生成AIの普及によって、BtoBの情報収集活動は大きな転換期を迎えています。

企業がSaaSやソフトウェアを選定する際、従来までは検索エンジンで複数の製品を見比べ、製品サイトや比較サイトなどを行き来しながら候補を絞り込むのが一般的でした。しかし現在では、ChatGPTやCopilot、GeminiやPerplexity、といった生成AIに質問し、AIがまとめた回答をもとに、候補となるサービスや比較のポイントを把握する選定行動が常識となりつつあります。

また、製品を提供するベンダーにとっては「検索結果では上位なのに、生成AIの回答では自社の製品が候補に挙がらない」や「競合の製品は引用されているのに、自社の製品は引用されない」、あるいは「古い料金情報や誤った機能説明がAI回答に含まれてしまう」など、こうした状態が続けば、ユーザーが問い合わせや商談に入る前の段階で候補から外れてしまう可能性があります。

そこで昨今、大きな注目を集めているのが、AEO(回答エンジン最適化：Answer Engine Optimization)やLLMO(大規模言語モデル最適化：Large Language Model Optimization)と呼ばれる新しい「生成AI最適化」の領域です。果たして、生成AIに正しく理解され、適切な文脈で引用されるためには、企業は一体どのような情報を整備し、どのように成果を測定するべきなのでしょうか？

本記事では、生成AI上での自社ブランドの見え方を可視化できるAEOツール『secondz Agentsense』を提供するsecondz digital株式会社に対して、なぜ生成AIの回答に自社の情報が引用されないのかや、引用されやすいコンテンツの特徴、さらには、各AIプラットフォームの対策優先度からKPIの設計方法まで、AEO対策を始める前に必ず知っておきたいポイントや考え方などについて、詳しくお話を伺いました。

提供ベンダー情報

提供ベンダー：secondz digital株式会社
提供サービス：secondz Agentsense
取材協力者：代表取締役 板井 龍也 氏

AEOツール「secondz Agentsense」とは？

secondz Agentsenseは、ChatGPTやCopilot、Google AI Modeなどの生成AI・AI検索上で、自社サービスや競合サービスがどのように表示・引用・評価されているかを可視化することができるAEOツールです。

調査対象となるプロンプトの設計、自社と競合の出現状況の比較、引用元URLや回答文脈の確認、ポジティブ/ネガティブな評価、誤情報の有無、施策前後の変化などを把握し、AEOに向けたコンテンツの改善やサイトの改善につなげることができます。

Q：生成AIの回答に自社の情報が引用されない原因は？

　

例えば、公式サイトの説明が抽象的で、料金・機能・導入効果・利用シーン・他社との違いが明確に書かれていない場合、生成AIの回答根拠としては使いにくくなってしまいます。また、自社サイトだけではなく、比較サイトやレビューなどの第三者情報が少ない場合も、生成AIの回答では取り上げられにくくなる傾向にあります。

加えて、もう一つ重要なのは、ユーザーが実際に投げかけるプロンプト(質問文)との関連性です。例えば「おすすめの〇〇は？」や「A社とB社の違いは？」、「〇〇の選び方は？」といった質問に対して、回答材料となる情報がページ単位、見出し単位、FAQ単位で整理されていなければ、生成AIにとって引用しやすい情報とはいえません。

弊社では、AEO対策の第一歩は「生成AIの回答に出ていない」という結果だけを見ることではなく、その背景にある情報不足や構造上の課題を見つけることだと考えています。たとえSEOでの順位や流入があるページであっても、生成AIが比較・要約しやすい材料が不足していれば、生成AI上では十分に評価されない可能性があるということです。

①：Agentsenseで確認できる引用元情報の一覧

AI回答ごとに、以下の参照情報を取得しています。

・URL / ページタイトル
・サイトカテゴリ
・AIプラットフォーム
・取得日

これらをドメイン・URL単位で集計し、参照件数・構成比を確認できます。

②：自社と競合の出現状況を確認できる画面のキャプチャー

同じ条件（プロンプト・期間・AIプラットフォーム）で、自社と競合の言及率（認知度）を比較できます 。また、ヒートマップにより自社と競合の強みや弱みを一目で判断する機能も実装中です。

③：引用されない原因として実際にあった事例

生命保険C社と製造業B社では、いずれも自社サイトの情報不足により、AIからほとんど参照されていませんでした。

• 生命保険C社
  • AI検索総数16,000件の参照元のうち、自社サイトは15件（0.1%）
  • 社名は28.9%の回答で言及されるものの、根拠のほぼすべてが第三者メディア
  • 競合各社は対象テーマの専用ページを保有している一方、C社には該当ページがない
• 製造業B社（海外市場）
  • AI検索総数15,000件のうち、B社の公式サイトの参照は13件のみ
  • 他方で、競合1社の公式サイトは、単独で507件引用されている

④：引用されなかった状態から改善できた事例

生活関連サービス業A社では、既存ページを、AIが根拠として参照しやすい形に改修したことで、流入増加を図ることができました。

• 対象ページのAI直接流入数
  • 2か月で＋60%の流入増加
• 自社公式サイトのAIからの参照件数
  • 同期間に増加

なお、実際には、AI検索の利用拡大やプラットフォーム側の仕様変更等も考慮して総合的に評価しています。

⑤：よく発生する情報不足や情報不一致のパターン

実測データから、主に以下の3つの課題が確認されています。

• 検討テーマ別のページがない
  • テーマごとに情報を整備している競合に、AI上の認知を取られる
• 自社の強みが参照元に書かれていない
  • AIが語る強みと、実際に訴求したい内容にズレが生じる
• 古い記述や注意書きが残っている
  • 不利な文脈の根拠としてAIに参照される

Q：生成AIの回答に引用されやすいコンテンツの特徴は？

　

従来のSEOコンテンツでは、ユーザーの検索キーワード(検索意図)に対して網羅的に情報を届けることが、検索流入を獲得するための手段として長年重要視されてきました。一方でAEOでは、生成AIが回答を組み立てるときに「この情報は根拠として使いやすい」と判断できるかが、引用を勝ち取るための重要な要素になってきます。

例えば「おすすめの〇〇は？」という質問では、生成AIは単に製品名を探すのではなく、どの製品がどのような用途に向いているのか、どのようなメリット・デメリットがあるのか、業界別の利用シーンはどうかなどをまとめようとします。そのとき、サービスページに特徴だけが書かれていても、回答の材料としては弱くなってしまうわけです。

つまり、AEOを目的としたコンテンツ設計とは、単なる記事の追加ではなく、生成AIがユーザーに説明しやすい「判断材料」を整える作業であるといえます。そのため、サービスページ・比較ページ、料金・機能ページ、導入事例、第三者のレビュー情報など、各ページに点在する情報をつなぎ合わせた、一貫した情報設計が大きなポイントになります。

Q：AEO対策では、どのプロンプト(質問文)から調査するべき？

　

上記のような比較段階や候補選定で使われるプロンプト(質問文)で自社の名前が出てこないという場合には、それはすでに商談前の段階で選定の候補から外されている可能性があります。反対に、自社が適切な文脈・タイミングで紹介されていれば、生成AIに引用・推薦されることが、新たな認知接点や比較検討の入口になるということです。

具体的なプロンプトの設計方法については、まずは業界やペルソナ、検討フェーズごとに質問を分けることが重要です。同じ「おすすめ」でも、個人向けと法人向け、新規検討者向けと乗り換え検討者向けでは、生成AIの回答内容や引用元が変化します。また、認知段階・比較段階・導入直前の質問でも、表示される企業や評価文脈は大きく異なります。

AEO対策におけるプロンプト設計の工程は、その後のコンテンツ改善の精度を大きく左右する重要な作業です。この最初のプロンプト設計がズレてしまうと、どれだけ回答結果を分析しても、実際のユーザー行動とは異なる示唆になってしまいます。そのため、まずはCVや売上に近い質問から調査し、どのプロンプトで競合に負けているかを確認することが重要です。

secondz Agentsenseのプロンプト調査機能

該当機能に関するレビュー(抜粋)

Q：AEO対策では、どのコンテンツから改善を実施するべき？

　

生成AIが「おすすめ」「違い」「選び方」「導入メリット」といった質問に答える場合、抽象的なコラム記事よりも、ユーザーの意思決定に直結する情報を参照する傾向にあります。特にBtoBでは、料金体系、対応機能、導入効果、業界別の課題、既存システムとの連携、サポート体制などが候補選定に大きな影響を及ぼします。

具体的な改善方法としては、まずは「競合は引用されているのに自社は引用されていないテーマ」を洗い出し、足りない情報をページ単位、見出し単位、FAQ単位で追加していきます。例えば、料金が曖昧であれば料金ページを補強する、比較軸が弱ければ比較表を追加する、といった具合です。こうした改善を売上に近いページから順番に進めます。

AEO対策は、ただやみくもにコンテンツを増やす施策ではありません。肝心なのは、生成AIが比較・要約しやすい材料を、ユーザーの意思決定に近い場所へ置いておくことです。自社サイトやFAQ、導入事例や外部レビューといった複数のページに対して、情報に一貫性を持たせることで、生成AIにとってもユーザーにとっても理解しやすい情報設計になります。

secondz Agentsenseのコンテンツ改善機能

該当機能に関するレビュー(抜粋)

Q：AEO対策では、どのAIプラットフォームまで確認するべき？

　

例えば、調査段階や比較の起点ではChatGPTが使われることが多く、業務利用や社内共有の文脈ではCopilot、検索行動に近い場面ではGoogle AI OverviewsやGoogle AI Modeといったように、それぞれのAIプラットフォームごとで、利用するユーザー層やタイミング、利用シーンなどは微妙に異なってきます。

また、同じ質問でも、各生成AIごとに回答内容、引用元、自社と競合の出方などは変化するため、1つのAIプラットフォームだけを指標としてしまうと、実際の検討行動とのズレが生じてしまいます。ユーザーの情報収集行動が複数の生成AIに分散している以上、主要な接点ごとに自社の見え方を確認する必要があります。

AEOの調査範囲は、広ければよいというものではありません。GeminiやGoogle AI Overviewsなども市場上は確認対象になりますが、まずは自社のターゲット顧客が利用している可能性の高いAIプラットフォームから計測を始め、プロンプトや競合比較の精度を高めながら、段階的に対象範囲を拡大していくのがおすすめです。

secondz Agentsenseの対応AIプラットフォーム

①：Agentsenseで確認できるAIプラットフォームの一覧

現在、以下の3つに対応しています。

• ChatGPT
• Microsoft Copilot
• Google AI Mode

Perplexityなどにも今後対応予定です。また、国・地域ごとに現地語で計測するグローバル対応も提供しています。

②：プラットフォーム別の確認画面のキャプチャー

AIごとの違いを確認する際は、以下の2画面が中心となります。

• プラットフォーム別の認知度比較
• プラットフォーム別の参照元カテゴリ構成

③：同一プロンプトをAI横断で比較できるか

同じプロンプト・期間で各AIの回答を取得するため、横断比較が可能です。実測では、AIによって以下の差が確認されています。

• あるAIで5位の企業が、別のAIでは1位
• メーカーE社の認知度が20～60％（プロンプトによって40%差）

④：利用顧客の企業が実際に重視しているAI

傾向として、計測対象がBtoCであればChatGPTとGoogle AI Mode、BtoBであればMS Copilotの重要性が挙がるケースが多いです。

⑤：AIごとの出現傾向や引用傾向に関する知見

複数案件で共通して確認された特徴は、以下の2点です。ただし、業界やプロンプト文脈による変動、今後のAIプラットフォームの仕様変更による影響は起こり得ます。

• Google AI
  • 1回答あたりの参照サイト数が最多
  • 10～20サイトで、他のAIの3～9倍
  • 幅広いサイトで参照されることが重要
• ChatGPT
  • 上位10ドメインに参照の50～69％が集中
  • 少数の影響力が強い参照元を押さえることが重要

また、ChatGPTでは緊急性の高い地域関連の質問に地図形式の回答が表示される場合があります。この形式では全国規模の事業者が掲載されにくくなり、大手数社の認知度が同じ週に一定量下落した事例があります。

該当機能に関するレビュー(抜粋)

Q：AEO対策では、自社と競合のどの差分を比較して見るべき？

　

特に重要なのは、競合が「どの情報源から生成AIの回答に引用されているか」を確認することです。競合のサービスページが引用されているのか、比較サイトやレビューサイトから引用されているのか、導入事例や外部メディアから引用されているのかによって、自社が強化するべきページやコンテンツは変わります。

そのため、自社のサイトだけを改善しても、外部のサイトの情報で競合に負けていれば、生成AIの回答では優位に立ちにくくなってしまいます。逆に、競合が特定のテーマで頻繁に引用されている理由を分析することができれば、自社に足りない情報や訴求、証拠や第三者評価、コンテンツの構造などが自然と見えてきます。

AEOの競合分析は、単なる順位比較ではありません。生成AIが自社と競合をどう分類し、どの文脈で推薦し、どの情報を根拠にしているのかを理解する取り組みです。その示唆は、AEO対策だけではなく、サービスページや営業資料、ホワイトペーパーや広告訴求の改善にも活用できるため、マーケティング戦略そのものの見直しと言い換えてもいいでしょう。

secondz Agentsenseの競合分析機能

①：Agentsenseで確認できる比較項目の一覧

以下の指標を、自社と競合で比較できます。

• 定量評価
  • 認知度（言及率：％）
  • SOV（自社の言及数 ÷ 自社・競合の総言及数）
  • 推奨順位・第一想起
  • 参照元サイト構成（ドメイン・URL・サイトカテゴリ別）
• 定性評価
  • 強み・評価軸ごとの言及数
  • 好感度（ポジティブ／ネガティブ）
  • 言及内容の正確性

なお、各指標は、AIプラットフォーム・トピック・プロンプト・期間別に分けて分析できます。

②：競合比較画面のキャプチャー

自社と競合の比較では、以下の3つが中心となる画面です。

• 同一条件で比較した認知度の一覧
• プロンプト × ブランドのヒートマップ
• 強み項目 × ブランドのヒートマップ

③：競合の引用元まで確認できるか

画面上では、自社と競合全体含む、引用元（参照元）を確認できます。また、AI回答データファイルをダウンロードして、自社と競合の引用引用元構成を分析することが可能です。

該当機能に関するレビュー(抜粋)

Q：AEO対策では、どの指標(KPI・KGI)を重視するべき？

　

AEO対策の効果については、まず最初に見るべき指標は「AI回答への出現率、引用率、引用元数、回答内の表示順、競合との比較、ポジティブ/ネガティブな文脈、誤情報の有無」です。特に初期段階では、いきなりCVを見るよりも「どのような文脈で引用されているか」を確認することが重要になります。

こうした引用状況を改善していく過程において、指名検索やAI経由流入、問い合わせ、商談、受注などの既存のマーケティングKPIへ徐々に接続していくというのが現実的な方法です。そのため、AEOのKPIは「可視性と信頼性」に、KGIは「事業成果」に分けて設計を進めていくと、施策の良し悪しを判断しやすくなります。

AEO対策は、短期的には「どの回答に出ているか」や「どの情報が引用されているか」を改善し、中長期的には「商談や売上への貢献」を見ていく施策です。いきなり売上への貢献度を測りたくなる気持ちもわかりますが、まずは可視性・信頼性の改善と事業成果への貢献度を分けて捉えることで、社内への説明も通りやすくなります。

secondz Agentsenseの効果測定機能

①：Agentsenseで取得できる指標項目の一覧

AI検索における自社の状況を、以下の指標で確認できます。

• 認知・評価
  • 認知度（言及率）
  • 好感度
  • 言及内容の正確性
• 参照
  • 参照元シェア（ドメイン・URL・サイトカテゴリ別）
  • AI-Botの自社公式サイトへのアクセス量

②：レポート画面や推移グラフのキャプチャー

推移グラフを時系列、AIプラットフォーム別に確認する画面です。

③：時系列で比較できる期間や粒度

毎日同じ条件で計測しているため、以下の単位で推移を比較できます。

• 集計期間：日次・週次・月次
• 分析軸：AIプラットフォーム・トピック・プロンプト別

④：実際の顧客が設定しているKPI例

KPIは、認知度の絶対値よりも「競合との相対順位」で設定します。

• 首位のトピック
  • 2位との差を10ポイント以上に維持
• 2位のトピック
  • 四半期内に首位との差を解消
• 圏外のトピック
  • まず3位以内・認知度20％を目指す

KGIは、問い合わせ・見積・商談などの事業成果に設定します。なお、社名が言及されるだけでは達成とみなしません。言及の根拠となる参照元が伴っているかも、あわせて評価します。

⑤：AIプラットフォーム別、プロンプト別、競合別での集計可否

いずれの指標も集計できます。

• AIプラットフォームは、ChatGPT / MS Copilot / Google AI Modeを指定して画面上で確認可能
• プロンプト単位で画面上から認知度の確認が可能
• 競合の認知度の順位を画面上で確認が可能。そのほかにもAI回答データのファイルダウンロードをして、個別の切り口で集計、分析が可能

該当機能に関するレビュー(抜粋)

Q：AEO施策とSEO施策は、どう連携して進めるべき？

　

AEO施策においては、SEOで上位の記事がそのまま生成AIに引用されるとは限りません。SEOは検索順位や流入数を取るための設計が中心でしたが、AEOでは、AIが比較・要約・推薦しやすいように情報を整備していくことが重要です。それらの情報が不足しているページは、AEO向けに再設計する必要があります。

具体的なSEOとの接続方法としては、まずは「SEOで流入があるページ、CVに近いページ、競合が引用されているテーマ」の順番で改善を実施していく方法がおすすめです。新規記事を増やす前に、既存ページの見出し、表、FAQ、事例の粒度を整えるだけでも、生成AIにとっては引用しやすいコンテンツに変化します。

勘違いしてほしくないのは、AEOはSEOを置き換えるものではないということです。検索流入を獲得するためのSEO資産を「AI回答でも活用される情報資産へと拡張する取り組み」がAEO施策です。SEO担当、コンテンツ担当、広報、営業企画などの各部署が連携し、ユーザーの意思決定に必要な情報を一貫して整備することが求められます。

secondz AgentsenseのSEO連携機能

①：AgentsenseでURL単位の確認ができるか

指定したURLごとに、以下を確認できます。

• AIに参照された件数
• 期間内のAI回答数に対する参照割合
• 参照の証跡
  • どのプロンプト・回答で参照されたか

これにより、既存のSEOページをAEOの観点でも評価できます。

②：既存SEO記事をAEO改善した事例

生活関連サービス業A社では、SEO流入のある既存4ページをAEO向けに改修しました。SEOで上位でも、AIに引用されるとは限りません。実際に特定のFAQページは、改修前にはAIによる参照0件でした。AEO向けに改修の上、AIの参照の向上を確認しています。

③：競合引用元を参考に改善した事例

製造業B社では、AIによく参照される第三者サイト2つを比較しました。（以下数字は事例に基づくイメージ値）

• サイトA：1,200件引用・1,000URL
  • 1URLあたり1.2回
• サイトB：500件引用・50URL
  • 1URLあたり10回

両サイトが対応するプロンプト数は同じでした。この結果を踏まえ、外部露出の投資先を「掲載量」ではなく「1ページあたりの参照効率」も考慮する方針で検討を進めることとなりました。

該当機能に関するレビュー(抜粋)

Q：誤情報や古い情報が引用されている場合は、どのように対処するべき？

　

まずは自社サイトが原因の場合ですが、これはサービスページ、FAQ、料金・機能ページ、導入事例などを更新し、現在の情報を明確に書き直す手法が有効です。特に、料金や対応範囲、導入実績や機能名に関しては、そのまま比較検討に直結する情報であるため、古い情報が残ったままになっていると、誤解やクレームにもつながりやすくなります。

次に、外部サイトが原因の場合ですが、これは修正依頼や最新情報の発信、レビューや第三者情報の更新を呼びかけることで解決を図ることができます。生成AIの回答は、自社サイトだけで構成されるわけではなく、外部の情報源に古い説明が残っていれば、それが回答の材料になり続ける可能性があるため、外部サイトの監視も重要になってきます。

また、誤情報ではなくても、AI回答上で不利な文脈が出ている場合は、判断材料を補うべきです。例えば「料金が高い」と出ているなら、サポート範囲や機能差、品質面の違いを公式ページやFAQに明記し、AIが価格だけでなく価値まで説明できる状態にします。主要プロンプトを継続的に確認し、再発していないか、回答文脈が改善しているかを継続的に監視することも重要です。

secondz Agentsenseの誤情報対策機能

該当機能に関するレビュー(抜粋)

Q：AEO対策ツールを選ぶときに確認するべきポイントは？

　

特に重要なのは、調査して終わりではなく、どの質問で負けていて、どの情報源を修正するべきかまで見えることです。AEOは可視化だけでは成果につながりません。可視化した結果を、サイト改善、FAQ整備、比較ページ作成、導入事例追加、外部情報整備といった実装に移して初めて成果が出る施策です。

加えて、社内説明や顧客報告に使う場合は、レポートの見やすさや改善優先度の出し方なども確認するべきです。ダッシュボードが複雑すぎると、レポート作成だけで止まり、改善実装まで進みにくくなります。現場担当者が継続的に使えるUIであるか、プロンプトを管理しやすいかも大切な指標になります。

AEO対策ツールは、監視のためだけに導入するものではありません。AI検索上での自社の見え方を把握し、コンテンツやサイト、外部情報の改善につなげるための運用基盤として導入するものです。生成AIが購買検討の入口になりつつある今、企業には「AIにどう見られているか」を継続的に確認する視点が求められます。

secondz Agentsenseのレポート機能

該当機能に関するレビュー(抜粋)

まとめ：AEOは「生成AIに選ばれるための情報設計」を見直す取り組み

生成AIの回答に自社の情報が表示・引用されるかどうかは、今後のBtoBマーケティングにおいて無視できないテーマになりつつあります。ユーザーがAIに質問し、候補製品や比較軸を把握するようになれば、AI回答に出てこない企業は、調査活動の段階で検討対象から外れてしまう可能性があるからです。

AEO対策で重要なのは、AIに自社の名前を出してもらうことではありません。肝心なのは「どの質問で、どの文脈で、どの情報源を根拠に、自社がどのように語られているか」を把握することです。そのうえで、サービスページ、FAQ、比較ページ、導入事例、外部レビューなどを整備し、生成AIにもユーザーにも伝わりやすい情報構造を整備していく必要があります。

secondz AgentsenseのようなAEOツールは、生成AI上での自社と競合の見え方を可視化し、改善対象を特定するための一助として活躍することでしょう。SEOで蓄積してきたコンテンツ資産を活かしながら、AI時代の情報収集に対応するためにも、まずは自社が引用されたプロンプトで、どのように表示・引用されているかを確認することからスタートしてみてはいかがでしょうか？