Summary
ファネル／購買行動モデルの中でも、「検索意図（intent）起点で設計する現代型ファネル」に位置づく枠組みです。
「顧客を“いまの意図”で4群（See/Think/Do/Care）に分け、コンテンツ・広告・KPIを整列させるフレーム」
KPIが部門や施策ごとにバラけ、認知〜購入〜LTVが一本の判断軸で語れないときに使います。
秀逸ポイント
See-Think-Do-Care（STDC）の強みは、従来の「認知→検討→購入」の直線ファネルよりも、“人の状態”ではなく“意図の濃淡”で分類する点にあります。結果として、上流の取り組みを「直接CVしないから無価値」と切り捨てる罠（ラストクリック偏重）を避け、上流は上流の勝ち筋KPIで評価できます。
またSTDCは、See/Think/Careで「心の中の想起（mental availability）」を最大化し、Doで「買いやすさ（ease-of-purchase）」を最大化する、という二系統の目的を明確に分けます。ここが曖昧だと、認知施策にCPAを求めたり、購入直前にブランド動画を当てたりして投資効率が崩れます。
AIマーケの文脈でも、LLMで“意図”を推定して配信・レコメンド・クリエイティブ生成を最適化しやすい一方、誤分類や過剰パーソナライズが信頼を毀損します。STDCは「どの意図に、何を、何で測るか」を先に決めるため、AI活用の暴走を抑える“ガードレール”にもなります。
提唱者・発表時期
提唱者は、Googleのマーケティング／アナリティクス領域で知られるAvinash Kaushik（アヴィナッシュ・コーシック）です。2013年に「See–Think–Do」を、のちに既存顧客領域を含む形で発展させ、用語も含めて「Care」へ整理しています。
学術側からも、STDCは「デジタルマーケティング向けに設計されたシンプルな意思決定ジャーニーモデルの一つ」として言及されており、Kaushikの2013/2015年の整理と、Google社内での利用に触れた文献もあります（。
なお、二次解説記事では「Googleモデル」等の呼称も見られますが、一次情報としてはKaushik本人の整理を起点に把握するのが安全です。
詳細説明
STDCは、カスタマージャーニーを“段階”として扱いつつ、運用上は「意図クラスター」として設計するのがコツです。人は必ずしも一直線に進まず、同じ人が「いまはSee（雑談）」「別の日はThink（比較）」「翌週はDo（購入）」と往復します。STDCはこの現実に合わせ、“その瞬間の意図”に最適化します。
4ステージの定義（実務的な解像度）
See（広い母集団）：今すぐ買う意図はないが、カテゴリと接点を持ちうる人
例：課題の気づき、トレンド探索、娯楽的接触
典型アウトプット：短尺動画、啓発コンテンツ、ブランドの約束の提示
Think（検討の入口）：カテゴリ内で「買うかもしれない」と考え始めた人
例：比較軸の探索、用途・価格帯の当てはめ、評判確認
典型アウトプット：比較表、選び方ガイド、ユースケース、FAQ
Do（行動・購入）：具体的に購入／申込の意図が高い人
例：指名検索、価格/在庫/納期、導入手順、申込障壁の除去
典型アウトプット：LP、オファー、見積、トライアル、カート最適化
Care（購入後・継続）：購入者／既存顧客（オンボーディング〜定着〜推奨）
例：使い方、トラブル解消、アップセル、コミュニティ、ロイヤル化
典型アウトプット：チュートリアル、活用Tips、サポート導線、CRM施策
「目的」を二系統に分ける（STDCが効く理由）
Think with Googleの整理では、See/Think/Care＝想起（mental availability）の最大化、Do＝買いやすさ（ease-of-purchase）の最大化と置きます。ここを分けると、KPI設計が一気にクリアになります。
真のナーチャリングの実現
See-Think-Do-Care（STDC）は、いわゆる「ナーチャリング（リード育成）」を便利な一言で片付けないための分解フレームです。ナーチャリングは本来、「見込み客に接触すること」でも「メールを配信すること」でもなく、相手の“いまの意図（intent）”を見極め、その意図に合う情報の深さ・導線・摩擦除去を設計し、意図が次に進んだかを測ることです。STDCは、この“意図の遷移設計”をSee（広い興味）／Think（検討の入口）／Do（行動）／Care（購入後）に整理し、施策・KPI・予算配分の説明責任を取り戻します。
特に現場で起きがちな失敗は、「全部をCVで裁く」か、逆に「育成だから」で成果定義を曖昧にする、の両極端です。STDCは、上流（See/Think）では想起・信頼・検討の前進を、下流（Do）では購入摩擦の除去と意思決定の後押しを、購入後（Care）では定着・継続・LTVを、それぞれ別の勝ち筋として評価できます。これにより、ファネル／カスタマージャーニーを“運用できる設計図”に変えられます。
BtoBで効き方が増す理由
BtoBでは「ナーチャリング」の曖昧さが致命傷になりやすい一方、STDCで分解すると打ち手が明確になります。
購買が“委員会”で起きる：同じ企業でも、担当者・決裁者・利用部門で意図がズレます。STDCは「企業」ではなく「役割×意図」で設計しやすい。
Thinkが長く、段階的：比較検討は「製品比較」だけでなく、課題定義→要件定義→稟議ロジック（ROI/リスク/体制）へ進みます。Thinkを厚く設計する根拠になる。
Careが収益の中心：更新・アップセル・紹介はCareで決まります。BtoBほどCareを“サポート扱い”するとLTVが伸びません。
他モデルとの違い（使い分け）
| モデル | 主な軸 | 得意な用途 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| STDC | 意図（intent） | 施策×KPI×予算の整列、ナーチャリング設計 | 「人の属性」ではなく「状態」に付与 |
| AIDA/AISAS | 心理段階 | コピー・訴求設計 | 直線モデルとして固定しがち |
| ジャーニーマップ | 接点の時系列 | CX改善、体験設計 | 作って満足し、KPIに落ちない |
よくある誤用（警鐘）
Do偏重：上流を刈り取り指標で裁き、需要が先細る（CAC悪化）。
Thinkを薄くする：比較軸や不安の解消を飛ばし、商談・CVRが頭打ち。
Care欠落：オンボ不足で解約率が上がり、獲得投資が無駄になる。
AIマーケへの“さりげない接続”
STDCは、AIの得意領域（意図推定、コンテンツ生成、配信最適化）と相性が良いです。たとえば、検索クエリ／閲覧ログ／会話ログをLLMで「See/Think/Do/Care」タグに分類し、**生成コンテンツのテンプレ（説明の深さ・比較表の有無・CTAの強度）**を切り替えられます。重要なのは、先に「そのタグで何を成功とするか（KPI）」を置くことです。これがないと、AIが最適化する指標がブレて局所最適（クリック最大化など）に陥ります。
SEO観点でも、STDCでキーワードを「情報探索（See）」「比較検討（Think）」「指名・取引（Do）」にクラスタリングすると、記事の意図整合（GEO）と内部リンク設計がやりやすく、AIO等の運用でも管理しやすくなります。
生成AIや予測モデルは、行動ログや検索語から意図推定（See/Think/Do/Careの推定）を支援できます。ただし、AIは放っておくとクリック最大化など局所最適に寄りがちです。STDCで先に「その意図で何を成功とするか（KPI）」を定義し、意図別テンプレ（比較表の有無、根拠提示の深さ、CTA強度）を用意すると、AI活用が“説明可能な運用”になります。
具体例／活用案
公開事例（一次情報ではない点に注意）
IKEAのYouTube運用（紹介記事）：IKEAのYouTubeチャンネルを、See/Think/Do/Careそれぞれの意図に合わせた動画タイプで構成している、というケーススタディが公開されています（第三者による解説）。動画の役割を「着想（See）」「具体ノウハウ（Think）」「試したくなる（Do）」「継続利用（Care）」に切る発想は、コンテンツ棚卸しの実例として参考になります。
P.Louise（デジタルエージェンシーの事例）：成長の“型”としてSTDCを採用し、上流で需要形成→中流で意図育成→下流で収益化、さらに長期価値（Care）までを一つの投資設計に乗せた、とする支援事例が公開されています（当事者によるレポート）。
実務への落とし込み（テンプレ）
自社カテゴリで“Think”を定義：ここが曖昧だと、SeeとDoしか残りません（例：比較軸／用途／導入条件が言語化できる状態＝Think）。
触っているデータを意図で再ラベル：検索語、記事閲覧、資料DL、価格ページ到達、サポート閲覧などをSTDCに分類。
ステージ別KPIツリー：
See：リーチより「想起」寄り（例：検索シェア、指名検索の伸び、動画の完視聴など）
Think：比較検討の“進み” （例：比較記事→料金ページ遷移、複数回訪問、資料DLの質）
Do：摩擦除去（例：CVR、フォーム完了率、カート離脱、ROAS）
Care：継続価値（例：リピート率、解約率、オンボ完了、LTV）
施策の棚卸しを“目的で再配置”：今ある記事・広告・メールを、ステージ別に並べ替え、空白（特にCare）を可視化。
実験設計：Think→Doの移送率、Care→再購買の導線など、ステージ間の“接続KPI”でA/Bテストします（AI生成クリエイティブも、接続KPIで評価すると暴走しにくい）。
よくある誤用（注意）
「Doの数値だけで全施策を裁く」：See/Thinkの価値をゼロにし、需要の先細りを招きます。
Careを“サポート部門の仕事”に押し込める：LTVが伸びず、獲得CPAだけが上がります。
STDCを固定ファネルとして扱う：現実は往復します。タグは“人”ではなく“状態”に付けるのが安全です。
BtoBで気づきが増える理由（強調ポイント）
BtoBは特に「ナーチャリング」が魔法の言葉になりやすい一方で、実態は複雑です。STDCを当てると、曖昧さの正体が分解されます。
1) 「意図」だけでなく「購買単位」がある
BtoBは個人の意図に加えて、**購買委員会（複数の意思決定者）**が存在します。
See/Think/Doは「顧客企業」ではなく「担当者・役割」単位でズレる
だから“ナーチャリング”は実質、「役割別に意図を進める設計」になります
2) Thinkが長い。しかも“比較軸”が段階的に変わる
BtoBのThinkは「製品比較」だけでなく、
問題定義（Why now）
要件定義（Must/Should）
稟議ロジック（費用対効果、リスク、体制）
に分解できます。ここを一括りにすると施策が散ります。STDCはThinkを厚く設計する口実になります。
3) Careが売上の中心（更新・拡張・紹介）
BtoBは「契約後」が本番です。Careは“サポート”ではなく、
オンボーディング完了
利用定着（アクティブ率）
更新（解約率低下）
拡張（アップセル）
推奨（紹介）
まで含む収益装置です。「ナーチャリング＝獲得前」と捉えると、ここが落ちます。
BtoB版のSTDC設計テンプレ（超実務）
「ナーチャリング」を分解するための最小セットです。
ステージ×目的×コンテンツ×KPI（例）
See：課題の存在を“自分ごと化”
コンテンツ：業界トレンド、失敗パターン、診断ツール
KPI：指名検索増、初回→再訪、課題系記事の滞在・完読
Think：比較軸の形成／要件の言語化
コンテンツ：比較表、導入ステップ、セキュリティ/法務FAQ、稟議資料テンプレ
KPI：資料DLの質、料金/機能ページ回遊、ウェビナー参加→商談移送率
Do：稟議と導入摩擦の除去
コンテンツ：PoC設計、ROI計算、提案書ひな形、導入体制例
KPI：商談化率、PoC→本契約、受注リードタイム短縮
Care：定着→更新→拡張
コンテンツ：オンボ教材、活用ユースケース、社内展開キット、ユーザー会
KPI：オンボ完了、アクティブ率、更新率、拡張率、紹介件数
この項目を押さえていくと、「ナーチャリング」の言葉で逃げずに、やることが具体化します。
すぐ使える問い（Killer Question)
いまの予算配分は「Doの取り合い（刈り取り最適）」になっていないか？
上流の需要形成が痩せると、短期ROASは良く見えても中期で獲得単価が跳ねます。“Think”の定義は、顧客の比較軸（不安・制約・導入条件）まで含めて言語化できているか？
Thinkが薄い組織は、説明不足のままDoに押し込み、CVR改善が頭打ちになります。CareのKPIは「満足」ではなく“次の行動（定着・再購買・推奨）”として設計されているか？
Careが曖昧だと、サポート閲覧や開封率だけが増え、LTVに繋がりません。
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