AEO時代に迫られる可視性の把握と対応を効率化。AIエージェントが実現する新時代のマーケティング

1. AI台頭による昨今の状況と「AEO」の重要性
2. 一般的なAEO対策が「最善ではない」理由
3. マーケターが真に考えるべき「プロンプトの文脈」と「推測の罠」
4. 憶測を排除し、精度を劇的に高める「CRMデータとの連携」
5. HubSpotの「AEO 機能」がマーケターの課題を解決する
6. まとめ
7. よくある質問

ChatGPTをはじめとするAI回答エンジンがメインストリーム化したことで、ユーザーの情報収集の方法は根本から変わりつつあります。かつては検索エンジンで上位に表示されたリンクをクリックし、各サイトを訪問して情報を比較するのが一般的でした。しかし今、多くのユーザーはAIに直接質問を投げかけ、その場で回答を得ています。
 

検索行動の変容によるマーケターへの影響

「検索行動の変容」は、マーケターにとって深刻な影響をもたらしています。従来のSEO対策に注力してきた企業でも、オーガニックトラフィックが前年比で減少に転じるケースが増えてきました。当社HubSpotもそうした企業の一つであり、オーガニックトラフィック減少は2024年に大きな話題となりました。

ユーザーがサイトを訪問せずにAIの回答で完結してしまうため、これまでのようにコンテンツへの流入数を指標とした戦略だけでは、成果を維持することが難しくなっているのです。
 

AI検索時代における「AEO」の必然性

こうした変化の中で注目を集めているのが、 AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）です。AEOとは、AI回答エンジンが回答を生成する際に、自社のコンテンツが引用・推奨されるように最適化する取り組みを指します。

• 引用：自社のコンテンツが参照元として採用される
• 推奨：AIが提示する回答の中に自社ブランドの名前が登場する

これが、AI時代におけるブランドの「見つけてもらえるかどうか」を左右する新たな基準になりつつあります。
 

多くのメディアで「AEO（LLMO）対策が必要だ」と叫ばれるようになった中で、安易にAEOに取り組むのは最善ではありません。
 

AEOの一般的な考え方

前述の通り、AEOとはAI回答エンジンに自社のコンテンツを「信頼できる情報源」として認識してもらうための最適化です。具体的には、以下のような施策を行います。

• 構造化データの設定
• FAQ形式のコンテンツ整備
• 第三者サイトからの言及（サイテーション）の増加
• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を示す情報の充実

これらの対策が、AEOの基盤として重要であることは間違いありません。AIがコンテンツを正しく理解し、情報源として評価するための「土台」を整える役割を果たします。
 

AEOの本来の目的

しかし、ここで立ち止まって考えたいことがあります。

AEOの本来の目的は、「AIに引用されること」そのものではありません。製品やサービスを必要としているユーザーが、AIの回答の中で自社を見つけ、比較検討のうえで「選ぶ」、という一連の流れを設計し、売上に結びつけることにあります。

つまり、マーケターが真に問うべきは、「引用・推奨の回数をどう増やすか」だけではなく、「どのようなコンテキスト（文脈）で、誰に対して推奨されているのか」、そしてその精度をいかに高めていくかです。

売上に直結するAEOを実現するうえで、最も重要な起点となるのが「プロンプトの設計」です。つまり、見込み客がAIに対して「どのような質問（プロンプト）」を入力したときに、自社ブランドが推奨されるべきかを見極めることです。

例えば、ある営業支援ツールを提供している企業が、AEO対策として下記のようなプロンプトを対策対象に設定したとします。

• 「営業支援ツール おすすめ」
• 「SFA 比較」

一見すると妥当な選択に見えるでしょう。しかし、実際の見込み客はもっと具体的な文脈でAIに質問しているかもしれません。

• 「商談数は増えたのにクロージング率が下がっている原因は？」
• 「インサイドセールスの生産性を上げるにはどうすればいい？」

このような、課題起点のプロンプトで情報を探しているケースは少なくありません。ここに、多くのマーケターが陥りがちな「推測の罠」があります。

「自社の強みは〇〇だから、こういったプロンプトで検索されるだろう」「競合がこのキーワードを対策しているから、自社もこれを追跡しよう」といった推測に基づいてプロンプトを設定してしまうのです。

しかし、推測と実態の間にはしばしば大きなギャップがあります。マーケター視点で想定した「自社が推奨されるべきプロンプト」と、見込み客が実際にAIに投げかけている質問は、言葉の選び方も文脈も異なることが多いのです。

顧客のリアルな悩みや、自社サービスに辿り着くまでの「真の文脈」からズレたプロンプトをいくら対策しても、それは的外れな場所にのぼりを立てているようなもの。見込み客の目には留まらず、売上への貢献も見えてきません。
 

では、この「推測の罠」からどのように抜け出せば良いのでしょうか。その答えが、CRMデータとの連携によるAEO戦略の構築です。
 

CRMデータ連携によるAEO戦略とは

CRM（顧客関係管理）には、下記のような見込み客や既存顧客との「リアルなインタラクション」が日々蓄積されています。

• 営業チームの商談記録
• 顧客とのメールのやり取り
• 問い合わせ履歴
• 成約に至った経緯

これらは、マーケターが外部からは知り得ない「顧客の生の声」そのものです。

例えば、営業の商談録から「御社を知ったきっかけは、ChatGPTで『マーケティング部門の人手不足を解消する方法』と聞いたときに紹介されたことです」という情報が見つかるかもしれません。あるいは、メールのやり取りの中に「以前から〇〇の課題を抱えていて、いくつかのツールを比較していた」という文脈が記録されていることもあります。
 

逆算で考えて追跡すべきプロンプトを設定する

こうした一次情報を体系的に分析することで、「顧客はどのような課題を抱え、どのような言葉でAIに質問し、どのような文脈で自社サービスの導入に至ったのか」が具体的に見えてきます。

つまり、 AEO戦略の出発点である「追跡すべきプロンプト」の設計段階からCRMの文脈を活用することで、推測に頼ることなく、売上につながる「本当に追跡すべきプロンプト」がデータから明らかになるのです。

これは、従来のAEO対策とは根本的に異なるアプローチです。表面的なテクニックの積み上げではなく、自社のビジネスデータを起点にした、成果志向のAEO戦略といえます。
 

ここまで述べてきた「CRMデータを起点としたAEO戦略」を、実際に実行するための仕組みとして登場するのがHubSpotのMarketing Hubに標準搭載されているAEO機能です。

AEO対策が重要であることは理解していても、「何をどう測定し、どこから改善すれば良いのか」という実行面でのハードルを感じているマーケターは多いのではないでしょうか。AEO機能は、そうした課題を包括的に解決するために設計されています。

AIエンジン最適化（AEO）実践ガイド
無料でアクセス→

推測ゼロのプロンプト提案

HubSpotのAEO機能が他のAEOツールと一線を画す最大の特長は、CRMデータとの深い連携にあります。

一般的なAEOツールでは、追跡したいプロンプトを自分で考え、手動で登録する必要があるケースが多いです。しかし、HubSpotのAEO機能は、CRMに蓄積された顧客の実際の会話データ、営業の商談記録、Webサイトの行動データなどを文脈として読み込み、自社にとって本当に追跡すべき関連性の高いプロンプトを自動で提案します。

つまり、「どのプロンプトを対策すべきか」という推測が不要で、顧客のリアルな行動に基づくビジネスに直結するプロンプト設計が、データドリブンに実現できるのです。HubSpotを使い込むほど、提案されるプロンプトの精度はさらに高まります。
 

自社ブランド言及のリアルタイムの可視化と競合比較

追跡すべきプロンプトが定まったら、次に必要なのは「実態の把握」です。

AEO機能は、ChatGPTをはじめとする主要なAIプラットフォーム上で、自社ブランドがどの程度言及されているかをリアルタイムで計測します。

また、ブランド言及率の推移はもちろん、競合との比較や、AIがどのソース（情報源）を参照して自社を引用しているかの分析まで、一つの画面で確認できます。

これにより、「自社は対策すべきプロンプトにおいて、どの程度AIから推奨されているのか」「競合と比較してどのような状態にあるのか」が、明確なデータとして可視化されます。
 

分析から実行へのシームレスな連携

多くのAEOツールは「可視化」まではカバーしていても、「では具体的に何をすれば良いのか」の部分は、マーケターの判断に委ねられています。

AEO機能は、分析結果に基づいて「どのコンテンツを新たに作成すべきか」「既存のどのページを改善すべきか」といった具体的な推奨アクションを提示します。そして、そのアクションをHubSpotのコンテンツツール上で即座に実行に移せる点が大きな強みです。

つまり、「計測→分析→改善策の提示→実行」という一連のサイクルが、ツールを切り替えることなくHubSpotのプラットフォーム上で完結します。分析と実行が分断されないことで、施策のスピードが上がり、改善効果をすぐに次のアクションに反映できるのです。

これが、単なる「可視化ツール」ではなく、売上貢献までをカバーする「AEO実行基盤」としてのHubSpotの価値です。
 

AI回答エンジンが普及した今、マーケターにとってAEOは避けて通れないテーマとなっています。しかし、構造化データの整備やFAQの充実といった表面的なテクニックだけでは、本質的なビジネス成果にはつながりません。

本記事で解説したように、売上に直結するAEO戦略の核心は、「顧客のリアルな文脈」に基づいてAI上での可視性を高めることにあります。CRMという一次情報を活用し、「見込み客が実際にどのようなプロンプトで情報を探しているのか」をデータから明らかにすることで、推測に頼らない精度の高い施策設計が可能になります。

HubSpotのMarketing Hubに搭載されているAEO機能は、このアプローチを実行に移すための仕組みとして設計されています。CRMデータとの連携による精度の高いプロンプト提案、AIプラットフォーム上でのブランド可視性のリアルタイム計測、そして分析から具体的な改善アクションまでをシームレスにつなぐ実行基盤。これらを活用することで、推測ではなく事実に基づいた確実なビジネス成果を生み出す体制への移行が可能になります。

AI時代のマーケティングに求められるのは、「大量のアウトプット」ではなく、事業成長に結びつく「質の高いアウトカム（成果）」です。CRMデータを起点としたAEO戦略で、その第一歩を踏み出しましょう。
 

Q. AEOの効果をどのようなKPIで測定すれば良いですか？

AEOでは「AI検索での言及・引用シェア（Share of Model）」、「SNS・メディアでの言及数（Share of Voice）」などが主要な指標になります。HubSpotでは、これらをダッシュボード上でリアルタイムに追跡できます。
 

Q. すでにSEO対策に投資していますが、AEOとの優先順位はどう考えるべきですか？

SEOとAEOは対立するものではなく、補完関係にあります。SEOで整備した高品質なコンテンツや構造化データは、AEOにおいてもAIの情報源として評価されるための土台になります。まずは既存のSEO資産を活かしつつ、CRMデータを起点にした「追跡すべきプロンプトの特定」から着手するのが効率的です。
 

Q. CRMにまだ十分なデータが蓄積されていない場合でも、AEO機能は活用できますか？

はい。HubSpotのAEO機能は、CRMのデータが豊富であるほどプロンプト提案の精度が高まりますが、Webサイトの分析データやコンテンツの情報だけでも初期のプロンプト提案を受けることが可能です。利用を続ける中でCRMにデータが蓄積されていけば、提案の精度も段階的に向上していきます。
 

Q. HubSpotのAEO機能はどのプランで利用できますか？

HubSpot AEOはMarketing Hub Professional / Enterpriseに含まれるほか、月額6,000円の単体ツールとしても利用可能です。ただしCRM連携によるプロンプト自動提案など一部機能はMarketing Hub版のみです。