【比較】AEOとSEOの違いは？キーワード検索から「対話」へのパラダイムシフト

生成AIやAIチャットツールの普及により、検索体験は「キーワードで探す」から「質問に対する答えを得る」へと変化しつつあります。ChatGPTやGoogle AI Overviewsなどが普及する中、従来のSEO対策だけでは情報を届けきれないケースが増えています。そこで注目されているのが、AEO（Answer Engine Optimization）です。

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

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本記事では、AEOとSEOの違いを明確にし、両者の特徴や共通点、そして共存させるための実践的な戦略を解説します。AI時代の検索最適化において、どのようなアプローチが必要なのかを理解し、変化する検索環境に対応していきましょう。

なお、本記事では、ChatGPTやGoogle AI Overviewsなど、質問に対して回答を生成するAIを総称して『Answer Engine（回答エンジン）』または『AI検索』と呼びます。

Q.AEOとは？

AEO（Answer Engine Optimization）とは、ChatGPT、Google AI OverviewsなどのAIが回答を生成する際に、自社の情報を「回答の根拠」として引用・採用してもらうための最適化手法です。

Q.AEOとSEOは何が違う？

SEOは「検索結果で上位表示され、サイトへの流入を増やす最適化」、AEOは「AIの回答で引用・言及され、ブランド認知を高める最適化」です。

Q.SEOをやめてAEOに専念すべき？

いいえ。SEOとAEOは対立する概念ではなく、役割の異なる補完関係にあります。両方に取り組むことで、多様化する検索体験全体をカバーできます。

AEOとSEOは、検索最適化という共通の目的を持ちながらも、アプローチや重視する要素が異なります。

• SEO：検索エンジン向けに「見つけてもらう」ための最適化
• AEO：AIの情報源として自社が採用されるための最適化

まず、それぞれの基本的な違いを整理しましょう。
 

SEO：検索エンジン向けに「見つけてもらう」ための最適化

SEOは、Google やYahoo!、Bingなどの検索エンジンで自社サイトを上位表示させ、自然検索でのトラフィック増加を目指す施策です。ユーザーが「CRMとは」のようにキーワードを入力した際、検索結果ページ（SERP）の上位に表示されることで、クリック率を高めます。

AEO：AIの情報源として自社が採用されるための最適化

AEOとは、ChatGPTやGoogle AI OverviewsなどのAIが回答を生成する際、自社情報の引用や自社名・サービス名の言及を促すための施策です。ユーザーが質問を入力すると、AIは関連情報を抽出・要約して回答を提示します。この際、情報源として参照されたり、自社名・サービス名が言及されたりするよう、コンテンツの構造化、明確性、信頼性を高めることがAEOです。

例えば、「CRMとは」と検索した際に、自社コラムの情報が参照元となってAIに表示される、あるいは「CRMのおすすめツール」と検索した際に、自社名がおすすめツールとして紹介される、などです。

SEOとAEOの違いを、より具体的に比較してみましょう。以下の表は、両者の特徴を整理したものです。

目的の違い

SEOの目的は、検索エンジンの検索結果ページ（SERP）で上位にランクインし、自社Webサイトへのオーガニックトラフィックを増やすことです。検索ユーザーを自社サイトに誘導し、コンバージョンにつなげることが最終的なゴールとなります。

一方、AEOの目的は、AIの回答で自社の情報が引用・参照されることにより、ブランド認知度を高め、専門性や信頼性を確立することにあります。

SEOが「サイト訪問者数の増加」という成果を重視するのに対し、AEOは「AIを通じた情報提供者としての地位確立」という、質的な側面を重視する点で異なります。

また、AEOではユーザーが直接サイトを訪問しなくても、AIの回答を通じて間接的にブランド価値を伝えることができます。
 

コンテンツの焦点の違い

SEOでは、検索ボリュームのあるキーワードを中心に、幅広いターゲットグループのニーズに応えるコンテンツ作成が求められます。ユーザーの検索意図（ユーザーが何をしたいか）を大きく「Knowクエリ（知りたい）」「Buyクエリ（買いたい）」「Doクエリ（やりたい）」の4タイプに分類し、ユーザーの目的に対応した情報を提供することが重要です。記事の網羅性や独自性、専門性の高さが評価されます。

一方のAEOでは、「この質問に対する答えは何か」という直接的な回答を、Q＆A形式で明確に提示することが焦点となります。AIが質問を理解し、適切な答えを抽出できるよう、FAQセクションの設置や、「〇〇とは△△です」といった定義文の明示、箇条書きによる簡潔な説明など、構造化された情報提供が求められます。
 

シグナルの違い

SEOの主なシグナルは以下の通りです。

• バックリンクの数や質
• キーワードの適切な配置
• ドメインオーソリティ（サイト全体の信頼性）
• コンテンツの品質（E-E-A-T）
• Core Web Vitals（ページエクスペリエンスの指標）などの技術的要素
• ユーザーエンゲージメント（滞在時間、直帰率、ページ遷移）
• サイト構造の最適化
• 内部リンクの設計
• メタデータの適切な設定

これらは主に「他サイトからどれだけ評価されているか」「ユーザーにとって有益なコンテンツか」「技術的に優れたサイトか」といった多面的な観点で評価されます。

一方、AEOの主なシグナルは以下です。

• セマンティックマークアップ（意味のあるHTMLタグの使用）
• 構造化データ（schema.orgなどのマークアップ）
• 他のサイトやコンテンツでの言及（ブランドや製品名の引用）

AIは文脈を理解するため、単なるキーワードの羅列ではなく、情報同士の関係性や意味的なつながりを示すことが求められます。また、FAQスキーマやHow-toスキーマなど、質問と回答の対応関係を明示することで、AIによる情報抽出の精度を高めることができます。

両者ともユーザーへの価値提供が根底にありますが、SEOが「検索エンジンのアルゴリズムとユーザー体験に最適化すること」を目指すのに対し、AEOは「AIが理解しやすく引用しやすい構造化された形式で、ユーザーに有益な情報を提供すること」を重視する点で性質が異なります。
 

指標の違い

SEOの成果を測定する主な指標は、以下の通りです。

• 検索結果での順位
• 表示回数
• CTR
• PV
• セッション数
• コンバージョン数

これらはすべて、検索結果からのクリック数や、サイト内でのユーザーアクション、問い合わせ・購入といった最終的な成果を定量的に測定するものです。Google Search ConsoleやGoogle Analyticsなどのツールで具体的な数値として把握できます。

AEOの場合は、以下のように、AIによる情報の活用度を測る指標が中心となります。

• AIの回答内での引用回数
• ブランド言及の頻度
• AIインプレッション（AIの回答に自社情報が表示された回数）
• AI音声検索でのシェア率

これらの指標は、直接的なクリック数ではなく、「AIがどれだけ自社の情報を信頼できる情報源として扱っているか」「ユーザーの質問に対する回答として、どれだけ自社が言及されているか」という、情報の引用や言及の質と量を評価するものです。HubSpotのAEO Graderでも、AIエンジンが自社ブランドをどう認識しているか測ることができます。

なお、ここで注目すべきは、AEOの成果が従来のWeb解析ツールでは捉えきれない点です。たとえば、ChatGPTの会話やGoogle AI Overviewsで自社の情報が何千回も引用され、多くのユーザーに情報が届いていたとしても、ユーザーが直接サイトを訪問しなければ、Google アナリティクス上では1セッションも記録されません。これは、従来のマーケティング効果測定やアトリビューション（どの施策が成果につながったか）の考え方に大きな変化をもたらします。

しかし、見方を変えれば、AIを通じて自社ブランドの情報がユーザーの購買決定の初期段階で提供されることで、従来のWebサイト訪問という枠を超えた、新しい形のブランドリーチが実現できるのです。

ただし、AEO指標の測定環境はまだ発展途上であり、専用の測定ツールも限られているのが現状です。
 

時間軸の違い

SEOは中長期的な施策として位置づけられます。新規サイトや新しいコンテンツが検索エンジンに評価され、検索結果で上位表示されるまでには、通常3～6か月程度、場合によっては1年以上の時間を要します。

これは、検索エンジンがサイトの信頼性や権威性を判断するために、被リンクの蓄積やコンテンツの更新頻度、ユーザー行動データなどを長期的に評価するためです。

AEOの場合は、目的によって短期施策と長期施策に分かれます。構造化データの実装やFAQの設置といった技術的な対応が完了すれば比較的短期間でAIに認識される可能性があります。しかし、AIから信頼できる情報源として継続的に引用されるブランドを確立するには、長期的な取り組みが必要です。 技術的な対応については、実装完了後、比較的短期間でAIが情報を抽出しやすくなる可能性があります。

質の高いコンテンツを継続的に発信し、業界内での専門性を確立し、他のメディアでの言及を増やすことで、徐々にAIの学習データ内での存在感を高めていく必要があります。そのため、AEOは「短期的な技術対応」と「長期的なブランド構築」という二つの時間軸を持つ施策といえます。
 

AEOが注目される背景には、検索環境の大きな変化があります。
 

AI検索の普及による情報接点の多様化

昨今は、数々の生成AIツールが急速に普及し、ユーザーの情報取得手段が多様化しています。従来は「Google 検索→サイト訪問」という経路が主流でしたが、現在は「生成AIツールで質問→AI回答で完結」という流れも徐々に増えつつあります。

従来のように検索エンジン経由の流入だけに依存していると、新たな情報接点を逃すリスクは避けられません。AEOに取り組むことで、AI回答という新しいチャネルでの露出を確保できます。
 

Google 検索結果のクリック率低下と「ゼロクリック」の拡大

Google の検索結果ページには、強調スニペット、ナレッジパネル、PAA（ほかの人はこちらも質問）など、ユーザーが検索結果ページ内で答えを得られる要素が増えています。

さらに、AIの登場によってAI OverviewsやAIモードといった機能も搭載され、ユーザーが検索結果をクリックせずに情報を得る「ゼロクリック検索」が徐々に増加しているのが現状です。

実際、検索の約60％以上がクリックされずに終わっているといった調査データもあります。AEOは、このゼロクリック環境でも自社情報を表示させ、ブランド認知や信頼構築につなげる手段として有効です。

情報量の増加で「回答の質」が重要になり、抽出型評価が進む

インターネット上の情報量は日々増加しており、同じテーマを扱うコンテンツが無数に存在します。とくに、生成AIの登場によって簡易的にコンテンツ制作が可能になった現在、以前にも増して世の中には情報量が溢れかえるようになりました。

こうした情報の海の中で、生成AIは「どの情報源が最も明確で信頼できるか」を判断し、回答に引用しなければなりません。そのため、AIが引用しやすい形で情報を提供することが、これからの検索最適化では不可欠です。
 

SEOとAEOは、どちらか一方を選ぶものではありません。両者は異なる役割を持ち、ユーザーが情報にたどり着くフェーズの違いを補い合う関係にあります。
 

SEOは依然として主要チャネル：比較検討フェーズで強い

SEOは、ユーザーが「複数の選択肢を比較したい」「詳しい情報を知りたい」というニーズを持つ場合に強みを発揮します。

例えば、「CRMツール 比較」「メールマーケティング ツール おすすめ」といったキーワードで検索するユーザーは、複数のサイトを訪問し、詳細な情報を比較検討する傾向があります。こうした比較検討フェーズでは、SEOによる上位表示が依然として重要です。実際、BtoB企業の多くは、検索エンジン経由のオーガニックトラフィックから多くのリードを創出しています。
 

AEOは「生成AIの回答」という新しい接点をつくる役割

AEOは、ユーザーが「手早く答えを知りたい」「概要をつかみたい」というニーズを持つ場合に効果を発揮します。例えば、「インバウンドマーケティングとは？」「MAツールで何ができる？」といった質問に対し、生成AIが簡潔な回答を提示します。この際、自社の情報が引用されれば、ユーザーから自社ブランドが認知され、さらに詳しい情報を求めて自社サイトを訪問する可能性が高まります。AEOは、SEOとは異なる接点で自社の存在感を示す手段といえます。
 

SEOとAEOは異なる最適化手法ですが、両者に共通して重視される要素もあります。
 

E-E-A-Tは両軸で最重要

出典：General Guidelines（英語）

コンテンツの品質を評価するうえで共通して重視されるのが、Google の「検索品質評価ガイドライン」にて提示される「E-E-A-T（Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）」です。

AIが生成する情報は学習データに依存するため、実体験を持たず、情報源の信頼性を見極める必要があります。特に、2022年に追加された「Experience（経験）」は、AIでは生成できない、実際に経験した人のみが発信できる独自性の高い情報となります。

例えば、製品レビューにおいて「1週間使ってみた結果、バッテリーの持ちは取り扱い説明書の期間より3時間程短かった」のような具体的な体験談と、ネット情報をまとめただけの二次情報では、圧倒的に前者の意見の方が役立つでしょう。

AIやネットリサーチにより得られる情報だけでは、同じ情報の焼き増しになってしまい、AIがどの情報を引用すれば良いか判断できません。そうした意味で、専門性や独自性の高い情報は、SEOだけでなくAEOにおいても重視されます。
 

明快な構造・情報整理（見出し・段落・結論ファースト）

SEOでは、H2、H3などの見出しを適切に使い、情報を整理することが評価されますが、AEOでも同様に、論理的な構造が重視されます。生成AIは、明確な見出しと段落構成を持つコンテンツから情報を抽出しやすいためです。特に、PREP法（Point：結論、Reason：理由、Example：具体例、Point：結論の再提示）のように、結論を先に示し、その後に理由や具体例を続ける構成は、AIにとっても人にとっても理解しやすく、引用されやすくなります。
 

ユーザー意図を深く理解し、質問に答えるコンテンツが強い

SEOでは、ユーザーが「何を知りたいのか」という検索意図を理解し、答えを提供することが基本です。その考えはAEOでも同じで、ユーザーの質問に対する明確な答えを用意することが重要です。

例えば「CRMツールの選び方」という質問の背景には、単純にサービスの機能を知りたいだけでなく、「過去に導入したが浸透しなかった」「費用対効果が見えず不安」といった失敗体験や心理的ハードルがあるかもしれません。「なぜ前回失敗したのか」「誰がどう使うのか」「導入後の運用体制はどうするか」まで踏み込んで答えるなど、ユーザーの悩みを深掘りしていくことで、「ユーザーにとって有益な情報」として評価されやすくなります。
 

SEOとAEOは対立するものではなく、適切に組み合わせることで相乗効果を生み出せます。
 

SEOで網羅性を担保し、AEOで回答精度を高める

SEOに最適化された記事は、関連トピックを幅広くカバーし、ユーザーが求める情報を網羅的に提供します。一方、AEOでは、特定の質問に対する明確で簡潔な回答を提示することが重要です。

この2つを組み合わせる方法として、記事全体ではSEOを意識して網羅的な情報を提供しつつ、冒頭や各セクションの最初にAEOを意識した「端的な回答」を配置する構成が有効です。こうすることで、生成AIには簡潔な回答が引用され、詳しく知りたいユーザーはサイトを訪問するという流れが生まれます。
 

FAQ・要点まとめを組み込み、両軸に効く形に統合する

FAQ（よくある質問）セクションや、記事の要点をまとめたサマリーは、SEOとAEOの双方に効果的です。FAQは、ユーザーの質問に直接答える形式であり、生成AIが引用しやすい構造です。同時に、検索エンジンがFAQを評価し、強調スニペットやPAAに表示される可能性も高まります。

記事の末尾や冒頭に「よくある質問」のように配置することで、AEOには要点が引用され、SEOでは網羅性が評価されやすくなります。

過去に作成したSEO用の記事を今後どう活用すべきかは、こちらの記事で詳しく解説しています。あわせてぜひ参考にしてください。

生成AIの普及により、検索体験は「キーワードで探す」から「質問に対する直接的な答えを求める」へと変化しています。しかし、この変化は必ずしもSEOの終わりを意味しません。SEOとAEOは対立する概念ではなく、ユーザーが情報にたどり着くフェーズの違いを補い合う補完関係にあります。どちらか一方を選ぶものではなく、SEOとAEOを掛け合わせて最適化することが、これからの検索体験の新しい形です。

特に、ユーザー意図を軸にしたコンテンツ設計やFAQの組み込みは、AIにも人にも価値を届けるための基本戦略となります。SEOで培った網羅性と、AEOで求められる明確性を組み合わせることで、検索エンジンからの流入とAI経由での情報提供という多様な接点を確保できます。

この変化は単なる検索手法の進化ではなく、企業が自社の知識や独自性をどのように外部へ循環させていくかという構造的なテーマでもあります。

HubSpotが提唱するLoop Marketingのフレームワークでは、顧客が自らのタイミングで情報を探索し、深く理解し、決定するという非線形な行動を前提としています。AEOとSEOの共存は、この顧客の循環において「探索する瞬間」と「深く理解する瞬間」の両方で価値を届けるアプローチといえます。

検索体験が多様化する今こそ、自社の強みを正しく伝え、AIにもユーザーにも選ばれるコンテンツを整備するタイミングです。AEOとSEOを同時に満たす戦略を実践し、変化の大きい検索環境でも長く評価される基盤を築いていきましょう。