調べたいことをネット検索するとき、気づけばAIの回答を参考にしている。 ──AIが当たり前のように日常に溶け込む近年、多くの方がこうした体験をしているのではないでしょうか。
%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。
HubSpotが実施した「日本のマーケティングに関する意識・実態調査」では、マーケターの81.6％がすでにAIを業務に活用していると回答しており、AIは日常の意思決定や情報取得の一部としてすっかり定着しつつあります。
<業務において生成AIをどの程度利用しているか>
こうした状況は、企業が情報を届ける方法にも新しい可能性を広げています。検索結果だけでなく、AIが「どの情報をどのように理解し、どのような答えとして組み立てるか」を踏まえた発信が重要になってきています。AI時代は、従来のWeb検索とは異なる"新しい評価軸"が加わることで、独自の視点や専門性を持つ企業がより存在感を発揮しやすい環境が整いつつあります。
本記事では、そのカギとなる「AEO（Answer Engine Optimization）」を体系的に解説し、AI検索時代にコンテンツを最適化するための考え方をお伝えします。
Q.AEOの意味をわかりやすく教えて
AEO（Answer Engine Optimization）とは、ChatGPTやGemini、Google のAI Overviewなどの回答エンジンが生成する際に、企業のコンテンツが「正確で信頼できる情報源」として採用されやすくするための最適化です。
Q.AEOとSEOの違いは？
SEOは検索エンジンでの上位表示を目指して流入を最大化することが目的であるのに対し、AEOはAIエージェントの回答ソースとして選ばれることが目的です。
Q.AIO・LLMO・GEOとの違いは？
AEO、AIO（AI Optimization）、LLMO（Large Language Model Optimization）、GEO（Generative Engine Optimization）は、いずれもAI検索への最適化を指す概念です。呼び方は異なりますが、基本的な考え方はほぼ同じで、AIに理解されやすいコンテンツ構造を作ることを目指しています。本記事ではAEOという表現で統一して解説します。
Q.AEO対策はこれから必須？
すべての企業が即座に対応すべきというわけではなく、自社のターゲットがAI検索をどの程度活用しているかを見極めたうえで優先順位を決めることをおすすめします。
「AEO」とは
AEO（Answer Engine Optimization）とは、検索に対してAIが回答を生成する際に、企業のコンテンツが「正確で信頼できる情報源」として採用されやすくするための最適化のことです。日本語では「回答エンジン最適化」とも呼ばれます。「Answer Engine」とは、検索エンジンやChatGPT・GeminiといったAIツールなどで、ユーザーの質問に対して「直接答えを返す」技術や仕組みを指します。
具体的には、下記のような状態をつくることがAEOの中核にあります。
- 質問と答えの対応関係がはっきりしたテキスト構造にする
- 重要な概念や固有名詞（エンティティ）を一貫した形で記述する
- 定義・結論・根拠が機械的にも読み取りやすい構造で配置されている
つまり、AEOとは「人間や検索エンジンにとって読みやすいだけでなく、Answer Engineが意味を理解し、答えの材料として再利用しやすい形で知識を整理すること」にフォーカスしたコンテンツ最適化のアプローチといえます。
AIO・LLMO・GEOとの違い
| 用語 | 概要 |
|---|---|
|
AEO（Answer Engine Optimization） |
回答エンジンに選ばれるための最適化 |
|
AIO（AI Optimization） |
AI全般への最適化 |
|
LLMO（Large Language Model Optimization） |
大規模言語モデルへの最適化 |
|
GEO（Generative Engine Optimization） |
生成AIエンジンへの最適化 |
AI検索への最適化を指す用語には、AEOの他にもAIO（AI Optimization）、LLMO（Large Language Model Optimization）、GEO（Generative Engine Optimization）などがあります。これらは呼び方が異なるものの、基本的な考え方はほぼ同じです。
大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を生成したり、質問に答えたりできるAI技術のこと。ChatGPTやGemini、Claudeなどは、このLLMを基盤とした対話型AIサービスです。
LLMは、単語の意味や文脈を理解し、複数の情報源から関連性の高い内容を統合して回答を生成します。そのため、コンテンツがLLMに理解されやすい形で構造化されていれば、AIが回答を作成する際の材料として引用されやすくなります。いずれも「AIに理解されやすいコンテンツ構造を作る」「質問と回答の対応関係を明確にする」「信頼性の高い情報源として認識される」といった目標は共通しています。本記事では「AEO」という表現で統一して解説します。
SEOとの違い
SEOとAEOは、どちらもコンテンツを最適化する手法ですが、その目的と役割は異なります。
- SEOの役割：検索エンジン経由の流入最大化
- AEOの役割：AIエージェントの回答ソースになる
従来のSEOは、Google などの検索エンジンで上位表示されることを目指し、検索結果ページからWebサイトへの流入を増やすことが目的です。ユーザーは検索結果のリンクをクリックし、サイトを訪問して情報を得ます。
一方AEOは、ChatGPTやGemini、Google のAI Overviewなどが回答を生成する際に、自社のコンテンツが引用されることを目指す施策です。ユーザーは検索結果ページに遷移する前に、AIが統合した回答を受け取ります。
AI検索が普及したからといってSEOの役割が無くなったわけではありません。SEOは依然として重要なチャネルであり、AEOは新しい接点を作る補完的な役割を担います。両者を組み合わせることで、より多様な経路から見込み客にアプローチできるようになります。
AEOが生まれた背景
AEOが登場した背景には、ユーザーの検索行動が「結果を探す場」から「最適な答えを受け取る場」を探すことへ変化したことがあります。大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIは文脈や意図を理解し、複数の情報源を統合して回答を返すようになりました。Google のAI OverviewやChatGPT・Gemini・Claudeといった各種AIチャットツールは、その象徴です。
従来、「CRMとは」「インサイドセールスとは」といった検索では、複数の記事を読み比べて自分で理解する必要がありました。しかし現在は、定義・目的・メリットなどをAIが統合し、1つのわかりやすい文章として提示します。ユーザーが記事を読む前に「回答が完結してしまう」構造へ変わりつつあるのです。
こうしたAI時代の検索構造に対応するために生まれたのが、AEO（Answer Engine Optimization）です。AEOは、コンテンツを単なる情報の集合ではなく、AIが読み取り、つなぎ合わせ、回答の一部として活用しやすい形へ整えるアプローチとして注目されています。
AI時代に、AEOが真価を発揮する瞬間
AI検索が定着した今、ユーザーは検索結果をクリックして情報を探すのではなく、AIが提示する回答の中で比較・理解を進めるようになりました。ユーザーが複数の選択肢から「自分に最も合う解決策」を探す意思決定に近い瞬間にこそ、AEOは真価を発揮します。
コンテンツが明確で一貫した「課題への答え」として整理されていれば、AIはそれを的確に引用し、ユーザーの文脈に沿った形で提示します。その結果、企業は最終段階に近い高い関心層へピンポイントで価値を届けることができ、問い合わせや購入といったアクションにもつながりやすくなるのです。
AI検索普及の背景には、「本当に必要な情報を効率的に得たい」ニーズの高まりがある、というのがHubSpotの見解です。私たちが提唱する Loop Marketingでは、企業の「自社ならではの視点」で「特定の一人が求める価値」を形にし、その人が必要とする瞬間に、自然に届く形で発信することを重視しています。それを高速で改善・循環させることで、顧客体験の向上につながると考えています。
Loop Marketing プレイブック詳細を確認してみる→
AEOはまさに、このユーザーニーズとHubSpotの考えが交わる取り組みです。企業が持つ独自の価値を、ユーザーの意思決定が最も高まる瞬間に届けられる──AEOはそのための重要なアプローチといえるでしょう。
AI検索がコンテンツを理解する仕組み「エンティティ」の重要性
AI検索がコンテンツを正確に理解し、適切な回答を生成するうえで重要な概念が「エンティティ」です。
エンティティとは
エンティティとは、人名、企業名、製品名、場所、概念など、明確に定義できる固有の「もの」や「こと」を指します。例えば、企業名の「HubSpot」や、製品名の「Marketing Hub」はエンティティです。AIは、これらのエンティティ同士の関係性を理解することで、コンテンツの文脈を把握し、ユーザーの質問に対する適切な回答を生成します。
AEOでは、エンティティを一貫した形で記述し、関連するエンティティ同士の関係を明確にすることが重要です。「HubSpotはCRMプラットフォームを提供する企業」「Marketing HubはHubSpotが提供するMAツール」といった関係性を明示することで、AIはより正確にコンテンツを理解できるようになります。
AI時代に「エンティティ」の重要性が増す理由
「エンティティ」の考えは、SEOでも重要とされてきました。そうした中、AI時代にその重要性がさらに増す背景には、ユーザーの検索行動が従来よりも具体化していることがあります。
例えば「おすすめのCRMを教えて」と検索して複数のCRMツール候補を得たあと、ユーザーは「従業員200名規模の企業に合ったCRMは？」のように、自社の条件を踏まえた質問へと絞り込んでいきます。
このようにニーズが具体化した質問に対して適切な回答を返すためには、製品名・対象企業規模などのエンティティ同士を関連付けて記述しておくことが重要です。AIは、これらの関連性を手がかりに「この製品は、この規模の企業に適している」という文脈を理解し、より精度の高い回答を生成できるようになります。
AEOのベストプラクティス
AEOを実践するうえで重要なのは、「ユーザーの課題を理解し、役立つ情報を適切な形で届ける」という本質です。これを実現するための具体的な手段として、以下に5つのポイントを紹介します。
- 結論ファーストの文章設計
- FAQ（Q＆A）最適化
- 構造化データの活用
- E-E-A-T強化
- 音声検索用に最適化する
結論ファーストの文章設計
ユーザーの質問に対して、すぐに答えを提示する構造にすることが重要です。見出しの直下や段落の冒頭で結論を示し、その後に詳細な説明を続ける形式（PREP法）を採用すると、AIが回答を抽出しやすくなります。
例えば、「CRMとは」という質問に対しては、まず「CRM（Customer Relationship Management）とは、顧客との関係を管理し、営業やマーケティング活動を効率化するシステムのことです」と定義を示し、その後にメリットや機能を説明する形です。
FAQ（Q＆A）最適化
よくある質問とその回答を明示的に記載することで、AIが引用しやすい形式を作れます。「Q. ～～～ / A. ～～～」という形式で、ユーザーが持ちやすい疑問とその答えを整理しましょう。
本記事の冒頭でも採用しているように、FAQ形式はユーザーにとっても読みやすく、AIにとっても質問と回答の対応関係が明確なため、引用されやすい構造です。
構造化データの活用
schema.orgなどの構造化データ形式を使用することで、AIに理解されやすい構造化マークアップを実現できます。特に、FAQPageやHowToといったスキーマタイプは、質問と回答の関係を明確に示すため、AEOに効果的です。
構造化データは、HTMLのhead内やbody内にJSON-LD形式で記述します。これにより、検索エンジンやAIが、ページの内容をより正確に理解できるようになります。
E-E-A-T強化
E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness：経験、専門性、権威性、信頼性）を示すことで、AIが「信頼できる情報源」と判断しやすくなります。具体的には、執筆者のプロフィールや専門性を明示する、引用元を明確にする、定期的に情報を更新するといった対応が有効です。
HubSpotのようにブランド自体が専門性を持つ場合、企業名やサービス名を適切に記載することも信頼性の向上につながります。
音声検索用に最適化する
音声検索では、AIアシスタントが「1つの情報源」として採用したくなるような、読み上げに最適化されたコンテンツを作ることが大事です。AlexaやSiriといった音声アシスタントは、自然言語で構成された情報で、かつ15?30秒で簡潔に読み上げられる情報を好みます。
また、ローカルSEOの観点から、地域名や「近く」「周辺」といった位置情報に関連する語句を適切に含めることも重要です。
AIに採用されやすい記事の書き方は、こちらで詳しく解説しています。
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（2026.02.18公開）
AEOを実践するためのステップ
AEOを実際に取り入れるには、以下のステップで進めることをおすすめします。
- 現状分析
- テーマ設計
- 改善
1. 現状分析
まず、既存コンテンツがAI検索でどのように扱われているかを確認しましょう。実際にChatGPTやGeminiなどで、自社が扱うトピックについて質問し、自社のコンテンツが回答に含まれているかをチェックします。
含まれていない場合は、回答品質や構造に改善の余地がある可能性があります。どのようなコンテンツが引用されているかを分析し、自社のコンテンツとの違いを把握しましょう。
その際、HubSpotが提供するAEO Grader（無料）を使えば、ChatGPTやGeminiといった主要AIプラットフォームにおけるブランドのAI可視性などを分析できます。
さらにHubSpot CRMでは（※）、リード（見込み客）との接点を自動で判別し、チャネルごとの成果を把握する機能を提供しています。この識別タイプの1つに「AIリファーラル」があり、「ChatGPT」や「Gemini」といった主要LLMから流入したリードを他チャネルと分けて計測することができます。
「AIに引用された」という表面的な事実だけでなく、「そこから実際に何人が来訪したか」まで把握できるため、コンテンツ最適化を図る上で重要な根拠となります。
（※ Marketing Hub、Content HubともにProfessionalエディション、Enterpriseエディションで利用可能）
2. テーマ設計
ユーザーが実際に検索しそうな質問を洗い出し、それに対する明確な回答を用意します。質問ベースでコンテンツを構成することで、Answer Engineが引用しやすい形になります。例えば、「CRMの導入メリットは？」「CRMとSFAの違いは？」といった具体的な疑問を想定し、それぞれに対して簡潔でわかりやすい回答を準備します。
3. 改善
検索ログやAI回答を使った継続的な最適化を行います。定期的に主要なキーワードでAI検索を実施し、自社コンテンツの引用状況を確認しましょう。
引用されていない場合は、コンテンツの構造や表現を見直します。また、競合が引用されている場合は、その理由を分析し、自社のコンテンツに反映させることで、継続的な改善が可能になります。
AEOに関するよくある質問
AEO実施後、成果が出るまでどれくらいの期間がかかりますか？
AEOの効果が現れるまでの期間は、コンテンツの品質や競合状況によって異なりますが、一般的には3～6か月程度を見込むとよいでしょう。即座に効果が出るわけではありませんが、質問と回答の対応関係を明確にする、FAQ形式を採用するといった対応は比較的早く効果が現れる傾向があります。
一方、E-E-A-Tの向上や構造化データの実装など、より本格的な対応は中長期的な取り組みとなります。継続的にコンテンツを改善し、AI検索での引用状況を確認しながら、徐々に最適化を進めていくことをおすすめします。
AEOの効果を測定する方法はありますか？
AEOの効果測定には、HubSpotが提供する無料ツール「AEO Grader」をぜひご活用ください。このツールでは、自社のWebサイトがAI検索にどの程度最適化されているかをスコアで評価できます。
具体的には、以下のような指標で効果を測定できます。
- AI検索での引用頻度：主要なキーワードでAI検索を実施し、自社コンテンツが回答に含まれる割合
- 引用される文脈の質：単なる情報源としての引用か、推奨される解決策としての引用か
- トラフィックの質：AI検索経由の訪問者のエンゲージメント率やコンバージョン率
定期的にこれらの指標を測定し、改善の効果を確認しましょう。
どうすればAIに「信頼できる情報源」と判断されますか？
AIが「信頼できる情報源」と判断する要素には、以下のようなものがあります。
- E-E-A-Tの強化：執筆者の専門性や経験を示す情報を記載する、引用元を明確にする、定期的に情報を更新するといった対応が有効です。
- 一次情報の提供：他社の情報をまとめるだけでなく、自社独自の調査データや事例、専門家の見解など、オリジナルの情報を提供することで、信頼性が高まります。
- 一貫性のある記述：同じトピックについて複数のページで一貫した説明をすることで、AIが「この企業はこの分野の専門家」と認識しやすくなります。
- ドメインの権威性：長期的に質の高いコンテンツを発信し続けることで、ドメイン全体の権威性が高まり、AIからも信頼される情報源として認識されやすくなります。
構造化データ（schema.org）は必須ですか？
構造化データの実装は必須ではありませんが、実装することでAIがコンテンツをより正確に理解しやすくなります。特に、FAQやHow-to、レビューといった特定の形式のコンテンツでは、構造化データを実装することで、検索結果での表示が強化されたり、AI検索での引用率が向上したりする可能性があります。
ただし、構造化データを実装するだけで効果が出るわけではありません。まずはコンテンツの質を高め、質問と回答の対応関係を明確にするといった基本的な対応を優先し、その後に構造化データの実装を検討するとよいでしょう。
技術的なリソースが限られている場合は、まずは文章の構造や表現の改善に注力することをおすすめします。
AEOはSEOの進化系ではなく「AI検索時代の必須戦略」
AI検索が進化する今、コンテンツは単なる情報ではなく「誰の、どんな価値観に基づく知識なのか」が問われるようになっています。AEOは、その前提の上に成り立つ「AIに理解されるための最適化」ですが、本質は企業が持つ独自の視点や専門性を軸に、知識を体系化し発信していく取り組みそのものです。
HubSpotでは、こうした考え方を「Loop Marketing」として提唱しています。企業が持つ「自社らしさ」を中心に据え、単なるペルソナ像ではなく「特定の一人」に届けるレベルでアプローチを個別化する。そして、それを最適なチャネルで発信していき、AIの技術を持って高速に改善し、循環させながら価値を深めていく。こうした姿勢が、AI時代のパーソナライズを実現し、必要な情報を本当に必要としている人へ届ける基盤になると考えています。
Loop Marketing プレイブック詳細を確認してみる→
AI検索の時代では、単に検索結果に表示されること以上に、企業が持つ視点や知識体系そのものが「AIの回答を形づくる要素」として扱われるようになっています。だからこそ、自社ならではのナレッジを継続的に循環させ、磨き続け、「選ばれるブランド」へと進化させる取り組みが欠かせません。それこそが、AI時代において価値を提供し続けるための本質であり、企業が未来の競争力を築くための最も重要なアプローチといえるでしょう。
本記事で紹介した回答ファーストの文章設計や構造化データなどの取り組みは、あくまで見込み客に必要な情報を届けるための手段です。SEOでもAEOでも、「ユーザーが抱える課題を理解し、その解決に役立つ情報を、最も適切な形で提供する」という本質は変わりません。テクニックや最適化手法にとらわれるのではなく、「この情報は、本当に相手の役に立つか」「わかりやすく伝えられているか」を常に問い続けながら、コンテンツを磨いていきましょう。
