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？

A：生成AIの回答に自社の情報が出てこない理由は、単に「AIが見つけてくれない」や「サービスの知名度が低い」からではありません。生成AIが参照しやすい情報源として、世に出ているコンテンツが充実していないことが、引用されない大きな要因といえるでしょう。

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。

Q：生成AIの回答に引用されやすいコンテンツの特徴は？

A：生成AIの回答に引用されやすいコンテンツの特徴としては、ユーザーの質問に対して「そのまま判断材料として使える情報が整理されている」という特徴が挙げられます。例えば、FAQ形式の説明、料金や機能の明記、導入効果、業界別の利用シーンなどが整備されたページが引用される傾向にあります。

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？

A：AEO対策では「購買検討に近いプロンプト(質問文)」から調査するのがおすすめです。例えば「おすすめの〇〇は？」や「A社とB社の違いは？」といった質問は、ユーザーが比較や候補選定に入っている状態で使われやすいため、優先的に対策するべき質問になります。

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)

AEO（AI対策）を本格的に行うには必須のツールです
「自社の情報の取り扱いに課題がないか、どのような解決策を講じるべきかが明確になり、具体的に動き出すことが可能」「改善に向けた施策が明確になった」
引用元：https://www.itreview.jp/products/agentsense/reviews/242172

Q：AEO対策では、どのコンテンツから改善を実施するべき？

A：AEO対策では「売上や問い合わせなどのCVに近いページ」から改善するのがおすすめです。具体的には、サービスページ、料金・機能ページ、比較ページ、FAQ、導入事例、業界別ページなどが、生成AIの回答の中で意図した形で引用されているかを確認しましょう。

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)

見えない引用、見抜けない競合、見過ごせないリスクを把握する
「このようなプロンプトで引用・参照されたいという意図を込めたプロンプトに対する回答内での自社の出現動向を把握できる」「テーマに沿って、想定プロンプトが自動で作成される（修正も可能）」
引用元：https://www.itreview.jp/products/agentsense/reviews/236467

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？

A：AEO対策では「ユーザーがどのAIを使って情報収集活動を行っているのか」を前提に計測対象の範囲を決定するべきです。すべてのAIを均等に見るのではなく、顧客の利用シーンに近いAIプラットフォームから優先して確認するのが現実的です。

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

該当機能に関するレビュー(抜粋)

AI検索時に、どう見えているかがわかりやすく把握できる
「ChatGPTやCopilotといった生成AI時代における新たな購買・認知プロセスにおける自社ブランドの立ち位置を定量的に把握できるようになった」
引用元：https://www.itreview.jp/products/agentsense/reviews/238503

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？

A：AEO対策では、自社がAI回答に出ているかどうかだけでなく「競合と比べてどのような文脈で語られているか」を確認するべきです。比較する差分は、出現率、引用頻度、引用元URL、回答内の表示順、メリットやデメリット、ポジティブ/ネガティブな文脈などです。

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

該当機能に関するレビュー(抜粋)

AI検索時に、どう見えているかがわかりやすく把握できる
「自社と競合がAIエージェント上でどのように扱われているかを同一条件で確認でき、感覚論ではなくデータに基づいた議論や意思決定が可能になる」
引用元：https://www.itreview.jp/products/agentsense/reviews/238503

Q：AEO対策では、どの指標(KPI・KGI)を重視するべき？

A：AEO対策では、まずは「どの質問で自社が引用されているか」や「競合と比較してどう評価されているか」を重視するべきです。回答に自社が出ていても、それが「おすすめ候補」として出ているのか「注意点があるサービス」として出ているのかでは、意味合いが大きく異なります。

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

該当機能に関するレビュー(抜粋)

AI検索時に、どう見えているかがわかりやすく把握できる
「AIエージェント上での認知・好感度と、実際の流入・CV・売上など既存のKPIを並べて表示できるビューが欲しい」「Before/After機能で認知度・好感度・参照元の変化を時系列で確認したい」
引用元：https://www.itreview.jp/products/agentsense/reviews/238503

Q：AEO施策とSEO施策は、どう連携して進めるべき？

A：AEO施策とSEO施策は、別物として切り離すよりも「既存のSEO資産をAIに参照されやすい形へ作り替える方向」で進めるべきです。すでに検索流入を獲得しているページがあるなら、FAQ、比較情報、導入効果、料金・機能、業界別の使われ方などを追加していきます。

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

該当機能に関するレビュー(抜粋)

AEO（AI対策）を本格的に行うには必須のツールです
「FAQのコンテンツを増やす、サービス紹介ページの構成を見直すなど、SEO対策の延長としてAI向けの施策も行われている」
引用元：https://www.itreview.jp/products/agentsense/reviews/242172

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？

A：誤情報や古い情報が引用されている場合、まず最初にやるべきことは「どの情報源が原因になっているか」を特定することです。自社サイトの古いページなのか、第三者メディアなのか、比較サイトなのか、あるいはレビューページなのかで、次の打ち手は変わります。

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)

見えない引用、見抜けない競合、見過ごせないリスクを把握する
「引用されているキーワード・出現数・文脈のポジティブ／ネガティブ評価、誤情報の有無を把握できる」「AIが誤ったネガティブ情報を生成・拡散するリスクに対するモニタリングにも使える」
引用元：https://www.itreview.jp/products/agentsense/reviews/236467

Q：AEO対策ツールを選ぶときに確認するべきポイントは？

A：AEO対策ツールを選ぶときは、単にAI回答を確認できるかではなく「事業上重要なブランド、商材、競合、プロンプトを継続的に見られるか」を重視するべきです。特にエンタープライズ企業では、対象ブランドや競合、商材、確認するべき質問が多くなるため、個別に確認するだけでは運用が回らなくなります。

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)

AI検索時に、どう見えているかがわかりやすく把握できる
「改善提案エージェント」「UIがシンプルでわかりやすい」「改善すべきポイントが自分で分析等を行わなくても確認できる」
引用元：https://www.itreview.jp/products/agentsense/reviews/238503

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？

投稿 【secondz digital社に聞く】なぜ生成AIの回答に自社の情報が引用されないのか？AEO対策のコツとKPI設計の考え方を紹介 は ITreview Labo に最初に表示されました。

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。

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。

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。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

Ahrefsの新機能をAIO対策の新規提案を行うことができる
「AIOverviewで表示されている記事やそのurlを抽出することができる」
引用元：https://www.itreview.jp/products/ahrefs/reviews/229453

Q：なぜAEOが重要なのか？ユーザーはAEOツールに何を求めているのか？

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：AEOツールは生成AI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。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

SEO・AI検索対策のインフラ
「SEOによる流入を改善させることができております」
引用元：https://www.itreview.jp/products/ahrefs/reviews/244513

Q：AEOツールは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。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

最上級のSEOツール。国産ツールとは比較にならない機能性
「中小企業の普通の担当者でも難なく使えると思う」
引用元：https://www.itreview.jp/products/ahrefs/reviews/194621

そもそもAEOとは何なのか？SEOとは何が違う？

Q：AEOとSEO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。

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が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：AEOツールは人間の業務をどこまで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。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

SEO・AI検索対策のインフラ
「Claudeと連携することでやりたいと思ったことがほぼ自動で可能」
引用元：https://www.itreview.jp/products/ahrefs/reviews/244513

Q：AEOツールは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：AEO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。

該当機能に関するレビュー(一部抜粋)

webサイト運営には欠かせないツール
「Ahrefsが持つデータベースは膨大で一番信頼できるデータ」
引用元：https://www.itreview.jp/products/ahrefs/reviews/225671

Q：AEOツールは何を基準に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。

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。

投稿 AI時代の新常識「AEO」とは？Ahrefsに聞く「生成AIに選ばれるブランドづくり」とAEOツール活用のヒントを探る は ITreview Labo に最初に表示されました。