投稿者 global-ai-media 
米国のデジタルマーケティング企業が「AEO（Answer Engine Optimization）」のフレームワークを発表するなど、生成AIの普及に伴い情報の探索行動が劇的に変化しています。従来のGoogle検索対策（SEO）だけでは通用しない、LLM時代のブランド認知と情報伝達のあり方について、技術的背景と日本企業がとるべき戦略を解説します。
SEOからAEOへのパラダイムシフト
これまでWebマーケティングの主戦場は、Googleなどの検索エンジンにおける検索順位の獲得（SEO）でした。しかし、ChatGPTやPerplexity、そしてGoogleのSGE（Search Generative Experience）の登場により、ユーザーの行動は「リンクをクリックして情報を探す」ことから「AIに質問して直接回答を得る」ことへとシフトしています。
この変化に伴い注目されているのが、今回の元記事でも触れられているAEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）という概念です。これは、LLM（大規模言語モデル）が生成する回答の中に、自社のブランドや製品、情報を「信頼できる引用元」としていかに組み込ませるかという手法を指します。ユーザーが検索結果のリンクを踏まなくなる「ゼロクリック」の世界では、AIが生成するテキストそのものに自社の情報が含まれているかどうかが、死活問題となるのです。
LLMは「誰」を信頼するのか？
AEOを理解するには、LLMがどのように回答を生成しているかを知る必要があります。現在のLLM搭載検索（AI検索）の多くは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という技術を用いています。これは、AIが学習済みの知識だけでなく、外部のWeb情報をリアルタイムで検索・取得し、それを基に回答を生成する仕組みです。
ここで重要になるのが情報の「構造化」と「権威性」です。AIは、曖昧な表現や構造化されていないテキストよりも、Schema.orgなどの構造化データでマークアップされた明確な情報や、公的機関・大手メディアなど信頼性の高いドメインからの情報を優先して参照する傾向があります。つまり、日本企業特有の「行間を読む」ようなWebサイトの作りや、PDFでの情報公開だけでは、AIに正しく情報を認識されないリスクが高まります。
ブラックボックス化するアルゴリズムと向き合う
従来のSEOであれば、キーワード含有率や被リンク数など、ある程度の攻略法が存在しました。しかし、LLMの挙動は確率論的であり、出力結果はプロンプト（指示文）やモデルのバージョンによって揺らぎます。特定のキーワードで必ず自社を表示させるという「確約」は、AEOにおいてはより困難になります。
また、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクも無視できません。AIが自社の製品について誤ったスペックを回答したり、存在しない不祥事を捏造したりする可能性もあります。そのため、AEOの実務においては、単に露出を増やすだけでなく、「正しい情報をAIに学習・参照させる」ための防衛的な視点も必要不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAEOの潮流を踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の点に着目して戦略を練るべきです。
- 一次情報のデジタル整備と構造化
公式サイトの情報をAIが読み取りやすい形式（構造化データ）で整備してください。特に日本語は文脈依存度が高いため、機械可読性を高める明示的な記述が、海外製のLLMにおける認知獲得の鍵となります。 - 「評判」のデジタル資産化
AIはネット上のレビューや第三者の評価記事も参照します。日本企業は「お客様の声」をアナログに扱いやつですが、デジタル上の信頼できるレビューサイトやメディアでの露出（サイテーション）を増やすことが、間接的にAIの推奨獲得につながります。 - KPIの再定義
「Webサイトへの流入数（PV）」だけを追う時代は終わりつつあります。AIの回答内でどれだけ自社が好意的に言及されたか、という「シェア・オブ・モデル（Share of Model）」のような新しい指標を意識する必要があります。 - 誤情報へのモニタリング体制
自社ブランドが主要なAI（ChatGPT、Gemini等）でどのように説明されているかを定期的にチェックする体制が必要です。誤った情報が出力される場合、公式サイトの修正やプレスリリースの発信を通じて、正しい情報をWeb上に流通させる必要があります。
AEOはまだ発展途上の領域ですが、AIが情報のゲートキーパーとなる未来は不可避です。早期に「AIに選ばれるための情報発信」へと意識を切り替えることが、今後の競争優位につながります。