キーワードツールでは限界？AEOのコンテンツテーマは「顧客の声」から見つける

📋 この記事の要点

• AI検索の普及により、キーワードではなくコンテキスト（文脈）を持った会話型の質問への対応が求められている
• AIに評価されるには、自社の実体験や現場の知見に基づく独自の「一次情報」の発信が重要である
• コンテンツのテーマは外部ツールではなく、自社に蓄積された顧客の生の声や疑問から見つける
• 自社の得意領域と購買プロセスを掛け合わせ、段階ごとの顧客の具体的な疑問を網羅的に設計する
• 営業やCSなど部門間で連携し、日々の業務から顧客の悩みを抽出してコンテンツ化する仕組みが必要
• HubSpotであれば、営業・マーケティング・カスタマーサポートの各部門と同一プラットフォーム上で動いているため、連携がスムーズ

この記事は14分で読めます

「AEO対応のコンテンツを作りたいが、何をテーマにすれば良いかわからない」 そう感じているマーケターも多いのではないでしょうか？

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

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AI検索の普及により、ユーザーの情報収集行動は大きく変わりつつあります。従来の検索キーワードツールでは拾いきれない「文脈を持った質問」に対応するには、コンテンツ企画の入り口から発想を切り替えなければなりません。

AEOに選ばれるコンテンツのテーマは、キーワードツールではなく、自社に蓄積された「顧客の生の声」の中に存在しています 。本記事では、HubSpotで実践している手法をもとに、その見つけ方と体系的な設計方法を具体的に解説します。

従来の方法でコンテンツテーマを設定するのが難しくなった要因は、大きく下記の2つがあります。

• AI検索による「会話型」への行動変化
• 「検索ボリューム」重視から「質問」ベースへの転換
   

AI検索による「会話型」への行動変化

AI検索の普及によって、以前のような単語を羅列した検索方法ではなく、具体的な背景を添えてAIに直接質問を投げかけるスタイルが根付きつつあります。

例えば、以前なら「リードジェネレーション ツール 比較」と検索していた担当者が、今では「従業員100人規模の製造業に合うリード獲得ツールの選び方を教えて」と質問するようになっています。「キーワードで検索して複数のページから自分で答えを探す体験」から、「AIに最適な回答を直接生成・提示してもらう体験」へのシフトが起きている のです。

結果として、検索クエリは長文化・複雑化しており、単語ベースのキーワードツールでは見込み客の実際のニーズを捉えることが難しくなっています。
 

「検索ボリューム」重視から「質問」ベースへの転換

従来のキーワードツールで取得できるクエリは、すでに一般化・競合化された表面的なものにとどまりやすい傾向にあります。しかし、AEOにおいて最も重要なのは、リアルで具体的な悩みにピンポイントで答えること です。検索回数の多さよりも、見込み客が実際に直面している深い質問に正面から答えるコンテンツが、AIに選ばれる鍵となります。

このように、「単なるキーワードの羅列」ではなく、「一人ひとりの背景（文脈）」に寄り添って回答することが、AI検索における肝となります。

これは、HubSpotが提唱する「 Loop Marketing」においても、「個別化（高度なパーソナライズ）」の重要性としても示しています。目の前の一人の悩みを解像度高く捉え、具体的に答える姿勢こそが、AI時代に求められる新しい検索体験 といえます。

AIが引用しやすい「一次情報」の重要性

LLM（大規模言語モデル）は、Web上の一般的なまとめ情報よりも、専門性や独自性の高い「一次情報」を信頼できるソースとして評価・引用する傾向があります。下記のような、自社ならではの知見や事例こそが、他社には真似できないブランドの「表現」となり、AIに選ばれるコンテンツの大きな強みとなります。

• 自社の実体験
• 現場の知見
• 見込み客のリアルな課題解決の事例

CRMに蓄積された顧客の疑問を見直す

AEOに強いコンテンツのネタ帳は、外部のキーワードツールではなく自社のCRMの中に眠っています 。商談、問い合わせ、アンケートのフリーテキストといった、日々の顧客とのやり取りの中には、検索ツールには表れない「まだ言語化されていない悩み」が詰まっています。

CRMのデータをコンテンツ制作の源泉として活用し、テーマを継続的に「進化」させていくサイクルを構築することが、AI時代のコンテンツ戦略の基盤となります。
 

AEOに対応したコンテンツテーマを体系的に設計するには、以下の3ステップが有効です。
 

ステップ1：コアトピックの絞り込み

まず、自社が権威性を示せる「コアトピック」を定義し、関連する主要テーマを絞り込みましょう。広く浅いテーマを多数扱うのではなく、自社の専門性が最も発揮できる領域にフォーカスすることが、AIからの信頼獲得（引用率の向上）につながります。

例えば、HubSpotの場合、各製品を中心としたトピックとテーマを以下のように選定しています。

ステップ2：バイヤージャーニーの5段階

コアトピックを決めたら、次にユーザーの購買プロセス（バイヤージャーニー）と照らし合わせてテーマを設計します。一般的な「認知・検討・決定」の3段階ではなく、HubSpotのAEO施策では以下の5段階で分類しています。

• 課題探索：自社の悩みに気づき始めた状態
• ソリューション理解：解決するための手法を知りたい状態
• ソリューション比較：どの手法・ツールが良いか比べる状態
• ユーザー評価：他社の事例や第三者の声を知りたい状態
• ソリューション評価：最終的な導入決定・稟議を通す状態

フェーズが深くなるにつれ、ユーザーが求める情報の「解像度」や「質問の具体性」が高まります。各段階のニーズを丁寧に設計することで、コンテンツの網羅性と精度が大幅に向上します。

ステップ3：ユーザーの疑問をマッピング

「コアトピック」×「バイヤージャーニー」のマトリクスを作成し、各フェーズでユーザーが抱く「疑問」をコンテンツテーマとして配置しましょう。点在する疑問を面で捉えることで、AIがサイト全体の専門性と文脈を理解しやすくなります。

例えば「リードジェネレーション」の課題探索フェーズなら「BtoBで新規商談が足りないが、リード不足解消には何から始めるべき？」、比較フェーズなら「リード創出を自動化するには、MAツールと名刺管理ツールのどちらを入れるべき？」のように、ユーザーの具体的な文脈を伴った質問を設定します。点在する疑問を面で捉えることで、AIが文脈やサイトの専門性を理解しやすくなります。

下表は「リードジェネレーション」と「SFA（営業支援）」を例にした疑問マッピングのイメージです。

【「コアトピック」×「バイヤージャーニー」の疑問マッピングイメージ】

では、質の高い質問をどこから集めれば良いのでしょうか。HubSpotでは、自社の各部門に蓄積されたデータを組み合わせて活用しています。
 

Sales Hub：営業商談から疑問を拾う

営業領域では、Sales Hub（SFA）の中に残された、下記のような情報を参考にします。

• 商談ログ
• 失注理由
• 営業担当者の日報
• 見込み客とのメールの履歴
• 提案書や見積もり提示時に受けた具体的な質問

これらは、検討層が抱くリアルな疑問の宝庫です。「競合他社と比べて何が違うの？」「導入後、現場の負担は増えない？」といった商談の現場で頻出する質問は、そのままAEOコンテンツのテーマになります。

営業担当者が個別に回答している「見込み客の壁」をコンテンツ化し、マーケティングの力でWeb上に広く届けることで、同じ疑問を持つ多くの見込み客にアプローチできます。

Marketing Hub：フォームから疑問を抽出

マーケティング領域では、Marketing Hub（MAツール）内に蓄積された、下記のような情報を参考にします。

• 問い合わせフォームの自由記述欄
• ウェビナーのQ＆Aセッションで寄せられた質問
• イベントや展示会で取得したアンケートの回答
• ダウンロードされた資料（ホワイトペーパー等）の傾向
• メルマガ内のリンククリック履歴
• 自社サイト内の検索キーワード履歴

これらは、見込み客の生の関心事を知るうえで最適なデータです。MAツールで取得したアンケート結果の分析も合わせて行うと、潜在ニーズをより正確に把握できます。

見込み客自身がまだ明確に言語化しきれていない「潜在ニーズ」「背景にある課題」を先回りしてコンテンツのテーマに落とし込むことで、AIに引用されやすい独自性の高い情報を継続的に発信できます。

Service Hub：CS履歴から課題を発掘

カスタマーサポート領域では、Service Hub（CSツール）内にある下記などの情報を参考にします。

• ヘルプデスクのチケット
• チャットボットの質問履歴
• ナレッジベース（FAQページ）の検索・閲覧データ
• 顧客満足度アンケート（NPSなど）のコメント
• 解約時のヒアリングメモ

これらには、顧客がつまずきやすいポイントが集約されています。「この機能の最適な運用方法は？」「〇〇のケースでの設定手順を教えて」といった深い課題は、そのまま強力なQ＆Aコンテンツになります。

既存顧客の成功を支援する具体的な回答コンテンツは、新規の見込み客にとっても「導入後の解像度」の信頼性を高める貴重な情報です。

なお、もしCSとマーケティングが別々のツールを使っている場合は、チケット情報を定期的に共有する仕組みを作りましょう。例えば月次で「問い合わせ頻出テーマTOP10」をマーケティング側に共有するだけでも、コンテンツ企画の精度は大きく変わります。

HubSpotのService Hubは、Marketing Hubと同一プラットフォーム上にあるため、CS履歴をマーケが直接参照でき、この連携コストをゼロに近づけることができます。このように、営業・マーケティング・CSで蓄積された顧客の声をコンテンツ制作に活かすには、部門をまたいだデータの一元管理が欠かせません。

HubSpotのSales Hub・Marketing Hub・Service Hubは同一プラットフォーム上で連携しているため、商談ログ・フォーム回答・CSチケットを横断的に参照しながらコンテンツ企画に活用できます。

AEO用のコンテンツテーマを探す方法は？

従来のキーワードツールではなく、自社に蓄積された「顧客の生の質問」から探します。具体的には、営業の商談ログや、問い合わせフォームの自由記述欄、カスタマーサポートへの相談履歴などです。集めた質問を「コアトピック」と「バイヤージャーニー」のマトリクスに当てはめ、各段階の疑問をテーマとして設計します。
 

AEO用のテーマを顧客の生の声から探すのが良い理由は？

AI（LLM）は一般的なまとめ情報よりも、専門性や独自性の高い「一次情報」を信頼できるソースとして評価し、引用する傾向があるためです。CRMには、外部ツールには表れない顧客の「言語化されていない深い悩み」や「現場のリアルな疑問」が蓄積されており 、これらがAIに選ばれる独自コンテンツの源泉になります。
 

集めた質問の中から、優先して記事化すべきテーマはどう選びますか？

バイヤージャーニーの「比較・評価」フェーズに近い、つまり自社の専門性が活きやすく、コンバージョン（受注）に直結しやすい深い質問から優先的に着手することをおすすめします。

優先順についてはこちらの記事にて詳しく解説しています。

AI検索時代では、検索ボリュームは気にしなくて良いのでしょうか？

検索ボリュームよりも、ユーザーの「リアルな悩み」にピンポイントで答えることを優先すべきです。AEOにおいては、検索数が少なくとも、見込み客が実際に直面している「文脈を伴った具体的な質問」に正面から答えるコンテンツのほうが、AIの最適な回答として引用されやすい傾向にあります。
 

営業やCSが忙しくて情報共有に協力してもらえません。社内連携を進めるにはどうすれば良いですか？

最初から「定例会議の設置」や「月次レポートの共有」といった大きな仕組みを作ろうとすると、負担感から協力を得にくくなります。まずは営業・CSの担当者に「最近よく聞かれた質問を3つ教えてください」と個別に聞くだけで十分です。小さな情報収集を積み重ねて「コンテンツ化したら問い合わせが減った」「商談が楽になった」という実績を作ると、自然に連携の文化が生まれやすくなります。HubSpotを使っている場合は、Sales HubとService Hubのデータをマーケ担当が直接参照できるため、担当者に都度ヒアリングしなくても情報収集が可能になります。
 

HubSpotを活用してAEOのテーマ設計を行うメリットは何ですか？

営業（Sales Hub）、マーケティング（Marketing Hub）、カスタマーサポート（Service Hub）が同一プラットフォーム上で連携しているため、顧客の声の一元管理が容易な点です。商談ログやCSの履歴をマーケティング部門が直接参照できるため、部門の壁を越えて質の高いテーマをスムーズに抽出できます。
 

検索ボリュームに頼らないコンテンツテーマの設計は、一朝一夕では完成しません。まずは自社のコンテンツが現在AIにどう認識されているかを把握するところから始めましょう。

現状把握には、HubSpotのAEO Grader（無料）がおすすめです。ブランド名を入力するだけでAIからの認知度・引用状況をスコアで確認でき、今回紹介したテーマ設計のどこから着手すべきかの優先順位が見えてきます。

スコアを確認した上で、継続的な改善サイクルを回したい場合は、HubSpot AEOの活用も検討してみてください。テーマ設計から最適化・改善まで一貫して支援します。