生成AIの普及によって、企業の情報収集や比較検討の起点は大きく変わりつつあります。従来は、検索エンジンで上位表示される「SEO」が重要でしたが、昨今ではChatGPTやGemini、PerplexityやGoogle AI Overviewなど、各種AIエンジンの回答内で「どのブランドが言及されるか」や「どのページが引用されるか」も無視できない論点になりました。
こうした変化の中で昨今注目を集めているのが「AEO(回答エンジン最適化)」や「LLMO(大規模言語モデル最適化)」と呼ばれるAI最適化の概念です。AEO(LLMO)とは、AIが生成した回答中に自社のブランドやコンテンツを適切に引用させる考え方のことです。そして、このAEOの引用状況をデータとして蓄積・可視化できるサービスが「AEO(LLMO)ツール」と呼ばれるサービスです。
しかし、AEOツールの中には、可視化できるAIプラットフォームの種類が少なかったり、日本語プロンプトにおけるデータの精度に問題を抱えていたりする製品も少なくありません。また、新興のサービスであるため、多くのマーケティング担当者にとっては「本当に導入価値があるのか？」や「どこまで可視化できるのか？」といった疑問の声も多くあることでしょう。
本記事では、世界的なAEOツール開発ベンダーであるAhrefs社に対して、AEOが重要視される理由からツールで見えるデータの種類やツール選定のポイント、そして、生成AI時代のWebサイト運営のあり方まで、詳しくお話を伺いました。AEOを一過性の流行としてではなく、今後のデジタルマーケティングの前提としてどう捉えるべきかを整理していきます。
目次
取材協力ベンダー情報
Ahrefs Pte. Ltd. 日本マーケティング統括 河原田 隆徳 氏
AEOツールの導入によって何ができるようになる？
Q：AhrefsのAEO機能ではどのようなデータを取得できるようになるのか？
A：AhrefsのAEO機能では、自社ブランド名や自社ドメインを登録することで、各AIプラットフォーム上で自社が「どのように言及・引用されているか」を把握することができます。
Ahrefsのブランドレーダー機能では、自社サイトのメンション数(言及数)・サイテーション数(引用数)・AI SOV(AI検索における自社のシェア)・引用ドメイン・引用ページといった諸々のデータを、合計6つのAIプラットフォームから取得することができます。もちろん、競合ブランドや競合サイトのURLを設定すれば、自社と同じように競合のAI露出もトラッキングすることも可能です。
| Ahrefsが対応しているAIプラットフォーム |
|---|
| ①：Google AI Overviews |
| ②：Google AI Mode |
| ③：ChatGPT |
| ④：Gemini |
| ⑤：Copilot |
| ⑥：Perplexity |
どのプロンプトで自社が推奨されたのか、競合はどれくらいの割合で言及されているのか、引用元ページのドメイン評価や推定トラフィックはどうなのか、引用元が比較サイトなのか解説記事なのか、あるいは別種のコンテンツなのかといった情報まで取得することができます。
たとえば「競合他社は引用されているのに自社は引用されていないプロンプト」を発見し、そのコンテンツギャップを埋める戦略を立てる、というような使い方が非常に有効です。自社の分析だけでなく、競合の勝ちパターンを逆算できるのがブランドレーダーの大きな価値です。
Q：なぜAEOが重要なのか？どのようなニーズからAEO機能を実装したのか？
A：2024年に起こったAI検索の急速な台頭によって「生成AI上で自社がどのように扱われているのか知りたい」というニーズが高まったことが、AEO機能をリリースした背景です。
現在のユーザーは検索結果だけでなく、AIがまとめた回答からブランドやサービスを知る機会が増えています。Googleが「AI Overviews」を正式にリリースし、SEO業界では「Entity(情報の意味や関係性を正しく検索エンジンに伝える手法)」という概念が注目を集める中、私たちはいち早く、2024年10月の『Evolve Mini Singapore』で「AI検索の可視化ツールを2025年にリリースする」ことを宣言しました。
なぜAhrefsがこれほど早いスピード感でAEO機能を実装できたのかというと、これまでAhrefsが築き上げてきた強いインフラと、長年蓄積してきた膨大なクロールデータ・検索ボリュームデータ・ドメイン評価データという資産があったからです。そのため、AEOはまったく新しい領域というわけではなく、私たちがこれまで積み上げてきたSEOデータの延長線上にある自然な進化だったと考えています。
AEOツールは本当に導入する価値がある？
Q：生成AI(LLM)上の表示対策に本当に効果があるのか？
A：はい。実際に自社の事例では、ブランドレーダーを使って分析・改善を行ったところ、指定したプロンプトにおいて、自社が発信したコンテンツが生成AI上で多く引用されるようになりました。
自社の事例ではありますが、実際にAhrefsのブランドレーダーを使って自社のドメインを分析したところ、YouTube・PRTimes・noteといった「コンテンツ発信系のドメイン」がAIの引用元として上位に位置していることがわかりました。
そこで「AIが重視しているドメインにコンテンツを届ける」ことと「狙ったプロンプトに対してAIが重視しているドメインから優先的に引用・推奨されるのではないか」という仮説を立てて、AI上ではまだ学習されていない新機能に関するPR施策を積極的に展開しました。
結果として、自社がリリースしたカスタムプロンプトなどの新機能が、指定したプロンプトで生成AIに引用される状態を作り出すことができたのです。このように「どこで何を発信すればAIに拾われやすいか」を検証し、その結果を追跡する価値は十分にあるといえます。
Q：どの程度の規模の企業やサイトに向いているのか？
A：規模は問いませんが、アプローチが少し異なります。大規模サイトの場合は「AI SOVの把握や競合比較」から、中小規模サイトの場合は「カスタムプロンプト機能」から始めるのがおすすめです。
Ahrefsのデータベースは、検索ボリュームが多いクエリを優先的にAIに問いかける仕様となっているため、中小規模のサイトであれば、自社が勝ちたいプロンプトを自分で設定する「カスタムプロンプト機能」の利用をおすすめします。
重要なのは、企業規模そのものよりも「どのAIプラットフォームで、どんなプロンプトに対して推奨されたいか」を明確にすることです。大きなサイトでなくても、限られたテーマで専門性を発揮し、狙うプロンプトに対して継続的に存在感を高めていくという戦い方は十分に可能です。
むしろ、ニッチな領域や新しいカテゴリーほど、AEOの施策は有効かもしれません。検索ボリュームがまだ小さく、一般的なSEO評価だけでは埋もれやすい領域でも、AIの回答内で「このテーマならこの会社」と結びつけさせることができれば、ブランド想起の起点を押さえられます。
そもそもAEOとは何なのか？SEOとは何が違う？
Q：SEOとAEOで追うべき指標(KPI)は変わるのか？コンテンツの作り方は変わるのか？
A：KPIは大きく変わります。従来のSEOでは「検索順位・オーガニック流入・コンバージョン」などが主なKPIでしたが、AEOでは「AI SOV(AI検索内での自社のシェア)の獲得と向上」が主なKPIになるでしょう。
現状では、AIからの直接的な流入やコンバージョンは低い一方で、弊社でAhrefsの新規ユーザーに対して「Ahrefsをどこで知りましたか？」という質問をしてみると「AI検索を通して知った」というユーザーが非常に多くなっています。今後もAIは進化していくため確かなことは言えませんが、現時点では、AEOの主なKPIは「AI SOV(AI検索内での自社のシェア)の獲得や向上」になっていくと考えています。
また、コンテンツ制作のあり方についても、AI前提で設計し直す必要があると考えています。従来通り、人間が読みやすいコンテンツであることは大前提ですが、それに加えて今後は「AIが解析しやすく、引用しやすい構造」であることも重要な要素になります。実際に私たちが行った分析では、AIに引用されやすいページには、以下の3つの共通点が見えてきました。
| ①：情報の鮮度と信頼性 | 公開日や更新日が明示されており著者情報や出典が明確であること。 |
| ②：コンテンツの独自性 | 独自調査や一次情報にもとづいたオリジナルコンテンツであること。 |
| ③：ページ構造の再整理 | 見出し構造が整理され冒頭で結論や回答が明確に示されていること。 |
ただし、ここで誤解してはいけないのは、AEOに向けたコンテンツが単なる「箇条書きの量産」であってはならないということです。AIが拾いやすい構造は意識しつつも、最終的にはユーザーの検索意図に応え、独自性のある情報を提供することが本質です。表面的な形式だけを整えるのではなく、内容の深さと信頼性をともなったコンテンツづくりは、SEOでもAEOでも変わりません。
Q：AEOはSEOに悪影響を及ぼすことはないのか？優先順位はどう考えるべきなのか？
A：通常のSEOへの悪影響はないと考えています。AEOは既存施策を置き換えるものではなく「Webだけで戦っていた戦略を、AIが参照するあらゆるメディアに広げていく」という拡張のイメージです。
AEOとSEOは互いに対立する概念ではなく、並行して進めるべき対策です。Ahrefsも引き続き、独自の調査データにもとづくブログ発信など、従来のSEO施策を継続しています。その上でYouTubeやSNS、口コミサイトへの注力も別軸で追加しています。既存施策と重複するというよりも、これまでのSEO施策で積み上げてきたコンテンツ資産や被リンク、ドメインの権威性はAEOにおいても引き続き有効です。
優先順位については、まずは「自社が狙うべきAIプラットフォーム」と「コンテンツチャネル」を絞ることが重要です。Google AIOの引用元と検索順位の相関性にも変化が起きており、検索1位だから引用されるとは限らない状況が生まれています。海外でも「Search Everywhere Optimization(SEvO)*」が提唱されている通り、複数チャネルでの認知獲得が重要な時代になっています。
運用工数については、ブランドレーダーの確認自体は月1〜2時間程度で、コンテンツ制作の工数を増やすのではなく、すでに作っているコンテンツをPR・SNS・YouTubeなど、既存とは異なるチャネルに流すという「配信先の拡張」から始めるのが現実的でしょう。新たにゼロからリソースを作るというより、既存資産の活用範囲を広げるようなイメージで取り組むと、工数の増加を最小限に抑えられます。
* Rand Fishkin氏の提唱する「あらゆる場所での検索最適化」の概念 (https://sparktoro.com/blog/its-still-seo-search-everywhere-optimization/)
AEOツールは改善や提案まで行ってくれるのか？
Q：どこまでの業務を代替してくれるのか？
A：現時点では分析が中心です。ただし、AhrefsのMCPサーバーをClaudeやChatGPTと接続することで、ブランドレーダーのデータをAIが読み込み、分析や施策提案、レポート作成などを行うことが可能です。
これまでの「ダッシュボードを開いてデータを見る」という使い方から「AIに聞けばAhrefsのデータをもとに提案が返ってくる」という体験の移行が、MCPによって実現しています。分析から施策提案までも含めたワークフローを構築したい方には、MCP連携を強くおすすめします。
加えて、別途「AIコンテンツヘルパー」という機能も提供しています。これはトピックごとにユーザーの検索意図を分析し、AIが評価するのと同じアルゴリズムでコンテンツを自動スコアリングする機能です。たとえば、競合ページと自社ページを比較して「どのセクションが不足しているか」や「どの情報を追加すればスコアが上がるか」を可視化できるため、リライト作業の優先順位付けに役立ちます。
ただし、最終的な戦略判断までを完全に自動化できるわけではありません。AEOの打ち手は、自社の事業戦略や顧客理解、ブランド方針と密接に関係します。ツールは優秀な観測装置であり、外部のAIツールとの連携で提案力を高めることはできますが、最終的に「何を優先するか？」や「どんなコンテンツを作るか？」を決める編集力やマーケティングの視点は、依然として人間が担うべき重要な役割です。
Q：テクニカル施策の展開にも使えるのか？
A：いいえ。現在のブランドレーダーは、FAQや構造化データの最適化といったテクニカル施策に特化した機能ではありません。そうした用途であれば、外部のツールと組み合わせて利用するのがベストです。
ただし、生成AIに引用されやすいコンテンツの構造として、ヘッダーの整理や各セクション冒頭での要点の提示、著者情報や更新日時の明記といった要素が、Ahrefsの分析でも重要であることがわかっています。そしてこれらは、FAQや構造化データの設計にも通じるような考え方です。
加えて、製品やブランドの誤情報対策にも活用することができます。現在、リアルタイムアラートの機能はありませんが、自社がメンションされているAIの回答や引用元ページを確認することで、最新の情報が正しく掲載されているか、誤情報が混入していないかを検証することができます。ブランドレーダーはAPIを提供しているため、AIによる定期的な自動チェックの仕組みを構築することも可能です。
特にAIは、古い外部情報や誤った記述を引用してしまうことがあるため、自社に関する記述がどのページを起点に広がっているかを把握し、必要に応じて修正依頼や情報更新を行う運用は重要になります。CSVでデータをダウンロードして一括検証するという方法も有効です。量が多い場合はAPIやCSV活用が効率的ですが、重要なプロンプトについては手動での定期確認も同時に行うことをおすすめします。
AEOツールの注意点や気を付けるべきポイントは？
Q：ツールが提示するデータはどこまで信用できるのか？
A：データや指標は安定して確認することができます。Ahrefsは毎月、独自に各AIプラットフォームへ膨大なクエリを投げてデータを収集しています。
AIプラットフォームがクエリデータを十分に公開していない以上、Ahrefsでは自社の検索クエリデータや検索意図の知見をもとに質問群を生成し、生成AIへ投げて回答を収集しています。質問の母集団は検索ボリュームの高いキーワードのSERPsからPAA(People Also Ask)を取得しており、SERPsの変化に合わせて月次で更新されるため、実際にユーザーが検索している最新トピックにもとづいた分析が可能です。
もちろん、生成AIの回答には揺らぎがあり、毎回まったく同じ回答が返ってくるわけではありません。特にAIは本質的に確率論的な性質を持っているため、同じプロンプトでも異なる回答を返します。だからこそ、大量のクエリを継続的に収集して集計することで、統計的に有意なデータを算出しており「一度聞いた結果」ではなく「全体としての傾向値」として指標を見ることができる設計になっています。
Q：ユーザーは何を基準にツールを比較すればいいのか？
A：比較のポイントはいくつかありますが、まず重要なのは「計測できるAIプラットフォームの数」と「確認できるデータの深度」だといえるでしょう。
比較軸としてまず重要なのは「対応しているAIプラットフォームの数」です。どのAIを見られるのかによって、把握できる市場の広さが変わります。次に、単なる引用回数の表示だけでなく、引用元ページの情報やSEOデータまで統合されているかなど「計測できるデータの深度」も大きなポイントになります。引用元ドメインの強さやトラフィックなどが分かれば、施策に落とし込みやすくなるからです。
新興のAEOツールの中には、AIプラットフォームの計測自体は可能な一方で、引用ドメインの詳細分析や検索ボリューム、DRといった既存のSEOデータとの掛け合わせ分析においては、まだまだ連携が弱いサービスも多くあります。そのため、AEOツールを選定するときには「単に数値を確認して終わり」ではなく「戦略に落とし込むためのデータが揃っているか」という観点で選ぶことが非常に重要です。
| AEOツールを選ぶときのチェックリスト |
|---|
| ☑：対応AIプラットフォームの数は十分か？ |
| ☑：DRやトラフィックまで確認できるか？ |
| ☑：既存のSEOデータとの統合はできるか？ |
| ☑：カスタムプロンプトの計測はできるか？ |
| ☑：MCPなどの外部連携機能はあるか？ |
| ☑：ツール本体のUI/UXは使いやすいか？ |
| ☑：日本語クエリへの対応範囲は十分か？ |
生成AIの登場によって今後のWebサイト運営はどう変化していく？
Q：今後のWebサイト運営の変化と生き残るSEO人材に必要な能力とは？
A：今後のSEO人材には、単に検索順位を見る能力ではなく、そこから仮説を立て、発信チャネルまで含めて実行へつなげる「情報流通全体を設計できる」能力が必要になります。
MCPサーバーを使うことで、これまではAhrefsを熟知した専門家だけが実行できた高度な分析を、AIを通じて誰でも数分でできる時代に突入していますし、今後もこの流れは加速することでしょう。ただし、だからこそ「AIが出した答えをビジネスに落とし込む判断力・経験則・責任感」を持てる人材の価値は、むしろ上がっていくと考えています。
AIは答えを出すのは得意ですが、最後に意思決定して責任を取るのは私たち人間の仕事です。Claudeが提唱している言葉で「Keep Thinking」というものがあります。IQの高いAIというパートナーが身近にいる今だからこそ、正しい問いを立てる力やデータを批判的に読む力、ビジネスの文脈で判断する力が、これからのSEO人材の本当の市場価値になると思います。
Q：プロダクトとして今後どのような価値をユーザーに提供していくのか？
A：Ahrefsが持つデータの深さとAIの分析力とを組み合わせることで、これまで専門家だけが持っていたWebインサイトを、誰もが即座に活用できる世界を目指していきます。
AIが進化する昨今では「SaaS is API」と言われるように、SaaSのあり方自体が変化する時代だと思っています。その一環として、MCPサーバーの提供をいち早く開始し、Claude・ChatGPT・Copilotとの接続を実現しました。さらに、先日リリースした「Firehose」は、Ahrefsの生データをリアルタイムでホースのように供給し続けるプラットフォームです。
この機能を活用することにより、たとえば「競合が特定のキーワードを含む新ページを公開した瞬間に、その要約と自社記事との比較を自動で生成する」といった高度なSEOエージェント環境を自社で構築することができるようになります。このように、今後もAhrefsが保有する膨大なWebデータと、AIの掛け算をさらに深めていきたいと考えています。
まとめ：AEOツールとは？AI時代に「選ばれる」ための戦略的羅針盤
いかがだったでしょうか？今回の河原田氏へのインタビューを通じて、AEOが一過性のブームではなく、デジタルマーケティングの前提条件そのものを変える大きな転換点であることが明確になりました。AEOツールは、その変化を捉えるための新しい羅針盤になりつつあります。
Ahrefsの強みは、これまで長年蓄積してきた膨大な検索・クロールデータという「資産」にあります。その盤石なインフラの上にAIの視点を加えることで、自社のAIプレゼンスを可視化し、次の具体的な打ち手へと繋げる一連の流れを支えています。
また、特に印象的だったのは「AIによる分析×人間による意思決定」という役割分担の重要性です。ツールはあくまで優秀な「観測装置」であり、そのデータをどう解釈してブランドを育てていくかは、私たち人間に委ねられた重要な役割といえます。
生成AIの登場によってWeb制作や情報収集のハードルが劇的に下がっている昨今、企業に求められるのは、小手先のテクニックではなく、検索意図を洞察した良質なコンテンツ作りと、それを適切なチャネルへ届ける設計力です。AI時代においても自社のブランドが正しく描かれ、推奨される未来を作るためにも、Ahrefsが提供する新しい武器をぜひ活用してみてください。
