どーも、集客参謀サイトウです。
CHatGPTやGeminiなどのAIが自社について変な情報を答えるときってありませんか？
困っちゃいますよね。その原因のほとんどはAIが悪いわけではありません。
ズバリ！サイトにそう書いてあるからです。
ある越境ECサイトのAEOを実施するときに、ChatGPTに「このお店について教えて」と聞いたところ、
「日本国内には配送していません」と答え、よその店を勧めてきました。
しかし、実際には国内向けの販売が売上の主力です。
調べた結果、AIは1文字も間違えていませんでした。全部、サイトにそう書いてあったんです。
AEO（Answer Engine Optimization）の話をするとき、たいてい構造化データの実装から始まります。
でも実際に効くのは、その手前です。
この記事では、AIに引用される仕組みと、今日から手をつけられる順番を書きます。
AEOとは何ですか
AEOはAnswer Engine Optimization、日本語で「答えを返す機械」に向けた最適化です。ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewといった、質問に対して答えの文章を返すサービスが対象になります。
LLMO、GEOという呼び方もありますが、指しているものはほぼ同じです。やることも変わりません。呼び方の違いは気にしなくて大丈夫です。
ゴールが従来と違います。SEOのゴールは検索結果の順位でした。
AEOのゴールは、AIが答えを書くときにあなたの会社の情報が、正しい内容で使われることです。
SEOとAEOは何が違いますか
一番大きな違いは、評価される単位です。SEOはページ単位、AEOは文単位です。
| SEO | AEO | |
|---|---|---|
| 狙う場所 | 検索結果の順位 | AIの回答文 |
| 勝ち方 | クリックされる | 引用・言及される |
| 評価の単位 | ページ | 文・事実 |
| 有利な記事 | 網羅性が高い記事 | 答えが明確な記事 |
| 成果の見え方 | 流入数 | 指名検索・問い合わせ |
AIは記事を丸ごと読んで順位をつけているのではありません。「この質問に答えている一文」を抜き出して使います。
だから、長くて立派な記事より、質問と答えがはっきり書いてあるページのほうが引用されます。前置きが長い記事は、前置きの部分で判断されて捨てられます。
AIはどうやって答えを作っていますか
大きく3通りあります。
- 学習済みの知識から答える（情報が古く、こちらから更新できない）
- その場で検索して、見つけたページを読んで答える
- 読んだ内容を要約して、出典付きで返す
今の主流は2と3です。質問されたらその場で検索し、上位に出てきたページを読み、要約して返しています。
ここが重要です。AIが創作しているわけではなく、データを引用して書いてあることを、書いてあるとおりに言っています。
つまりAEOとは、AIに何かを覚えさせる作業ではなく、AIが読みに来たときに何を読ませるかを整える作業です。
実例：AIが「日本には配送していない」と答えた店
冒頭の越境ECの話に戻ります。ChatGPTの回答と実態を並べると、こうなっていました。
- AIの回答「日本国内には配送していない」。実際は国内受注が主力。
- AIの回答「最大の特徴は味覚診断機能」。その機能は停止済み。連携アプリの解約とともに動かなくなっていた。
- AIの回答「創業者はドイツ人2人」。すでに買収され、運営者は変わっている。
全部、サイトの中に根拠がありました。停止した機能の宣伝が4ページとFAQ4問に現役として残っていて、記事36本の著者名が前オーナーの個人名のままで、会社紹介ページが旧版と新版で二重に存在していました。
そして、この会社は直前にOrganizationの構造化データを実装していました。「運営会社はここです」と機械向けに宣言した直後です。
技術実装は効いていました。効いていたからこそ、古い情報が正確に、強く届いていたのです。
AEOで一番怖いのはこれです。実装がうまくいくほど、間違った中身が確実に広まります。実装と中身の点検は必ずセットにしてください。
何から始めればいいですか
構造化データより先に、これをやってください。5分で、無料です。
ChatGPTに「（自社名・サービス名）について教えて」と聞き、回答を保存する。
スクリーンショットでも、共有URLでも構いません。これが現在地であり、あとで比較するためのBeforeになります。
AEOは効果が見えにくいと言われますが、この定点観測が一番わかりやすい指標になります。そして、たいてい笑えないことが1つか2つ書いてあります。
出典を聞くのも有効です。「その情報はどこに書いてありますか」と続けて聞けば、AIが読んだページを教えてくれます。直すべき場所がそこで確定します。
AEOでやることは何ですか
3層に分かれます。上から順にやってください。
第1層：中身が実態と合っているか
ここが本番です。古い料金、終了したサービス、旧社名、変わった営業時間、辞めた担当者の名前。
見落としやすいのが、同じ事実が場所によって食い違っているケースです。ある案件では、配送対応国がトップページに「14カ国以上」、FAQに「12カ国以上」、実際の国名リストは14件、と3通りに割れていました。
どれが正しいかはAIには判断できません。結果として、聞くたびに違う数字を答えます。
対処は2つです。どのページを正本にするかを決めること。そして「以上」を外して実数で言い切ることです。「14以上」と書いてあると、AIは「14」とも「もっと多い」とも答えます。
第2層：AIが読みやすい書き方にする
3つだけ守れば十分です。
見出しを質問の形にする。「料金」ではなく「料金はいくらですか」。ユーザーがAIに投げる言葉と、ページの見出しを一致させます。
見出しの直後に結論を書く。前置きを書かない。AIは各セクションの最初の2〜3文を拾います。
数字、固有名詞、日付を本文のテキストで書く。画像の中の文字はAIに読まれません。料金表を画像で作っている会社は非常に多いですが、あれはAIにとって存在しないのと同じです。
第3層：外部で言及されているか
AIは1社の自己申告より、複数の場所で同じことが書かれている情報を信用します。比較記事、レビュー、業界メディア、公的な情報源。
ここは時間もコストもかかります。第1層と第2層を済ませてから着手して問題ありません。
構造化データは何をすればいいですか
構造化データは、ページの内容に機械向けの名札をつける作業です。人間の目には見えません。「この文字列は会社名です」「これは営業時間です」とコードで宣言しておきます。
AIが読み間違える余地を消す作業だと考えてください。
最初はこの3つで足ります。
- Organization（会社の基本情報）
- FAQPage（よくある質問）
- Product または Service（商品・サービス）
この作業は制作会社に発注できます。ただし発注する前に第1層を終わらせてください。中身が古いまま名札だけ丁寧につけると、冒頭の越境ECと同じことが起きます。
AEOの効果はどう測りますか
AEOに順位表はありません。「AEO順位」という数字は存在しないので、順位を追いかける発想を捨ててください。
見るのは3つです。
AIに同じ質問を毎月投げて、回答を保存し、変化を比較する。これが基本の定点観測です。
指名検索の数。社名やサービス名での検索が増えているか。AIで知った人が社名で検索する流れになるため、AEOの成果はここに出ます。Search Consoleで確認できます。
GA4の参照元。chatgpt.com や perplexity.ai からの流入が出てきているか。まだ数は小さいですが、増え方は見ておく価値があります。
よくある質問
- SEOはもう不要ですか
-
不要になりません。AIはその場で検索し、上位に出たページを読んで答えます。検索で上位にいることはAEOの前提条件です。置き換わったのではなく、やることが増えました。
- 効果が出るまでどのくらいかかりますか
-
中身の修正は速いです。AIは都度クロールするため、数日から数週間で回答が変わることがあります。外部での言及や学習データへの反映は半年から年単位です。だから短期でやるべきは中身の修正です。
- AIに間違ったことを言われています。消せますか
-
AIに直接指示することはできません。元になっているページを直すのが唯一の方法です。まず「その情報はどこから取りましたか」とAIに聞いて、参照元を特定してください。
- ChatGPT、Gemini、Perplexityで対策は違いますか
-
基本は同じです。どれも「ページを読んで要約する」構造だからです。細かい違いはありますが、最初にやることは1つも変わりません。
- 実店舗ですが関係ありますか
-
むしろ効きます。営業時間、場所、メニュー、料金といった事実は、AIが最も答えたがる情報です。そしてここが古いまま、あるいは画像でしか書かれていない、というのが最も多い失点です。
- AIで書いた記事はマイナスになりますか
-
AIで書いたこと自体は問題になりません。問題は量産と、一次情報がないことです。どこにでも書いてある内容を1000本置いても引用されません。自社しか持っていない数字や事例が入っているかどうかで決まります。
この記事の書き方について
この記事は、ここまでに書いた第2層をそのまま適用して書いています。
見出しはすべて質問の形にしてあります。各見出しの直後に結論を置き、前置きを書いていません。数字と比較表は画像ではなくテキストで書いています。FAQPageの構造化データも入れています。
AEOについて書かれた記事が、AEO的に読めない作りになっていることは珍しくありません。書いてあることと、やっていることを合わせておくのが一番の説明になると考えています。
まとめ
AIは創作しません。書いてあるとおりに言います。
だからAEOの本番は、実装ではなく中身です。
最初の一手は、自社名でAIに聞いて、回答を保存すること。
まずそこからです。難しい実装は、そのあとで間に合います。
AIの回答を見て、まずいと思ったら
この記事のとおりChatGPTに聞いてみて、想定と違う答えが返ってきた場合、原因は必ずサイトのどこかにあります。そして、たいてい1箇所では終わりません。
初回のご相談は無料で受けています。AIの回答のスクリーンショットを持ってきてください。どのページを読んでそう答えているのか、直す順番はどうなるのかを、その場でお話しします。
Honomukiは、マーケティングを社内で回せる状態にするところまでを支援しています。
実装を請け負って納品して終わり、にはしません。外注し続けなくても済む形で残すのが仕事だと考えています。
