1. 製造業マーケティングの変化とAIの可能性

1-1 製造業における購買行動の変化 – データで見る現実

製造業の世界でも、お客様の購買行動が劇的に変わっています。私がBtoB製造業で生産財のマーケティングに携わる中で、この変化を日々の結果で実感しています。

ある調査¹によれば、製造業バイヤーの57%は企業と直接接触する前に購入決定を行っています。さらに、B2B購入者の40%は営業担当者に連絡する前に3〜5点のコンテンツを消費することがわかっています。実際に新規問い合わせの多くがウェブ経由に変化し、この比率は年々上昇していることを感じている方は多いのではないでしょうか。

1-2 コンテンツマーケティングの重要性 – ROIで判断する時代

「うちの製品は特殊だから、ネットでは伝わらない」そう思っていませんか？その認識は今や危険です。製造業でも63%の企業が自社や業界について教育するためにウェブサイトコンテンツを活用し、88%がブランド認知度向上に利用しています。さらに、60%の製造業マーケターがコンテンツマーケティング予算を増やす計画を持っています²。

私たちが過去に立ち上げた事例では、オウンドメディアの立ち上げ後、検索流入が増加し、そこから継続的に新規案件を獲得できるようになりました。更新を止めたあとでも制作済みのコンテンツから継続的に案件が入りますので、コンテンツマーケティングは「費用」ではなく「投資」です。

コンテンツマーケティングは効果的なのですが継続が難しいです。製造業企業が直面する主な課題とAIによる解決策は以下の通りです。

課題	AIによる解決策	期待される効果
コンテンツ制作人材の不足	社内資料を効率的に文章化、AIによる原稿と社内専門家による監修の組み合わせ	制作時間の大幅削減
技術と伝え方のギャップ	専門用語の平易な説明を自動生成	理解度評価の向上
顧客への継続的なアプローチができない	自動化による少人数での運用効率化	1人あたり生産性向上

AIによる業務の自動化を活用している企業は、効率的なリード獲得と顧客フォローアップを実現し、コンバージョン率の向上を達成しています。

1-3 AIがもたらす製造業マーケティングの革新 – コスト削減と効果増大の両立

AI導入は、製造業の生産性を2035年までに40%向上させると見込まれています³。AIの活用により、生産プロセスの改善だけでなく、マーケティングにおいても革新がもたらされています。

私たちの経験から、AIによるマーケティング革新を具体的な効果で見てみましょう：

AI活用領域	従来手法と比較した効率化	期待される効果
ブログ記事作成	調査や執筆時間の大幅短縮	SEO流入の増加
技術資料制作	制作期間の短縮	ダウンロード率の向上
SNS投稿計画	計画時間の削減	エンゲージメントの向上
メールマーケティング	セグメント作成の効率化	開封率とCTRの向上

AIはマーケティングコンテンツの制作を大きく変えつつあります。AIツールは効率を向上させ、データ処理時間を削減してくれます。また、今後動画コンテンツにおけるAI生成の割合も増加すると予測されています。

特に、マーケティングと営業の現場では、AIの活用が急速に進んでいます。McKinseyの調査によれば、組織の71%が少なくとも1つのビジネス機能で定期的に生成AIを使用しており、特にマーケティングと営業、製品・サービス開発、サービス運用、ソフトウェアエンジニアリングの分野での活用が進んでいます⁴。
ただし、AIはあくまでツールであることを忘れてはいけません。成功のポイントは「AIによる下書き作成→技術者によるファクトチェック→マーケティング担当者による編集→最終確認」といったAIと人間が上手く協働するワークフローの確立にあります。このバランスが取れていないと、技術的な誤りや企業のトーンに合わない内容が発生するリスクがあります。

2. AIを活用した顧客理解と戦略設計

2-1 ターゲット別情報ニーズの分析 – AIによる精緻な顧客像の構築

製造業の購買決定プロセスには、複数の関係者が関わっています。それぞれの立場や関心事が全く異なるため、一律のコンテンツでは響かないのが現実です。購入プロセスの各段階で適切な情報提供することが重要です。

たとえば、製造業で購買決定に関わる方々の役割ごとの情報ニーズは以下のように異なります。

役割	主な関心事	情報収集の特徴	効果的なコンテンツ形式
設計・開発エンジニア	技術仕様、互換性、実装しやすさ	詳細な技術情報を求める、検索エンジン活用	詳細仕様書、技術ブログ、導入ガイド
調達担当者	コスト削減、納期、供給安定性	比較表を重視、価格透明性を求める	ROI計算ツール、コスト比較シミュレーター
プロジェクトマネージャー	リスク、導入期間、社内説得材料	事例を重視、同業他社の動向に敏感	詳細な事例研究、導入ステップガイド
経営層・意思決定者	投資対効果、競争優位性、戦略的価値	簡潔な要約を好む、数字で判断	エグゼクティブサマリー、市場動向レポート

CRMデータとWeb上の行動データをマーケティングオートメーションツールで分析すると、「どの役割の人がどのコンテンツに反応しているか」が明確になります。どの役割の人にどんなコンテンツを渡せばよいかを確認して、類似のコンテンツ形式を製品間で横展開すれば、閲覧数や問い合わせ率の向上が期待できます。

AIによる顧客理解の有効活用例として、コンテンツ消費パターンの分析が挙げられます。現在はSFA、CRM、Webサイトのアクセス解析、広告の管理画面、マーケティングオートメーションなどのデータが連携しておらず、サイロ化してしまっている企業様も多いですが、AIでデータ連携が簡単になることで、多くの会社が高度な分析をできるようになります。それによってパーソナライゼーションを高度にできるようになり、ユーザー1人1人の行動や嗜好に合わせたコンテンツ提供が実現できるようになるでしょう。

例えば、特定の技術資料を閲覧した後に多くのユーザーが「導入事例」ページを見ているという行動パターンから、「技術的に可能なことはわかったが、実際の導入イメージが湧かない」という潜在的なニーズを特定できます。

2-2 購買検討段階に合わせたコンテンツ設計 – コンバージョン率向上の実践

製造業のBtoB購買プロセスは通常、数ヶ月にわたる長期間を要します。この長い検討期間を通じて、各段階で適切なコンテンツを提供することが重要です。

B2Bマーケターの55%が「望ましいアクション（コンバージョンなど）を促すコンテンツを作成することが課題⁵」だと回答しています。これは製造業においても同様の課題です。

私たちが実践して効果のあった購買ステージ別コンテンツマッピングを紹介します。

検討段階	ターゲットの状態	最適なコンテンツタイプ	AIの活用法
認知段階	課題認識はあるが解決策を模索中	業界課題レポート、トレンド分析	トピック抽出、競合分析
情報収集段階	複数の解決策を比較検討中	製品比較表、選定ガイド	競合製品の特徴抽出と比較表自動生成
評価段階	具体的な効果と導入計画を検討中	ROIシミュレーター、事例研究	課題別の効果予測モデル構築
決裁段階	社内決裁のための材料を収集中	提案書テンプレート、よくある質問と回答	意思決定者向け要約自動生成
導入段階	円滑な導入と効果測定を計画中	実装ガイド、チェックリスト	導入手順の自動生成

この戦略の効果を高めるために、マーケティングオートメーションを活用して「コンテンツスコアリング」を実施することを推奨しています。具体的には、各顧客の行動データ（どのページを閲覧したか、どの資料をダウンロードしたかなど）を分析し、現在どの検討段階にいるかを判定。その結果に基づいて、次に提供すべきコンテンツを判定し、シナリオメールで自動送付する、インサイドセールスに電話で情報提供するようタスクとして設定するといった施策があります。

この方法により、商談から成約までの期間短縮や成約率の向上が期待できます。

2-3 効果的なタッチポイント戦略 – オムニチャネルアプローチの実践例

お客様との接点は多様化しています。製造業の購買担当者は購入決定までに複数の異なるタッチポイントを経験します。これらのタッチポイントを有機的に連携させることが重要です。

特に効果的なのは「オンラインとオフラインの連携」です。具体的な取り組みとして以下のようなものを実践しています。

オフライン→オンライン	オンライン→オフライン	期待される成果
展示会での来場者からの質問をFAQに追加	人気コンテンツを展示会資料に転用	FAQページの閲覧数増加、資料請求増加
営業訪問での課題をウェビナーやブログのテーマに	ウェビナー参加者への個別訪問提案	課題解決型記事のCVR向上、訪問アポ承諾率向上
技術セミナーの内容をウェブ記事化	資料ダウンロード者への勉強会案内	追加リード獲得、勉強会参加率向上

AIを活用したオムニチャネルマーケティングの成功の鍵は、「データの一元管理」にあります。オフラインでの顧客とのやり取りをきちんとクラウドに貯めていく仕組みの構築が大切です。異なるチャネルのデータをAIで統合・分析することで、顧客ごとに最適なコミュニケーション戦略を立案できるようになります。

3. 効果測定とROI最大化

3-1 段階的な目標設定と効果指標 – 経営層を説得するデータの見せ方

コンテンツマーケティングは企業の知名度やサイトの運営状況によりますが、「すぐに結果が出ないこと」があります。経営層を説得して継続的な投資を得るためには、段階的な目標設定と適切な効果指標の選定が不可欠です。

製造業の特性上、リードの質が極めて重要であり、単なる訪問者数を増やすことよりも質の高いリード獲得に焦点を当てるべきです。

私たちの経験から、最も効果的だった目標設定と指標は以下の通りです：

期間	主要KPI	補助KPI	AIの活用法
短期（1-3ヶ月）	サイト訪問数、滞在時間、追加ページ数	直帰率、セッション、ページ/セッション	トラフィック予測、コンテンツ最適化
中期（3-6ヶ月）	リード獲得数、資料ダウンロード数	リードスコア平均値、問い合わせ率	リード評価自動化、コンテンツレコメンド
長期（6ヶ月-1年）	売上貢献額、ROI	顧客獲得コスト、顧客生涯価値	売上予測、インパクト分析

最初のうちは「売上につながっていない」と経営層から疑問の声が上がることもあります。そこで効果的なのが「小さな成功の積み重ね」の可視化です。いきなり売上を目標にするのではなく、まずは「先月より検索流入が増加」「資料ダウンロード数が前月比増」など、小さくても着実な進歩を定期的に報告することで理解を得られます。

また、目標設定も最初は追加したページ数や流入数など、中間の指標をKPIとすることを推奨します。その後、リード獲得数、商談数、売上など、実際の売上貢献を目標設定して可視化していきましょう。最も重要なのは、マーケティングと営業の目標を合致させることです。

中長期的には、コンテンツマーケティングの評価指標を「リード数」ではなく「売上貢献額」に変更することで、営業部門との協力体制が強化され、全体的な成果が向上します。

3-2 データに基づく継続的改善 – AIによる分析の自動化と意思決定

コンテンツマーケティングの成功には「測定→分析→改善」のサイクルを回し続けることが不可欠です。AIを活用することで、このサイクルを大幅に効率化できます。

データを活用できれば、ターゲットオーディエンスにより効果的にリーチでき、ROIが改善されます。以下はデータ分析と改善方法の例です。

フェーズ	従来の方法	AI活用後	具体的なツール
データ収集・統合	手動抽出（時間がかかる）	自動連携（効率的）	BigQuery + Looker Studio + カスタムAI
パターン発見	担当者の経験と勘	機械学習による相関分析	Python + TensorFlow
コンテンツ最適化	A/Bテスト限定実施	多変量テスト自動化	ABテストツール + 自社AI
フォーマット変換	手動で編集	自動変換 + 加工	NotebookLM、Gensparkなど

特に効果的だったのは「コンテンツごとの成果分析」です。各コンテンツが最終的な売上にどれだけ貢献しているかをAIで追跡し、「このブログ記事を読んだ人は成約する確率が高い」といった洞察を得られます。分析結果をもとに、より効果の高いコンテンツタイプに集中投資することで、ROIを向上させることができます。

実践のポイントとしては、「完璧なデータを待たない」ことです。初期は限られたデータでもAIに学習させ、継続的に精度を向上させていく方法が効果的です。

失敗から学んだ教訓としては、「データの質」の重要性が挙げられます。不正確なデータや重複したデータが分析結果を歪める可能性があります。AIを活用してデータクレンジングとバリデーションを自動化することで、分析結果の信頼性を向上させることができます。

3-3 マーケティングと営業の連携強化 – データで繋がるチーム

コンテンツマーケティングの真の価値は、最終的な売上貢献度で測られます。そのためには、マーケティングと営業のシームレスな連携が不可欠です。

製造業で最も成功しているマーケティングチームは、BtoBコンテンツマーケティングの効果を測定する能力に優れています。成功しているチームは、コンテンツパフォーマンスを効果的に測定できています。

AIを活用して実現できるマーケティングと営業の連携強化策は以下の通りです。

連携領域	従来の課題	AI活用による解決策	具体的なツール・方法
リードの質評価	主観的評価による温度差	AIによるリードスコアリング自動化	機械学習モデル + SFA/CRM/MA連携
ナーチャリング最適化	画一的なフォローアップ	行動ベースの自動パーソナライズ	商談のAIによる自動分析 + MA(マーケティングオートメーション)
成功パターンの特定	成功事例の属人的共有	成約に至るコンテンツパス分析	カスタムAI + BIツール
営業資料の最適化	汎用資料の手動カスタマイズ	顧客特性に合わせた自動生成	GPT-4 + テンプレートエンジン

AI導入での効果が期待されるのは「リードスコアリングのAI化」です。従来は営業担当者の勘と経験に頼ったフォローをする、もしくはマーケティング担当者がスコアリングルール、シナリオメールやメルマガを設定する程度でしたが、AIにより過去のデータから「成約につながりやすいリードの特徴」を抽出できるようになれば、各リードへのスコアリングや適切なフォローを自動化できます。その結果、営業が優先的にフォローすべきリードがぬけもれなく判明し、商談数を増やすことができます。さらに「このリードはこんな理由でスコアが高い」と具体的な根拠を示せると、営業担当者も納得したうえで行動しやすくなります。

もう一つの例として、「コンテンツ消費パスの可視化」があります。AIを活用して「どのコンテンツをどの順序で消費したリードが成約につながりやすいか」を分析し、最も効果的なパスを特定。例えば「業界レポート→製品比較表→事例研究→ROIシミュレーター」という順序で情報を消費したリードは、成約率が高いなどの傾向をつかめます。この洞察をもとに、コンテンツの配置と導線を最適化することで、全体の成約率を向上させることができます。

MAやSFAやCRMのデータ連携は大変ですが、最初に「マーケティングと営業で共通のKPI」を設定することで協力体制が強化されます。共通の目標として「マーケティング起点の売上貢献額」を設定し、両部門がデータの正確さに責任を持つ文化を醸成することが成功の鍵です。

4. 効果的なコンテンツ制作の実践

4-1 まず取り組みたい3つのコンテンツ種別 – 少ないリソースでも効果を出す方法

限られたリソースでコンテンツマーケティングを始める場合、「何から手をつければよいか」は大きな悩みです。私たちの経験から、まず注力すべき3つのコンテンツ種別とその制作方法をご紹介します。

コアコンテンツ	目的と効果	AIを活用した制作プロセス	期待される成果
問題解決型ブログ記事（5-10記事）	SEO流入獲得、専門性アピール	1.キーワード分析→2.構成生成→3.下書き作成→4.専門家レビュー→5.公開	検索流入増加、問い合わせ増加
総合的なホワイトペーパー（1本）	リード獲得、信頼構築	1.業界データ収集→2.AIによる分析→3.構成自動生成→4.内容作成→5.デザイン	ダウンロード獲得、商談化率向上
顧客事例集（3-5事例）	成約促進、具体的価値証明	1.インタビュー→2.AI文字起こし・要約→3.構成生成→4.記事化→5.承認・公開	商談時の成約率向上、検討期間短縮

以下、それぞれの作り方を解説します。

問題解決型ブログ記事の作成プロセス：

１．キーワード分析（AI活用）：

• SEMrushやAhrefs等のデータをAIに取り込ませ、「検索ボリューム×競合難易度×顧客関連性」の観点から最適なキーワードを特定
• 実例：「金属加工 精度向上」などの業界特化キーワードを発見

２．構成生成（AI活用）：

• AIツールに「選定キーワードで上位表示されている競合記事の構成パターン分析」を依頼
• 実例：効果的な記事構成パターンを特定（「課題→原因→解決策→事例」など）

３．下書き作成（AI活用）：

• 基本情報をAIに入力し、SEO最適化された下書きを生成
• 実例：技術情報をAIに入力し、短時間で下書きを生成

４．専門家レビュー：

• 技術担当者に下書きの事実確認と専門知見の追加を依頼
• 実例：技術者による「データの更新」や「社内独自技術の追加」で精度向上

５．SEO最終調整（AI活用）と人間による校正・校閲：

• 最終原稿をAIでSEO観点からチェック（見出し構造、キーワード出現頻度、内部リンク等）
• 実例：関連キーワードの追加や最適な見出し構造への修正

総合的なホワイトペーパーの作成プロセス：

１．テーマ特定（データドリブン）：

• 顧客の最大の課題を特定するため、過去の問い合わせデータとサポート記録をAIで分析
• 実例：顧客から多く寄せられる質問や課題を特定

２．コンテンツ構成（AI活用）：

• 業界レポートとアナリストの見解をAIで要約し、効果的な構成を生成
• 実例：「現状の課題→市場動向→解決アプローチ→ROI計算→アクションプラン」の流れを採用

３．データ可視化（AI+専門家）：

• 複雑なデータをAIで分析し、理解しやすいグラフと図表に変換
• 実例：技術仕様書から重要な要因の相関図をAIが生成

４．事例と数値の強化（専門家）：

• AI生成コンテンツに、人間の専門家が実例と数値を追加
• 実例：具体的な導入事例やROI数値を追加

５．最終デザイン（AI+デザイナー）：

• AIでレイアウト案を複数生成し、プロのデザイナーが最終調整
• 実例：AIベースの表紙と図版を生成し、短期間でデザイン完了

顧客事例集の作成プロセス：

１．最適な事例選定（AI分析）：

• CRMデータをAIで分析し、最適な事例を抽出
• 実例：「導入効果が高い」「類似顧客が多い」「再現性がある」事例を特定

２．インタビュー質問生成（AI活用）：

• 事前情報をAIに入力し、効果的な質問リストを自動生成
• 実例：具体的な質問で差別化ポイントを明確化

３．インタビュー→要約（AI活用）：

• インタビュー録音をAIで文字起こし・要約し、核となる価値提案を抽出
• 実例：インタビューから「決め手となった機能」「予想外だったメリット」を抽出

４．ストーリーテリング強化（専門家）：

• AIの要約に、人間のマーケティング担当者が感情要素とストーリー性を追加
• 実例：数字だけでなく、「課題解決のストーリー」を追加

５．マルチフォーマット展開（AI活用）：

• 同じ事例をブログ、PDFダウンロード、短尺動画など複数フォーマットにAIで変換
• 実例：1つの事例から複数のコンテンツを生成し、異なるチャネルで活用

4-2 ユーザー体験を高める次世代フォーマット – 実用的ツールとインタラクティブコンテンツ

従来の静的なコンテンツだけでなく、AIを活用した次世代フォーマットが高い成果を上げています。製造業でも効果が期待できる比較的新しいコンテンツ形式をご紹介します。

コンテンツタイプ	目的	実装方法	期待される効果
ROIシミュレーター 自動見積り	導入効果の具体的イメージ構築	JavaScriptベース、AIで業界平均値設定	利用者の商談化率向上
AI診断ツール	顧客課題の可視化と解決策提案	フォーム入力→AI分析→PDF自動生成	平均滞在時間の向上
バーチャルデモ体験	製品理解促進、試用の疑似体験	360°画像+操作シミュレーション	デモ要望率向上、検討期間短縮
パーソナライズカタログ	顧客ニーズに合わせた情報提供	業種/規模/課題入力→AI自動編集	PDF完読率の向上
AI質問応答チャットボット	24時間技術サポート提供	GPT-4+RAG（社内ドキュメント活用）	問い合わせ削減、満足度向上

特に成功した「ROIシミュレーター」の詳細実装例を紹介します。

１．パラメータ設計（専門家+AI）：

• 営業・技術担当者の知見をもとに、ROIに影響する主要変数を特定
• 実例：「現在の不良率」「1個あたり廃棄コスト」「月間生産量」など主要変数を特定

２．計算ロジック構築（AI活用）：

• 過去の導入事例データをAIで分析し、予測モデルを構築
• 実例：「業種」「規模」「現状値」から予測削減率を計算するアルゴリズムを開発

３．UI/UXデザイン（AI+専門家）：

• AI提案の複数デザインから、ユーザビリティテストで最適案を選定
• 実例：スライダー入力方式のほうが完了率が高いことを発見

４．パーソナライズ機能（AI活用）：

• ユーザーのIP・行動履歴から業種を推測し、デフォルト値を自動設定
• 実例：業種に応じた業界平均値を初期値に設定

５．フォローアップ設計（AI+マーケティング）：

• 計算結果に応じた最適な次のステップを自動提案
• 実例：ROIが高い場合は「詳細見積もり依頼」、中程度なら「事例紹介」を提案

このROI計算機は、利用者の商談化率向上に貢献しました。また、営業面談での提案価値の理解度も大幅に向上し、「価格が高いが価値は理解できる」という反応が増加しています。

失敗から学んだ教訓は「複雑すぎるツールは逆効果」ということです。当初は多数のパラメータを設定可能にしましたが、完了率が低くなりました。AIで使用状況を分析し、本当に重要なパラメータに絞ったところ、完了率が大幅に向上しました。

次世代コンテンツの成功の鍵は「使いやすさ」と「即時価値の提供」にあります。例えば、入力情報に応じて即座にカスタマイズされたPDFレポートが受け取れるなど、明確な価値と交換にユーザー情報を提供してもらう設計が効果的です。

4-3 オンラインとオフラインの連携 – データで繋がる顧客体験の創出

デジタル化が進む現在でも、製造業の購買プロセスではオフラインのタッチポイントが依然として重要です。AIを活用して、オンラインとオフラインの体験をシームレスに連携させる方法をご紹介します。

製造業マーケターの多くがコンテンツマーケティングにソーシャルメディアを活用しており、メールマーケティングも効果的なデジタルマーケティング戦略として認識されています。これらのオンラインチャネルとオフラインの取り組みを統合することで、より効果的なマーケティングが実現できます。

連携パターン	実装方法	必要なツール・技術	期待される効果
展示会→デジタルフォロー	QRコード+顧客情報連携+自動レコメンド	CRM+MA+AIレコメンドエンジン	展示会後接触率向上
ウェブ行動→訪問営業	行動スコアリング+地域担当自動通知	MAツール+Slack+モバイルアプリ	訪問アポイント率、成約率向上
商談→オンラインナーチャリング	参加者関心事AI分析+コンテンツ自動提案	音声分析AI+メール自動化	コンテンツ閲覧率、次回参加率向上
オンライン相談→実機デモ	Web相談内容AI分析+デモ機自動準備	ビデオ会議+音声解析+在庫管理	デモ準備時間削減、購入検討率向上

B2Bブランドにとって、ウェブサイト、ブログ、SEO活動は重要なマーケティングチャネルです。これらのオンラインチャネルと、対面イベントやセミナーなどのオフラインアクティビティを統合することで、より強力なマーケティング効果が得られます。

失敗から学んだ教訓は「データ連携の重要性」です。当初はオンラインとオフラインのデータが別々のシステムに保存され、統合視点が得られませんでした。CRMを中心としたデータ統合基盤を構築し、AIで分析・活用できる環境を整えたことで、一貫性のある顧客体験の提供が可能になりました。

5. まとめ

製造業におけるAIを活用したコンテンツマーケティングは、効率性と効果の両面で大きな可能性を秘めています。本稿で紹介したように、顧客理解の深化、コンテンツ制作の効率化、リードナーチャリングの自動化、データに基づく継続的改善など、さまざまな領域でAIがマーケティング活動を支援します。

AIはあくまでツールであり、製造業の強みである専門知識や技術力、顧客との信頼関係といった本質的な価値を置き換えるものではありません。自社の強み、すでに社内にある情報をAIによってさらに効果的に表現し、届けることで、製造業のマーケティングは新たな段階へと進化していくでしょう。

AIツールの種類や活用法は日々進化しています。重要なのは、流行りのテクノロジーに飛びつくのではなく、自社の課題や目標を明確にした上で、適材適所でAIを活用していく姿勢です。小さな成功体験を積み重ね、組織全体のAIリテラシーを高めながら、段階的に取り組みを拡大していくことが、持続可能なマーケティングの実現につながります。

1. WebFX, 25 Manufacturing Marketing Statistics You Should Know About ↩︎
2. WebFX, 25 Manufacturing Marketing Statistics You Should Know About ↩︎
3. AI Statistics in Manufacturing 2025: Key Trends and Insights ↩︎
4. McKinsey, The state of AI: How organizations are rewiring to capture value ↩︎
5. Content Marketing Institute, 57+ Content Marketing Statistics To Help You Succeed in 2025 ↩︎