【2026年版】AEO（回答エンジン最適化）のROIを示す成功事例

AIによる回答生成は、買い手がブランドを発見する方法を大きく変えつつあり、その成果も数値として現れています。HubSpotの「マーケティング・トレンド調査」によると、マーケターの58％が「AIエンジン経由で流入した訪問者は、従来のオーガニック流入よりも高いコンバージョン率を示している」と回答しています。ChatGPT、Perplexity、Geminiといったプラットフォームが購買判断に与える影響力を増す中、AIが生成する回答内で自社ブランドが表示されるかどうかが、ビジネス成長を左右する要素になりつつあります。 

HubSpot AEO Tool (AI時代に選ばれるブランドへ)

顧客の意思決定は、AIとの対話から始まっています。

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こうした変化を背景に注目されているのが、AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）です。AEOとは、AIが生成する回答の中で、自社ブランドがより頻繁かつ正確に表示されるよう最適化する取り組みです。これにより、買い手が情報収集を行う際に、AIシステムが自社情報を抽出・引用・推奨しやすくなります。 

しかし、リスト形式や表、FAQを活用しているマーケターは多い一方、実際にどの施策がビジネス成果につながるのかを把握しているチームはまだ多くありません。 

HubSpot AEOは、主要な回答エンジン全体で自社ブランドがどのように表示されているかを可視化し、認知を高めるための戦略立案から実行までを1か所で支援します。 

本記事では、SaaS企業、代理店、法律事務所などのAEO事例を分析し、AIによる引用数、ブランド言及数、売上向上につながった共通パターンを解説します。AI経由の無料トライアル増加や引用率向上、さらにはAI検索経由で数百万ドル規模の売上を生み出した事例まで、2026年におけるAEOのROI（費用対効果）を示す実例をご紹介します。 

近年のAEO事例を見ていくと、共通する傾向が見えてきます。それは、トラフィックが増える前に、まずAI検索での表示状況に変化が現れるという点です。ブランドは最初に、AIによる引用数やブランド名への言及、コンバージョンにつながる間接的な接点の増加といった成果を実感しています。

もう1つの重要なポイントは、測定指標とROIです。 

従来は検索順位やクリック数が重視されていましたが、現在は「AI Overviews（AIによる概要）でどのように表示されるか」「どれだけ引用されているか」「CRMや商談にどのような影響を与えているか」といった指標にも注目が集まっています。マーケターは、サイト訪問数だけでなく、生成AIの回答をきっかけとしたブランド認知や商談化、売上への貢献まで重視するようになっています。 

また、多くのAEO事例では、営業面でも変化が見られています。AIによる引用が増えることで、営業初期からブランド認知が進み、「何をしている会社なのか」を一から説明する場面が減少。比較検討期間の短縮にもつながっています。さらに、マーケターの半数以上が、AI経由の訪問者は従来のオーガニック流入より高いコンバージョン率を示していると回答しています。

HubSpotのAEO Graderでは、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索で自社ブランドがどのように表示されているかを分析し、改善点を確認できます。 

AEOによってAI検索での表示状況が向上すると、質の高いトラフィックの獲得やブランド認知の向上につながり、その成果はROIにも表れるようになります。以下では、さまざまな業界の企業がどのようにAEO戦略を実施し、AI検索で自社コンテンツが正しく理解・引用される状態を実現したのかを、具体的な事例とともにご紹介します。 

AI経由で数千件規模の無料トライアルを獲得したBtoB SaaS企業から、LLM経由で営業案件を創出した代理店まで、本記事で紹介する事例では、AI検索での表示状況を高め、AIによる引用を実際のビジネス成果につなげた施策をご紹介します。

Discovered社の支援事例：BtoB SaaS企業のAI経由トライアル数を7週間で575件から3,500件超へ

オーガニック検索支援を行うDiscoveredは、クライアント企業のAEO施策を見直し、AI経由の無料トライアル数を6倍に伸ばしました（英語）。

出典（英語）

実施前の課題 

クライアント企業では、SEO施策はすでに成熟していたものの、以前ほど成果につながらなくなっていました。また、AEOへの取り組みも十分ではなく、AI検索経由でのビジネス成果はほとんどない状況でした。AIが生成する回答内でブランドが表示されないため、潜在顧客に見つけてもらえていなかったのです。

さらに、既存のコンテンツ戦略は主に認知段階向けの情報提供コンテンツに偏っており、コンバージョンにつながりにくい状態でした。

そのため、求められていたのは、ビジネス成果に直結する形で短期間に効果を出せる施策でした。

実施内容

まずDiscoveredは、SEO分析（英語）とAI検索での表示状況の調査から着手しました。その結果、AIによる引用で大きなマイナス要因となるスキーマ（サイトの構造化）の不備をはじめ、重複コンテンツや内部リンク不足といった問題が見つかりました。さらに、LLM向けの最適化もほとんど行われていない状態でした。 

技術的な課題を解消した後は、LLMですでに回答されている「導入検討に近い検索クエリー」を対象に、大量のコンテンツ制作を開始しました。通常は月8〜10本程度だった記事公開数を、初月だけで66本まで拡大。AEO向けに最適化された記事を集中的に公開しました。 

• LLMが、明確で検証可能な情報 
• ナレッジグラフとの連携を強化するエンティティー最適化とスキーママークアップ 
• 実際の購入検討時の疑問に答える、回答重視のコンテンツ構成 
• コンバージョンにつながりやすいページへ誘導する、戦略的な内部リンク設計

比較検討段階向けの記事を66本公開したことで、72時間以内にAIによる引用数は大きく増加しました。しかし、Discoveredはそれだけでは不十分だと考えました。クライアント企業のツールの存在感をLLM内でさらに高めるには、外部での言及や信頼性を強化する必要があったからです。 
そこで同社は、自社コンテンツだけでなくRedditにも施策を拡大しました。一定の運用履歴があるアカウントを活用し、ターゲットテーマで上位表示されている関連Subredditに、有益なコメントを投稿しました。 

結果

こうした施策の成果は、短期間で表れ始めました。わずか7週間で、Discoveredは以下のような大きな成果を実現しています。 

• ChatGPT、Claude、Perplexityからの推奨を通じたAI経由トライアル数が、575件から3,500件超へ増加（6倍） 
• AIによる引用数が600％増加 
• 導入検討段階の重要キーワードにおけるSERP成果が3倍に向上し、コンバージョンにつながる質の高いトラフィックを獲得 
• Redditでの検索順位1位を獲得 

自社サイトがAEOに対応できているか気になる方は、HubSpotのAEO Graderをご活用ください。競合分析、ブランド評価、AI検索での表示状況を改善するための戦略的な提案を確認できます。

Apollo：AI認知系プロンプトでブランド引用率を63％向上 

Apollo.io（英語）でRedditおよびコミュニティー戦略を統括するBrianna Chapman氏は、現在のLLMによるApolloの引用や認識に大きな影響を与えています。Chapman氏は、ウェブサイトのコンテンツを大きく変更することなく、AI検索向けの主要な情報源としてRedditを活用し、ブランド引用率を向上させました。 

実施前の課題

ApolloがChatGPT、Perplexity、GeminiなどのAI検索で営業ツールとしてどのように表示されているかをChapman氏が調査し始めたとき、そこには大きな課題がありました。「LLMはApolloを“単なるBtoBデータプロバイダー”として認識していました。しかし実際には、Apolloは包括的な営業エンゲージメントプラットフォームです。私たちにも同等、あるいはそれ以上の機能があるにもかかわらず、競合他社ばかりが引用されていたのです」とChapman氏は語ります。 

問題の大きな要因となっていたのは、LLMがApolloに関する古いRedditスレッドを参照していたことでした。そこには不完全だったり古かったりする情報が含まれていましたが、公開された状態でクロール可能だったため、それらの情報があたかも事実であるかのように扱われ続けていたのです。  

実施内容

Chapman氏は、AI検索での表示状況を単なるSEOの問題としてではなく、「ブランド認識をどう形成するか」という視点で捉えるようになりました。その狙いは、LLMがすでに信頼している場、主にRedditで、不自然さや作為的な印象を与えることなく会話の方向性を形づくることでした。 

同氏は、ブランドに対するAIの認識を変え、引用数を増やすために、まず「どのような質問が実際にLLM内で使われているのか」を分析しました。

具体的には、Enterpretのファーストパーティデータ（顧客フィードバック）やソーシャルリスニング、ApolloのAI Assistant内で実際に使われたプロンプトを分析し、トピックごとに約200件のプロンプトを洗い出しました。例えば、次のような質問です。 

• 「営業アプローチメールを送る前にメールアドレスを確認してくれるAIは？」
• 「スパムっぽく感じない営業AIツールは？」

その後、AirOpsを使って各プロンプトを追跡し、Apolloがどの場面で引用されているのか、あるいは引用されていないのかを分析しました。 

そして、いよいよ実行に移る段階となりました。

まず、信頼できる情報源として r/UseApolloIO を立ち上げ、このSubredditを5か月あまりで1,100人超のメンバーと33,400回超のコンテンツ閲覧数を持つコミュニティーへと成長させました。大きな転機となったのは、「Apolloを選ぶべきケースと競合製品を選ぶべきケース」を詳しく比較した投稿を r/UseApolloIO に公開したときでした。 

投稿から数日以内に、AirOpsによる分析でその新しいスレッドがLLMに引用され始めていることが確認されました。1週間以内には旧スレッドに取って代わり、主要なプロンプト全体で3,000件以上の引用増加につながりました。 

結果

結果は明らかでした。AI認知系プロンプトにおけるブランド引用率は63％、カテゴリー系プロンプトでは36％を記録しました。さらに、Reddit上でのブランドに対する反応も改善し、ベータ版への登録やデモ申し込みの増加にもつながりました。 

関連リソース

• AEO入門：AI検索時代のコンテンツマーケティング再設計
• LLMがあなたのサイトを見つけ理解する仕組み
  
  

Broworks社の事例：AEOによってLLM経由でSQLを創出 

エンタープライズ向けWebflow開発を手がけるBroworks（英語）は、あるとき「従来の検索エンジンだけでなく、AIツール経由でも案件を創出できるのではないか」と考えました。そこでチームは、本格的にウェブサイト全体のAEO最適化（英語）に取り組みました。  

実施前の課題 

BroworksはすでにLLM内でブランドが引用されることはあったものの、それがビジネス成果として測定できる状態にはなっていませんでした。さらに、AIが生成する回答に影響を与えるための体系的な施策もなく、AI経由の流入が実際のパイプラインや商談にどの程度つながっているのかも把握できていませんでした。 

実施内容

まずBroworksのチームは、スキーママークアップに課題があることに気付きました。そこで、主要なランディングページや導入事例、ブログ記事全体にカスタムスキーママークアップを実装しました。具体的には、FAQ Schema、Article Schema、Local Business Schema、Organization Schemaなど、LLMによるインデックスや理解に重要なスキーマを追加しています。 

さらに、比較表をランディングページ内に直接配置しました。 

次にBroworksが取り組んだのは、ウェブサイトのコンテンツを「プロンプト起点の検索行動」に合わせて最適化することでした。つまり、従来のSEOキーワードではなく、ユーザーがChatGPTで実際に入力する質問を基準にコンテンツを設計したのです。例えば、次のような質問です。「BtoB SaaS向けで最適なWebflow SEO代理店は？」  

さらに、ほとんどのページにFAQセクションを追加し、記事冒頭には要点のまとめも掲載しました。Broworksの料金ページにもFAQセクションを設けました。 

出典（英語）

結果

• オーガニック流入の10％が、ChatGPT、Claude、PerplexityなどのLLM経由 
• AI経由のセッションの27％がSQL（営業有望リード）に転換 
• 従来のオーガニック流入と比べて、サイト滞在時間が30％増加 

営業チームからは、初期段階でのブランド認知向上や、基本説明に費やす時間の減少が報告されました。見込み客はすでに課題や解決策への理解を持った状態で商談に入るため、リード選定や商談化までの期間短縮にもつながっています。

Intercore Technologies社の事例：6か月でAI検索経由234万ドルの売上を創出 

法律事務所向けデジタル支援を行うIntercore Technologiesは、シカゴのある老舗パーソナルインジャリー法律事務所のAEO施策を支援（英語）しました。この法律事務所はSEO面では非常に高い成果を上げており、「Chicago personal injury lawyer（シカゴ 人身傷害 弁護士）」という検索キーワードで1位を獲得し、月間オーガニック訪問数も15,000件を超えていました。しかし、それにもかかわらず、リード数は減少していたのです。  

背景にあったのは、この分野で検索行動が急速にAI検索へ移行していたことでした。AI検索でより多く表示されていた競合他社に、見込み顧客が流れてしまっていたのです。

実施前の課題

簡単に言えば、Intercoreのクライアント企業はAI検索でほとんど認識されていませんでした。専門性の高い分野で豊富な実績を持っていたにもかかわらず、「personal injury lawyer Chicago（シカゴ 人身傷害 弁護士）」という検索クエリーに対するLLMの回答内に、ブランド名がほとんど表示されていなかったのです。一方で競合他社は、73％もの割合でAIの回答内に言及されていました。 

実施内容

Intercore Technologiesは、AEOを「AI検索に専門性を正しく伝えるための取り組み」として捉えました。特に注力したのは、法律事務所としての専門性を、法的ニーズを持つユーザー向けのAI検索で正しく理解し、引用しやすい形に整理することでした。 

施策は、大きく4つの柱で構成されていました。 

• 法律分野の：取扱分野や訴訟の種類、地域ごとの法的文脈を明確に定義し、LLMがその法律事務所を特定の法的ニーズ（人身傷害請求、示談手続き、地域法規など）と関連付けて理解できるようにしました。
• 回答重視型へのコンテンツ再構成 

• AI検索で頻繁に表示される、比較検討段階の法的質問に対して、冒頭で直接回答する形へ50ページ以上の主要コンテンツを書き換えました。 
• 各取扱分野ページに、500語を超えるFAQセクションを追加しました。
• 「イリノイ州における人身傷害請求 完全ガイド」を作成しました。
• 意味構造を意識したHTML設計（H1〜H4階層）を実装しました。
• 自動車事故・転倒事故・医療事故を比較する表を作成しました。

• スキーママークアップとサイト速度の改善：法律サービスの内容や対応地域、専門性をAIが正しく理解できるよう、構造化データを実装しました。これにより、AIプラットフォーム上での情報抽出の精度向上につながりました。さらに、ページの読み込み速度を2秒未満まで最適化しています。 
• 複数プラットフォームでの情報発信強化：AI検索での表示状況を高めるため、LinkedInでは専門性を発信するキャンペーンを展開し、初月だけで5,000件超のエンゲージメントを獲得しました。さらに、YouTubeチャンネルを開設し、Reddit、Quora、Forbes Legal Councilでも継続的に情報発信を行いました。 
  
  

結果

大規模な施策の結果、AI検索での表示状況の改善は、認知拡大だけでなく売上にもつながり始めました。ChatGPT、Perplexity、Claudeにおける表示率は68％まで向上しています 。

さらに、ビジネス面でも次のような成果が表れました。 

• AIによる推奨経由で156件の新規顧客を創出 
• AI経由顧客の平均案件単価は47,500ドル 
• AI検索経由の売上は合計234万ドル 
• AI経由の平均コンバージョン率は16.9％ 

ここまでの事例をもとに、成果につながるAEO施策の共通ポイントを整理していきます。自社のAEO戦略を見直す際の参考としてご活用ください。

• 現在のAIによる引用・推奨状況を計測
• AIが引用しやすいコンテンツへの最適化
• サイトへのSchema.orgの実装／構造化
• AEO対応オペレーションの確立
• AEO対応後の表示状況の分析

1. トラフィックより先に、AI検索での表示状況が向上する

今回ご紹介した事例に共通していたのは、トラフィックに変化が現れる前に、AIによる引用数やブランド名への言及、認知度の向上が見られたことです。AEOの成果を評価する際は、AI検索での表示状況を先行指標として捉えることが重要です。

HubSpot AEOを活用すれば、ChatGPT、Perplexity、Geminiなどで自社ブランドがどのように表示されているかを継続的に把握できます。表示状況スコアや競合とのシェア・オブ・ボイス、プロンプトごとのパフォーマンスを追跡できるため、AEO施策の効果測定に役立ちます。まずは無料のAEO Graderを使って、自社ブランドの現状を確認してみるのもよいでしょう。ブランドのAI検索での表示状況を分析し、改善に向けた提案を確認できます。

2. 回答を先に示すコンテンツが成果につながりやすい

今回の事例では、従来のキーワード中心のコンテンツよりも、質問への回答を先に示すコンテンツの方が、LLMに引用されやすい傾向が見られました。記事の冒頭で直接回答したり、要約やFAQを配置したりしたページは、一般的なブログ形式の導入文から始まるページよりも安定して引用されています。こうした傾向は、SaaS企業、代理店、法律事務所など、さまざまな業界で共通して確認されました。回答を先に示す構成は、キーワードの詰め込みや長い前置きよりも、情報の分かりやすさを優先するアプローチだと言えます。

実践する際は、まずページの冒頭で、ユーザーが知りたい内容に対する明確な答えを提示しましょう。その後に背景説明や事例、補足情報を加える構成がおすすめです。例えば、「SaaSサイトをAI検索向けに最適化するには？」のような見出しを設定し、その直後に簡潔な回答を掲載します。このような構成にすることで、AI検索エンジンが内容を正確に抽出しやすくなり、信頼できる情報源として引用される可能性が高まります。その結果、AI検索での表示状況の向上や、質の高いトラフィックの獲得につながります。

HubSpot AEOの「プロンプトの追跡と提案」機能では、どのような質問を優先してコンテンツ化すべきかを把握できます。業界全体で一般的に検索されているテーマではなく、自社の見込み客が実際にAIへ投げかけている質問に基づいてコンテンツを企画できるようになります。

3. スキーママークアップはAEOに欠かせない

スキーママークアップは、AI検索エンジンがコンテンツの内容を理解し、どのように引用するかを判断するための重要な仕組みです。今回ご紹介した事例でも、FAQ SchemaやHowTo Schema、Product Schema、Offer Schema、Breadcrumb Schema、Dataset Schemaといった構造化データの実装が、AIによる情報抽出や引用率の向上につながっていました。どれほど質の高いコンテンツであっても、スキーママークアップが設定されていなければ、LLMが内容を正しく理解・検証しづらくなり、引用の機会を逃してしまう可能性があります。

まずは重要なページを対象に、適切なスキーマが設定されているか確認しましょう。例えば、比較検討段階向けのコンテンツにはFAQ SchemaやHowTo Schema、製品ページにはProduct SchemaやOffer Schema、サイト構造や企業情報の整理にはBreadcrumb SchemaやOrganization Schemaが役立ちます。実装後は、Google のRich Results Testなどのツールで検証し、AIによる引用状況を見ながら改善を重ねていくことが重要です。適切なスキーママークアップは、AI検索で表示される可能性を高めるだけでなく、コンテンツを正しく理解してもらうことにもつながります。その結果、信頼性の向上やコンバージョン率の改善も期待できます。

Content Hubを活用すれば、スキーママークアップに対応したコンテンツを効率的に公開できます。

4. 自社サイトの最適化だけでなく、外部での情報発信も重要

AEOは、自社サイトを最適化するだけでは十分ではありません。LLMは信頼できる外部情報源も参照するため、AI検索での表示状況は第三者サイト上の情報にも大きく左右されます。Apolloの事例では、RedditやQuoraのようなプラットフォーム上でブランドに関する情報を適切に発信することで、AI検索エンジンによる認識や推奨内容を改善できることが示されました。反対に、こうした場所で古い情報や不正確な情報が広く参照されている場合、たとえ自社サイトを最適化していても、AIはその内容をもとに誤った認識を広め続ける可能性があります。

そのため、まずは見込み客がAIツールでどのような質問をしているのかを把握することが重要です。その上で、信頼性の高いコミュニティーにおいて、正確で有益な情報を継続的に発信していきましょう。例えば、専用のSubredditを立ち上げたり、業界フォーラムに参加したり、比較コンテンツを公開したりすることで、AI検索エンジンがブランドをより正確に理解し、引用しやすくなります。自社サイトの最適化と外部での情報発信を組み合わせることで、AIによる引用の量と質の両方を高めることができます。その結果、コンバージョン率の向上やブランド認知の強化にもつながります。

HubSpotのAIコンテンツ作成機能を活用すれば、さまざまなチャネル向けの高品質なコンテンツを効率的に作成できます。

5. コンバージョンにつながりやすいページへの内部リンクを設計する

内部リンクは、人間のユーザーだけでなく、AI検索エンジンに対してもページ同士の関連性や重要性を伝える役割を果たします。今回の事例では、サイト内のコンテンツを意図的に結び付けることで、AI検索エンジンが情報をより正確に理解しやすくなることが確認されました。特に、回答を先に示すコンテンツから、ランディングページや製品ページなどコンバージョンにつながりやすいページへ内部リンクを設置することが効果的です。反対に、内部リンク構造が整理されていない場合、AI検索エンジンは有益なコンテンツを見つけられても、その先の製品ページや問い合わせページとの関係性を十分に理解できず、コンバージョンにつながりにくくなる可能性があります。

実践する際は、まず重要なページを洗い出し、流入の入り口となる回答重視型コンテンツを特定しましょう。その上で、製品ページやサービスページ、その他の重要なコンバージョンページへ戦略的にリンクを設置します。また、リンクテキストには、ユーザーの検索意図に沿った具体的な表現を使用することも重要です。ページ同士の関係性をAI検索エンジンが理解しやすくなります。このような内部リンク設計を行うことで、AI検索経由の訪問者を適切な導線へ案内しやすくなり、コンバージョンやパイプライン創出につながる可能性を高めることができます。

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

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6. ページ表示速度もAEOに影響する

AI検索エンジンは、コンテンツへ迅速かつ安定してアクセスできることを前提としています。ページの読み込みに時間がかかりすぎると、AIクローラーがページを取得できなかったり、内容を十分に解析できなかったりする可能性があります。その結果、引用される機会やAI検索での表示状況に影響を及ぼします。実際に事例では、コンテンツの質やスキーママークアップが優れていても、ページ表示速度が2秒を超えると成果が伸びにくい傾向が見られました。表示速度が遅いページは、コンテンツの取得や解析に時間がかかるだけでなく、情報の一部が正しく認識されないリスクも高まります。

改善にあたっては、Google PageSpeed InsightsやHubSpotのWebsite Graderなどを活用し、ページ速度を定期的に確認しましょう。あわせて、画像やスクリプトの最適化、キャッシュの活用、表示を妨げるリソースの削減なども有効です。また、多くのAI検索エンジンはモバイルファーストインデックスを採用しているため、モバイル環境での表示速度や使いやすさも重視する必要があります。ページ表示速度を改善することで、ユーザー体験が向上するだけでなく、AI検索エンジンによる情報の取得や引用も促進されます。その結果、AI検索での表示状況の向上やROIの改善にもつながります。

7. 疑問文の見出しを活用する

疑問文形式のH2やH3見出しは、AEOにおいて特に効果的です。なぜなら、ユーザーが回答エンジンに入力する質問と、そのまま一致しやすいためです。例えば、「マーケターはAEOに向けてどのようにページを構成すべきか？」といった見出しを設定し、その下で関連する内容をH3見出しで詳しく解説していく方法が考えられます。 

また、見出しの直後に質問への回答を簡潔に示すことも重要です。AI検索エンジンが内容を正確に理解しやすくなり、誤った解釈を防ぐことにつながります。 

HubSpotのContent Hubには、見出しやコンテンツ構成に関するAEO・SEOの推奨機能が組み込まれているほか、FAQやリストを簡単に作成できるドラッグ＆ドロップモジュールも用意されています。

関連リソース

• マーケティングチームが押さえておきたいAEOのベストプラクティス（英語）
• ウェブサイトの重要ページを最適化するためのオンページSEOのポイント（英語）

AEOとは何ですか？従来のSEOとはどう違うのでしょうか？

AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）は、AIシステムやLLMがコンテンツを理解しやすくし、回答の中で引用・活用しやすい状態に整えるための取り組みです。その目的は、AI Overviewやチャット形式の回答、生成AIによる検索結果の中で、自社ブランドやコンテンツが適切に表示・引用されるようにすることにあります。こうした環境では、ユーザーがウェブサイトを訪問することなく情報収集を完了するケースも少なくありません。
一方、従来のSEOは検索順位やクリック数、トラフィックの獲得を重視します。これに対してAEOでは、AIが回答として利用しやすいコンテンツになっているか、ブランドや製品が明確に認識されているか、引用されやすい状態になっているかが重要になります。AEOはSEOに代わるものではなく、その延長線上にある取り組みです。ただし、成果を測る指標は変化しています。従来のセッション数だけでなく、AIによる引用数やブランドへの言及、コンバージョンへの貢献度、CRMへの影響なども重要な指標となっています。

AEOでは、どのスキーママークアップから導入すべきですか？

まずは、コンテンツの内容やページ同士の関係性をAI検索エンジンに正しく伝えるためのスキーママークアップから導入することをおすすめします。AEOの事例では、FAQ Schema、HowTo Schema、Product Schema、Organization Schema、Breadcrumb Schema、Article Schemaなどが、AIによる情報抽出や引用精度の向上に効果を発揮していました。

重要なのは、スキーマの数を増やすことではなく、ページの内容に合ったものを適切に設定することです。スキーママークアップは、そのページが何について書かれているのか、また関連する情報同士がどのようにつながっているのかを補足する役割を果たします。

AI Overviewやチャット形式の回答に対応しながら、ユーザー体験を損なわないためには？

最も効果的なのは、回答を先に示すコンテンツ構成を採用することです。各セクションでは、まず質問に対する簡潔で完結した回答を提示し、その後に背景説明や事例、補足情報を続けるようにします。この構成であれば、AI検索エンジンと人間の読者の両方にとって理解しやすいコンテンツを作ることができます。

また、AEOの事例では、短い段落や分かりやすい見出し、要約、FAQセクションが、AIによる引用や再利用を促しながら、ページの読みやすさも維持できることが確認されています。AEOは、ユーザー体験と競合するものではありません。むしろ、分かりやすく読みやすいコンテンツを作るというUXの基本原則に沿って取り組むことで、より高い効果を発揮します。

トラフィックが増えない場合、AEOのROIはどのように評価すればよいですか？

AEOの成果は、必ずしもトラフィックの増加として最初に現れるとは限りません。そのため、多くの企業では、AIによる引用数やブランドへの言及、コンバージョンへの貢献、商談への影響、CRM上で得られる営業チームからのフィードバックなどを指標として追跡しています。これらはトラフィックよりも早い段階で変化が現れやすく、時間の経過とともに成果として積み上がっていく傾向があります。

AEOは、AI検索での表示状況をSEOの副次的な成果としてではなく、戦略的に取り組むことで大きなビジネス成果につながります。しかも、その効果は比較的早い段階から現れます。実際に、AEOへ取り組み始めて間もない段階で、AIによる推奨をきっかけとした商談機会の増加が見られた事例もあります。

AEOを効率的に進めるうえでは、適切なツールの活用も重要です。

Content Hubを活用すれば、スキーママークアップに対応した回答重視型のコンテンツを効率的に作成・公開できます。また、HubSpot AEOでは、主要な回答エンジンにおける自社ブランドの表示状況や、競合との比較状況を把握できるため、勘や推測に頼らず改善を進めることができます。

AI検索の影響力が高まる今、AEOを成長戦略の1つとして取り入れてみてはいかがでしょうか。