AIの台頭が、「Web検索」という消費者行動を根底から変えようとしています。AI検索エンジンが普及したことによって、ユーザーの情報収集行動が「検索→記事閲覧」から、「検索→AI回答で完結」へと移行していることは、多くの人が実感しているでしょう。
%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%82%AC%E3%82%A4%E3%83%89.png?)
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
今すぐダウンロードする
全てのフィールドが必須です。
従来型のSEO記事は、検索順位では評価されていても、実際のクリック数や流入が減少しているのが現状です。この変化に対応するには、記事を「読まれるコンテンツ」から「AIに引用されるコンテンツ」へと進化させる必要があります。
本記事では、既存のSEO記事をAEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）対応にリライトする具体的な方法を解説します。
Q.過去の記事はすべてAEO対応リライトすべきですか？
いいえ、すべてをリライトする必要はありません。CV貢献度が高い記事や、検討・判断を促す記事を優先的にリライトすることで、効率的に成果を出すことができます。
Q.AI検索時代に既存のSEO記事は使えなくなりますか？
AIが回答を完結させてしまう「ゼロクリック検索」が増加することで、単純な解説記事のPVは減少傾向にあります。一方で、SEO記事をAIの回答ソース（引用元）として最適化し、質の高いトラフィックを維持・確保することは可能です。
Q.AEO対応リライトは、SEOリライトと何が違いますか？
AEOは、SEOの延長線上にあると考えるのが基本です。AEOは「AIが引用しやすい形に情報を整理する」ことであり、従来のSEOの基本原則（ユーザーファースト、構造化、明確な情報提供）は引き続き重要です。
過去の記事をAEOの観点で書き換えるべき理由
AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）とは、AIの回答に自社のコンテンツを引用させるための取り組みのことです。AEOの観点を持ってリライトを行うことで、既存記事も資産として十分に活かせます。ここでは、その理由を説明します。
AIO（AI Overviews）の登場による検索環境の変化
AI Overviewsとは、AIが生成した回答要約のことで、Google 検索結果の最上部に表示されます。AI Overviewsで疑問が解決した場合、ユーザーは記事をクリックせずに検索を終えることになり、いわゆる「ゼロクリック検索」が増加します。
ユーザーは従来のように複数のサイトを巡回せず、AI回答で一次情報を得た後、必要に応じて詳細記事にアクセスする行動パターンに変化しつつあります。
従来型SEO記事のクリック率低下データ
Ahrefs社が30万個のキーワードを分析したところ、検索結果にAI Overviewsが表示される場合、AI Overviewsが表示されない検索結果と比較して、上位ページの平均クリック率（CTR）が34.5％低下することがわかりました。「1位を獲得しているのに流入が前年比より大幅に減少している」という現象が顕在化しているといえるでしょう。
特に、「〇〇とは」「〇〇 意味」のように、言葉の意味や情報を端的に知りたいようなインフォメーションクエリは、AIに代替されやすく、クリック率が低下しやすい傾向にあります。こうした状況から、サイトのトラフィック数が大幅に減少し、打撃を受けている運用者は少なくありません。
ただし、AIを活用した検索環境では、トラフィック減少がそのまま失敗を意味するとは限りません。既存記事をAI検索に最適化させることで、成果を改善することは十分に期待できます。
流入数減少に伴ってCV（コンバージョン）数まで落ち込んでいる場合は、リライトが最も推奨されます。記事数が多い場合は、リライトの必要有無と優先度を見極めたうえで実施しましょう。
購買プロセスから考えるリライト対象の優先順位
限られたリソースで最大の成果を出すには、「購買プロセスのどのフェーズを担う記事か」を基準に優先順位を付けるのがポイントです。
| 購買フェーズ・タイプ | 記事テーマ例 | 優先度 |
|---|---|---|
|
比較・検討～ 意思決定 |
〇〇 比較／おすすめ／選び方／メリット・デメリット／料金／評判／導入手順／事例 |
最高 |
|
認知・理解 |
〇〇とは／〇〇 意味／初心者向け |
高 |
|
課題深掘り・実践ガイド |
5つの方法／よくある失敗と対策 |
中 |
|
ニュース・トレンド |
20××年版最新動向／アップデート速報 |
低 |
購買プロセスに直接関わる「比較・検討～意思決定」フェーズに関連する記事は、AIで情報を得たあとに「深く知りたい」と考えるユーザーが訪問するため価値が高いといえます。「認知・理解」フェーズに関連する記事は、AI検索時代の購買プロセスでは特にAI Overviewsに代替されやすく、流入減少が顕著であることから対策を急ぐ必要があります。
具体的なリライトの優先度や方向性を見ていきましょう。
フェーズ別のリライト優先度と対応方針
リライトの優先度と対応方針をまとめると、次のようになります。
- 優先度最高：「比較・検討～意思決定フェーズ」コンテンツ
- 優先度高：「認知・理解フェーズ」コンテンツ
- 優先度中：課題深掘り・実践ガイド型コンテンツ
- 優先度低：ニュース・トレンド速報型の記事
「比較・検討～意思決定フェーズ」コンテンツと、「認知・理解フェーズ」コンテンツは、購買プロセスに直接関わるため、優先して取り組む必要があります。その後、中長期的な見込み客の醸成やブランディングに貢献する「課題深掘り・実践ガイド型コンテンツ」のリライトに取り組む流れがおすすめです。「ニュース・トレンド速報型の記事」は最も優先順位が低くなります。
それぞれ具体的な記事の例とリライトの方針を交えて解説します。
優先度最高：「比較・検討フェーズ」コンテンツ
- 該当する記事例：
- 「〇〇ツール比較」「△△の選び方」「△△vs〇〇」
- 導入事例、成功事例、失敗事例
- 「自社に合うか」の判断軸を示す記事（例：中小企業向けCRMの選定ポイント）
- ROI試算や導入効果を示す記事
- リライトの方針：
- AI検索で候補に入るための構造化（FAQ、比較表、結論の明確化）
- 自社独自の視点・データの追加（他社にはない調査結果、顧客の生の声）
- サイト訪問後のCTA強化（資料DL、無料トライアル、商談予約、関連記事への誘導）
- 「なぜその判断をしたのか」という思考プロセスの追加
「比較・検討フェーズ」コンテンツはCVに直結しやすいため、最優先で取り組みましょう。AIで情報を得たユーザーが「さらに詳しく知りたい」と考えてサイトを訪問する可能性が高く、ほかのコンテンツに比べてリライトの費用対効果が高いためです。また、AI検索で「おすすめのツール」として言及される可能性があり、ブランド想起にも貢献します。
優先度高：「認知・理解フェーズ」コンテンツ
- 該当する記事例：
- 「〇〇とは」「△△の意味」「◇◇の基礎知識」
- 業界動向
- 課題提起型の記事（例：「なぜ今、営業DXが必要なのか」）
- リライトの方針：
- 流入を目的とせず、AI検索での引用・ブランド言及を目標とする
- AI Overviewsに引用されることを前提に、結論を冒頭に明示
- FAQ形式への変換
- 構造化データのマークアップ（特にFAQスキーマ）
- 記事内で「比較・検討フェーズ」のコンテンツへの導線を強化
- 例：「〇〇とは」の記事の最後に「では、自社に合う〇〇ツールをどう選ぶか？」という形で比較記事へ誘導
「認知・理解フェーズ」コンテンツはAI Overviewsで完結されやすく、クリック率が低下する原因になるため対策が必要です。
最も優先順位が高いのは、直接的にCVへとつながる「比較・検討フェーズ」コンテンツですが、「認知・理解フェーズ」コンテンツも、AIに引用されることで「この領域ならこの企業」というブランド想起につながります。その結果、中長期的に指名検索の増加へと貢献する可能性があります。
また、比較・検討記事への導線を設計することで間接的にCVへとつなげる効果も期待できるでしょう。
優先度中：課題深掘り・実践ガイド型コンテンツ
- 該当する記事例：
- 「〇〇を改善する5つの方法」
- 「〇〇を実践するステップバイステップガイド」
- 「〇〇でよくある失敗とその対策」
- リライトの方針：
- 実践的な情報の充実（具体例、チェックリスト、テンプレート）
- 自社ツールや事例との自然な連携
- エンゲージメントを高める構成（読み進めたくなる構造）
課題深掘り・実践ガイド型コンテンツは、AIで基礎を理解したあと、「実際にどのように課題を解決していくか」を知りたいユーザーが訪問するため、クリック率は比較的維持されやすくなります。そのため、購買プロセスに関係するコンテンツの次に優先順位が高くなります。
また、「滞在時間が長くなりやすい」という特徴があり、エンゲージメント指標の改善にも貢献します。
優先度低：ニュース・トレンド速報型の記事
- 該当する記事例：
- 「2023年版：〇〇の最新動向」
- 「△△がアップデート、新機能を解説」
- リライトの方針：
- 情報が古い場合は統廃合または削除を検討
- 定期的に更新する価値がある場合は、「毎年更新する定番記事」として位置づける
ニュース・トレンド速報型の記事は情報の鮮度が重視されるため、時間が経つと価値が急速に下がってしまいます。リライトの優先順位は最も低く、統廃合や削除、定番記事の選別といった作業が中心になります。
実務での判断フロー
既存記事をリライトするかどうかの判断は、次のフローで整理するのがおすすめです。
- ステップ1【役割の確認】：記事が担う購買フェーズを特定する
- ステップ2【成果の確認】：CV貢献度を確認する（GA4、HubSpotなどで測定）
- ステップ3【状態の確認】：検索順位とCTRの推移を確認する
- ステップ4【エンゲージメントの確認】：滞在時間、スクロール深度などを確認する
- ステップ5【優先度判定】：優先度を判定し、リライト計画に組み込む
例：キーワード「CRMツール 比較」のSEO記事
- ステップ1【役割の確認】：比較・検討フェーズを担っている
- ステップ2【成果の確認】：CV貢献度は高い
- ステップ3【状態の確認】：検索順位は3位を維持しているがCTRは前年比で-40％している
- ステップ4【エンゲージメントの確認】：滞在時間4分以上、50％到達率65％以上を実現。エンゲージメントは高く、サイトに訪問したユーザーには高い体験価値を提供できている
- ステップ5【優先度判定】：コンテンツの価値は高いが流入数が激減しているため、AI Overviewsによるゼロクリックが起きている可能性がある。そのため、AI Overviewsの表示を目指したリライトを実施する。
このような流れで記事を選別し、リライトしてAIからの引用を目指しながら、サイト訪問後のCTAを強化していきます。
AEO対応リライトを行う際の具体的なポイント
ここでは、AEO対応リライトを行う際の具体的なポイントを解説します。
- 結論（記事の主張）を冒頭で示す
- 見出し構造を整理して情報の役割を分ける
- FAQ形式で質問と回答の関係を明示する
- 冗長な説明や重複表現を削減する
- 定義・要点・補足情報を明確に書き分ける
- 一次情報・自社視点を補足として追加する
- 数値データや具体例を明示する
- 検索意図の変化に合わせて表現を微調整する
- 最新情報に更新する
結論（記事の主張）を冒頭で示す
まずは、記事全体で伝えたいことを冒頭で簡潔に明示します。「結論→理由→補足」の順序を意識し、記事が読み飛ばされても意図が伝わる構成にすることを意識しましょう。例えば、「～～とは、〇〇です」という簡潔な定義文を作成し、AIが引用しやすい形に整えます。
これは、AIがユーザーの質問に対して「直接的な答え」を探す仕組みとなっているためで、結論が明確な記事ほど回答ソースとして選ばれやすい傾向にあります。また、AIが一度に処理できる文字数には限界があり、冗長な前置きがあると、肝心の結論部分が処理範囲に含まれないことも考えられます。
見出し構造を整理して情報の役割を分ける
Hタグを論理的に構成し、見出しを読むだけで内容の骨子が理解できるようにすることで、「機械可読性」を高める対策も有効です。さらに、Schema.org（構造化データ）を用いて、FAQやHow-to、著者情報などの「エンティティ情報」を検索エンジンに明示します。
構造化データは、機械可読性を飛躍的に高める仕組みです。Schema.orgマークアップを適切に実装することで、HTMLの視覚的な表現（ページの見た目）とは別に、機械が理解しやすいメタデータを提供します。これにより、AIが記事の内容をより正確に解釈することが可能です。
また、AIは固有名詞（企業名、製品名、人名など）を「エンティティ」として認識し、関連情報を結びつけるため、マークアップによって自社サービスが正しく理解され、関連質問への回答に含まれやすくなります。
FAQ形式で質問と回答の関係を明示する
AI検索において、FAQ形式は回答ソースとして抽出されやすい構造のひとつです。ユーザーがAIに投げかける「問い」を想定し、一問一答形式のセクションを設けましょう。
AI検索エンジンは、ユーザーの質問に対する適切な回答候補を抽出・生成することに特化しています。「質問→回答」のペアで構造化されたFAQ形式を取り入れることで、AIが内容を理解・引用しやすい形式になります。
専門用語の解説などもFAQ化し、トピックに関する専門性の高さをAIにアピールすると良いでしょう。
冗長な説明や重複表現を削減する
AIは高密度な情報を好むため、不要な前置きや「?だと思います」といった曖昧な表現は削ぎ落とします。
■修正前： 「リライトをするにあたって非常に重要だといわれているのが、まず結論を先に書くことではないかと考えられます。」
■修正後： 「SEOリライトの最優先事項は、結論を冒頭に配置することです。」
簡潔な文章は、AIによる正確な要約を助け、誤情報の拡散を防ぎます。
定義・要点・補足情報を明確に書き分ける
用語解説（定義）、箇条書き（要点）、詳細解説（補足）を、デザインや装飾で視覚的・構造的に分離することも検討しましょう。
定義・要点・補足が混在していると、AIはどの情報を優先すべきか判断しづらくなります。それらを明確に書き分けることで、AIは「この部分が定義、この部分が要点」と理解することが可能です。
また、ユーザーが「簡潔に教えて」と聞いた場合は要点、「詳しく教えて」と聞いた場合は補足、といったように、多段階の回答生成にも対応できる可能性が高まります。
一次情報・自社視点を補足として追加する
AIが生成できない「自社独自の調査結果」や「顧客の成功事例」、「失敗から得た知見」を盛り込むことも、AEOの観点において重要です。
学習データに含まれない「新しい情報」や「独自の情報」は、AIにとって価値が高いといえます。AIが持つ知識を補完できるため、引用される可能性が高まるでしょう。
また、最近のAIシステムは、基本的にリアルタイムで外部情報を取得して回答を生成する「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」のシステムを用いています。一次情報が豊富な記事は、RAGの検索対象として選ばれやすい傾向にあります。
数値データや具体例を明示する
AIは既存のWeb上の情報を要約するのが基本的な仕組みで、一次情報（自社の独自調査データなど）を生み出すことができません。そのため、具体的な数値データや具体例は、「他サイトにない一次情報」として価値が高く、AIにとっても「引用する意味がある差異化要素」として選ばれやすいとされています。
具体的には、「多くの」などの抽象的な表現を避け、「85％のユーザーが」といった具体的な数値を提示することを意識します。自社独自の調査データがあれば積極的に活用しましょう。社名・サービス名などの固有名詞や具体的なプロセスを記述することで、情報の信頼性と有用性が高まります。
検索意図の変化に合わせて表現を微調整する
Google Search Consoleなどで、実際に流入しているキーワードを分析する方法も試してみましょう。例えば、「やり方」で流入しているなら手順を明確化し、「比較」なら比較表を追加するなど、検索意図に合った情報を追加します。
同じキーワードでも、「知りたい」「比較したい」「購入したい」など、検索意図はさまざまです。複数の意図に応える構成にすることで、AIが多様な文脈で引用できるようになります。ただし、情報を全部盛り込むと、かえってニーズからブレてしまう可能性もあるため注意が必要です。あくまでもユーザーに必要な情報に絞って伝えましょう。
最新情報に更新する
統計データや法規制、ツールのUIなどは、時間の経過によって変化します。このような情報は、常に最新版へとメンテナンスすることが大切です。また、「2026年最新」といった鮮度を明示すると、AIが安心して引用できるソースとして評価されやすくなります。
多くのAI検索サービスでは、情報の公開日や更新日をシグナルのひとつとして利用しており、新しい情報を参考候補として拾いやすい傾向にあります。単純に「日付が新しい＝高評価」になるわけではありませんが、特にニュースやトレンド性の高いトピックなどでは評価基準として重視されやすくなります。
リライト記事をAEOの観点で評価する方法
AI検索時代に欠かせないAEOの観点では、従来のPVや検索結果の順位だけに依存せずに記事を評価することが大切です。AI回答での引用状況やブランド想起という観点を持ちましょう。具体的には、次のような方法があります。
- AI回答状況の確認（Share of model）： Google AIOやPerplexityなどの回答内で、自社記事がどの程度引用されているかを定期的に計測する。
- AI参照状況の確認（Share of Voice）： レビューサイト、SNSなど、AIの参照候補となるプラットフォーム上での言及量・露出度を計測する。
- 指名検索数の確認（Share of Search）： AI回答を通じて自社を知ったユーザーによる、社名やサービス名での「指名検索」の増減を評価指標に加える。
- エンゲージメント指標： 単なるPVではなく、滞在時間やスクロール率など、ユーザーが「納得して読んでいるか」を重視する。
- コンバージョンへの貢献： AI検索経由の直接流入だけでなく、ブランド認知を介した中長期的なCVへの寄与を可視化する。
AI検索への最適化で記事を資産として再活用しよう
AI検索時代において、過去のSEO記事は「役目を終えたコンテンツ」ではなく、再設計することで価値を高められる「資産」といえます。再設計の際にポイントとなるのは、どの記事が「判断・検討」に寄与しているのかを見極めて優先順位付けを行い、その価値がAIにもユーザーにも正しく伝わる形に整えることです。
AEO対応リライトは、単なるテクニックではありません。AIに引用されやすい構造を整えつつ、自社ならではの一次情報や視点を積み重ねていくことで、「理解され、想起され、選ばれる」コンテンツへと進化していきます。そのためには、コンテンツ単体の改善だけでなく、ユーザーの行動や反応を継続的に捉え、次の改善につなげていく視点が欠かせません。
HubSpotは、こうした考え方を前提に、AI技術を活用しながら、コンテンツや顧客データを一貫して管理・改善できる仕組みを提供しています。記事を書いて終わりにせず、成果や学びを次の施策へと循環させていくことで、既存コンテンツはより強固なマーケティング基盤へと育っていきます。
これからのリライトは、「順位を取り戻すため」ではなく、「自社の価値を正しく伝え続けるため」に行うものです。既存記事を見直す一歩が、AI検索時代における中長期的な競争力の差につながっていくことでしょう。
Aeo
