検索エンジンBingで3〜7％を取り切る実務攻略ガイド2025

検索エンジンBingを「シェアが小さいから誤差」「Googleだけ見ていれば十分」と片付けているなら、その数％の裏側で静かに取りこぼしている成果があります。しかもそれは、単なるアクセスではなく、コンバージョン率が高く、競合も少ない“おいしい層”であることが多い。この記事を読まずにBingを切り捨てる判断をすると、その差分を一生認識しないまま走り続けることになります。

一般ユーザー側でも同じ構造があります。WindowsやEdgeを開いた瞬間に立ち上がる検索エンジンBing。タスクバー検索やAIチャットから何となく使い続けている人は、想像以上に多いにもかかわらず、その行動パターンをきちんと把握している人はほとんどいません。「検索結果が少し違和感ある」「でもRewardsで得だから妥協」というモヤモヤを、感覚ではなく構造として理解しておかないと、検索体験も情報収集効率も最適化されません。

さらに2025年以降は、Copilot SearchをはじめとしたAI検索の普及で、Bingを「ただの第2検索エンジン」とみなす発想自体が時代遅れになりつつあります。従来の10件リンク型検索と、AIが回答を組み立てる検索では、求められるページ構造も、露出のされ方もまったく違います。ここを理解せずにコンテンツを作り続けると、ある日を境に「検索順位は落ちていないのに、問い合わせだけ減る」といった現象が起こりえます。

この記事は、Bingを推したいわけでも、Googleを否定したいわけでもありません。狙うべきは、限られた時間と予算の中で、3〜7％の検索エンジンBing経由の成果を「切るか」「取り切るか」を、1時間で合理的に決められる状態です。そのために、シェアの数字だけでは見えない利用実態、一般ユーザーの行動、マーケ現場の失敗例と成功例、そしてCopilot Search時代の要点だけを抽出して整理します。

この記事を読み進めると、次のような判断材料が手に入ります。

• 「Bingは本当に無視してよいのか」を、業種・ターゲット別に線引きできる
• 少額テストでもBing広告や自然検索を“黒字化”させるポイントが分かる
• AI検索経由で指名されるサイトと埋もれるサイトの分かれ目を押さえられる
• 一般ユーザーとしても、Bingとの付き合い方を自分で選べるようになる

この記事全体で得られる実利を、前半と後半で整理すると次の通りです。

検索エンジンBingをどう扱うかは、感覚ではなく設計の問題です。ここから先は、一般ユーザー・マーケ担当・AI好きのそれぞれが、最小の手間で最大のリターンを取りにいくための、実務ロジックだけを順番に解き明かしていきます。

「Bingなんて誰も使ってない」は本当か？現場データから見る“誤差”の正体

「Bingは誤差」「レポートのその他扱いで十分」と切り捨てた瞬間から、マーケの視界に“死角”ができます。
アクセス解析を細かく覗くと、静かに成果を出しているのがBing経由の流入、というパターンは珍しくありません。

StatCounterなどの公開データを見ると、検索エンジンシェアでBingは世界でも日本でも数％台。ここだけ切り取ると「誤差」に見えますが、広告・SEOの現場で数字を追っていると「数％なのに、財布に残る利益へのインパクトは無視できない」状況が起きます。

理由は単純で、Bingユーザーは

• Windows標準のEdgeから離れない層

• 職場PCでブラウザや検索エンジンを変更しない層

• Microsoft 365を日常的に使っているビジネスパーソン

といった「購買力や意思決定権を持ちやすい集団」と重なりやすいからです。

Bingシェアの数字だけを見て判断すると危険な理由

シェアだけを見てBingを切り捨てると、「分母が小さくて濃度が高い層」を丸ごと取り逃がします。現場のレポートでよく見かける典型パターンを整理すると、次のようになります。

分母だけを見れば「Bingはゼロに近い」。
意思決定に効く数字を見れば「Bingだけ異常に優等生」ということも多い、というギャップがここにあります。

マーケ担当が「媒体別レポートの1行で済ませる検索エンジン」としてBingを扱うか、
「3〜7％だが、粗利ベースでは無視できないチャネル」として扱うかで、施策設計は大きく変わります。

日本市場と世界市場：Google一強でも無視できない“3〜7％”の意味

日本でも世界でも、検索エンジンはGoogle一強であることは事実です。それでもBingが数％を維持している背景には、次の環境要因があります。

• PCシェアでWindowsが多数派

• Windows 10/11の既定ブラウザがEdge

• Edgeの既定検索エンジンがBing

• 企業ネットワークでChromeインストールが制限されるケース

この積み重ねが、検索ボックスやアドレスバーからの検索を習慣としてBingに固定していきます。ユーザー本人は「Bingを選んだ」意識がなくても、日常的にBingを叩いているわけです。

Windows・Edge・職場PCという「設定を変えない」ユーザー層の実像

Bingを理解するうえで鍵になるのが、「あえてBingを選んだ人」よりも「設定を変えないからBingを使っている人」の存在です。

• ITに強くないが、仕事では毎日PCを使う

• ブラウザや検索エンジンを変えるメリットを感じていない

• 会社PCで設定変更が禁止、もしくは面倒

• Microsoft Rewardsのポイント加算で、なんとなくBing継続

この層は、検索回数は多くないかもしれませんが、検索するときには目的意識がはっきりしていることが多いです。
具体的には、

• 型番検索やサービス名検索など、購入前提のクエリが増えやすい

• 副業・趣味よりも、本業や業務ツールに関連するキーワードが多い

• Copilot Searchを通じて資料作成や情報収集を効率化したい意図が強い

という特徴を持ちます。

「Bingなんて誰も使ってない」と切り捨てると、この“設定を変えないが財布は厚い”ユーザー層にまるごと背を向けることになります。
検索エンジンのシェアを「面」で見るか、「中身の濃さ」で見るか。ここを切り替えられるかどうかが、Bingを活かせる現場と、永遠に誤差扱いしてしまう現場の分かれ目です。

一般ユーザーはなぜBingを開くのか？Googleでは見えない行動パターン

「Bingを使うつもりはなかったのに、気づいたらBingで検索していた」。現場でログを追うと、こんな“無自覚ユーザー”が一定数いる。Bingは「好きで選ばれる検索エンジン」だけでなく、「設定を変えない人の標準検索」として、じわじわ存在感を出している。

Edge起動・タスクバー検索・AIチャット…Bingが立ち上がる生活シーン

一般ユーザーの行動を時系列で見ると、Bingが顔を出す場面は決まっている。

• Windows起動→Edgeをそのまま開く→スタートページでBing検索

• タスクバーの検索ボックスにキーワード入力→自動でBing検索

• CopilotやBingチャットを呼び出して、質問や資料作成を依頼

• スマホで「Microsoft Bing」アプリをインストールし、音声検索や画像検索を試す

ここで重要なのは、「Bingを選んだ」という意識より「設定を変えていないだけ」の層が多いことだ。職場PCや共有PCほど、このパターンが濃く出る。

Microsoft Rewards目当てだけじゃない、「なんとなくBingを使い続ける人」の共通点

Rewardsポイントは強力なエサだが、継続利用の理由はそれだけではない。実際のユーザー行動から見える共通点を整理すると、次のようになる。

特に「検索でポイントがつくなら、そのままBingでいいか」という“妥協と得のバランス”で定着するケースが多い。検索結果が致命的に困らない限り、ユーザーはわざわざ設定を変えない。

よくある不満「検索結果が違和感ある」ときに起きている裏側

Bingに切り替えた瞬間、よく聞くのが「検索結果がしっくりこない」という声だ。ここにはいくつかの技術的背景がある。

• インデックスの違い

  GoogleとBingは別々のクローラーとアルゴリズムでWebサイトを評価している。日本ローカルのニッチサイトは、Bing側のインデックスが浅く、求める情報にたどり着きにくいケースがある。

• ランキング指標の違い

  サイトの「権威」や「新しさ」の重みづけが違うため、ニュース性が高いテーマはGoogleが強く、企業サイトや公的情報はBingが上位に出やすい、といった偏りが起きる。

• AI回答のキュレート

  CopilotやBing AIチャットは、複数サイトの情報を要約して回答する。この要約ロジックがユーザーの期待とズレると、「リンクはあるのに、欲しい情報が先に出てこない」と感じやすい。

違和感を減らすコツはシンプルだ。Bingを使うときは、「調べもの」と「作業」の役割を分けるといい。ざっくりの理解や要約はCopilotに任せ、最終確認やディープな調査はGoogleも併用する。こうして“使い分け前提”で見ると、Bingの弱点より、ポイントとAI回答という強みが際立ってくる。

マーケ担当が陥りがちなBingの“軽視ミス”と、数字で守る打ち手

アクセスは少ないのにコンバージョン率だけ高い「静かな優等生トラフィック」

Bingを「検索エンジンの端数」とみなしていると、財布を守ってくれる静かな優等生トラフィックを見逃しがちになる。多くのアカウントで、セッション全体に占めるBingのシェアは数％台だが、申込み率やリード獲得率がGoogle検索より高いケースは珍しくない。

理由はシンプルで、Bingユーザの多くが

• Windows標準のEdgeからそのまま検索

• 職場PCでMicrosoftアカウントにログインして利用

という「決裁権を持つ社会人」の比率が高いからだ。アクセス数だけを見るとノイズに見えるが、1件あたりの価値（LTV）で見ると“濃い検索”になりやすい。

Bingの価値をざっくり掴むには、チャネル別に次の2軸を並べて見るとよい。

「アクセスが少ない＝価値が低い」と短絡せず、1件あたりの利益で評価する癖をつけると、Bingの優等生ぶりが数字に浮かび上がる。

SEMレポートでBingを1行で済ませると見落とす3つの指標

月次レポートの「その他検索：Bing 〇セッション」で終わらせると、次の3つのサインを丸ごと捨てることになる。

• 指名検索比率

  「ブランド名」「サービス名＋評判」など、ブランド指名クエリの割合。ここが高いと、Bing側の検索アルゴリズムに自社コンテンツが正しく認識されているサインになる。

• キーワードの“仕事寄り”度合い

  BtoBや高額商材では、「見積」「導入」「法人」といった職場ワード混じりのクエリがBingに偏ることがある。職場PCでの検索行動と相性が良いからだ。

• 時間帯・デバイスパターン

  平日昼間のPCアクセスが多い場合、社用PCからの検索が中心と推測できる。スマホアプリ主体のGoogleユーザとは検討シーンがまったく違う。

レポート上はたった数行でも、検索結果の裏にいる「人と状況」を読み解く鍵がBingには詰まっている。

「Bing広告はやる意味ない」と結論づけた案件で実際に起きていたこと

現場でよく見るのは、「Bing広告を2〜3週間だけ配信→アクセスが少ない→即停止」というパターンだ。このとき水面下で何が起きているかを整理すると、判断ミスの構造が見えてくる。

• 誤り1: Googleと同じキーワード設計のまま配信

  モバイル前提のGoogle用キーワードをそのままBingに流用し、PC寄りのクエリ（「操作方法 解説」「導入事例 PDF」など）を拾えていない。

• 誤り2: クリック単価とCV数だけを比較

  短期間で「コンバージョンが少ない」と判断してしまい、案件単価や商談化率といった“その先の数字”を見ていない。実際には、Bing経由のリードだけ商談化率が高いケースもある。

• 誤り3: ランディングページがGoogle SEO前提

  CopilotやBing AIチャット経由のユーザは、「長い説明より要点」「箇条書きの比較」「プライバシーや料金の明示」を重視する傾向がある。にもかかわらず、Google向けに最適化したテキスト長めのLPをそのまま使い、離脱率だけを悪化させている。

BingやMicrosoft広告を評価するときは、
1か月は配信期間をとり、

• デバイス別（PC/モバイル）

• キーワードの業務寄り度合い

• コンバージョン後の商談化率・受注率

をセットで見ることが欠かせない。「アクセス量」ではなく「1件あたりの手残り」で見ると、Bingを切るか残すかの判断が、驚くほどブレなくなる。

AI検索×Bingで何が変わった？Copilot Search時代に起きている3つの変化

従来の10件リンク検索から「回答前提」のリサーチ行動へのシフト

BingにCopilot（Bing AIチャット）が乗った瞬間、ユーザの検索行動は「リンクを漁る作業」から「最初から回答を要求する交渉」に変わった。
ブラウザを開いてキーワードを打つのではなく、「明日のプレゼン用に、競合2社の違いを3行で」「日本市場のBingシェアをざっくり説明資料向けに」と指示ベースで質問するスタイルだ。

このときユーザは、従来の検索結果ページを10件読む前提では動かない。
Copilotがまとめた一次要約＋必要な2〜3リンクだけを確認する、いわば「検索結果のキュレート版」を期待している。

Copilotを前提にした行動は、特に以下の3パターンで顕著に現れる。

• 情報収集の初動（市場規模、BingとGoogleの違いをざっくり把握したい）

• 社内説明用のたたき台作成（レポート、企画書の骨組み）

• 比較検討の下調べ（Bing広告をやる価値があるか、SEO方針をどうするか）

ここで指名されるサイトは、「Copilotの回答を裏付ける証拠」として選ばれる。
単なる日記調の記事や感想ベースのテキストは、この新しいリサーチ行動の中でほとんどクリックされない。

AIが要約しやすいページ構造と、要約されにくいページ構造の違い

Copilotは魔法ではなく、構造化された情報を好むインテリジェントなキュレータだ。
同じテーマでも、要約されやすいページと、永遠にスルーされるページには明確な違いがある。

Copilotは、こうした構造をもとにテキストを抽出し、質問とのマッチ度をアルゴリズムでスコアリングしている。
BingでのAI検索を意識するなら、「人に優しい文章」だけでなく「AIが引用しやすい骨組み」を持った記事が必須になる。

Copilot経由で指名されるサイト／無視されるサイトの分かれ目

Copilotは単に回答を生成するだけでなく、「詳しくはこのサイトを見て」と具体的なURLを提示する。ここに選ばれるかどうかが、Bing時代の新しい勝負どころだ。

Copilotに指名されるサイトの共通点を整理すると、次のようになる。

• 日本におけるBingシェアのようなニッチだが重要なテーマに対し、数字・背景・解説をセットで提供している

• Microsoft公式やStatCounterなど、信頼できる情報源へのリンクと出典を明示している

• 「一般ユーザー視点」「マーケ担当視点」のように、ペルソナごとの悩みを分けて解説している

• プライバシーや検索アルゴリズムに触れ、表面的な紹介では終わらない

一方、無視されやすいのは次のタイプだ。

• 「Bingとは？」の説明が他サイトの要約レベルにとどまり、独自のデータや経験談がない

• SEOキーワードを並べただけで、検索方法や対策が具体的に書かれていない

• Copilot視点で見ると、他の記事で代替可能な情報しかない

BingのAI検索時代に生き残るコンテンツは、「検索結果の1位を狙う記事」から「Copilotに引用される前提の証拠データ集」へと進化していく。
検索エンジンBingを攻略するとは、もはやユーザとAIの両方にとって最短で“使える回答”へたどり着けるページを設計することだ。

「途中までは順調だったのに…」Bing活用でよくある失敗シナリオとリカバリー

「Bingを触り始めたときは手応えがあったのに、気付いたらレポートから消えていた」
現場のSEMレポートを見ていると、そんな“惜しい撤退”が驚くほど多いです。まずは、つまずきポイントを俯瞰しておきます。

シナリオ1：Bing広告をテストするも、アクセスだけ見て撤退してしまったケース

Bing広告を2〜3週間だけ回し、「セッションが少ないから意味がない」と止めてしまうパターンです。
日本の検索シェアはGoogleが圧倒的ですが、Bing経由のトラフィックは最初から“絞り込まれた客層”であることが多いのがポイントです。

現場でよく見るのは次のような数字です。

• Google: セッション100に対しコンバージョン2件

• Bing: セッション15に対しコンバージョン1件

アクセスだけを見れば「誤差」ですが、財布に残るお金で見ると話が変わります。
このシナリオでは、次の指標をGoogleと同じレポート上で並べることがリカバリーの第一歩になります。

• セッションではなくコンバージョン率

• 1件あたり獲得コスト（CPA）

• デバイス別（特にPC）と年齢別の成績

BingはWindows職場PC・Edge標準ブラウザの影響で、BtoBリードや40代以上のユーザー比率が高く出るケースが多いです。
「アクセスは少ないがコンバージョン率が高い“静かな優等生トラフィック”」かどうかを見極めてから、継続/撤退を決めるべきです。

シナリオ2：Googleの成功パターンをそのままBingに流用して成果が出なかったケース

次に多いのが、Google広告の設定をそのままインポートして終わりのパターンです。
同じ検索エンジンでも、Bingユーザーの行動と検索クエリにはクセがあります。

ありがちな失敗は次の通りです。

• 「スマホ前提」の広告文・ランディングページのまま配信し、PC比率の高いBingで離脱増

• ブランド名＋「ログイン」「ID」など、Bing特有のナビゲーションクエリに入札せず取りこぼし

• Google用のSEOキーワードにしか目がいかず、Bingウェブマスター向けレポートの検索クエリ差分を無視

リカバリーとして有効なのは、Bing専用の検索クエリ整理を一度だけでも真面目にやることです。

• デバイス別・OS別（Windows/Edge中心）で成績を分解

• 「ログイン」「ダウンロード」「使い方」といったBingで多い実務寄り検索を拾う

• PCユーザー向けに、テキスト量を増やした説明重視のランディングページを用意

Googleコピーではなく、「職場PCで情報を探す人」「Microsoft製品ユーザー」というBing側のユーザープロファイルに合わせて設計し直すことで、同じ予算でも体感が変わります。

シナリオ3：AI検索対応だけを先行させ、肝心のランディングページが古いままだったケース

CopilotやBing AIチャットへの対応だけを急ぎ、肝心のリンク先が昔のキャンペーンLPのままというケースも増えています。
AIはたしかにインテリジェントにテキストを要約し、検索結果で魅力的な回答を提示してくれますが、コンバージョンは最終的にランディングページでしか発生しません。

よくあるのは次のようなギャップです。

• 回答テキストは最新情報なのに、クリックすると古い料金プランや終了したサービスが表示

• AI用に長文コンテンツを用意したが、フォーム導線やCTAがページ下部に埋もれている

• プライバシーポリシーや問い合わせ導線が分かりにくく、BtoBリードが途中離脱

このシナリオのリカバリーでは、AIが要約しやすい構造と、ユーザーが行動しやすい構造を両立させることが重要になります。

• セクションごとに見出しと要点を整理（Copilotが拾いやすいテキスト構造）

• ファーストビューに最新のオファーと主要CTAを配置

• 料金や仕様など“変わりやすい情報”は更新日を明記し、検索結果と齟齬を出さない

AI検索時代のBing対策は、回答テキストだけを磨くゲームではありません。
AIが連れてきたユーザーを、古いページでガッカリさせないことが、現場で成果を守る最後の一手になります。

プロ現場で実際にあった「Bingをやっていて助かった」ケーススタディ集

「Bingは誤差」と言っていた担当者ほど、数字を見た瞬間に黙り込みます。現場で起きた典型ケースを3パターンに整理します。

高齢ユーザー比率が高い商材で、Bing経由の資料請求が想定外に伸びた例

シニア向け健康食品を扱うECで、解析画面を「ブラウザ別×検索エンジン別」で切り分けたところ、Windows+Edge+Bing経由のコンバージョン率が若年層向けより明らかに高いケースがあった。
理由は単純で、多くの高齢ユーザーはブラウザのインストールや設定変更をしない。タスクバー検索やスタートメニューからそのままMicrosoft Bingを使い、検索結果から公式サイトや資料請求ページへ到達していた。

この案件では、Bing向けに以下のチューニングを行った。

• タイトルとディスクリプションを「大きな文字」「シンプルな訴求」に変更

• 画像検索経由を意識し、商品写真にテキスト情報を丁寧に付与

• Bingの検索結果に表示されるFAQリッチリザルトを狙い、Q&A型コンテンツを追加

結果として、セッション数シェアは数%でも、資料請求数では全体の1割近くをBingが占める状態に育ち、「誤差」が実売の底上げ要因になった。

BtoB分野で、社内標準ブラウザがEdgeの企業からのリードが集中した例

ITインフラ系のBtoBサービスで、問い合わせ元ドメインを精査すると、大企業や官公庁といった「セキュリティポリシーが厳しい組織」からのリードの多くがBing経由になっていた。
これらの組織では、社内標準ブラウザがMicrosoft Edgeに固定され、検索エンジンもBingがロックされているケースが多い。社員は自前でChromeや拡張機能を入れられないため、情報収集の起点は常にBing検索になる。

そこで実務では次のように対応した。

• BtoBキーワードをBingウェブマスターツールで洗い出し、Googleとは異なるニーズ語を抽出

• 企業名+課題キーワードでの指名検索を想定し、サービス紹介ページのテキスト構造をCopilotが要約しやすい形に最適化

• Microsoft関連キーワードと混同されないよう、タイトルに業界用語を明確に記載

この結果、Bing由来のリード単価がGoogle比で安定して低く、かつ商談化率は同等以上という「静かな優良チャネル」として定着した。

競合がGoogle偏重だったため、Bing広告だけ低CPCで獲得できた例

人材系の集客プロジェクトで、Google広告の入札競争が激しく、クリック単価が年々上昇していた案件がある。試しにBing広告をミニマム予算で走らせたところ、以下のような特徴が見えた。

• 同じ検索キーワードでも、Bing側は広告出稿社数が少なく入札競争が緩い

• クリック単価はGoogleの半分以下で推移

• 検索ユーザの属性は「職場PCからじっくり求人を探す層」が多く、応募率が高い

ここで重要なのは、Bing全体のシェアではなく「広告競合のシェア」を見ること。多くの広告主はレポート上でBingの行を一括削除し、運用対象から外している。その結果、Microsoft Corporationのプラットフォーム側で提供される広告枠に、空きが生まれている。

この案件では、Bing広告を次のように設計した。

• Googleで実績のあるキーワードから、応募単価の良いものだけを抽出しBingに移植

• クリエイティブは「職場PCで見る」ことを前提に、テキストをやや長めにし、仕事内容を具体的に記述

• 日中帯の配信を厚くし、夜間は自動入札に任せて無駄クリックを抑制

結果として、総予算の1〜2割をBingに回すだけで、全体のCPAが改善し、特に平日日中の応募数の底上げに貢献した。Google中心の運用に、Bingというサブチャネルを噛ませると、広告ポートフォリオ全体のバランスが安定する好例と言える。

競合サイトが語らないBing活用の“地味だけど効く”こだわりポイント

「Bingのトラフィックは少ないのに、なぜか“おいしい”」。現場で数字を追っていると、こうした静かな優等生ぶりを何度も見る。ここでは、公式紹介ページや一般的なSEO記事がほぼ触れていない、プロが実務で効かせているこだわりを3つに絞って共有する。

「デバイス別・OS別」で分解した時にだけ見えるBingの強み

Bingのシェアは国別・OS別に割って初めて輪郭が見える。特に日本では「Windows×Edge×職場PC」の組み合わせに集中的に出現するため、デバイスを一括表示するレポートだと強みが完全に溶ける。

代表的な切り口を整理すると、次のような差が見えやすい。

この粒度でAnalyticsや広告データを見直すと、「Bing経由＝仕事モードの検索」という文脈が浮かび上がる。BtoBリードや資料請求が多いサイトでは、ここを抑えるだけでCPAが数割改善するケースがある。

Google Search Consoleだけを見ていると一生気づかないログの読み方

多くのWeb担当者が、検索ログをGoogle Search Consoleだけで完結させている。ここで落とすのが「Bing Webmaster Toolsと突き合わせた時の違和感」だ。

押さえておきたいポイントは3つ。

• クリック率のギャップを見る

  同じテキストキーワードでも、Bing側のCTRが不自然に高い/低いクエリを抽出する。Bingの検索結果ではタイトルやリッチスニペットの扱いがGoogleと異なり、特定の言い回しが刺さることがある。

• 質問文クエリの比率をチェックする

  「なぜ」「どこで」「方法」「やり方」のような質問テキストは、Bing AIやCopilotの回答に吸い上げられやすい。ここで露出しているページは、AI要約に最適化された構造になっている可能性が高い。

• ブランド名+機能キーワードを洗い出す

  Bingはブランド周辺の情報をキュレートする傾向があり、企業名+サービス名、商品名+特徴の組み合わせで指名流入が濃く出る。ここを拾うと、オウンドメディアで強調すべき「一言フレーズ」が見つかる。

この突き合わせは、“Google専用のSEO”から“検索エンジン全体最適”に視点を上げるスイッチになる。

他社が省略しがちな「Bing専用の検索クエリ整理」と、その効果

Bingを本気で使い倒す現場ほど、Google用とは別に「Bing専用クエリシート」を作っている。やることはシンプルだが、放置している企業がほとんどだ。

整理のステップをコンパクトにまとめる。

• Bing Webmaster Toolsから、過去3〜6カ月の検索クエリをエクスポート

• 「Windows/Office/Edge/Outlook/Teams」などMicrosoft文脈が絡むクエリにタグ付け

• 「質問文」「比較キーワード」「ブランド指名」の3カテゴリに分類

• Copilot上で、そのクエリを実際に入力し、どのページがどの位置で回答に採用されているかを確認

• 採用されているページ構造・テキスト表現をテンプレ化し、関連コンテンツへ横展開

この作業の副産物として、「Copilotに好かれるコンテンツの共通項」が手に入る。例えば、見出しに質問文をそのまま入れる、手順を番号付きで明示する、結論テキストを冒頭100文字にまとめる、といった小さな工夫だ。

Bing専用のクエリ整理は派手さこそないが、

• 指名検索の取りこぼし減少

• クリック率の改善

• Bing広告のキーワード設計精度アップ

といった形で、静かに成果を押し上げていく。Bingシェアが数％でも、「成約率の高い数％」を取り切る発想に変えると、投下時間に対するリターンが一気に見えやすくなる。

「Bingなんて気にしなくていい」説はどこまで正しいかをプロ視点で分解する

「Bingはシェア数％だから無視でOK」という声は現場でもよく出るが、正確には“条件付きで正しい”程度だ。特に日本ではPC検索で3〜7％前後をBingが持つケースが多く、この数％が「粗利の数％」にそのままリンクしている業種もある。
検索エンジンを広告媒体ではなく「別の入口を持つセールスマン」だと考えると、Bingを完全に切るかどうかの判断軸がクリアになる。

予算・業種・ターゲット別：本当にBingを切っていい条件

Bingを思い切って切ってもダメージが小さいのは、次のようなケースにほぼ限定される。

• 月間広告予算が10万円未満で、1チャネルあたりの検証に回せる額が極端に小さい

• スマホアプリ特化で、ユーザーの9割以上がiOS・Androidのブラウザ検索から流入している

• ターゲットが10〜20代中心で、社用PC経由のリードに価値がない商材

逆に言えば、BtoB・高単価・40代以上比率が高い商材はBingを切ると、静かな優良トラフィックを捨てている可能性が高い。

あえてGoogle一本に集中したほうがROIが良いケース

広告もSEOもリソースは有限だ。Google一本に集中したほうが「手残り」が増えるパターンもある。

ここで重要なのは、「Bingを永遠にやらない」と決めるのではなく、フェーズとして後回しにする判断だという点だ。

Bingをやる／やらないの判断を1時間で終わらせるチェックリスト

現場では、次のチェックリストを使うと1時間で方向性が固まる。

• アナリティクスで「bing / organic」のセッション数とコンバージョン率を確認したか

• StatCounter等で自社ターゲット国のBingシェアを把握したか

• 自社顧客の中に「Windows標準ブラウザで仕事している人」がどれくらいいるかヒアリングしたか

• 直近のリードリストを見て、企業ドメイン比率が高いかどうかを確認したか

• Bing広告の推定CPCとGoogle広告のCPCを1キーワードでも比較したか

• これらを踏まえて、「Bingに回せる最低テスト予算」と「検証期間」を数字で書き出したか

上の6項目のうち3つ以上がYesで、かつテスト予算が確保できるならBingを試す価値がある。
すべてNoに近く、Google側もまだやり切れていないなら、その時点では「気にしなくていい」側に振り切って問題ない。

これからBingを使い倒したい人のための、現場目線のスタートガイド

「Google一択の世界」から一歩だけ踏み出すと、Bingは“地味に得する裏口”になります。ここではペルソナ別に、明日から実装できる使い方だけを絞り込みます。

一般ユーザー向け：Bingとの付き合い方を3ステップで整理する

Bingは難しい設定より「生活動線に紛れ込ませる」のがコツです。

1. 検索の入り口を1か所だけBingにする

   • WindowsならEdgeのアドレスバー検索をBingのまま利用
   • スマホはBingアプリを入れて、ホーム画面の1軍に配置

2. ポイントとAI回答を“おまけ”として回収する

   • Microsoft Rewardsにサインイン
   • 毎日のニュース確認やレシピ検索をBing側で行い、ポイントを貯める
   • 分からない用語はCopilotチャットで要約させる

3. 「このジャンルはBing」とマイルールを決める
   例：画像検索と英語情報はBing、地図と乗換はGoogleという役割分担

現場で迷いやすいポイントを簡単に整理すると次の通りです。

マーケ担当向け：まず1か月だけ試すためのミニマム設計

Bingを本気運用するかは、1か月のテストで「数字」を見てから決める方が安全です。

1. トラッキングの準備を最優先

   • Bing Ads（Microsoft Advertising）でコンバージョン計測を必ず設定
   • Google Analytics側で「bingsource」「bing / organic」のCV率とCPAを必ず分けて見る

2. テスト設計は“1テーマ×スマホ＋PC”に絞る

   • 予算は全体の5〜10％
   • Googleで既に成果のあるキーワード群だけを移植し、入札単価はやや低めから開始

3. 1か月後に必ず確認する指標

• コンバージョン率（CVR）

• 1件あたりの獲得単価（CPA）

• 流入ユーザーの属性（年齢・デバイス・地域）

Googleとの「シェア差」だけを見るのではなく、“静かな優等生トラフィック”かどうかを数字で判断します。

AI好きユーザー向け：Copilot Searchで“遊びながら仕事に活かす”使い方

Copilot Searchは、遊びと仕事の境界をいい意味で壊せるツールです。ポイントは「検索＋チャット＋画像生成」を一連の流れにまとめることです。

• リサーチ

  • 通常のBing検索で情報源をざっと確認
  • 「この3つの記事を比較して要点を箇条書きで」とCopilotに指示し、要約を生成

• 企画・資料作成

  • ChatGPT感覚でCopilotにアウトライン案を出させる
  • 必要な図表はBingの画像検索やDALL·Eベースの生成画像でラフを作る

• 日常使い

  • レシピや旅行プランは、検索結果を見つつ「人数」「予算」「日程」を条件としてCopilotに再提案させる

Copilotを“答えマシン”としてではなく、自分の思考を整理してくれる編集者として扱うと、Bingの価値が一段変わります。

執筆者紹介

執筆者紹介はできません。提示された情報からは、執筆者の主要領域・具体的な実績数値・職歴や資格などの客観的事実が一切特定できないため、事実に基づく紹介文を構成することが不可能です。