デニス・カーワン氏は、急速に変化し、ますますデジタル化する世界でブランドの成功を支援するグローバルマーケティングエージェンシーDymicのCEOである。
一世代にわたり、企業にとってグーグルで勝つことは市場で勝つことを意味していた。しかし、この前提は今、崩れつつある。ChatGPT、Claude、Perplexityといった大規模言語モデル（LLM）を搭載したAIアシスタントが、新たなゲートキーパーとして台頭している。これらは、購入者が検索結果ページにたどり着くはるか前に、どのブランドが推奨されるかを静かに再構築しているのだ。
筆者の前回の記事では、グーグルのAIオーバービューが（上位ランクのサイトであっても）トラフィックを奪っていることについて論じた。しかし、多くの企業が認識していない別の変化がある。それは、検索エンジンがもはや顧客の質問に答える唯一の場所ではなくなったということだ。
見込み客は、ベンダーの比較、ソリューションの推奨、複雑な製品の説明を求めて、AIアシスタントを利用するケースが増えている。しかし、これらのツールが好むブランドは、従来の検索で上位を占めるブランドとはほとんど一致しない。2025年、Ahrefsは1万5000件のAIプロンプトを分析し、ChatGPT、Gemini、Copilotが引用したリンクのうち、同じクエリに対するグーグルの上位10件の結果にも表示されたのはわずか約12%だったことを明らかにした。簡単に言えば、検索エンジンで上位にランクインしても、AIがあなたを引用するとは限らないのだ。
同じ基盤、異なる結果
検索エンジンとAIアシスタントには共通点がないと考えがちだ。しかし実際には、両者は同じ基本要素、すなわちエンティティ、意味的関係性、構造化された情報に依存している。グーグルは10年以上前から、特に2012年にナレッジグラフを導入して以来、これらのシグナルを使用してきた。AIシステムは同じ基盤の上に構築されているが、その情報がどれだけ明確に表現されなければならないかという基準を引き上げたのだ。
変化したのはアウトプットである。従来の検索は選択肢を提示するものであり、複数の結果から選べるようになっている。一方、アンサーエンジンは圧縮を行うものであり、それらの選択肢をわずか数個のソースに裏付けられた1つの回答に凝縮する。
そのような環境では、曖昧なシグナルは最も早く消え去る方法である。モデルがあなたの情報をエコシステムの他の部分と確実に結びつけることができない場合、データがより明確なストーリーを語るブランドに注目を向ける可能性がある。
AI可視性の構築
AIアシスタント、すなわちアンサーエンジンの台頭は、新たな基準を確立する。それがAI可視性である。これは、ユーザーがソリューションを検索する際に、AIシステムによって理解され、信頼され、推奨される、あなたのブランドの能力を指す。
これは検索エンジン最適化（SEO）を放棄することで解決するものではない。現代のSEOの基本、すなわちエンティティ、構造化データ、意味的明確性を、検索エンジンとAIシステムの両方に拡張することで解決するのだ。
以下がそのアプローチである。
AIプラットフォーム全体での存在感を監査する
見込み客が実際にAIアシスタントに与える10〜20のプロンプトから始める。例えば「[場所]で最高の[カテゴリ]」「[あなたのブランド]対[競合他社]」「[特定の問題]を解決してくれるのは誰か」などだ。これらのプロンプトを毎月、ChatGPT、Perplexity、Claude、グーグルのAI体験に入力する。各プロンプトについて、3つのことを記録する。我々は表示されるか？どのように説明されているか？代わりにどの競合他社が推奨されるか？これが、グーグルアナリティクスには表示されない可視性の問題に対する早期警告システムとなる。
構造的明確性を構築する
スキーママークアップを使用して、組織、製品、サービス、FAQを定義する。これはすでに検索エンジンがあなたのコンテンツを理解し、特集するのに役立っており、あなたが誰であるかを理解するためにクリーンで構造化されたシグナルに依存するAIシステムにとってはさらに重要になる。包括的な「サービス」ページではなく、各主要サービスに専用ページを作成する。回答優先のフォーマットを使用する。直接的な回答を先に示し、その後詳しく説明する。
ウェブ全体でコンセンサスを構築する
AI搭載システムは複数のソースからシグナルを集約する。自社サイトで信頼性を宣言するだけでは不十分であり、裏付けが必要だ。ディレクトリ、レビュープラットフォーム、業界出版物全体で、会社名、説明、主要な事実を一貫させる。解決した具体的な問題と達成した成果に言及する詳細な顧客フィードバックを奨励する。業界レポートや業界メディアでの言及を獲得する。あなたはバックリンクを構築しているだけでなく、あなたが誰であり、なぜ信頼されているかについての共有ストーリーを固めているのだ。
AIシステムが引用するリソースを作成する
アンサーエンジンは、明確で防御可能な回答を提供するコンテンツを好む傾向がある。データテーブルとフレームワークを含む包括的なガイド、実際のトレードオフを示す構造化された比較ページ、複雑な問題を解決する技術文書、他者が参照するオリジナルの調査などだ。あなたは今、2人の読者のために書いている。明確で差別化されたストーリーを必要とする人間と、抽出、検証、自信を持って引用できる、よく構造化された事実を必要とする機械である。
最新性と整合性を維持する
主要ページ、プロフィール、サードパーティのリストを最新、一貫性があり、正確に保つ担当者を割り当てる。高意図ページを定期的に更新し、時間的制約のある資料に明確に日付を記載し、外部サイトの不正確さを修正する。一貫性は機械の信頼を構築する。矛盾はそれを侵食する。
エージェント的な未来
上記のステップは、今日のAIアシスタントだけのためのものではない。これから来るものへの準備である。マッキンゼー・アンド・カンパニーによると、より多くの人々がAI搭載検索に移行するにつれて、「準備ができていないブランド」は従来の検索チャネルからのトラフィックが20%から50%減少する可能性があるという。2028年までに、ガートナーはB2B購買の90%がAIエージェント仲介者を含むようになり、15兆ドル以上の支出が自動化された取引を通じて行われると予測している。
明日の顧客は、AIに推奨を求めるだけでなく、行動するよう指示する。「これらの基準を満たす3つのベンダーを見つけ、比較し、デモをスケジュールして」と。AI結果で見えなければ、高意図の購入者はあなたの名前を見ることなく決定を下すだろう。
1ページ目から1つの回答へ
グーグルは寛大だった。10個の青いリンク、マップパック、複数のブランドが競争する余地を与えてくれた。アンサーエンジンはそれほど寛容ではない。購入者がチャットボットに助けを求めると、短いオプションリストを伴う1つの統合された回答を得る。
だからこそ、従来のSEO指標は不完全なのだ。戦略的な質問はもはや「我々のシェア・オブ・ボイスは何か」ではない。「我々のシェア・オブ・モデルは何か」である。言い換えれば、AIシステムが適格な購入者向けに推奨を統合する際に、あなたのブランドはどのくらいの頻度で表示されるかということだ。
最終的に、AI可視性はアルゴリズムをハッキングすることよりも、デジタル上の正当性を獲得することに関するものである。これらのシステムはコンセンサスエンジンのように振る舞う。ウェブが一貫して信頼でき、構造化され、引用する価値があると扱う組織を表面化するのだ。
だから自問してほしい。適格な見込み客が今日AIアシスタントに自分の問題を説明したとき、それは私のビジネスを推奨するだろうか？もしその答えが気に入らないなら、あなたは次の戦略的イニシアチブを特定したことになる。
