生成AIによって誕生した新ジャンル『AEO』について
1.検索から生成へ
1.1 変化の背景
生成AIの登場により、インターネットにおける情報探索の方法が大きく変化している。
従来の検索はGoogleにキーワードを入れて、その結果をもとにユーザー自身が気になるページを確認をしていた。が、これからの時代は、ChatGPTやperplexity、Genspark,Feloといった生成AIツールを通して、AIが生成した回答をユーザーは確認するようになる。
そのため、これまではSEO（Search Engine Optimization）は、Googleを中心とした検索結果で上位を取るためのキーワード戦略が基本だった。
しかし、検索系生成AIが普及した今、検索の主役は「キーワード」ではなく「ユーザーの意図」にシフトしている。
ユーザーは検索結果を一つずつ比較するのではなく、AIが生成する回答を求めるようになった。
このユーザー体験の変化により、「検索から生成」の時代が到来し、
いかにAIに選ばれるかがメディア運営者の新たな問いとなっている。
1.2 AEOの必要性
ここで登場するのが、AEO（AI Engine Optimization）という概念だ。
AEOとは、AIが回答を生成する際に、自社の情報が選ばれるための最適化を指す。
SEOでは検索エンジン上位表示を目指すが、AEOはその枠を超え、AIに情報源として信頼されることが重要。
たとえば、GoogleマップやAmazonレビューなど、AIが参照するメディアは多岐にわたる。
そのため、企業は公式サイトだけでなく、口コミサイトやSNSなど、複数のプラットフォームで一貫した情報発信を行う必要がある。
2. AEOとは何か？
2.1 SEOとの違い
ここからの話はあくまでも仮説ベースの話になるが、SEOとAEOについて考察していく。
SEO（Search Engine Optimization）は検索エンジンの検索結果で上位に表示されることを目的とした戦略であり、キーワードの選定やリンク構築が主な焦点となる。
一方、AEO（AI Engine Optimization）は生成AIが回答を生成する際に参照する情報源として選ばれることを目的とする。
SEOが検索順位を上げることに注力するのに対し、
AEOでは「信頼性」「一貫性」「質」を向上させることが中心となる。
AIは単なるキーワードの一致ではなく、情報の整合性や信頼性を評価するため、この点が両者の最も大きな違いである。
2.2 AIが参照する情報の多様性
AEOにおいては、AIが参照する情報源の多様性を考慮する必要がある。
AIは公式サイトだけでなく、SNSの投稿、口コミサイト、ECサイトのレビュー、地図アプリなど、さまざまなチャネルの情報を横断的に利用する。
これにより、メディア運営者はすべてのチャネルで一貫性を保つことが求められる。
たとえば、製品の特徴や評判がSNSや口コミで異なる場合、AIはそれを矛盾と判断し、評価を下げる可能性がある。
AEOの成功には、多様なチャネルにおける統一された情報管理が欠かせない。
また、検索される内容によって、どのメディアから引っ張ってくるかは重りがかかっている気がする。
たとえば、企業情報を検索する際は、『自社のHP』だけでなく、『転職サイトの口コミ』や『PRタイムズ』など外部メディアから情報を拾って生成することもあれば、
飲食店などを検索する際は、『食べログ』や『Googleマップ』などの口コミから拾ってくるなど、検索される内容によって、どのメディアから引っ張ってくるかは生成AIの裏側のロジックで変わる。
試しにGPT search、Felo、Gensparkそれぞれの検索結果を比較してみる。
ツールごとに食べログやるるぶ、まとめサイトなどから引っ張ってきていることがわかる。
この結果を見ても、生成AIツールそれぞれのアルゴリズムは変わっていること、外部メディアの情報を参考に回答を生成していることがわかる。
3. AEOの具体的な取り組み
3.1 信頼性の確保
AEOにおける信頼性は、AIに情報源として選ばれるための最重要要素である。
その指針としてGoogleが提唱するE-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）が参考になる。
AIが評価するのは、情報の正確性だけでなく、その情報がどの程度権威ある人物や機関から発信されているかである。
たとえば、第三者評価の高いプラットフォームでの情報発信は、信頼性を高める有効な手段だ。
公式サイトのみならず、認知度の高い外部メディアを活用することでAIへの信頼性を訴求できる。
3.2 情報の整理と統一
生成AIは膨大な情報を横断的に参照するため、情報の整理と統一が不可欠である。
また、Schema Markupなどの構造化データを活用すれば、AIにとって情報がより理解しやすくなる。
たとえば、製品情報や所在地を明確にタグ付けすることで、AIが正確なデータを引き出しやすい。
また、SNSや口コミ、レビューといった複数チャネルでの情報発信においても、一貫したメッセージや表現を保つことが重要。
統一性が欠ければAIが混乱し、信頼性が損なわれる恐れがあるからだ。
3.3 コンテンツ形式の最適化
生成AIは、人間が読みやすいだけでなく、AI自身が処理しやすい形式のコンテンツを好む。
たとえば、箇条書きやQ&A形式、シンプルな表現のコンテンツはAIが回答を生成する際に優先されやすい。
また、多言語対応を行うことで、グローバルなAIプラットフォームでの認知度も向上する。
特に、国際市場をターゲットにしている場合、ローカライズされたコンテンツの整備は欠かせない。
4. AEO時代における新しい視点
4.1 マルチチャネル戦略の重要性
AIが参照する情報源は公式サイトにとどまらない。
各種SNSの投稿、転職サイトの口コミ、ECサイトのレビュー、Googleマップの情報など、AIは多岐にわたるチャネルからデータを収集する。
このため、企業は各チャネルで一貫したブランドイメージを提供することが求められる。
たとえば、製品の特徴が公式サイトではポジティブに記載されている一方で、口コミサイトでは批判的な内容が多ければ、AIはそれを矛盾として解釈する可能性が高い。
このようなリスクを回避するため、情報の統一性を確保するマルチチャネル戦略は不可欠である。
4.2 AIが「良いもの」を評価する時代
生成AIは進化を続けており、情報の質を公正に評価する能力を持つようになりつつある。
質の高い商品やサービスはAIに高く評価され、逆に低品質なものは淘汰される仕組みが加速している。
たとえば、消費者にとって役立つレビューや透明性のある情報を提供することで、AIのアルゴリズムがそれを評価し、適切に認識するようになる。
AI時代においては、表面的な最適化ではなく、本質的な価値を提供することがますます重要となる。
これまではいいものを作っても、SEOで他社に負けて光を浴びることができなかった商品やサービスが、AEOに切り替わることで、いいものであれば自然と広がっていくような構造に整いつつある。
5. AEOの課題とリスク
5.1 情報管理の難易度
AEOでは複数のチャネルにわたる情報を統一して管理する必要がある。
公式サイトやSNSだけでなく、口コミサイトやECプラットフォームなど、AIが参照するあらゆる情報源でのメッセージやデータの一貫性を確保しなければならない。
また、第三者メディアが発信するネガティブな情報が、企業や製品の信頼性を損なうリスクもある。
こうした情報の監視と対応は、企業にとって新たな課題となっている。
5.2 AIの偏りと透明性の欠如
AIはその学習データやアルゴリズムに依存しており、これが偏った結果を生む可能性がある。
たとえば、特定のプラットフォームや情報源が過度に参照されることで、公平性が損なわれるケースがある。
また、生成AIがどの情報を基に回答を生成しているかが不透明である点も問題である。
このような状況では、企業がどのような最適化を行えばよいのかを明確に把握することが難しくなる。
5.3 信頼性の確保にかかるコスト
AEOの実現には、高品質な情報やコンテンツの作成が欠かせない。
たとえば、専門的な知識を盛り込んだコンテンツや、信頼性のある外部プラットフォームでの情報発信が求められる。
しかし、これらの取り組みには多くのリソースが必要となり、特に中小企業にとっては負担が大きい。
限られたリソースの中で、いかに効率的にAEOを実施するかが課題である。
6. まとめ AIと共に創る未来
6.1 AEOライターという新たな役割の必要性
生成AIの普及に伴い、SEOライターという職種が新たな進化を遂げつつある。
これまでのSEOライターは、検索エンジンで上位を獲得するためにキーワードの選定や記事構成に重点を置いていた。
しかし、生成AIの台頭により、AEO（AI Engine Optimization）に対応したライティングスキルが求められる時代になった。
AEOライターの役割は、単にキーワードを盛り込むだけでなく、AIにとって信頼できる情報を提供し、一貫性や質の高さを担保することである。
この新たな専門性は、従来のSEOライティングに比べて広範囲な知識と技術を必要とする。
6.2 生成AIが創出する新たな職業の可能性
生成AIの登場は、AEOライターのような新しい職業を創出するだけでなく、デジタル分野全体の職業構造にも影響を与えている。
たとえば、AIデータ管理者やAIアルゴリズム最適化専門家など、生成AIを支えるさまざまな役割が生まれている。
これらの新職種は、AIの進化を支えるだけでなく、企業がAI時代において競争力を維持するための重要な人材となる。
生成AIは単なるツールではなく、新しい価値を生み出す起点としての役割を果たしている。
6.3 新しい時代に向けた準備
生成AIによる変革は、企業だけでなく、個人のキャリア形成にも影響を与えている。
SEOライターがAEOライターへと進化するように、すべての職業が新しい時代に適応する準備を求められている。
この変化を受け入れ、AIと共存するスキルや知識を身に付けることが、これからの成功に繋がる。
未来を見据え、どのようにAIと協力し、新しい価値を生み出すかが鍵となる。