【実践】AEO時代のカスタマージャーニー再設計｜生成AI経由の購買行動と効果測定の具体策

📋 この記事の要点

• AI時代の見込み客は、企業サイトを訪れる前に「AIとの対話」で比較検討をほぼ終えていることが増えた
• 従来の検索キーワードベースのカスタマージャーニーを見直し、TOFU・MOFU・BOFUの各フェーズでのAI活用実態を踏まえた再設計が必要
• カスタマージャーニー再設計の際は、「見込み客が実際にAIをどう使っているか」を知るために、営業担当者へのヒアリング、自社商材カテゴリーでのAI検索などを行う
• AEO（回答エンジン最適化）とLoop Marketingの考え方を組み合わせることで、AIに選ばれるコンテンツ戦略が実現できる

この記事は14分で読めます

HubSpotのAEO（Answer Engine Optimization）実践ガイド

このガイドでは、HubSpotが実践するAI対応戦略と、AIエンジンに最適化されたコンテンツ作成の具体的手法をご紹介します。

• AIエンジンがコンテンツを評価・選択する仕組み
• AIトラフィックの27％をリードに転換するAEO戦略
• 全てのページで使える実用テンプレート・チェックリスト
• HubSpotのAEO実施の実例

今すぐ無料ダウンロードする 詳しく見る 今すぐ無料ダウンロードする

今すぐダウンロードする

全てのフィールドが必須です。

フォームは利用できません

ダウンロードの準備ができました

下記のボタンよりダウンロードいただけます。

今すぐダウンロードする

生成AIの普及により、BtoBの購買プロセスは大きな転換点を迎えています。かつて見込み客は、検索エンジンで複数のWebサイトを回遊しながら情報を収集していました。しかし現在は、「自社に最適なSaaSツールは？」「〇〇の課題を解決するには何が必要か？」といった問いをChatGPTやAI検索に直接ぶつけ、AIが提示した候補から比較検討を進める行動パターンが広がっています。

この変化が意味するのは、従来の「検索キーワードベースのカスタマージャーニー」がすでに実態とズレてきているということです。見込み客がWebサイトを訪れるタイミングは、「情報収集の初期段階」から「AIによって絞り込まれた後の最終確認段階」へと後ろ倒しになっており、従来のリード創出の手法だけでは対応が難しくなっています。

本記事では、BtoBマーケティング担当者の方を対象に、AI時代における購買行動の変化を整理したうえで、新しいカスタマージャーニーの描き方とAI経由流入の効果測定方法を具体的に解説します。

AIが購買行動に影響を与えることは多くのマーケターが認識しています。しかし、具体的にジャーニーのどこがどう変わったのかを整理できている企業はまだ多くありません。まずは変化の全体像を把握しましょう。
 

認知・情報収集フェーズにおけるオーガニック流入減少

情報収集の初期段階において、検索エンジンではなく生成AIを最初に使うユーザーが増加しています。AIが検索結果画面上で直接回答を提示するため、ユーザーがWebサイトをクリックしない「ゼロクリック検索」が加速しています。

この結果、従来のSEO施策で獲得できていた「認知・興味」フェーズのトラフィック（トップファネルの流入）が鈍化傾向にあるのが現状です。オーガニック流入が以前より減少していると感じているマーケターは、こうした行動変化の影響を受けている可能性があります。

「キーワード検索」から「生成AIによる直接回答」への行動シフト

もちろん、検索行動が完全にAIへ移行したわけではありません。しかし、情報収集の有力な「選択肢の一つ」としてAI検索が定着しつつあることは事実です。

従来の検索と異なるのは、見込み客が入力する内容の質が変わったことです。単語の羅列（例：「MAツール 比較」）ではなく、「従業員50名のBtoB IT企業向けに、コスト効率の良いMAツールを教えて」といった具体的な文脈や条件を自然言語でAIに入力するようになっています。その結果、企業が自社に都合よく作成した比較記事よりも、AIが複数のソースから要約・生成した中立的な回答が、見込み客の初期判断の基準として機能するようになっています。
 

企業と顧客の初回接点は大きく後ろ倒しに

見込み客はAIとの対話を通じて自律的に候補を絞り込み、ある程度の意思が固まった段階で初めて企業サイトを訪問します。ワンマーケティング社の「BtoB購買プロセス白書2025」によると、営業面談前に候補を選定している企業が85％に上るというデータが示されています。

出典：企業の購買行動、営業面談前に85%が候補を選定。高額取引ほどプロセスは複雑化・長期化 - ワンマーケティングが「BtoB購買プロセス白書2025」を発表

また、HubSpotが実施した「日本の営業に関する意識・実態調査2026」でも、生成AIの普及により「顧客行動が変化したと感じる」と回答した方が53％、「非常に大きな変化を感じる」と回答した方が12％という結果が出ています。

つまり、AI検索という「見えない検討フェーズ」で自社が候補リストに挙がらなければ、接点すら持てずに機会損失となるリスクが高まっているのです。
 

ユーザーの行動がAI主体に切り替わっている今、従来の「キーワードベース」でジャーニーマップを描いても実態とずれてしまいます。自社の見込み客が「どのようにAIを使い、どこで自社サイトに訪れるのか」を可視化するための、ジャーニーマップ再設計の3ステップを解説します。

TOFU／認知・初期情報収集：ほぼAI内で完結

TOFUの段階では、見込み客はまだ具体的な製品名を知りません。「〇〇の業務効率化における課題と解決策を教えて」といった課題起点のプロンプトをAIに入力し、自社の現状と必要な要件を整理・言語化している段階です。

まずは、将来AIが回答を生成する際の「信頼できる情報源」として自社の正確な情報や強みがAIに認識されている状態を作ることが、この段階での重要な取り組みです。具体的には、サイト内の情報を整理して自社がどんな会社で何を提供しているのかを明確にすること、他社メディアやSNSからの言及（サイテーション）を増やすことが有効です。以下のような施策を優先的に進めましょう。

【やるべきこと】

• コンテンツの整理：AIが読み込みやすいように結論ファーストな内容にする、FAQを作成するといったコンテンツの整理を行う
• サイテーション獲得：他メディアやSNSで言及されるような仕組みづくりを行う（プレスリリース・寄稿・セミナーやイベントの開催など）
   

MOFU／比較検討・候補絞り込み：AI主体＋Webサイト確認

MOFUの段階では、自社の要件（従業員数・予算・必須機能など）をプロンプトとして提示し、条件に合致するツールをAIにピックアップさせます。「A社・B社・C社の機能を比較表形式で出力して」といった指示により、見込み客は自力でサイトを巡回することなく比較資料を手に入れます。

AIが提示した候補の中から、気になった数社のサイトを「答え合わせ」として初めて訪問するのがこのフェーズです。つまり、Webサイトへの初回訪問がすでにMOFUの段階になっています。

【やるべきこと】

• スペック情報のテキスト化と公開：機能一覧、料金体系、導入条件（対応規模や必須環境）などを、PDFや画像ではなく、AIが読み取り可能なHTMLテキストで明確にページに記載。
• AI出力の定点観測と修正：ターゲットが入力しそうな「比較プロンプト」を定期的にAIに入力し、自社が推奨されているか、強みが正しく出力されているかを確認。欠落があれば自社サイトの記述を見直す。
   

BOFU／詳細検討・意思決定：AI補助＋Webサイト確認＋商談

BOFUの段階では、上司を説得するためのROI試算や、自社特有のリスクへの解決策を求めます。稟議用資料の作成として「導入によるROI試算」や「想定されるリスクとその対策」などの調査・整理にAIを補助的に活用しつつ、サイト上で詳細な料金表やデモ動画を確認し、問い合わせ・商談へと進みます。ここでは「人ならではのサポート」が最も重視されます。

【やるべきこと】

• 定量的な導入事例・ROIデータの提供：ユーザーがAIに稟議書の下書きをさせる際、具体的な数字として引用できるよう、導入効果を数値化した詳細な事例コンテンツを用意する。
• CVのスムーズな導線設計：AIでは解決しきれない個別具体的な相談ニーズに応えるため、サイト訪問後、すぐに専門家とのWeb商談やデモ予約ができる動線を強化する。

AI経由の流入がコンバージョンにどう寄与しているかを定量的に示せなければ、経営層からの「AI時代の検索対応」という要求に答えることはできません。従来のSEO指標（検索順位やセッション数）だけでなく、AI検索時代に適応した新しいKPIの設定が重要です。
 

AIリファラーをツールで計測

ChatGPTやモバイルアプリのAI検索からの流入は、従来のアナリティクスツールではリファラーが「Direct」や「参照元なし」に分類されやすく、正確な計測が困難です。この課題を解消するには、AI経由の流入を専用に識別できるツールの活用が有効です。

HubSpotのMarketing Hubに搭載されたアトリビューションレポートやAIリファーラル計測機能を活用することで、AIトラフィックの貢献度を推定・可視化することが可能になります。

HubSpotのMarketing Hubを
今すぐ無料で使ってみる→

• ChatGPT、Perplexity、Claude、Geminiなど主要AIプラットフォームからの流入を自動識別
• これらのAI経由の訪問者の行動（閲覧ページ、CV、商談化）をタイムラインで追跡
• アトリビューション分析でAI経由訪問の商談貢献度を評価

注意点として、すべてのAI経由訪問を完全に捕捉できるわけではなく、一部のモバイルアプリなど、リファラー情報を渡さないソースは依然として「Direct」に分類されます。しかし、主要なAIプラットフォームからの流入は高精度で識別できるため、AI経由の購買行動を分析する上で有用です。
 

AI経由の流入を測定する5つの必須KPI

AI経由の購買行動を可視化・評価するには、従来のセッション数やPVとは異なる、AI時代に適応したKPIを設定する必要があります。特に、「AIリファーラルで測定できる指標」を中心に、以下の5つのKPIを推奨します。

これら5つのKPIをひとつのダッシュボードにまとめ、月次で経営層と共有することで、AI対策の進捗と成果を定量的に示すことが可能です。HubSpotのカスタムレポート機能を活用すれば、リアルタイムで更新されるダッシュボードを簡単に作成できます。

各フェーズにおけるKPI設計方法についてより詳しく知りたい方は、こちらの記事も参考にしてください。例を交えながら具体的に解説しています。

検索行動の変化により、従来のSEO（検索エンジン最適化）に加えて、AIの回答ソースとして自社の情報が引用・推奨されることを狙う「AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）」への対応は欠かせません。AEOは、「特定のキーワードで上位表示を狙う」従来のSEOとは根本的にアプローチが異なり、「AIが情報を理解しやすく、抽出しやすい構造になっているか」が問われます。

【AIが生成できない「一次情報」の提供】

ネット上の情報をまとめただけの記事はAIに代替されやすくなっています。自社独自のデータ・最新の実績・専門家による独自の見解など、AIには生み出せない「一次情報」を組み込むことが差異化の鍵です。

例えば、「業界全体の傾向」ではなく「自社が支援した〇社の導入事例と定量効果」を掲載することで、AIが引用したくなる具体的な情報源になれます。

【AIが読み取りやすい「構造と記述」】

見込み客の「質問」に対する「明確な回答」を、Q＆A形式や簡潔なパラグラフでページ内に明記することが重要です。また、構造化データ（Schema.org）を適切にマークアップし、検索エンジンやAIが内容を正確に把握できる形に整えることも効果的です。

AI時代にコンテンツの在り方を再定義するにあたっては、当社が提唱する「Loop Marketing」の考え方が重要です。

• Express（表現）：AIが理解しやすい形で自社の独自価値を明確に表現する（TOFUの認知段階に対応）
• Tailor（個別化）：AIが「どのユーザーに最適か」を判断できるよう、ターゲット別のコンテンツを用意する（MOFUの比較検討段階に対応）
• Amplify（増幅）：AIに選ばれたコンテンツを外部メディアやレビューサイトでさらに展開し、サイテーションを獲得する
• Evolve（進化）：AI経由の訪問者データを分析し、次のジャーニー設計とコンテンツ改善に継続的に活かす（BOFUの意思決定段階に対応）

AIによる情報整理の効率性を活かしつつ、マーケティングの要である「人の要素（熱量・表現・個別化）」を組み合わせたコンテンツを制作することで、自社がその分野の第一人者（オーソリティ）として認識され、AIからも「信頼できるサービス」として推奨されるようになります。
 

サイト訪問前の「見えない接点」はどう作るべきですか？

初期段階はAI内で完結するため、自社サイト外での情報露出が鍵です。主要なSaaSレビューサイトへの掲載、プレスリリースの継続配信、SNSでの専門的な発信など、AIがクローリングしやすい外部プラットフォームを面で押さえるジャーニー設計が必要です。

また、AIが生成した回答文の文末や文中に、自社コンテンツのリンクやブランド名が含まれるように、情報設計を最適化することも欠かせません。
 

AI検索時代において、オウンドメディア（Webサイト）の役割はどう変わりますか？

情報収集の初期段階（広く浅い情報の提供）はAIが担うようになるため、オウンドメディアは「AIによって絞り込まれた見込み客に対して、複雑な意思決定を後押しする深い体験（独自事例、デモ、個別化されたコンテンツ）を提供する場」へと役割がシフトします。
 

顧客行動の変化で、マーケターや営業の仕事はなくなる？

仕事自体はなくならず、役割が進化します。初期の比較検討をAIが担うため、マーケターは「AIに選ばれる独自コンテンツの創出」に加え、絞り込まれた後に「サイトを訪問したユーザーへ高い価値を提供すること」へ注力します。営業も機能説明を脱し、人ならではの個別課題の解決や信頼構築に特化することになります。
 

生成AIの登場は、BtoBマーケティングの前提そのものを変えつつあります。見込み客は企業サイトを訪れる前にAIと対話し、自社の課題を整理して候補を絞り込んでいます。この「見えない購買行動」は、従来の施策の効果を静かに侵食しています。

こうした環境の変化に対して、HubSpotは「AIの効率性と人の創造性を組み合わせること」が、次の時代のマーケティングの核心だと考えています。

【HubSpotなら、AI経由の購買行動を「可視化」から「成果創出」まで一気通貫で支援】

AI時代のカスタマージャーニー再設計において、最大の課題は「見えない接点の把握」です。見込み客がAI内で比較検討を進めている間、企業側にはその行動が見えません。また、AI経由でサイトに訪問しても、従来のアナリティクスツールでは「Direct」や「参照元なし」として分類され、正確な効果測定ができないケースが多くあります。

HubSpotは、この「見えない購買プロセス」を可視化し、ビジネス成果につなげるための包括的な環境を提供します。

1. AIリファーラル機能で、AI経由の訪問を自動識別

Marketing Hubに標準搭載された「AIリファーラル」機能により、ChatGPT、Perplexity、Claude、Geminiといった主要AIプラットフォームからの流入を自動で識別・分類します。

これまで「Direct」として埋もれていたAI経由の訪問者を正確に捉えることで、「どのAIプラットフォームから、どのコンテンツへ、何人が訪問したか」を明確に把握できます。

HubSpotのMarketing Hubを
今すぐ無料で使ってみる→

2. CRM上でAI経由訪問者の行動を個別追跡

HubSpotではCRM機能により、AI経由で訪問した見込み客が「その後どのページを閲覧し、どの資料をダウンロードし、いつ商談化したか」を個別のタイムラインで追跡できます。

例：

• ChatGPT経由で「経理ソフト 比較」記事に訪問
• サイト内で料金ページと導入事例を閲覧
• ホワイトペーパーをダウンロードしてリード化
• 2週間後にデモ予約
• 1か月後に商談化

この一連の流れを可視化することで、「AI経由の訪問者は、どのような行動パターンで商談化するのか」を理解し、次のコンテンツ戦略に活かせます。

3. マルチタッチアトリビューションで、AIの貢献度を定量評価

HubSpotのアトリビューション分析を使えば、「AI経由の初回訪問」が最終的な受注にどの程度貢献したかを、他のチャネル（オーガニック検索、SNS、メールなど）と比較しながら評価できます。

例：

• ファーストタッチ：ChatGPT経由で課題解決記事に訪問
• 中間タッチ：Google 検索で再訪問、ホワイトペーパーDL
• ラストタッチ：指名検索で再訪問、デモ予約

このように複数タッチポイントの中でのAIの役割を可視化し、「AI経由の訪問が商談化率を何％向上させたか」「受注金額にいくら貢献したか」を定量的に示すことで、経営層への報告や予算確保が可能になります。

カスタマージャーニーの再設計は、一度描いて終わりではありません。見込み客の行動は常に変化しており、AIの進化も日進月歩です。

HubSpotを活用すれば、AIリファーラルによる流入の可視化から、コンタクトごとの行動分析、アトリビューションによる貢献度評価まで、一つのプラットフォームで完結します。これにより、「AI経由の購買行動がどう変化しているか」をリアルタイムで把握し、継続的にジャーニーとコンテンツを最適化できます。

AI時代の購買行動に適応し、見込み客が求める瞬間に的確に価値を届けるマーケティング基盤を、HubSpotとともに構築していきましょう。