AEO と GEO の説明: マーケティング担当者が今知っておくべきこと

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マーケティング担当者は AEO と GEO を同じ意味で使用しますが、違いがあり、それがこの記事で定義および説明されます。簡単に言うと、AEO はアンサー ボックスと音声検索結果のコンテンツを最適化するのに対し、GEO は AI チャットボットの引用と生成された概要をターゲットとしています。 何が何なのかについて全員の合意を得るのは難しいかもしれませんが、やってみましょう。 AEO と GEO がなくなるわけではありません。これらの頭字語の意味について業界が早く一致すればするほど良いことになります。戦略的な観点から見ると、すべての SEO スペシャリストはすでに AEO、GEO、そしてもちろん SEO の基礎を築いているはずなので、それはそれほど重要ではありません。しかし、定義が統一されていれば、すべてについて話すのがずっと簡単になります。 AEO または GEO に必要な作業やその影響を測定する方法を明確にしているかどうかわからない場合は、規約を定義した後で説明しますので、しばらくお待ちください。 目次 AEO と GEO: 違いは何ですか? AEO と GEO: 両方必要ですか? 結果を促進する AEO と GEO の共有戦術 AEO と GEO の両方の影響を測定する方法 AEO と GEO の次は何でしょうか? AEO と GEO に関するよくある質問 AEO と GEO: 違いは何ですか? AEO は Answer Engine Optimization の略です。 AEO は、検索結果における直接的な回答に重点を置いています。これにより、Web サイトのコンテンツが検索結果に直接の回答として表示されるようになります。 考えてみましょう: 注目のスニペット。 人々も尋ねます。 ナレッジパネル。 その他のSERP機能。 GEO は Generative Engine Optimization の略です。 GEO は、AI が生成した概要内のブランド引用を最適化します。 Google AI 概要、Perplexity、ChatGPT などのプラットフォームで AI が生成した概要内でブランドが引用されるのに役立ちます。 最も簡単に言うと、AEO は回答を最適化するのに対し、GEO は引用を最適化します。 比較表は次のとおりです。 戦略 主な目標 どのように現れるか 最適化の目的 ベストユースケース AEO 検索で直接回答を提供する 注目のスニペット、人々も尋ねる、AI の短い回答 明確さ、構造、質問範囲 意図の高い、質問主導のクエリ ジオ AI サマリーでブランドの引用を獲得 Google AI の概要、ChatGPT、Perplexity 権威、実体の明確さ、引用に値する洞察 リサーチクエリと情報発見 SEO ランキングとオーガニックトラフィックを獲得する 検索エンジンの従来のオーガニックな青いリンク 関連性、バックリンク、技術的パフォーマンス 長期的な獲得とトラフィックの増加 AEO 対 GEO 対 SEO 従来の SEO は 3 つの中心的な柱に焦点を当てています。 コンテンツ戦略。 テクニカルSEO。 バックリンク。 SEO は多くの内容を含む広範なマーケティング戦略であり、AEO と GEO で説明されている要素の多くもその「傘」に当てはまります。ただし、現代の SEO における AEO と GEO への影響により、これらの戦術はますます大きな負担を負っています。 AEO は、検索エンジンがきれいに抽出できる答えを提供することに重点を置いています。 GEO は、AI が生成した応答内で、多くの場合クリックを必要とせずに引用を獲得することに重点を置いています。 これら 3 つの戦略を組み合わせると、ブランドは次のとおりになります。 検索で発見可能。 現在、購入者が調査、ベンダーの比較、意思決定に利用している AI ツールに含まれています。 AI 概要やその他の SERP 機能に表示され、可視性を最大限に高めます。 AEO と GEO: 両方必要ですか? AI を活用した検索が消費者にとってブランドを発見し、ソリューションを比較し、意思決定を行うための一般的な形式になるにつれて、GEO と AEO はどちらもマーケティングの中心的な優先事項として急速に浮上しています。 HubSpot Consumer Trends Report によると、調査対象となった消費者の 72% が、買い物の際に AI を活用した検索にさらに依存する意向を示しています。 経験上、ブランドには両方が絶対に必要です (もちろん SEO も)。 私自身の代理店やクライアント向けに、ChatGPT やその他の生成ツールからリードが入ってきましたが、こうした結果が得られたのは、私のブランドが回答エンジンと生成エンジンの両方で表示されていたからにほかなりません。 AEO と GEO には、構造化されたコンテンツと明確なエンティティが必要です。 AEO は、Web サイトのコンテンツが抽出可能で構造化されており、Google やその他の検索エンジンで直接回答できることを保証します。 GEO は、誰かが AI モデルに推奨事項、比較、またはベストオブ リストを要求したときに、あなたのブランドがモデルの概要に含まれる引用の 1 つであることを保証します。 今日の検索環境では、購入者が ChatGPT、Perplexity、またはGoogle AI の概要では、SEO だけに依存するだけではもはや十分ではありません。 プロのヒント: ここで HubSpot の AEO ガイドをお読みください。 結果を促進する AEO と GEO の共有戦術 AEO と GEO は、検索プラットフォームと生成検索プラットフォームによって表示方法が異なる場合がありますが、多くの同じ基本的な手法によって強化されています。 AI 検索で最高のパフォーマンスを発揮するブランドは、構造化された回答優先のコンテンツを構築し、すべてのページにわたってエンティティの強力な明確性を維持しているブランドです。以下は、AEO と GEO の両方のパフォーマンスを強化する 5 つの中心的な戦術です。回答優先のコンテンツ構造化、エンティティの管理と一貫性、引用可能な洞察とデータパッセージ、スキーマと構造化マークアップの実装、反復による強化です。 回答優先のコンテンツ構造化 回答優先のコンテンツ構造とは、サポート詳細、例、またはコンテキストを追加する前に、ユーザーの質問に対する最も単純な回答を導くことを意味します。重要なポイントをページの途中に埋めるのではなく、ライターは、回答エンジンや生成エンジンが曖昧さゼロで抽出できる、クリーンでスキミング可能な形式で最も重要なポイントをすぐに浮かび上がらせる必要があります。ライターと AEO または GEO の専門家は、答えを提供するコンテンツをデザインし、後で詳しく説明する必要があります。 たとえば、コンテンツには「Answer Engine Optimization とは何ですか?」という見出しがあります。 AI 検索で適切に実行されるように設計された応答は、次のように AEO を即座に定義します。 「Answer Engine Optimization (AEO) は、検索エンジンが強調スニペット、AI 要約、その他の回答主導の結果に対して直接的で信頼できる回答を抽出できるようにコンテンツを構造化する手法です。」 このようなコンテンツを書くことは、検索対象として目新しいことではありません。 SEO スペシャリストは、People Another Ask で注目のスニペットやランキングを確保するのに役立つため、この執筆方法を何年も使用してきました。しかし現在、生成エンジンがリンクの代わりに答えを引き出しているため、コンテンツ作成者は、最初の 1 ～ 2 文が核となる質問に対してどれだけ明確かつ自信を持って答えているかにさらに細心の注意を払う必要があります。この冒頭のセリフは、もはやユーザーだけのものではありません。これは、あなたのブランドが引用されるに値するかどうかを AI システムが判断するためのものです。 プロのヒント: ジャーナリストは何十年もの間、逆ピラミッド型の同様の構造を使用してきました。見出しと核となる事実から始めて、次に文脈、引用、背景を重ねていきます。アンサーファースト コンテンツは、同じニュースルームの原則を検索に最適化したものにすぎません。現在、AEO と GEO を成功させるための最も重要な実践方法の 1 つとなっています。 エンティティの管理と一貫性 エンティティ管理は、人、製品、コンセプトなど、主要なエンティティを定義する実践です。たとえば、ブランドは実体です。確立されると、マーケティング担当者はエンティティを管理し、エンティティがどこに表示されても一貫性を保つようにします。 Web サイト、ブログ、製品ページ、ドキュメント、PR、外部言及全体にわたって正確で統一された参照を一貫して維持することは、生成的な引用が正確になる可能性が高いことを意味します。 製品名、機能、主張、カテゴリが複数の面にわたって一貫して記述されている場合、AI ツールはそれらの参照を確実に結び付けることができます。エンティティがより正確で一貫性があるほど、概要や概要でどのブランドを引用するかを決定する際に、生成エンジンの信頼性が高まります。 AI モデルが何千ものソース (サイト、競合サイト、Reddit、フォーラム、UGC、レビュー) から取得されると、エンティティのシグナルに一貫性がないことが現実のリスクになります。材料リストが製品ページでは一方向に記述されているが、プレスリリースや再販業者のリストでは異なる形式で記述されている場合、AI システムがデータを統合したり、誤って解釈したりする可能性があります。エンティティ管理は、ウェブ全体にわたって情報を安定させ、再現可能で、曖昧さをなくすことでこの問題を解決します。これは現在、AI を活用した検索で引用を獲得するために不可欠です。 たとえば、ランニング シューズを販売する場合、シューズの寿命をカバーする可能性が高くなります。エンティティは関連しているため、製品ページでスニーカーの寿命について言及することは理にかなっているかもしれませんが、靴の寿命に対するメーカーの保証は経験と異なる場合があります。 Reddit のユーザーは 200 マイル持続すると主張するかもしれませんが、他のユーザーは 1,000 マイル持続すると主張します。普遍的な真実はありませんが、業界で受け入れられている範囲 (例: 300 ～ 500 マイル) を明確に引用し、その理由を説明すると、AI モデルが正しい情報を繰り返し、あなたを情報源として引用する可能性が最も高くなります。 エンティティの明確性は、AI 検索における品質管理の一形態になりつつあります。 残念ながら、それは引用を保証するものではありません。以下は、Backlinko の AI 検索エンジンをテストしたときに見つけた例です。ランニング シューズの寿命を検索すると、450 ～ 500 マイルという情報が返されました。しかし、メーカーのウェブサイトに記載されている実際の航続距離は 300 ～ 500 マイルです。 ソース 引用可能な洞察とデータの一節 引用可能な洞察は、AI エンジンが直接要約に変換できる、短くて権威のあるステートメントまたはデータ ポイントです。これらは、統計、専門家の説明、定義、または明確な推奨事項である可能性があります。 プロのヒント: 引用可能な洞察は別の段落で使用し、最初に見出しに直接答えることを忘れないでください。これは、引用や追加の洞察が要点を定義する短い段落の後に来る必要があることを意味します。 生成エンジンは、再構成せずに引用できる、クリーンで自己完結型の文章を好みます。彼らに「既成の」見積もりを渡します。 AI の概要や ChatGPT の応答に表示される可能性が高まる可能性があります。また、同じ文章が回答ボックスに引き込まれることが多いため、AEO も向上します。 明確な定義、強力なステートメント、データ、専門家の意見は長い間 SEO の一部であり、経験、専門知識、権威、信頼 (E-E-A-T) を証明するのに役立ちました。それでも、AEO と GEO は SEO スペシャリストに対し、洞察とデータの重要性を忘れずに強調するよう求めています。 スキーマと構造化マークアップの実装 スキーマ マークアップは、検索エンジンが製品、FAQ、著者、ハウツー、評価などのコンテンツの意味を理解するのに役立つ構造化データです。プレーンテキストを、マシンが信頼できる明確に定義されたエンティティと関係に変換します。基本的に、スキーマ マークアップは、クローラーが読み取ることができる追加のコードです。 スキーマは、コンテンツが何を表すかを正確に回答エンジンに伝え、スニペットやリッチリザルトに対する Web サイトの適格性を高めるため、AEO と GEO にとって非常に重要です。構造化マークアップはエンティティの一貫性を強化し、生成エンジンが情報を検証し、どのブランドを引用するかを決定するために使用するため、これは GEO にとっても同様に重要です。 SEO スペシャリストとして、私は何年もスキーマを追加してきました。私にとって、それは交渉の余地のないものです。 B2B で最もよく使用されるスキーマ タイプには次のようなものがあります。 人物スキーマは、その資格、役割、専門分野、出版物など、対象分野の専門家が誰であるかを理解するのに役立ちます。これは、信頼できるコンテンツを本物の専門家に直接結び付けるため、E-E-A-T にとって特に強力です。 組織スキーマは、法人としての会社を定義します。これには、法人名、ブランド名、業界カテゴリ、連絡先の詳細、社会的プロフィール、子会社が含まれます。それは企業に関する「真実の情報源」を作成します。 FAQ スキーマは、質問と回答を明示的にマークアップし、検索エンジンと AI モデルに、コンテンツの各セクションが何を表しているのかを明確に構造化して理解できるようにします。 サービス スキーマは、サービスの内容、対象者、解決する問題、関連するサービスなど、企業が提供する特定のサービスを定義します。 製品スキーマは、仕様、機能、利点、バリエーション、材料、評価などを含む製品に関する構造化データを提供します。 繰り返しによる強化 繰り返しによる強化とは、重要な事実、主張、定義を複数の信頼できるソースにわたって一貫して繰り返すことを意味し、AI システムがあなたのバージョンを信頼できるバージョンとして扱い始めるようにします。 AI モデルはウェブサイトを額面通りに受け取るわけではありません。彼らは三角測量します。彼らは、Web 全体でパターン、重複、繰り返されるアサーションを探します。 ブランドの Web サイトに製品のダウンタイムが 30% 削減されるとだけ記載されている場合、AI はその製品を未検証として扱います。報道機関、パートナー ページ、ドキュメント、業界出版物、比較サイトを含む 10 の独立した情報源が同じことを言っている場合、AI モデルはそれを真実として採用し、引用はブランドが共有したいメッセージをより代表するものになります。 プロのヒント: 繰り返しを気にする気持ちはわかりますが、マーケティング担当者は、自分が公開するコンテンツを閲覧するのは視聴者のほんの一部であることを覚えておく必要があります。これには、アルゴリズムが何を示すか、ユーザーがいつデバイスにログインするか、その時点で何を探しているかなど、多くの変数が影響します。たとえば、ソーシャル メディアの投稿は、多数の視聴者の 8% にしか届かない可能性があります。内容を 2 回投稿したり、別のプラットフォームに再度投稿したりすることは問題ありません。 AEO と GEO の両方の影響を測定する方法 AEO と GEO を測定するには、ランキングやトラフィックなどの従来の SEO 指標からの移行が必要です。 AI による検索の変化により、ユーザーはどこで情報を発見し、どのように評価するのかが変化しますブランド、そしてどのようなシグナルが彼らの決定に影響を与えるか。 マーケティング担当者はクリックだけを追跡するのではなく、AI が生成した回答内の可視性、引用の精度、コンバージョンの品質とパイプラインに対する下流の影響を測定する必要があります。 以下は、AEO/GEO のパフォーマンスと次にどこを最適化するかを最も明確に示す 5 つの指標です。これらには、AI の可視性と引用範囲、コンテンツの品質と回答の準備状況、AEO/GEO の影響を受けるコンバージョンと収益、AI の影響を受ける発見によるリードの質、ページのパフォーマンスとユーザーの行動が含まれます。 AI の可視性と引用範囲 AI の可視性と引用範囲は、Google AI 概要、ChatGPT、Perplexity、Gemini などの生成検索エクスペリエンスにブランドが表示される頻度を測定します。この指標は、クリックやランキングだけを追跡するのではなく、AI システムが回答、要約、推奨事項にコンテンツを取り込んでいるかどうかをマーケティング担当者に知らせます。 さらに、マーケティング担当者は、AI ツールがブランドについて肯定的に言及しているか、否定的に言及しているかを確認できます。 これを追跡する最も簡単な方法は、HubSpot の AI Search Grader を使用することです。 AI Search Grader は、AI 検索におけるブランドの認知度と引用を測定します。これは、あらゆるドメインを分析し、AI エンジン全体でブランドがどの程度認知されているかを示す無料ツールです。ブランドがどこで引用を獲得しているのか、何が不足しているのか、生成検索で注目を集めるにはどのページを改善する必要があるのか​​を強調します。 ダッシュボードは次のようになります。完全なレポートも提供します。 この指標を管理するには、最も重要なトピックとページを定期的に監査します。 探してください: AI概要の出演。 ChatGPT または Perplexity での言及または引用。 生成エンジンが定義、統計、製品データを使用するかどうか。 どの競合他社が挙げられているか。 クリックされずに表示されるページ。 答えが明らかになっていないコンテンツのギャップ。 コンテンツの品質と回答の準備状況 コンテンツの品質と回答の準備状況は、AEO と GEO が依存する構造、明瞭さ、フォーマットの要件をコンテンツがどの程度効果的に満たしているかを測定します。コンテンツは、明確に抽出可能で、十分に調査され、エンティティの一貫性があり、回答が優先される必要があります。この指標は、回答エンジンと生成エンジンが自信を持って理解、再利用、引用できる方法でページが記述されているかどうかを評価します。 ここでは、Breeze Content Assistant、HubSpot Marketing Hub、HubSpot Content Hub が連携して、コンテンツ ライブラリ全体の回答準備状況を改善および監視します。 Breeze Content Assistant は、マーケターやライターが最初から AEO/GEO 向けに最適化された、構造化された回答優先のコンテンツを生成するのに役立ちます。 Breeze Intelligence はエンティティの監視と一貫性をサポートします。 HubSpot の AEO ベスト プラクティスを理解しているため、Breeze は、AI エンジンが抽出する可能性が高い定義、FAQ、スキーマ対応構造、エンティティ対応パッセージを生成できます。 最適な用途: AEO 対応のパッセージ、FAQ、定義、構造化された更新を迅速に作成します。 HubSpot Marketing Hub には、ページ構造、メタデータの品質、内部リンク、トピックの網羅性、読みやすさなど、回答の準備を支える SEO および AEO の基礎を評価する SEO ツールが含まれています。 Marketing Hub は、AEO と GEO のキャンペーンとレポートを調整します。 HubSpot Content Hub には、SEO および AEO に適した基盤上にコンテンツが構築されるようにする AI コンテンツ ライターが含まれています。 Content Hub を使用すると、回答優先の構造化されたコンテンツの作成が可能になります。エディター内の SEO 提案、内部リンクの推奨事項、ページ上の分析を提供するため、コンテンツは AI のランキングと抽出基準に沿った状態に保たれます。 コンテンツの品質を測定するには、次の内容についてレビューします。 明確な、答え優先の紹介。 定義ステートメントと引用に値する洞察。 エンティティと用語の一貫した使用。 意味を強化する強力な内部リンク。 よく構造化された FAQ、ヘッダー、およびスキーマ。 摩擦のない読みやすさと最小限の毛羽立ち。 AEO/GEO が影響するコンバージョンと収益 AEO/GEO の影響を受けるコンバージョンと収益は、AI を活用した検索サーフェスが次のような方法でパイプラインに貢献する頻度を測定します。 直接クリック。 援助された影響力。 クリックされなかったブランドの引用が購入の意思決定につながります。 セッションでのコンバージョンと売上は、ChatGPT などの AI ソースから始まりました。 可視性は重要ですが、コンバージョンと収益は常にパフォーマンスの最終的なベンチマークとなります。 AEO と GEO は、企業の成長を支援する場合にのみその役割を果たします。 コンバージョンを測定する最良の方法AEO/GEO の影響を受ける収益は、ChatGPT や Perplexity などの AI ソースからの紹介で開始されたセッション内のサイトでの行動を測定することです。 これは Looker Studio で行います。ここで私のレポートを見てみましょう。 AI ソースからの紹介の数を示します。 そして、発生したコンバージョンの数: レポートにより、マーケターは営業担当者に質問するために必要なデータが得られます。マーケティング担当者がトップリードを確保したことを知っていれば、それがコンバージョンしたかどうかを確認できます。 プロのヒント: 問い合わせフォームに修飾子を追加して、マーケティング リードを認定します。たとえば、「予算」を追加します。これにより、ChatGPT が私のクライアントに 10,000 件の見込み客をもたらしたことがわかりました。これは、AEO/GEO の影響を定量化するために必要な洞察のレベルです。 ただし、ここでニュアンスが異なります。すべての影響を追跡できるわけではありません。 多くのユーザーは、AI の概要や会話型の回答でブランドを確認し、その場ではクリックせず、後で別のチャネルを通じて戻ってきます。クリックされなかった引用は依然として意思決定に影響を与えるため、コンバージョン分析は AEO 指標の中で最も重要な指標の 1 つとなります。 報告するときは、次の点に注意してください。 AI エクスポージャの影響を受けるアシスト コンバージョン。 AI の回答に表示されるページのコンバージョン。 AEO アップデートの実装後のコンバージョン率の変化。 AI サーフェスがジャーニーの一部となるマルチタッチ アトリビューション。 AI に影響された発見によるリードの質 AI の影響を受けた発見によるリードの質は、AEO/GEO から生成されたリードが理想的な顧客プロファイル (ICP) とどの程度一致しているか、またそれらのリードが従来のオーガニック トラフィックよりも早くファネルを通過するかどうかを測定します。 AEO は可視性を拡大するだけではありません。ブランドが受ける認知度が向上します。 どうやって？ コンテンツは高度にコンテキストに応じた AI の回答として表示され、その後に続くトラフィックは、多くの場合、より温かみがあり、よりターゲットを絞ったもので、すでに問題認識が満たされています。 AI によって生成された推奨事項は、インテント フィルターとして機能します。誰かが生成エンジンの答えやベンダーの比較を通じて Web サイトを見つけた場合、それは通常、その人があなたが解決する問題を積極的に調査していることを意味します。そのため、AI によって調達されたリードは、多くの場合、より強力な適合スコア、より高い認定率、およびパイプラインへの迅速な進行を示します。 何を測定するか: AI の回答に含まれるページから生成されたリードの適合スコア。 AI 由来のセッションからの営業認定リード (SQL) 率。 リードのベロシティと最初のアクションまでの時間 (例: デモの予約、アセットのダウンロード)。 生成エンジンからの高品質な変換を一貫して促進するトピックとページ。 質の高いリードは、回答優先のコンテンツ、構造化されたエンティティ、トピックの明確さが機能していることを示す最も明確な指標の 1 つです。 AI が適切な視聴者にブランドを繰り返し推奨すると、アトリビューションがソースを完全に捕捉する前であってもパイプラインが改善されます。 プロのヒント: 洗練された設定の場合は、HubSpot リード スコアリングを使用して、AI サーフェスの影響を受けたリードと従来のオーガニック検索によるリードを比較します。 HubSpot リード スコアリングを使用すると、営業チームとマーケティング チームは、AEO/GEO 戦略が、営業チームが望んで変換できる適切な購入者を引き付けているかどうかをすぐに確認できます。 ページのパフォーマンスとユーザーの行動 ページのパフォーマンスにより、マーケティング担当者はどのページのパフォーマンスが優れているかを把握できます。ページに AI ソースからのセッションが多く含まれるほど、推奨される回数が多くなります。 マーケティング担当者は、トップページが引用していることを知ると、ユーザーの行動を分析して、人々がページとどのようにやり取りしているかを確認できます。 これを追跡するには、参照元が AI ツールであるセッションを監視します。 訪問者がどのように行動するかを見てください。 ページに留まりますか、それともすぐに戻ってきますか? 彼らは複数のページを閲覧しますか? CTA、価格設定ページ、デモ フォームなどの重要な要素と対話していますか? ダウンロードやフォーム入力などの重要なイベントをトリガーしていますか? AI 由来の動作データと AEO/GEO の可視性を組み合わせることで、実際に重労働を行っているページと、スキーマの強化、回答優先の書き換え、引用可能な洞察、エンティティの強化、またはより詳細な最適化を優先するのに値するページを明確に把握できます。 AEO と GEO の次は何でしょうか? AI検索は急速に進化しています。私はしばらく AEO と GEO について書いてきましたが、あまりに動きが早いので、すでに状況が大きく変わってしまっているため、初稿から公開までの間に記事を大幅に編集しなければならないことがあります (これには約 2 週間かかります!)。 AEO と GEO の次の段階を定義すると私が予想する 3 つのトレンドを以下に示します。 AI の発見が新たな「トップオブファネル」となります。 より多くのバイヤーがChatGPTで調査を開始するでしょう。Perplexity、Gemini、その他の会話ツール。 HubSpot の消費者トレンド レポートのおかげで、調査対象の消費者の 72% が、ショッピングに AI を活用した検索をより頻繁に使用する予定であると回答したことはすでにわかっています。 これは、ブランドの第一印象が Web サイトではなくなる可能性があることを意味します。 AI モデルがあなたについて語ることはすべてです。 AEO と GEO の成功は、質問範囲、スキーマ、および分布に依存します。 これがマーケターが行う必要のある最大の考え方の転換だと思います。ホームページはもはやファーストタッチではありません。 AI の存在と可視性は非常に重要です。 以下は、可視性が消費者に与える影響の例です。 「中小企業向けの最高の無料 CRM」の検索では、HubSpot が AI の概要で推奨され、その後「Web 上のソース」でも再び推奨されました。 AI の概要での引用は HubSpot ではなく Zapier (第三者の信頼性) です。 この可視性と信頼性はすべて、(HubSpot だけでなく) ウェブ全体のソースから構築されます。 これは、ブランドの Web サイトにコンテンツがあることだけでなく、一貫したブランド メッセージングとサードパーティの信頼性の力を示しています。 検索業界は落ち着きます。 私は、検索業界が AEO、GEO、SEO について落ち着いてくると強く信じています。そして重要なことを忘れないでください。それは、消費者がどこで検索したり、オンラインでたむろしたりしても消費者にリーチすることです。 私が『SEO の未来』を書いたとき、SEO についていくつかの予測を持っていた Mark Williams-Cook に話を聞きました。彼は、目新しさと誇大宣伝の点で、私たちはLLMに関して「今後の頂点に近づいている」と信じています。 言い換えれば、爆発的な成長、めまいのするような約束、何が何なのかという皆の立場からくる混乱、そして AI 探索の急速な実験段階が頭打ちになり始めているということです。 この見解を裏付けるデータは、ChatGPT のような会話型 AI ツールが依然としてすべての検索アクティビティのほんの一部しかキャプチャしていないことを示しています。レポートでは、クリックシェアは約 1.3% であると推定されています。これは Datos の 2025 年第 3 四半期の検索状況のグラフです。第 3 四半期には、AI ツールへのアクセス数は約 1.3% に達し、安定しました。以前は0.85%からゆっくりと増加していました。 SEO チームは、SEO と同様に AEO と GEO についてもレポートします。 AI の誇大宣伝は頭打ちになっている (私はそう信じています) が、だからといって AI が重要ではないというわけではありません。 SEO スペシャリストは、AEO と GEO を含むように SEO レポートを調整する必要があります。それは無視できないほど重要になりつつあり、無視する人は後れを取る危険があります。 AEO と GEO は、あらゆる SEO 監査とレポートのワークフローの標準コンポーネントとなる必要があります。ランキング、バックリンク、コア ウェブ バイタル、キーワードの可視性を評価するのと同じ方法で、AI の可視性、引用頻度、エンティティの一貫性、AI 由来のセッションも測定する必要があります。あなたのブランドが生成結果に表示されない場合、それは偶然ではなく、パフォーマンスのギャップです。 実際には次のようになります。 AI ソース (ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude) を獲得レポートに追加します。 AI エンジンがどのページを推奨しているのか、そしてそれらが重要なアセットであるかどうかを追跡します。 AI 発信のセッションをスタンドアロン チャネルとして監視します。 自社の定義、統計、製品データが AI サマリーに表示される頻度を評価します。自社の代わりに競合他社が選ばれ、引用の機会を逃していることを特定します。 私は数か月前にこれをクライアントの Looker Studio ダッシュボードに組み込みました。 AEO 指標をレポートのリズムに組み込むと、どのページが引用を獲得するか、どのトピックが質の高いトラフィックを集めるか、エンティティを強化するかコンテンツを再構成する必要があるかなどのパターンがすぐに現れます。 プロのヒント: キーワード ランキングを扱うのとまったく同じように、AI の可視性を扱います。 AEO 指標を月次レポートに追加し、同じ厳密さでレビューします。これが、オーガニック トラフィックのみを追跡している競合他社に先んじる方法です。 AI エンジン全体でブランドがどの程度認知されているかを理解したい場合は、HubSpot AI Search Grader から始めてください。 AEO/GEO のパフォーマンスと改善のための実行可能な手順を即座に確認できます。また、AEO 対応コンテンツを大規模に構築する準備ができたら、HubSpot のコンテンツ ハブ、Breeze コンテンツ アシスタント、マーケティング ハブを使用すると、最新のあらゆるサーフェスにわたって検索の可視性を簡単に作成、管理、測定できます。 AEO と GEO に関するよくある質問 トラフィックに依存せずに AEO と GEO のパフォーマンスを測定するにはどうすればよいですか? 引用頻度、AI 概要の出現、エンティティの一貫性、AI によって生成されたメンション、および AI 由来のサーフェスによって影響を受けたリードの適合スコアを追跡します。 HubSpot AI Search Grader などのツールを使用すると、これが簡単になります。 どのようなスキーマが役立つのかAEOとGEOとは？ AEO と GEO に役立つ最適なスキーマには、FAQ、製品、サービス、個人、組織、SameAs などがあります。これらにより、エンティティの明確さ、回答の抽出、および引用の信頼性が向上します。ただし、これらのスキーマだけに依存しないでください。たくさんあります！ ChatGPT または Perplexity で自分のブランドを引用するにはどうすればよいですか? 回答優先の書式設定、エンティティの一貫性、引用可能な文章、およびスキーマを使用します。次に、AI モデルがあなたのバージョンの情報を信頼できるように、信頼できる外部サーフェス全体でこれらの事実を強化します。 AEO 対応コンテンツはどのくらいの頻度で更新する必要がありますか? 重要なページについては少なくとも四半期に一度、または製品の更新、規制、競争力の変化が発生するたびに。 AI エンジンは、鮮度、正確さ、明瞭さを重視します。 AEO と GEO は現在、検索可視性の重要なレイヤーです。 AEO と GEO はアドオンではありません。これらは、AI ファーストの世界でブランド認知度の新たな基盤となります。 AEO が直接回答で勝利します。 GEO が引用を獲得しました。これらを組み合わせることで、購入者がブランドを発見し、ソリューションを評価し、決定に向けて進む方法が決まります。 AEO 対 GEO ではなく、両方が連携して取り組んでいます。 答え優先のコンテンツ、構造化されたエンティティ、強力な配信を採用するマーケティング担当者が、現代の検索を支配することになります。 HubSpot の AEO グレーダーは、マーケティング担当者が検索の新時代に合わせてサイトを最適化するのに役立ちます。 私は、AEO と GEO がどのようにして熱心な潜在顧客を獲得するかを直接見てきました。明確さ、構造、引用価値に重点を置くと、AI モデルが自動的に配信を開始し、その結果は状況を一変させる可能性があります。

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