2026年1月29日、ドイツ・ミュンスター。Factory Hotelの会場を埋め尽くす数百人のマーケターに対し、欧州屈指のパフォーマンス・マーケティング・エージェンシー「Bloofusion」が主催するカンファレンス『BLOO:CON 2026』は、極めて挑発的なセッションタイトルで幕を開けた。「Stop the Bullshit（くだらないことをやめろ）」——このタイトルが示す通り、Bloofusionの4人のスペシャリストはそれぞれの専門領域でデータを武器に、マーケティング業界に蔓延するバズワードの嘘を一刀両断した。本稿は、LIF Tech編集長・Keitoがミュンスター現地で取材したセッションの完全レポートだ。
2023年のChatGPT登場から3年。AIの進化が社会実装フェーズに入った2026年現在、「Google検索は死んだ」「動画を作らなければ企業は死ぬ」「P-MaxさえあればAIに全任せでいい」「サーバーサイドGTMを入れれば計測問題は全解決」——こうした言説がマーケティング界隈で毎日飛び交っている。現場の数字とROIに責任を持つマーケターにとって、この見極めこそが生死を分ける。
セッション資料（PDF）：Hype, Reality & Action — PDFダウンロード
登壇者——Bloofusionの「四賢人」が語る現場の真実
今回のセッションに登壇したのはBloofusionのコア4人だ。肩書きだけでなく、それぞれが「現場で数字に責任を持つ実務家」であることが、このセッションを単なる理論講義と一線を画すものにしている。
Markus Hövener氏（SEO担当）——Bloofusion創設者。検索エンジンの変動を20年以上見守り続ける「SEOの番人」。Google Pandaアップデートの時代から現在のAI Overview時代まで、数千サイトのデータを蓄積してきた人物だ。「Googleは死んでいない」という主張をデータで証明するために、クライアントの実トラフィックデータを会場に持ち込んだ。
Martin Röttgerding氏（SEA担当）——Google広告のアルゴリズムを知り尽くしたSEA責任者。「P-Maxに全任せ」という幻想を、実際のクライアントの利益データを使って論破。「AIは優秀な部下だが、世間知らずだ」という比喩で会場の笑いと共感を取った。
Lisa-Marie Drinkus氏（Social担当）——B2BマーケティングにおけるLinkedIn活用のスペシャリスト。「B2BもTikTokで踊れ」という業界の強迫観念に対し、数字と事例でNOを突きつけた。「コーポレート・インフルエンサー（従業員アドボカシー）」という概念で、B2Bソーシャルの正しい方向性を提示した。
Maximilian Geisler氏（Analytics担当）——GA4とタグマネージャーを駆使し、データレス時代の計測を支える分析官。「データ欠損はニューノーマルだ」という現実を法律・技術・ビジネスの三層から解説。「推計値を受け入れる勇気」という新しいアナリティクス哲学を提唱した。
第1章：SEO——「Googleは死んだ」という最大の誤謬
Bullshit：「ChatGPT SearchやPerplexityがGoogleを滅ぼす」
2025〜2026年に最も声高に叫ばれた「検索エンジンの終焉」論。AIチャットボットの台頭により「ユーザーはもはや青いリンクをクリックしない」「従来のSEOは無意味」「コンテンツを書いてもGoogleに評価されるより先にAIに要約される」という言説が蔓延している。SEO予算を削減した企業、コンテンツチームを縮小した企業、「もうSEOはいらない」と経営判断した企業——日本でも少なくない。
Truth：Googleは依然として「94%」を支配する巨象である
Markus Hövener氏は独自のクライアントデータ（ドイツ・スイス・オーストリア圏、数千サイト）で会場を静まり返らせた。「依然としてWebトラフィックの94%はGoogle経由。ChatGPTからの流入はグラフ上では誤差の範囲に過ぎない」。スライドに示されたトラフィック源の内訳グラフは衝撃的だった。ChatGPT・Perplexity・Geminiといった生成AIからの流入をすべて合算しても、Googleの流入と比較すれば文字通り「グラフの線が見えないレベル」。「Google死亡説」はデータではなく、業界の「気分」から生まれた幻想だったのだ。
ただし、ユーザー行動の「質」の変化は見逃せない。クエリの種類によって状況は大きく異なる。
AIチャットボットが伸びている領域（情報探索型クエリ）：「フランス革命はいつ？」「Pythonの文法を教えて」「転職理由の書き方は？」——明確な答えが存在する情報収集系のクエリでは、AIチャットボットの利用が急増しており「ゼロクリック」現象が加速している。Googleも自らAI Overviewで答えを出すため、このカテゴリのオーガニック流入は確実に減少している。
Googleが依然として圧倒的な購入・取引型クエリ：「ナイキの新作スニーカーを買いたい」「会計SaaSを比較したい」「渋谷のランチおすすめ」——ユーザーが「最新の価格」「在庫状況」「現在地からの距離」というリアルタイムの事実を求めるクエリでは、AIの要約では不十分だ。この領域でGoogleの優位性は揺らいでいない。
Action：2026年のSEOは「回答」と「体験」に二極化する
AIが要約できる程度の薄い情報コンテンツは、今後価値を急速に失う。これからのSEOは明確に2方向に分化する。
対AI最適化（GEO: Generative Engine Optimization）：構造化データ（Schema.org）の徹底でAIが信頼できる情報源として引用できるよう整備する。E-E-A-T（「誰が言っているか」）がかつてないほど重要になる。企業名・著者情報・引用元の明示化、FAQページの整備、専門家監修の明示——これらがAIに「このサイトは信頼できる」と判断させるシグナルになる。
対人間最適化（Experience & Insight）：「実際に使ってみて失敗した話」「競合他社では絶対に書けない自社の内部データ」「担当者へのインタビューで得た生の声」——AIが生成できない一次情報・体験談・独自分析だけが、AIが答えた後でも「クリックして詳しく見たい」と思わせるコンテンツになる。
Googleは死んでいない。形を変えているだけだ。AIに答えさせるためのデータ整備と、人間を感動させるためのコンテンツ制作。この両輪がない企業は、検索結果から静かに消え去るだろう。
Markus Hövener（Bloofusion創設者）
LIF Tech編集部の考察として、「SEOはオワコン」と言う人が増えている一方、LIF Techで運営するメディア群のデータを見ると、情報探索型コンテンツは確かに流入が落ちている。しかし「実際に現地に行って取材した一次情報」「競合が持っていないデータを組み合わせた分析記事」は、むしろ流入が増えている。SEOが死んだのではなく、「コピペで量産できる薄い情報記事のSEO」が死んだのだ。Googleが求める「体験（Experience）」とは、現場に足を運んだ人間にしか書けないコンテンツのことだ。
第2章：SEA——「AIに全任せ」という自殺行為
Bullshit：「P-Maxがあれば運用者は不要。ボタンを押せば売上が上がる」
GoogleのAIプロダクト「P-Max（パフォーマンス最大化キャンペーン）」は2026年にさらに進化し、画像生成からコピーライティング・入札調整まで全自動化が進んでいる。「もはや広告運用の専門家は不要」「担当者を減らしてP-Maxに任せればコスト削減になる」という幻想が、特に予算の少ない中小企業を中心に広まっている。
Truth：AIは「売上」と「利益」の区別がつかない
Martin Röttgerding氏が示した事例は、多くの参加者の顔色を変えた。あるECサイトでP-Maxを「自動適用」設定で稼働させたところ、管理画面上のROASは改善した。しかし実態を調べると、AIが「原価率が高く利益がほとんど出ない安売り商品」ばかりを大量販売していたのだ。AIにとっては「コンバージョン数増加＝成功」「売上金額増加＝成功」という評価指標しか持っていない。しかし経営にとっては「利益率の悪化＝失敗」だ。P-Maxは「売上という名のKPI」を最大化するために全力を尽くすが、そのKPIが「ビジネスの健全性」を反映していなければ、AIは喜んで企業を赤字に向かって最適化し続ける。
さらに深刻な問題として、AIは放置すると「指名検索（ブランド名・社名での検索）」に広告費を集中させる傾向がある。指名検索は広告なしでも獲得できる顧客だ。AIはこれを「コンバージョン率が高い効率的な出稿先」として評価するが、実態は「広告費を無駄に使って既存顧客を刈り取っているだけ」という状態だ。
Googleが推奨する「自動適用」をすべてONにするのは、目隠しをして高速道路を走るようなものだ。
Martin Röttgerding（Bloofusion SEA責任者）
Action：運用者の仕事は「入札」から「教師データの作成」へ
管理画面に張り付いて入札単価を1円単位で調整する時代は終わった。しかし運用者の仕事がなくなったわけではない。AIという「優秀だが世間知らずな新入社員」に正しい教育を施す「教師役」にシフトするのだ。
Value-Based Bidding（価値に基づく入札）：売上金額だけでなく「粗利（Profit）」データをGoogle広告にインポートし、「利益が出る商品を売れ」とAIに明示的に指示する。Google広告のコンバージョン値として売上ではなく粗利を設定することで、AIは「利益最大化」という正しい目標に向かって学習する。
LTV（顧客生涯価値）の加味：初回購入のコンバージョンだけでなく、リピートしやすい優良顧客のシグナルをAIに学習させる。「初回購入単価は低くてもLTVが高い顧客層」をAIが認識できれば、短期的な売上よりも長期的な事業価値に貢献する入札が可能になる。
ブランド除外と除外キーワードのガードレール：AIが指名検索に広告費を浪費しないよう、ブランドキーワードをキャンペーンから除外する。また「返品率が高い商品カテゴリ」「利益率が極端に低い商品」を除外商品リストに登録し、AIが意図しない方向に走り出さないようガードレールを設置する。
LIF Tech編集部の考察として、「AIに任せれば運用工数が減る」という発想は間違っていない。実際に入札単価の手動調整という作業は不要になった。しかし「AIに何を教えるか」「AIが暴走しないようにどんなガードレールを設けるか」という上位の意思決定は、むしろ高度な専門知識を必要とする。クライアントの粗利構造を理解し、LTVを計算し、除外リストを適切に設定できる運用者は、以前より価値が高い。「AIが台頭したことで運用者の仕事がなくなる」のではなく、「浅い運用者が淘汰され、深い運用者の価値が上がる」というのが2026年の実態だ。
第3章：ソーシャルメディア——「B2BにTikTokは必須」の呪い
Bullshit：「ショート動画をやらない企業は時代遅れだ」
TikTok・YouTube Shorts・Instagram Reelsの爆発的普及により、B2B企業でも「踊る社長」「オフィスツアー」「社員のランチ紹介」動画を作らなければならないという強迫観念が蔓延している。「競合がTikTokを始めた」「うちもショート動画チームを作らないと」「再生回数が伸びない動画を量産している」——この状況に心当たりのあるマーケターは少なくないはずだ。
Truth：プラットフォームの「文脈」を無視したコンテンツはゴミである
Lisa-Marie Drinkus氏は明快に断言した。「確かに動画は伸びている。しかし、B2Bの意思決定者は業務時間中にスナック感覚で動画を見るかもしれないが、そこで数千万円の『契約』を決めるわけではない。重要なのは『エンタメ（Entertainment）』ではなく『信頼（Trust）』だ」。
問題は「動画かテキストか」という媒体の話ではない。「そのコンテンツが、B2Bの購買意思決定にどう関与するか」という目的の話だ。B2Bの購買プロセスは平均6〜12ヶ月、意思決定者は5〜7人関与する複雑なサイクルだ。「30秒の踊り動画」がこのサイクルのどのステージに貢献するのかを説明できなければ、それはリソースの無駄だ。
さらに、プラットフォームの「文脈の違い」も重要だ。TikTokは「娯楽・暇つぶし」の文脈でユーザーが訪れるプラットフォームだ。そこに突然「当社のERP導入事例」を投稿しても、ユーザーの文脈と完全にミスマッチだ。コンテンツの質の問題ではなく、場所の選択の問題だ。
Action：「コーポレート・インフルエンサー」の育成が2026年の最強B2B戦略
Lisa-Marie Drinkus氏が提示した代替戦略が「従業員アドボカシー（Employee Advocacy）」、別名「コーポレート・インフルエンサー」の育成だ。企業のロゴや公式アカウントからではなく、現場のエンジニア・営業担当者・コンサルタントが「自分の言葉・自分の顔」で専門知識を発信することで、企業の信頼性を底上げする戦略だ。
データが示す結果は明確だ。同じ内容を「企業の公式アカウント」から投稿した場合と「その企業の担当者個人」から投稿した場合、後者は前者の約8倍のエンゲージメントを獲得する。人は「企業」より「人間」を信頼するからだ。
企業のロゴより「社員の顔」：現場の専門家が自分の言葉で語るLinkedIn投稿が最大のB2Bマーケティング資産になる。失敗談・現場の気づき・顧客との会話から得た洞察——これらは「企業のプレスリリース」では決して出てこない情報だ。
テキスト回帰：LinkedInでは動画よりも長文のテキスト投稿（専門的な知見・オピニオン・事例解説）が再び高いリーチを獲得している。「読む」コンテンツが見直されている背景には、「動画疲れ」と「情報の深さへの渇望」がある。
「何のための動画か？」を問え：動画制作を否定するわけではない。「その動画は、購買サイクルのどのステージで、誰のどんな課題を解決するのか？」に答えられない動画は作るべきではない。リソースをテキストや静止画・ウェビナー・事例記事に振り向けた方が、B2BのROIは高くなる。
LIF Tech編集部の考察として、この「従業員アドボカシー」は、LIFRELLで実践しているLinkedIn戦略とも完全に一致する。海外カンファレンスの現地レポートやロボット・中国テクノロジーの分析は、LIF Techの公式ページ投稿と比べて圧倒的に高いエンゲージメントを獲得している。B2Bにおいて「社長＝最強のインフルエンサー」という構造は、欧州も日本も同じだ。
第4章：アナリティクス——「サーバーサイドで全解決」の幻想
Bullshit：「Cookie規制もサーバーサイドGTMがあれば以前通り計測できる」
3rd Party Cookieの廃止・GDPR・各国プライバシー法などの規制対応として、「サーバーサイド計測（Server-Side GTM）を導入すれば規制を回避して100%のデータが取れる」というセールストークを展開するベンダーが増えている。「サーバーサイドを入れれば今まで通りの計測環境が戻ってくる」という期待のもとで導入を進め、「なぜデータが増えないのか」と困惑するマーケターも少なくない。
Truth：データ欠損は「ニューノーマル」。100%の計測は二度と戻らない
Maximilian Geisler氏は冷静に、しかし明確に語った。「サーバーサイド計測は確かに有効な技術だが、魔法の杖ではない。ユーザーが同意（Consent）を拒否すれば、データは取れないし、取ってはいけない。それは法律だ。我々は今後永遠に、『データが欠けた状態（Data Gaps）』で意思決定をするスキルを身につけなければならない」。
サーバーサイド計測が解決できること——ブラウザのITP（Safari）制限によるCookie短命化の緩和、アドブロッカーによるタグ遮断の回避、1st Party Cookieとしての計測精度向上。しかしサーバーサイド計測が解決できないこと——GDPRに基づく同意拒否ユーザーのデータ収集、Apple・Googleのプライバシー強化方針そのもの、ユーザーが意図的に選択したオプトアウト。この「できること・できないこと」の混同がBullshitの源泉だ。
Action：「推計値（Modeled Data）」を受け入れる組織文化の醸成
これからのアナリティクスに必要なのは技術だけではなく、「不完全なデータで意思決定する組織文化」の醸成だ。
Google Consent Mode v2の完全実装：ユーザーが同意を拒否した場合でも、匿名の「ピング（Ping）」シグナルをGoogleに送信する。Googleはこのシグナルをもとに機械学習で「このユーザーはコンバージョンしたか」を推計（モデリング）する。同意拒否ユーザー分のコンバージョンが推計値として補完されることで、AIの学習データ不足を緩和できる。ただしモデリングには一定量のデータが必要なため、小規模サイトでは効果が限定的だ。
コンバージョンAPI（CAPI）の活用：ブラウザピクセルに頼らず、自社サーバーからFacebook・Google・TikTokなどの広告プラットフォームに直接データを送る仕組みだ。ブラウザ側の遮断の影響を受けにくくなる。ただしCAPIもユーザーの同意がない場合の取得は法的にグレーゾーンになるため、設計段階からプライバシーポリシーとの整合性を確認する必要がある。
アトリビューション評価モデルの刷新：「ラストクリック（最後にクリックした広告が100%貢献）」という旧来モデルから、認知から購入までの経路全体を評価するデータドリブン・アトリビューションへの移行を急ぐ。データが欠損している状態では「ラストクリックのみ評価」が特に危険で、ブランド認知広告が不当に低評価される歪みが生まれる。
LIF Tech編集部の考察として、「数字が合わない」という状態に耐えられない経営者・クライアントへの説明コストが、日本では特に高い課題だ。「なぜGoogle広告の数字とCRMが一致しないのか」を説明し、「それでも意思決定できる」という組織の合意を作ることがマーケターの新しい仕事になっている。技術的な実装と同じくらい、「不完全なデータとの付き合い方」を組織内でコンセンサスを得るコミュニケーション力が問われる時代だ。
総括——Bullshitを排除し、本質に回帰せよ
4人のスペシャリストが異口同音に語ったメッセージは一つだ。「2026年、テクノロジーは魔法のように見えるかもしれない。しかし、ビジネスの基本は100年前から変わらない——『誰に（Who）、何を（What）、どう届けるか（How）』。AIはそのためのツールに過ぎない」。
SEOの結論：Googleは死んでいない（94%のシェアは健在）。ただし「薄い情報コンテンツ」は急速に価値を失う。GEO（AI向け構造化）と体験コンテンツ（人間向け一次情報）の二極対応が必須。
SEAの結論：P-Maxはツール、ハンドルは人間が握る。AIに利益データ・LTV・除外設定を与える「教師役」としての運用者の役割は不滅。「入札調整」から「教師データ設計」へのスキルシフトが急務。
Socialの結論：B2Bの「信頼」はダンス動画では生まれない。コーポレート・インフルエンサーの育成（従業員アドボカシー）とLinkedInテキスト回帰が2026年の勝ち筋。「何のための動画か？」を問えないなら作るな。
Analyticsの結論：データ欠損はニューノーマル。Consent Mode v2・CAPI・推計値の受け入れという三段構えへの移行を急げ。「数字が合わない」に耐える組織文化の醸成も同時に必要。
後半記事ではStefanie Entrup氏による「トラッキング率の計算式・Consent Mode v2の実装詳細・サーバーサイド計測の具体的ROI」を解説する。
LIF Techではこの領域の実務事例を今後も発信していきます。
取材・執筆：Yusuke（株式会社LIFRELL 代表取締役）｜取材：2026年1月29日・ミュンスター BLOO:CON 2026 Factory Hotel｜本記事は登壇者の発言の意訳・要約を含む。データ（94%等）は登壇者が提示した特定地域・期間のクライアントデータであり、すべての市場・状況に適用されるものではない。
