Jon Miller’s Predictions for B2B Go-To-Market in 2026
Jon Miller氏によるB2B Go-To-Market 2026年の予測記事。AIエージェントが購買委員会に参加し、ルールベースの自動化がAI推論システムに置き換わり、1:1パーソナライゼーションが実現される年になると予測。ただし企業採用は段階的であり、ビジョンと実現のギャップは大きいと指摘。
概要
Jon Miller氏によるB2B Go-To-Market 2026年の予測記事。AIエージェントが購買委員会に参加し、ルールベースの自動化がAI推論システムに置き換わり、1:1パーソナライゼーションが実現される年になると予測。ただし企業採用は段階的であり、ビジョンと実現のギャップは大きいと指摘。
このツールでできること
- 1
AIエージェント対応マーケティング戦略の構築
購買委員会に参加するAIエージェントを対象とした構造化データ、API、ナレッジベースの整備。ヒューマンユーザーと異なるコンテンツ配信アーキテクチャ設計
- 2
Answer Engine Optimization (AEO)への投資優先度判断
2026年時点でのAEO有効性と長期的必要性の判断。静的コンテンツマークアップ対策の投資ROI評価
- 3
推論AI活用による自動化システムの段階的移行
従来のルールベース自動化からAI推論システムへの移行計画。ハイブリッド環境での運用モデル確立
- 4
マーケティングテクノロジースタックの将来計画
レガシーSaaS martech、AI エージェント、コンポーザブルスタックの共存を見据えたテクノロジーロードマップ策定
主な機能
メリット・デメリット
メリット
- +AI時代のマーケティング戦略の具体的な方向性を示唆している
- +実装可能な予測と数年先の長期的なビジョンを区別している
- +購買委員会のAI参加という新しい視点を提供
- +2026年の企業採用は段階的という現実的な見通し
- +エージェント追跡による新しいMQA機会の発見
- +業界エキスパートによる信頼性の高い分析
デメリット
- -実装的な詳細よりも概念的予測が主体
- -具体的なツール推奨やテクノロジーソリューションが不足
- -AEOの長期的有効性への懐疑的見方により採用躊躇の可能性
- -ハイブリッド環境での実装複雑性への対応策が不明確
- -中小企業向けの実装ガイダンスが限定的
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