AIに採用されやすい記事の書き方は？AEO対応のコンテンツ実践法

生成AIの普及によって、コンテンツマーケティングの環境が大きく変化しています。ChatGPTやGeminiなどの生成AIが検索結果を要約・引用する時代において、従来のSEOだけでは十分な成果を得られなくなっているのが現状です。

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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AEO（Answer Engine Optimization）と呼ばれる「回答エンジン最適化」が、今やオウンドメディア運営において欠かせない視点となっています。しかし、「AIに採用されやすい書き方」と言われても、具体的に何を変えればいいのか、どのように取り組めばいいのかわからないという声も少なくありません。

本記事では、AIに引用・要約されやすい記事の特徴と、実務で即活用できるAEO対応のコンテンツ制作方法を詳しく解説します。オウンドメディアの現場リーダーとして、チーム全体で再現性高くAEO対応コンテンツを作れるようになるための具体的な方法をお伝えします。

Q.AIに記事を引用されるために最も重要なことは？

質問に対する答えを明確に取り出せる構造を作ることです。結論ファーストな文章と、見出し・箇条書きで整理された情報が、AIにとって理解しやすく引用されやすくなります。

Q.FAQ形式がAEOに強いといわれる理由は？

FAQは「質問→回答」という形式そのものが、生成AIで回答を返す仕組みと一致するためです。AI検索は「ユーザーの質問に最も適切なテキスト断片を探し、再構成する」仕組みで機能しています。

AIに採用されやすい記事には、明確な特徴があります。

【AIに採用されやすい記事の特徴】

【AIに採用されにくい記事の特徴】

このように、結論が冒頭にあり、見出しや箇条書きで構造化された記事は、AIが情報を抽出しやすいため高く評価されます。具体的な数値や専門的なデータ、独自事例を含めることで信頼性が担保され、回答ソースに選ばれやすくなります。

反対に、前置きが長く結論が後回しになっている記事や、抽象的な表現ばかりのコンテンツは、AIが回答を特定しづらく、敬遠されがちです。また、独自性のない一般論や根拠不明な情報は、信頼性が低いと判断され、AIの引用対象から外れる原因となります。

これらの違いを理解し、構造化と明確化を意識してコンテンツを制作することが、AEO対応の第一歩です。
 

AIに採用されるためには、下記の9つの要素を意識すると良いでしょう。

特に1～4は今日からすぐに実践できる基本要素です。5～7は記事の信頼性を高める応用要素、8～9は技術的な対応が可能な場合に取り組むと効果的です。

1. 結論ファースト（PREP法）で情報の意図を明確化する
2. 見出し・段落・表・箇条書きなどによる徹底的な構造化
3. Q&A／FAQ形式で「質問と回答」を明示する
4. 自社でしか出せない独自性を盛り込む
5. 専門性（E-E-A-T要素）
6. 音声検索用に最適化する
7. 正確な情報を記載する
8. 「他のユーザーも質問しています」への掲載を狙う
9. 内部リンクと外部リンクを適切に設置する
    

1. 結論ファースト（PREP法）で情報の意図を明確化する

AIは「主張」が明確な文章ほど採用しやすい特性があります。PREP法（Point：結論→Reason：理由→Example：具体例→Point：結論）は、まさにAIにとって処理しやすい構造そのものです。

例えば、「まず背景として～があり…」「続いて市場環境が…」と前置きが長く、本題が不明確な文章では、AIが重要部分を検出しづらくなります。最初の1～2文で結論を明示し、その後に理由や具体例を続けることで、AIが内容を正確に理解し、引用しやすくなります。
 

2. 見出し・段落・表・箇条書きなどによる徹底的な構造化

AIは、「見出し=トピック」「箇条書き=要点」のように認識する傾向にあります。構造が曖昧だと、AIは内容のまとまりを誤認しやすくなります。

【具体的な構造化の方法】

• H2、H3タグを適切に使い、階層構造を明確にする
• 1段落＝1メッセージを徹底する
• 複数の要素を説明する際は箇条書きを活用する
• 比較情報は表形式で整理する

さらに、schema.orgなどの構造化データ形式を使用すると、AIがコンテンツをより正確に読み取れるようになります。技術的な実装が可能な場合は、構造化マークアップの導入も検討しましょう。

3. FAQで「質問と回答」を明示する

AIは、「質問＋回答」を再利用しやすい形式として扱うため、ユーザーの検索意図に応じたFAQを設置することで、AI検索で引用される確率が高まります。

ただし、闇雲にFAQを作れば良いわけではありません。ユーザーが実際に疑問に思う内容を的確に捉え、簡潔で明確な回答を用意することが重要です。

→質問が具体的で、回答の冒頭にズバリ結論が書かれている。

→質問が広すぎて意図が不明確。回答も「色々」「かもしれません」といった曖昧な表現が多く、結局何が結論なのかわからない。
 

4. 自社でしか出せない独自性を盛り込む

AIは大量の情報源を参照する仕組みになっていますが、その際にRAG（検索拡張生成）という技術を使用しています。

RAGは、AI自身の学習データだけでなく、外部の情報源にもアクセスし、その情報を元に回答を生成する仕組みです。このRAGの技術により、ハルシネーション（AIの誤った情報生成）の低減につながり、AIは事実に基づいた正確な回答を提供しやすくなりました。

一方で、一般論やありふれた説明は「他サイトでも代替できる」と判断され、引用候補として選ばれにくくなります。ユーザーの検索意図を満たし、且つ自社の独自要素を盛り込むことで、AIに「引用する価値がある情報源」として認識されやすくなります。

【AIに評価されやすい独自要素】

• 自社の一次データ（アンケート調査の結果、実績数値など）
• 業界の具体例（実際の導入事例、成功・失敗パターン）
• 施策の実体験（現場で試した結果）
• 専門家の見解（社内の専門家インタビュー、有識者コメント）
• 独自分析や図解（データの可視化、比較表、フローチャート）
• 現場での気づき（お客様の声、よくある誤解、意外な盲点）

とくに、現場でしか得られない具体的な気づきや事例はAIが生成できない領域のため、価値が高まります。
 

5. 専門性（E-E-A-T要素）

出典：General Guidelines（英語）

AIはE-E-A-T（Experience：経験、Expertise：専門性、Authoritativeness：権威性、Trustworthiness：信頼性）を学習データ上でも重視します。そのため、以下の点を踏まえながらコンテンツを制作することが大切です。

• 経験：執筆者自身や組織の直接的な体験
• 専門性：特定分野における知識・スキル、独自調査のデータ等
• 権威性：発信元の著名度や影響度
• 信頼性：情報の正確性・サイトの安全性

記事内で執筆者の専門性や経験を明示したり、信頼できる情報源を引用したりすることで、AIからの評価が高まります。
 

6. 音声検索用に最適化する

音声検索への最適化において重要なのは、AIアシスタントが「1つの情報源」として選びたくなる、読み上げに適したコンテンツ作りです。AlexaやSiriなどの音声アシスタントは、15～30秒で簡潔に読み上げられ、かつ自然言語で構成された事実を好みます。

最適化の具体的な手法は以下の通りです。

• 曖昧な代名詞を避け、主語を明確にする：専門用語や長い従属節を避け、主語を繰り返して「何についての説明か」を明確にします。例えば「それは～」ではなく「HubSpotのAPIは～」と具体的に記述します。ただし、名詞を入れすぎるとくどい印象となるため、違和感のない程度にしましょう。
• 技術的なマークアップの活用：「speakable schema.org」を使用することで、どの段落が自己完結的で読み上げ可能かをアシスタントに明示します。（speakableプロパティは、記事内の読み上げに適した箇所を明示し、音声検索での引用を助ける技術）

これらを通じて、FAQや定義を「声で伝わる情報」に整理することが引用率の向上につながります。
 

7. 正確な情報を記載する

AIは、権威性のある出版物や公的機関からの情報を優先的に参照します。記事内で数値やデータを引用する際は、必ず一次情報源を明示し、正確性を担保しましょう。

【信頼できる情報源の例】

• 公的機関（厚生労働省、経済産業省など）
• 業界団体の公式レポート
• 学術論文や研究結果
• 企業の公式サイトやプレスリリース

不正確な情報や出典不明のデータは、AIからの信頼性評価を下げる要因となります。
 

8. 「他の人はこちらも質問（関連する質問）」への掲載を狙う

強調スニペットやPAA（People Also Ask：他のユーザーも質問／関連する質問）に掲載されることは、Google から信頼できる回答として選ばれたことを意味し、AIによる引用確率を高めます。これらはAI概要のトレーニングデータとしても機能するため、AEOにおいて優先すべき要素の一つです。

記事作成の際は、下記のような点を意識しましょう。

• 形式の最適化：既存のスニペットがリスト形式ならリストで、段落なら簡潔な文章で、比較なら表形式で回答を構成します。
• 質問文の一致：見出し（H2／H3）には、PAAに表示される質問文をそのまま使用します。
• 逆ピラミッド構成：回答はページ上部、理想的には最初の2スクロール以内に配置します。最初に結論を述べ、その後に詳細な解説を続ける構成が有効です。
• 戦略的な更新：四半期ごとにPAAの質問を調査し、既存の権威あるページを最新の質問に合わせて更新することで、新規作成よりも早く成果を得られます。
   

9. 内部リンクと外部リンクを適切に設置する

AIがWebサイトの価値を判断する際、リンクは「情報の地図」であり「信頼の裏付け」として機能します。適切に設置されたリンクは、AIによる情報の抽出精度を飛躍的に高めます。
 

内部リンク：AIに「情報の専門性」を伝える

内部リンクは、サイト内の関連コンテンツを繋ぎ、AIにサイト全体のテーマ性や構造を理解させる役割を果たします。

• トピッククラスターの形成：1つの大きなテーマ（ピラーページ）に対し、詳細を解説した個別記事を内部リンクでつなぐことで、AIは「本サイトはこの分野を網羅的に理解している専門家だ」と認識しやすくなります。
• クローラビリティの向上：AIのクロールを助け、新しい情報や深い階層にある「独自データ」を確実に見つけさせることができます。

外部リンク：AIに「情報の正確性」を証明する

信頼できる外部ソースへのリンクは、AIにおいて懸念される「ハルシネーション（嘘の情報）」を防ぐ強力な証拠となります。

• 情報のグラウンディング（根拠付け）：公的機関や研究機関、一次情報源へリンクを貼ることで、AIは「この記事の内容は、信頼できる外部データに基づいている」と判断できます。これはRAG技術において、AIが自信を持って回答を生成するための重要なシグナルになります。
• E-E-A-Tの補強：専門性の高い外部サイトとの関連性を示すことは、自サイトの信頼性（Trustworthiness）の向上に直結します。

リンクを設置する際には、「こちら」や「詳しくはこちら」といった曖昧なテキストではなく、「〇〇機関による2025年テレワーク利用率調査データによると」のように、リンク先の内容がAIにも人間にも瞬時にわかる具体的なアンカーテキストを使用することが大事です。

AIに採用されやすい記事を作るためには、ここで紹介した9つの要素を取り込むことが重要です。ただし、これらをテクニックとして表面的に真似するだけでは、本質的な効果は得られません。

AEOで求められるのは、単にAIに拾われる構造にするだけではなく、ユーザーの疑問に対して一貫した答えを示し、検索意図や文脈の違いに応じた情報を届けることです。自社らしさへのこだわりと個別化を研ぎ澄ます考えを大切にしながら、記事づくりに取り組んでいきましょう。
 

AIが情報を正確に読み取り、回答リソースとして採用しやすくするためには、記事を適切な構造に整理する必要があります。全体・見出し・段落の3つに区分し、AEOに強い記事構造の作り方を解説します。
 

全体構造：読者とAIが全体像をつかみやすい「流れ」を設計する

記事全体の流れを「要約→結論→根拠→手順→FAQ（必要に応じて）」の順番で構成すると、AIが「この章は何を説明しているか」を判断しやすくなります。各ブロックが明確な役割を持ち、重複や抜けがない状態を作ることが重要です。

読者にとっても、回答の全体像を先に提示することで理解しやすく、満足度の高いコンテンツになります。

また、ペルソナの明確化と一貫性も重要です。「誰の」「どのような」悩みを解決する記事なのか、ペルソナを事前に定義しましょう。ターゲットを絞ることで、AIは「特定のニーズに応える専門性の高い回答」として認識しやすくなり、記事全体を通じて論理の一貫性を保つことができます。

例えば、「マーケティング部門の責任者」をペルソナとする場合、単なる機能紹介ではなく「ROI（投資対効果）の最大化」や「チームの生産性向上」といった経営視点のメリットを中心に据えて内容を一貫させます。専門用語を適切に使いつつ、他社事例や具体的な導入効果（リード創出数20％アップなど）を論理的に提示することで、「決裁権者向けの信頼できるリソース」と判定されやすくなります。
 

見出し構造：AIがテーマを誤認しない粒度で見出しを整理する

AIはHTMLタグ（H2、H3など）を「情報のインデックス（索引）」として読み取ります。見出しの粒度がバラバラだったり、意味が曖昧だったりすると、AIはどの情報が重要で、どの情報が補足なのかを正しく理解できません。どの見出しに何の情報が書かれているかを明確にし、AIが特定のセクションを「回答」として正確に切り出せるようにしましょう。

【見出し設計のポイント】

• 論理的な階層構造（H2→H3）の徹底：H2で提示した大きな問いに対し、H3でその回答要素を分解して提示します。この階層が崩れると、AIは情報の親子関係を誤認し、要約の精度が落ちてしまいます。
• デザイン目的で見出しタグを使用しない：見出しタグ（<h1>～<h6>）は、文字の大きさやスタイルを変更するために使用するものではありません。デザインの調整はCSSで行い、タグはセマンティックな構造定義のために使用します。
• 見出しは簡潔に：長すぎる見出しは、特にスクリーンリーダーのユーザーにとって負担になることがあります。30文字以内を目安に簡潔にまとめましょう。
   

段落構造：1段落1メッセージで「回答単位」に分解する

AIは文章を「文脈の塊（チャンク※）」として処理するため、1段落に複数のトピックを混ぜず、1つの主張に絞る「ワントピック・ワンメッセージ」を徹底しましょう。これにより、AIは特定の問いに対する「純度の高い回答」として、その段落をそのまま引用しやすくなります。

段落内でもPREP法を適用すると、論理構造が明確になります。

このように、1文を40～60文字の短文に抑え、主語と述語の関係を明確にすることで、AIが文脈を誤解するリスクを最小限に抑えられます。

※チャンク：大量のデータや長い文章を、AIが処理しやすいように意味のある小さな塊に分割した単位のこと
 

生成AIの回答は、「質問に対して最も適切なテキスト断片を探し、再構成する」という仕組みで成り立っています。FAQはまさに「質問→回答」というAIの構造と完全に一致する形式のため、AIにとって最も取り出しやすく、引用されやすい要素となります。

実際に、アメリカの大規模コミュニティサイト「Reddit（英語）」の投稿が「AI学習データとして重視されている」ことは各種メディアでも報じられています。Business Insiderの記事（英語：2025年1月）によれば、Google やOpenAIはRedditの膨大なQ＆A・議論データをモデル改善に活用しており、Reddit COOのJen Wong氏も「Redditのコメントはこうしたトレーニングを助けている」と明言しています。

このような背景から、AIは「質問→回答」という形式を「理解しやすい構造」として扱う傾向があるため、FAQを記事内に適切に設置することはAEOにおいて重要な意味を持ちます。

ただし、闇雲にFAQを作れば良いわけではありません。AIにも人にも伝わらないFAQは置いても意味がないため、ただ設置するだけではなく、あくまで必要に応じて適切な内容で設置することが重要です。
 

FAQに入れるべき質問の選び方（ユーザー意図の分解）

FAQを効果的に機能させるためには、ユーザーが実際に抱く疑問を的確に捉えましょう。

【効果的なFAQ設計のステップ】

1. ペルソナの疑問を洗い出す：ターゲットユーザーが記事のテーマについて何を知りたいかをリストアップする
2. 検索意図を分析する：PAAやサジェストキーワードなどを参考に、検索意図を分析する
3. 段階別に質問を用意する：初心者向け・中級者向けなど、理解度に応じた質問を設定する
4. 具体性を重視する：具体的なシーンや課題に対する質問を選ぶ
    

抽象的すぎるFAQはNG

FAQの質問が抽象的すぎると、AIも人も理解しづらくなります。「AEOについて教えてください」のような漠然とした質問ではなく、「AEOとSEOの違いは？」のように、具体的で答えやすい質問形式にしましょう。

また、回答も簡潔で明確にします。1つのFAQで複数のトピックを扱うのではなく、1質問1回答の原則を守ることが重要です。
 

すでに公開している記事をAEO対応にリライトする際は、以下の手順で進めます。
 

現状分析：どの部分がAIに理解されにくいのかを特定する

まず、既存記事のどこがAIに理解されにくいかを分析します。

【チェックポイント】

• 結論が後半に来ていないか
• 見出しが抽象的すぎないか
• 段落が長すぎないか
• FAQ形式の要素があるか
• 構造化データが実装されているか
• 情報の信憑性があるか

これらの点を確認し、改善すべき箇所を洗い出しましょう。
 

構造調整：見出し・段落・FAQを再配置する

分析結果をもとに、記事の構造を調整します。

【具体的な調整内容】

• 冒頭に結論を追加する
• 見出しを具体的でわかりやすい表現に変更する
• 長い段落を分割し、1段落1メッセージにする
• 記事末尾にFAQセクションを追加する
• 箇条書きや表を活用して情報を整理する
• 一次情報を盛り込む

構造調整によって、AIだけでなく読者にとっても理解しやすいコンテンツに生まれ変わります。
 

文章リライト：PREP化・質問形式化・冗長表現の削除

文章レベルでのリライトを行います。

• PREP法の適用：各段落を「結論→理由→具体例→結論」の流れに整える
• 冗長表現の削除：「～ということ」「～というもの」など、不要な表現を削除し、簡潔にする

なお、HubSpotが提供するContent Hub上でブログを運用している場合は、編集画面からBreeze（HubSpotのAI）を使ってこの作業を効率化できます。

AEO対応したい段落や記事全体を選択し、これまでに述べた対応方法である「結論ファーストで書き直す」「FAQ形式の要素を追加する」といった指示を与えるだけで、PREP化や質問形式化したドラフトを一瞬で生成できます。

そのうえで、本記事で紹介したチェックポイントに沿って人が微調整することで、「AIにもユーザーにも伝わる形」へのリライトを短時間で回せるようになります。

これらのリライトを通じて、AIが理解しやすく、引用しやすいコンテンツに仕上げます。
 

AIに採用されやすい記事のために、結論ファーストや構造化、FAQなどの具体的な工夫を紹介してきました。AIという新たな技術の台頭により、マーケターには、これまでとは異なる視点で記事制作に向き合う姿勢が求められています。

一方で、時代や技術が変化しても、「ユーザーのニーズに合った情報を、わかりやすく届ける」という本質そのものが変わることはありません。

その意味で、構造を整えることはゴールではなく、「伝えるべき中身をより明確にするための土台」に過ぎません。AIが一般的な情報を容易に再構成できる時代だからこそ、記事の"差"を生むのは、自社の経験・知見・思想といった固有の価値です。

HubSpotが提唱するLoop Marketingでは、自社らしさを表現（Express）→顧客ごとに個別化（Tailor）→効果的なチャネルで増幅（Amplify）→継続的に改善（Evolve）という循環を重視しています。AEOはこの循環において、AIという新しいチャネルで顧客に発見されるための「Express」と「Amplify」を支える重要なアプローチと言えます。

最終的にAIにも人にも選ばれるのは、読者にとって圧倒的にわかりやすく有益な記事です。小手先のテクニックではなく、ユーザーの疑問に誠実に向き合いながら、自社らしい答えを言語化する姿勢こそが、AEO時代におけるコンテンツ品質を大きく左右していくでしょう。