AEO対策とは？SEOとの違いから具体的な手法、成功へのロードマップを徹底解説

AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）は、AI検索結果に自社コンテンツを適切に引用・推奨させ、集客とCVを最大化するための新しい最適化手法です。 AI検索の本格導入により、ユーザーの検索行動は劇的に変化しています。従来のSEOでは対応できないこの変化に対応し、集客とコンバージョンを最大化するために不可欠なのがAEO対策です。本記事では、AEOの本質、SEOとの違い、そしてSpeee独自の成功ロードマップを解説します。

AEO対策とは？まずはAI時代の検索市場を理解しよう

対話型AIツールの使用の本格化や、AI Overviewsの登場により、従来のWebマーケティングの常識は通用しなくなりました。この新しい検索環境で成果を出すために、AI検索がもたらす変化とAEOの基本的な定義を理解しましょう。

AEOの基本的な定義

AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）は、単なるWebページの最適化ではなく、AIが人間のように「情報源を選定し、理解し、要約し、そして推奨する」という一連のプロセス全体を最適化する概念です。

AEO対策の目標は、LLMが回答を生成する際、自社コンテンツを「最も信頼できる、引用すべき一次情報源」として認識させ、引用元として表示させることです。AIが回答を完結させる「ゼロクリック問題」を乗り越え、むしろAIにコンテンツの信頼性を担保してもらいながら、より購買意欲の高いユーザー（ナーチャリングされた見込み顧客）をサイトへ誘導する新しいCV獲得ルートを確立します。

つまり、AEOは「AIによる集客とCV貢献」に焦点を当てた、AI時代の最先端のマーケティング戦略です。

Speeeが「AEO」という言葉を採用する理由

Speeeが日本で一般的に使用されている「LLMO（LLM最適化）」や「AIO（AI最適化）」ではなく、「AEO（回答エンジン最適化）」という言葉を採用しているのには、明確な理由があります。

用語のスコープにおける最適解としてのAEO

「AIに選ばれるために情報を最適化させる技術」という文脈でよく使われている用語の定義をまとめました。

• AIO（Artificial Intelligence Optimization）：AI（人工知能）技術全般への最適化を指す、最も広い概念を持つ用語です。ただし、Google検索におけるAIによる概要（サマリ部分）を指すケースもあります。
• GEO（Generative Engine Optimization）：生成AIへの対応というスコープを指し示す用語で、ChatGPTのような対話型AIのほかに、画像系AI生成エンジンなども含有します。
• LLMO（Large Language Models Optimization）：大規模言語モデル（LLM）最適化を指す用語です。LLMを基幹システムとする対話型AIに対し、情報を学習・記憶・引用させるための最適化を指します。
• AEO（Answer Engine Optimization）：直訳すると回答エンジン最適化、つまりLLMを使用した対話型AIアプリケーション最適化を指す用語です。

Speee AIリサーチ＆イノベーションセンターでは、LLMを中核としつつ、検索APIなどその他の重要機能を包括する対話型AIアプリケーションへの対応という意味では、「LLMO」だと意味として狭くなりすぎると考え、「AIに推奨されやすくすることを目指す」という文脈において最も適切なサイズの言葉であるAEOを採用しています。

堅実な投資により最短距離での事業グロースを支援する意図

日本国内では「LLMO」という言葉が急速に広まり、「早く旧来のSEOから新たなLLMOに移行しないと乗り遅れる」といった危機感をあおる情報発信が多く見受けられます。しかし実際のところ、日本はもちろん、個人の生成AI利用率が日本の5倍以上とされるAI先進国・米国ですら、AIツール経由のCVは全体の0.1％にも満たないことが分かっています。

それにもかかわらず、こうした過度な煽りによって、現在のSEOで十分な成果を上げている企業が、一過性のブームに流されて無駄な投資を急いでしまうケースが少なくありません。

弊社がAEOという用語を採用する背景には、「堅実な投資により最短距離での事業グロースを支援する」というコンサルティング企業としての願いが込められています。

なぜ今、AEOが注目されているのか？AIによるユーザー行動の変化

AEOが注目されている背景は、主に以下の2つの側面から語ることができます。

• ①ユーザーの情報収集が検索ではなく対話型AIツールに移行すると考えられているため
• ②Google検索結果に出るAI Overviewsの影響で、オーガニック検索流入が減るため（いわゆるゼロクリック問題）

AIのように新たな技術が登場すると、ついついそちらに目が行きがちではありますが、マーケターの仕事はあくまで「製品やサービスを消費者・顧客に届け、販売につなげること」です。

自社の消費者が実際にAI Overviewsの影響でサイト購買をしなくなっているのか？AIツールに移行しているのか？どの程度の速度感でAI購買行動に移行しているのか？など、定量・定性の両面から把握し、必要なマーケティング戦略を立てることが求められます。

SEO対策とAEO対策は何が違う？

SEOは、Googleの検索結果ページにおいて、自社サイトの上位表示をさせ、ユーザーをサイトへ誘導することです。一方でAEOは、対話型AIツールが生成する回答に、自社コンテンツを引用・推奨させることを目指す対策です。

SEO対策は検索結果で上位表示させるための対策

SEOの主たる目標は、Googleの検索結果ページにおいて、自社サイトのリンクを上位に表示させ、ユーザーをサイトへ誘導することです。評価基準は主にランキングアルゴリズムに基づき、ドメインパワーやコンテンツの網羅性、E-E-A-Tなどが評価されます。

AEO対策はAIに「推奨される」ための対策

AEOの主たる目標は、対話型AIツールが生成する回答に、自社コンテンツを「最も信頼できる情報源」として引用・推奨させることです。AEOの評価基準は、AIが引用しやすい情報構造（結論ファースト、構造化データ）や、AIによる回答内容とLPの整合性など、AIの判断メカニズムへの最適化にあります。

「SEOかAEOか」ではなく、自社の事業成長に必要な「マーケティング戦略」を立てるという視点

SEO対策とAEO対策、どちらの施策が優れているかという二項対立で議論を終わらせるべきではありません。
重要なのは、自社の事業成長に最も貢献できるCV獲得ルートを確立するために、AEO戦略に基づいてSEO施策を見直し、最適化していくという視点です。

AEO対策を始める前に...AIはどのようにコンテンツを推奨する？

AIに自社コンテンツを推奨させるためには、まずAIがどのように Web 上の情報を「認知し、理解し、評価し、回答として生成するのか」というプロセスを理解する必要があります。

AIが推奨する仕組み【AIレコメンデーションファネル】

対話型AIツールは、ユーザーの質問に対して以下のプロセスで回答を生成しています。AIがコンテンツを「発見」してからユーザーの「コンバージョン」に至るまでの複雑な経路を、SpeeeではAIレコメンデーションファネルとして体系化し、4つのフェーズに分けて戦略を策定します。

• 第1段階：AIに見つけてもらう
  AIが参照すべき情報源の候補リストに自社サイトを確実に含める。
• 第2段階：AIに理解してもらう
  AIが自社サイトの内容を正確に解釈し、要約や引用に利用できるように情報の構造と記述を最適化する。
• 第3段階：AIに推奨してもらう
  AIが多数の情報源の中から自社サイトを「最も信頼性が高い、引用すべき情報」として評価し、優先的に選択する。
• 第4段階：AI推奨をCVに繋げる
  AIによる推奨内容とランディングページの内容に整合性を持たせ、CVRを最大化する導線を設計する。

AEO対策のポイント

AIレコメンデーションファネルの各段階において、このファネルに沿って、各段階で必要な具体的な対策を解説します。

【第1段階：AIに見つけてもらう】検索結果の上位表示とLLMに優先的に読まれる工夫

この段階の目的は、AIが検索結果から自社サイトを情報源候補として選び、優先的に読み込んでもらうことです。LLMは外部検索エンジンに頼るケースが多く、まずは検索結果の上位表示が重要ですが、加えて「どれを読むか」というAI独自の判断基準への最適化が求められます。

対策の方向性：

• 検索結果の上位表示を目指し、AIが参照すべき情報源の候補リストに確実に含まれる状態を作ります。
• 数ある検索結果の中から、LLMに優先的に読んでもらえる状態を作ります。

具体的な施策：

• XMLサイトマップの最適化：サイトマップを常に最新の状態に保ち、AI（クローラー）に対して「情報の新しさ」と「網羅性」を迅速かつ正確に伝達します。
• コンテンツの網羅性と独自性の追求：ユーザーの検索意図（ニーズ）に対して、関連する情報や論点を過不足なく含める（網羅性）とともに、他のコンテンツにはない独自の視点、深い洞察、または新しい切り口（独自性）を提供し、AIが「最も権威があり、かつ価値ある情報源」と評価する状態を目指します。
• タイトル・ディスクリプションの最適化：公式サイトのタイトルとメタディスクリプションで「公式」「最新情報」を明確にし、情報の鮮度と権威性をAIにアピールします。
• 公式サイトの同時更新：プレスリリース配信時など情報の更新があった際は、必ず公式サイトも同時に更新し、より詳細な情報があることをAIに示します。

【第2段階：AIに理解してもらう】AIが効率よく解釈できる構造化された記述

AIが効率的かつスピーディに回答するため、ページの文章全体を読むことはせずに、価値がありそうな部分だけをかい摘んで読む傾向があります。内容を正しく理解してもらえなければ、「製品特徴を詳しく書いたのに、競合の簡潔なサイトが参照される」といったケースが発生します。

対策の方向性：

• AIが効率よく情報を解釈できる形で記載し、素早くピンポイントな情報を抽出できるよう支援します。
• 通常のストーリー的な文章とは別に、箇条書きや比較表、FAQなど、AIが好む明確に構造化された整理を行います。

具体的な施策：

• 構造化データの適切な活用：FAQPageスキーマ、HowToスキーマなどの構造化データを適切にマークアップし、AIの理解を支援します。
• 引用されやすい記述方法の工夫：各セクションの冒頭で結論ファーストの簡潔な文章を配置します。箇条書きや表形式でエッセンスをまとめ、長文よりも正しく読んでくれる可能性を高めます。

【第3段階：AIに推奨してもらう】E-E-A-Tの向上と第三者からの評価獲得

AIは、情報源の中身を理解した後、総合的にどれを推奨すべきかをLLMが独自に判断します。いくら自社サイトが充実していても、信頼できる第三者サイトで競合が高評価されていれば、そちらが推奨されることもあります。

対策の方向性：

• 伝えたい情報について、信頼性を裏付けるような情報源を拡充します。
• 第三者サイトにはない、自社サイトならではの差別化ポイントを示します。

具体的な施策：

• E-E-A-Tの強化：記事の著者に専門家を起用し、監修体制を明記し、AIへの信頼性を強化します。引用元の情報やデータソースを明確にし、透明性を高めます。
• 数値データの明確な提示：製品の性能、導入効果、市場シェアなど、客観的な数値データを本文中に明記し、AIが信頼性の根拠として引用できる要素を提供します。
• 第三者サイト評価向上：外部の権威あるサイトやメディアからの言及や引用を増やすことに加え、比較サイトやレビューサイトで自社製品・サービスが有利に評価される状態を目指します。AIは、Web上での評価が高いサイトを優先的に情報源として選択するため、第三者からの言及数と評価が重要となります。

【第4段階：AI推奨をCVに繋げる】AIが推奨する内容とLPの整合性

ここまでの3段階をクリアしても、最後に、AIの推奨文とサイト内容の間にギャップがあると、ユーザーは期待を持ってサイトを訪問しても離脱してしまいます。例えば、AIが「簡単導入」と推奨したのに、実際には複雑な申込フォームがある、といったケースです。

対策の方向性：

AIがどのような推奨をしているかを把握し、推奨理由とサイト内容の整合性を保つことで、ユーザー体験を最大化します。

具体的な施策：

• AI推奨内容の把握：AIが自社製品・サービスをどのような文脈、どのようなメリットで推奨しているのかを分析し把握します。
• ファーストビュー・LP最適化：AIが推奨した具体的な内容と、CV先のランディングページ（LP）の訴求内容を完全に一致させ、ユーザー体験が悪化しない導線を設計します。特に、AIの推奨文で触れられたキーワードやメリットをファーストビューに強く打ち出し、ユーザーの期待値とのズレを解消することで、「AIが言っていたことと一致している」という安心感を速やかに提供し、離脱を防ぎます。
• CTAボタン配置最適化：ユーザーの認知負荷を最小限に抑えるよう、CVに直結するCTAボタンをファーストビュー内や、推奨された情報に近接する位置など、最適な箇所に配置します。

AEO対策の成功を測る2つのKPI

AI時代においては、従来のオーガニック検索順位やセッション数だけでは、真の事業貢献度を測ることはできません。Speee独自のAI専門組織であるAIリサーチ＆イノベーションセンターの技術的知見を盛り込み、以下の2つの独自KPIを活用します。

AI Visibility Score™

AI Visibility Score™は、対話型AIエージェントの構造に則して、推奨率に関わる因子ごとの想定評価を可視化したSpeee独自指標です。

対話型AIエージェントは、LLMを使い、外部情報を検索・参照してユーザーの質問に答えるシステムです。Speeeでは、処理フローごとに詳細に計測することで、課題発見と効果検証の精度を向上させています。

AIインパクトスコア

AIインパクトスコアは、対話型AIツールのトラフィックが、直接・間接問わず、最終的な事業成果にどの程度貢献しているかを測るSpeee独自指標です。

AI経由でのダイレクトな成果だけでなく、AIによって意欲が高まったユーザーが指名検索をしたり、ほかチャネル経由でCVするといった間接的な影響まで包括的にモニタリングします。 AIによる回答・推奨が事業の利益に直結しているかを評価し、AEO投資のROI（費用対効果）を正確に把握するために不可欠です。

まとめ：AI時代のマーケティング戦略とAEO対策

本記事では、AI時代に必須となるAEO対策の全体像と、Speee独自のAIレコメンデーションファネルに基づいた具体的な対策のロードマップを解説しました。

あらためて、AI時代のマーケティング戦略の設計とAEO対策には、以下が重要です。

データに基づいた仮説検証

AI検索の判断メカニズムは複雑であり、似たような施策の失敗ケースでも、ボトルネックとなっているメカニズムが異なれば、対策も変わってきます。重要なのは、「効く」とされる施策をただ実行するのではなく、AI Visibility Score™やAIインパクトスコアといったKPIを用いて、「今どこがボトルネックになっているのか」をデータに基づいて特定し、仮説を検証していくことです。

検索の本質を捉える

AEO対策は、単なるAI向けのテクニックではなく、ユーザーが求める情報に対して、より深く、より信頼性の高い「一次情報源」となるための取り組みです。E-E-A-Tの強化や、ユーザーの検索意図をとらえたコンテンツ設計など、検索の本質を捉えた質の高い戦略が、AI時代においても成果創出の鍵となります。

PDCAを回す重要性

AI検索市場は日々進化しており、対話型AIツールやAI Overviewsの仕様も常に変化しています。この流動的な環境で成果を出し続けるためには、施策を実行し、成果をKPIで評価し、それを次の戦略に活かすというPDCAサイクルを高速で回し、AI時代の最前線で事業成長を加速させることが不可欠です。

お困りごとはSpeeeにご相談ください

AI時代のマーケティング戦略は、これまでのSEOとは異なる専門的な知見と、AI技術への深い理解が必要です。SpeeeのAEOコンサルティングは、業界最大規模のAIリサーチ＆イノベーションセンターが持つ技術的な裏付けと、長年のSEO事業で培った実行力を融合させ、お客様の事業に貢献する成果にコミットします。

ゼロクリック化による集客減少の懸念、AI時代の新たなCVルートの確立など、お困りごとがございましたら、ぜひ一度Speeeにご相談ください。

FAQ

Q1. AEO対策とは何ですか？従来のSEOとは具体的にどう違うのですか？

A1. AEO（回答エンジン最適化）は、対話型AIツールが回答を生成する際、自社コンテンツを「最も信頼できる一次情報源」として引用・推奨させるための新しい最適化手法です。従来のSEOが検索結果の「リンク上位表示」を目指すのに対し、AEOは「AIによる回答推奨」を通じた集客に焦点を当てています。

Q2. AEO対策の目的と、期待できる具体的な効果は何ですか？

A2. AI検索による「ゼロクリック化」や「検索エンジン離れ」による集客・コンバージョン減少のリスクに対応し、事業成長の機会に変えることです。具体的なメリットとして、AI引用によるブランドの認知度向上と権威性の確立、購買意欲の高いユーザーの流入による高品質なリード獲得、そして未来の市場の先行者利益の確保が挙げられます。

Q3. AEO対策を進める上での具体的なステップとは何ですか？

A3. AEO対策は、AIがコンテンツを「発見」してからユーザーの「コンバージョン」に至るまでの経路全体の最適化を目指します。このファネルは、発見（第1段階）→理解（第2段階）→推奨（第3段階）→CVに繋げる（第4段階）の4つの段階から成り立っています。

Q4. AIにコンテンツを「発見・理解」してもらうための具体的なポイントは何ですか？

A4. 発見（第1段階）のためには、従来のインデックス登録やクロール最適化の土台を固めます。理解（第2段階）のためには、AIが内容を正確に解釈できるよう、明確な見出しや数値データを用いて、情報の構造化と記述の最適化を行います。

Q5. AIに「最も信頼できる情報源」として優先的に推奨してもらうための具体的な施策は何ですか？

A5. コンテンツの信頼性（E-E-A-T）と外部評価を高めることが中心です。具体的には、専門家の起用や監修体制の明記によるE-E-A-Tの強化、製品効果など客観的な数値データの明確な提示、外部の権威あるサイトからの引用を増やすことによる第三者サイト評価の向上が挙げられます。