3段階に分けて設計します。

そもそも食品・CPGでGEO対策がなぜ必要なのかは、食品・CPG向けGEOとはで解説しています。

この記事でわかること

• TOFU・MOFU・BOFUという3段階でのクエリ設計の考え方
• 食品・CPGで登録すべき5つの文脈
• そのまま使えるクエリ例

この記事は、食品・CPGのGEO対策で「実際にどんなクエリを登録すればいいか」を具体的に示す実践ガイドです。食品・CPG向けGEOとはが「なぜGEO対策が必要か」を解説する概論記事だとすれば、この記事は「では何を監視すればいいか」に直接答えるものです。以下のクエリ例は、自社のブランド名・商品名に置き換えるだけで、Genviewへのクエリ登録にそのまま使えます。

1. TOFU：まだブランドを知らない段階

TOFUは、消費者がまだ具体的な商品名やブランド名を決めていない段階です。この段階では、食に関する悩みや属性の希望に対して、自社ブランドが候補に入るかを確認します。

たとえば「砂糖不使用の子供向けスナックを教えて」「アレルギー対応のお菓子を教えて」のように、消費者の悩みや希望属性を起点にクエリを作ります。ここでは、まだブランド間での比較にすら至っていないことがポイントです。

ここで自社ブランドが出てこない場合、AIから見ると「その悩みに対する代表的な選択肢」として認識されていない可能性があります。

2. MOFU：比較・検討している段階

MOFUは、消費者が複数のブランドを比較している段階です。カテゴリ内での比較だけでなく、「〇〇と△△ならどちらがいい？」のように具体的な商品名を挙げた比較も、まだ購入を決めきっていない以上MOFUに含まれます。

この段階では、競合と比べたときに、自社ブランドが選ばれる理由をAIが説明できるかを確認します。たとえば「おすすめの子供向けスナックブランドを比較して」「A社とB社のスナック、どちらが添加物少ない？」「〇〇と△△ならどちらがおすすめ？」のように、カテゴリ比較・競合比較・商品名指定の比較を登録します。

MOFUでは、自社ブランドが比較候補に入っているかだけでなく、成分・価格・認証の有無・アレルギー対応など、どの評価軸で語られているかを見ることが重要です。

3. BOFU：購入直前の段階

BOFUは、消費者がすでに1つの商品に絞った上で、購入直前に最後の不安を確認している段階です。他の候補との比較ではなく、「この商品でいいか」の最終確認である点がMOFUとの違いです。

この段階では、自社ブランドについて、AIが正確に説明できているかを確認します。たとえば「〇〇の口コミは？」「〇〇は本当に砂糖不使用？」「〇〇の返品・返金はできる？」のようなクエリです。

BOFUでは、口コミ、成分表示の正確性、賞味期限、返品条件などについて、AIが誤った情報や古い情報を出していないかを確認します。

4. 食品・CPGで登録すべきクエリの考え方

食品・CPGでは、最低限以下の5つの文脈を入れるのがおすすめです。「悩み」「用途」「カテゴリ」はTOFU、「比較」はMOFU、「評判」はBOFUに相当します。

ブランド名や商品名だけでなく、消費者がAIに実際に相談しそうな言葉に置き換えて登録することが重要です。本記事では「子供向けスナック菓子」を例にしていますが、飲料・調味料・冷凍食品など、自社の主力商品が異なる場合は、上記の文脈をその商品に読み替えてクエリを設計してください。

また、食品・CPG分野に特有の注意点として、AIエージェントが消費者に代わって購買を行う時代においては、「砂糖不使用」「グルテンフリー」といった属性が構造化データとしてタグ付けされていなければ、そもそも候補にも入りません。クエリ設計と合わせて、商品の属性情報をタグとして明示しておくことをおすすめします。

5. そのまま使えるクエリ例

※本記事では「子供向けスナック菓子」を例にクエリを紹介しています。実際に登録する際は、自社の主力商品に置き換えてご利用ください。

TOFU：認知段階のクエリ例

• 砂糖不使用の子供向けスナックを教えて
• アレルギー対応のお菓子を教えて
• 添加物が少ないスナック菓子を教えて
• 保育園のおやつにおすすめの商品を教えて
• 小麦アレルギーでも食べられるお菓子を教えて
• 塩分控えめのスナックを教えて
• オーガニック素材のお菓子を教えて
• 子供が喜ぶヘルシーなおやつを教えて
• グルテンフリーのスナック菓子を教えて
• 罪悪感なく食べられるお菓子を教えて

MOFU：比較・検討段階のクエリ例

• おすすめの子供向けスナックブランドを比較して
• 砂糖不使用ブランドと通常のスナック、どちらが子供に人気？
• A社とB社のスナック、どちらが添加物少ない？
• オーガニック認証ブランドと通常ブランド、どちらが安心？
• 国産ブランドと海外ブランド、成分表示はどちらが分かりやすい？
• アレルギー対応品が豊富なブランドを比較して
• コスパの良い子供向けスナックブランドを比較して
• 定期購入とその都度購入、どちらがお得？
• A社とB社ならどちらを選ぶべき？
• 〇〇と△△ならどちらがおすすめ？

BOFU：購入決定段階のクエリ例

• 〇〇の口コミは？
• 〇〇の評判を教えて
• 〇〇は本当に砂糖不使用？
• 〇〇はアレルギー表示が分かりやすい？
• 〇〇はどんな年齢の子供に向いている？
• 〇〇の味は美味しい？
• 〇〇を選ぶメリット・デメリットを教えて
• 〇〇の賞味期限はどれくらい？
• 〇〇の返品・返金はできる？
• 〇〇はどこで買うのが一番お得？

まとめ

• 食品・CPGのGEO対策では、ブランド名や商品名だけを見るのではなく、消費者がAIに相談する文脈ごとにクエリを設計することが重要
• TOFUでは、まだブランドを知らない消費者の食の悩みや希望属性
• MOFUでは、カテゴリ内での比較や具体的な商品名を挙げた比較
• BOFUでは、1商品に絞った上での購入直前の不安や評判確認
• AIエージェント時代には属性のタグ付けが候補入りの前提になるため、クエリ設計と合わせて構造化データの整備を進める
• この3段階でクエリを登録することで、AI上で自社ブランドがどのように認識・推薦・比較されているかを確認できる

よくある質問

Q: 「〇〇の口コミは？」のように自社名を含むクエリだけ登録すれば十分ですか？

A: 自社名を含むクエリ（BOFU）はAIが自社をどう説明しているかの確認に欠かせませんが、それだけでは不十分です。消費者の多くは、まだブランド名を知らない段階で「砂糖不使用の子供向けスナック」のように食の悩みで相談します。自社名を含まないTOFU・MOFUのクエリも登録することで、新規ユーザーとの接点でAIに候補として挙げてもらえているかを確認できます。

Q: 複数の属性（砂糖不使用・グルテンフリー等）がある場合、クエリはどう登録すればいいですか？

A: 属性ごとにクエリを分けて登録することをおすすめします。「砂糖不使用のスナックは？」「グルテンフリーのスナックは？」のように、属性を変えた複数のクエリを登録することで、どの属性で認識されていて、どの属性で認識されていないかを把握できます。詳しくは食品・CPG向けGEOとはで解説しています。

Q: 登録したクエリで成果が出ているか、どう確認できますか？

A: Genviewでは、標準対応のChatGPT・Geminiに加え、Perplexityなどをオプションで追加すれば、登録したクエリごとの出現状況を継続的に計測できます。施策を実行した前後で、AIの説明がどう変わったか・競合ブランドとの差が縮まったかを、クエリ改善（適合・誤認識・言及なしの分類）とブランド認識改善（認識一致率）という2つの指標で数値として追えます。まずは14日間の無料トライアルで現在のAI認識を確認し、対策の出発点を把握することをおすすめします。

関連コラム・記事

関連記事：食品・CPG向けGEOの全体像については食品・CPG向けGEOとはをご覧ください。

関連記事：料金プランと始め方については料金プランと始め方をご覧ください。