Adrien Menard氏は、ブランド可視性のための先進的なエージェント型・AI検索最適化ソリューションを提供するBotifyの共同創業者兼CEOです。
すでに50%に達し増加中のウェブサイトへのボットトラフィックは、AI検索技術の進化と消費者の検索習慣の変化に伴い、さらに影響力を増していくでしょう。
ボットトラフィックの理解と管理は、将来を見据えたオンライン可視性戦略の成功に不可欠です。ChatGPTやPerplexityなどの新しいAIエンジンがGoogleと競争しようとする中、これらは消費者について学び、独自のウェブサイトインデックスを構築し、購入時に消費者の唯一のインターフェースとなることを目指してより多くのリソースを投入しています。
そのため、これらのクローラーボットはますます普及しています。実際、当社のグローバルコンサルティングサービス担当副社長であるA.J. Ghergich氏が最近発表した調査によると、今年2月以降、当社のeコマースクライアントにおけるAIボットからのトラフィックは2倍以上に増加しています。
これらのボットは今後も止まることはないでしょう。実際、AI検索の普及が進み、消費者の代わりに買い物ができるAI駆動プログラムであるエージェントの導入によりAI技術が加速するにつれ、さらに増加する可能性が高いです。
これは好循環です：Googleが検索市場シェアの大部分を占めていますが、技術の進化に伴いAIの利用は増加するでしょう。パーソナライゼーションはより正確になり、消費者にとってより満足度の高い体験となり、情報質問への回答から代理での商品購入まで、消費者はエージェントにより多くのことを任せるようになります。その結果、ウェブサイトへのボットトラフィックが急増しています。
検索行動は変化している—あなたの戦略も変えるべき時だ
このトラフィックの急増は成功の定義を変えつつあり、多くのブランドはどの指標が重要かを把握するのに苦労しています。従来の消費者検索行動は通常、「インプレッションが前年比9%増加、クリックが6%増加」といった統計に反映されていました。
今年は統計が異なる様相を呈しています。167のeコマースおよび小売クライアントからのデータによると、前年比でインプレッションは31%増加していますが、クリックは減少し、2024年と比較して1%低下しています。消費者は依然として検索していますが、おそらくAIによる要約のためにクリック数が減少しているのです。その結果、購入サイクルが短縮されています。
現在、ブランドは次のことを把握する必要があります：今日取るべきアクションは何か？ブラックフライデーにとってこれは何を意味するのか？トラフィックは依然として関連性のある指標なのか？
そのため、私はAI検索成功のための4ステップのフレームワークを概説しました。これは、ブランドが新しい消費者行動に適応し、AIエンジンと連携し、ボットが注目の新しい門番となる急速に変化する環境で発見可能性を維持するのに役立ちます。
ステップ1：リスクと現在の機会を評価する
AI検索は従来の検索を基盤としていますが、ブランドにとっていくつかの大きな後退をもたらします。例えば、AIは通常、商品がセール中であるか、売り切れているか、在庫数量が変化しているかを把握していません。AIは自動的に最新のマーケティングキャンペーンを反映したり、最新の更新情報を取得したりしません。
したがって、時間の経過とともにAIにサイトがどのように表示されるかを積極的に管理していない場合、最も重要なタッチポイントの制御を失っていることになります。
ステップ2：生成AIの結果での表示方法をコントロールする
生成AIモデルが拡大するにつれ、これらはあなたのビジネスを理解し、消費者に信頼性の高い情報を提供するためにサイトから情報を取得しています。AIプラットフォームは、適切な文脈であなたのブランドに言及するために、ウェブサイトのコンテンツでモデルをトレーニングします。
トレーニングは閉鎖環境で行う必要があるため、一度設定されると新しいデータをモデルに追加することはできません。そのため、AIプラットフォームは消費者体験に不可欠なより最新の情報を収集するために検索拡張生成（RAG）を使用します。これらはあなたのサイトの構造化データとコンテキストに依存して、ブランド、ポジショニング、製品、価格を要約します。
AIの最適化は、検索エンジンボットとAIボットがサイト上でどのように動作しているかを理解することから始まります。AI技術監査とAIインテント監査を実施し、戦略的ロードマップを定義し、コンテンツへのAIアクセスのルールを設定し、成功の測定方法を再定義する必要があります。AIボットガバナンス計画には、トレーニングに使用すべきコンテンツと使用すべきでないコンテンツに関する明確なルール、ログファイル分析のプロトコル、どのAIプラットフォームに表示したいかを決定することが含まれるべきです。
また、AIプラットフォーム上でのブランドの表現方法が目標や価値観と一致していることを確認する必要があります。そうでない場合は、不正確または古い情報をどこから取得しているかを調査し、問題を修正するための行動を取る必要があります—それはサイトからコンテンツを削除するか、AIボットがアクセスするのをブロックすることを意味するかもしれません。
ステップ3：自動化でチームを強化する
これまで以上に、サイトコンテンツは消費者のインテントに合わせ、AIボットやエージェントが必要な情報を素早く見つけられるように技術的に最適化されるべきです。しかし、ブラックフライデーに間に合わせるために2万ページの商品詳細ページを更新する必要がある場合、それはスケーラブルではありません。
ここで自動化とエージェントがテクノロジースタックで役割を果たします。一部のツールは、既存のコンテンツにインテントシグナルを追加し、メタデータと構造化データを大規模に更新するのに役立ちます。
ステップ4：データに基づいてAIのために反復する
測定について異なる考え方を始める必要があります。ランキング、クリック、さらにはトラフィックも、すでに可視性ベースのモデルに道を譲っています。
重要な問いは次のようになります：私たちは可視化されているか？誰に対して？何のために？現在、従来の分析と組み合わせたログファイルを使用して、AIボットがコンテンツとどのように関わっているかの全体像を把握できます。今後3〜8ヶ月の間に、キーワードベースのトラッキングからAIプラットフォーム全体での可視性トラッキングへの移行が予想され、引用頻度や生成的シェアオブボイス（SOV）などの指標が成功の新しいベンチマークになるでしょう。
先行者利益は手の届くところに
AI検索の可視性を将来に適応させるのは今日から始まります。初期の研究では、AIトラフィックはより質が高く、従来の検索エンジントラフィックよりも高いコンバージョン率を示しています。
つまり、先行者利益を求める企業（大企業と高成長ブランドの両方）にとって大きなチャンスの世界が広がっています—ただし、検索で何が起きているのか、なぜそれが重要なのか、そして競合他社より先を行くために今すぐ取れる手段を理解している場合に限ります。
