投稿者 global-ai-media 
OpenAIによる検索機能の強化や広告モデルの導入が現実味を帯びる中、マーケティングの世界では「検索して選ぶ」時代から「AIに推奨される（Being Recommended）」時代へのパラダイムシフトが始まっています。本稿では、AI主導のインターフェースにおいてなぜ「ターゲティングより信頼」が重要となるのか、日本の商慣習やウェブ環境、法規制を踏まえて解説します。
検索一覧から「対話による推奨」への変化
これまでWebマーケティングの主戦場は、検索エンジンの結果一覧（SERPs）でいかに上位に表示されるか、あるいは適切なユーザーにターゲティング広告を表示するかにありました。しかし、ChatGPT Search（SearchGPT）やGoogleのAI Overview（SGE）といった生成AIを組み込んだ検索体験の普及は、この前提を根底から覆そうとしています。
ユーザーは「10個の青いリンク」から情報を自ら選別するのではなく、AIというコンシェルジュに対し「私の要望に最も合うものは何か」と問いかけるようになります。これは、多数の選択肢から選ばれる競争から、AIによって「推奨される（Being Recommended）」という、より狭き門への競争への変化を意味します。ここで重要になるのは、単なるキーワードの一致ではなく、AIがそのブランドや商品を「文脈に沿った最適な解」として認識するかどうかです。
「ターゲティング」よりも「信頼」が勝る理由
元記事の視点である「AI主導のマーケティングでは、ターゲティングよりも信頼が勝る（Trust beats targeting）」という主張は、日本の市場環境において特に重い意味を持ちます。日本の消費者は世界的に見ても失敗回避志向が強く、ブランドへの信頼性を重視する傾向があります。
対話型AIにおいて、AIが自信を持って推奨した商品がユーザーの期待を裏切れば、それはAIプラットフォーム自体の信頼失墜につながります。そのため、プラットフォーマー側も、単に入札額が高い広告主を表示するのではなく、情報源としての信頼性（Authoritativeness）やユーザーからの評判が高い情報を優先的に参照・推奨するアルゴリズムを強化せざるを得ません。つまり、従来の「枠を買う」発想から、「AIに信頼されるだけのコンテンツと評判（レピュテーション）を積み上げる」発想への転換が求められます。
日本企業に求められる「AIO」と情報の構造化
この変化に対応するために、日本企業はSEO（検索エンジン最適化）からAIO（AI最適化：Artificial Intelligence Optimization）への意識改革が必要です。特に日本企業のWebサイトに多く見られる課題として、重要な情報が画像内の文字として埋め込まれていたり、PDF形式でしか公開されていなかったりするケースが挙げられます。
人間には魅力的で読みやすいデザインでも、LLM（大規模言語モデル）にとっては「意味を理解しにくいデータ」であれば、AIからの推奨候補にはなり得ません。製品スペック、価格、利用規約、FAQなどの情報を、構造化データとして機械可読性が高い状態で提供することは、エンジニアやWeb担当者が直ちに取り組むべき実務的な施策です。
リスク要因：ハルシネーションと景品表示法・ステマ規制
一方で、AIによる「推奨」にはリスクも伴います。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」により、自社製品に存在しない機能があるかのように紹介されたり、逆に競合他社と誤って比較されたりする可能性があります。
また、日本国内の法規制、特に景品表示法や2023年10月から施行された「ステルスマーケティング規制（ステマ規制）」との兼ね合いも重要です。AIによる推奨が広告枠として販売される場合、それが「広告」であることがユーザーに明確に伝わらなければなりません。AIの自然な会話の中に広告が混ざる形式は、ユーザー体験を損なわない反面、広告主としてのガバナンスやコンプライアンス遵守の姿勢が厳しく問われる領域となります。
日本企業のAI活用への示唆
「推奨される時代」に向けて、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意して準備を進めるべきです。
- 「構造化データ」への投資： 自社サイトの情報をAIが正確に学習・参照できるよう、HTML構造の最適化やSchema.orgなどの構造化マークアップを徹底する。画像内のテキストに依存した情報発信を見直す。
- 一次情報の質と信頼性の向上： AIはインターネット上のコンセンサスを重視します。自社発信の正確な一次情報を増やすとともに、第三者（レビューサイトや専門家）からの信頼獲得に努めることが、結果としてAIの推奨につながります。
- モニタリング体制の構築： 主要なLLMが自社ブランドや製品についてどのような回答・推奨を行っているかを定期的にチェックし、誤った情報が広まっていないか監視する「AIレピュテーション管理」を広報やマーケティング業務に組み込む。
- 透明性の確保： AIを活用したマーケティング施策を行う際は、国内の広告規制を遵守し、ユーザーの信頼を損なわないよう透明性を最優先する。