HubSpotのAEOツール活用｜AI検索に引用される記事の作り方

「ChatGPTやPerplexity、Google AI Overviewに自社サイトを引用してもらうには、特別な仕込みが必要では」。そう考えて検索してきた方も多いはずです。答えを先に言うと、Googleは公式ガイドで、生成AI検索向けの特別な構造化データやマークアップは不要だと明言しています。

本ブログでは、AEOとSEOの違い、HubSpotのAEOツールで使える機能、AI検索露出を計測して弱点を直す実践サイクルを、公式情報に基づいて整理します。

AI検索向けの「特別な仕込み」は要らない

Googleの公式ガイド（生成AI機能向け最適化の解説）は、AI用の特別なマークアップという発想をはっきり否定しています。生成AI検索への最適化は独立した新分野ではなく、従来のSEOのベストプラクティスがそのまま有効という立場です。構造化データは従来のSEO施策として使い続けてよいものの、生成AI検索のために新しく用意する必要はありません。llms.txtのようなマークアップもGoogle検索は使用しないと明記され、理想的なページ長も存在せず、キーワードを詰め込む必要もありません。

探すべきは裏技ではなく、地に足のついた運用サイクルです。やるべきことは「露出状況を計測し、弱いトピックを特定し、記事の構造を直し、また計測する」の4ステップに尽きます。以降はこの流れを軸に、HubSpotの機能と組み合わせて解説します。

AEOとSEOは何が違うのか

AEO（Answer Engine Optimization）とは、HubSpotの定義によれば、ChatGPT・Gemini・Perplexityといった「アンサーエンジン」が自社コンテンツを回答の中に表面化させるよう、コンテンツを構造化し提示していく実践です。SEOがランク付けされた検索結果とクリックで訪問者を連れてくることを目指すのに対し、AEOはブランドがAI生成回答にどれだけ頻繁に、どれだけ正確に登場するかで測られる、とHubSpotは整理しています。

一方でGoogleは、生成AI検索への最適化を独立した新分野ではなくSEOの延長として位置づけています。Googleの生成AI機能に載る前提条件は、ページがインデックスされ、スニペット付きで検索結果に表示される資格を満たしていることであり、土台はSEOと共通しています。

AEOとSEOは対立する施策ではなく、技術的な土台を共有しながら「何を成果として測るか」が異なる、という整理がしっくりきます。この整理はHubSpot側の資料に基づくもので、業界横断で確立された定義ではない点には留意が必要です。

HubSpotで使えるAEO関連機能

HubSpotにはAEOに関連する機能が複数あり、役割が異なります。混同しないよう整理します。

最後の1行が大きな落とし穴です。AI Referralsに現れるのは独立プラットフォーム経由のアクセスだけで、「AI検索からの流入がない」と見えても、実はOrganic searchに埋もれているだけというケースは十分にあり得ます。なお、HubSpotが公開する「AI Search Sensor」は業界全体のトレンド集計で自社ブランドの状況は分かりません。Marketing > AEOとは別物です。

AI検索露出を測って弱点を直す実践サイクル

(1)現状の露出を確認する

確認したいことごとに手段を分けます。1つのツールで全体は見えません。

GA4には執筆時点でデフォルトのチャネルグループ「AI Assistants」があり、ChatGPT・Gemini・Copilot・Grokなどからの参照を捕捉します。ただし公式のチャネル定義にPerplexityは含まれていません。既定の分類だけを信用せず参照元も確認してください。Search Consoleの生成AI向けレポートも一部サイトへの段階提供のため、まず自社画面で何が見られるか確かめましょう。

Marketing > AEOが使える環境なら、対象プロンプトを定める→言及・引用状況を確認する→競合差を見る→改善候補を選ぶ、という流れで進めます。

手動でのプロンプト確認も欠かせません。顧客が尋ねそうな質問を用意し、「自社名が言及されたか」「引用元はどこか」「回答が正確か」「競合が登場しているか」を記録します。AIの回答は同じ質問でも揺れるため、単発で結論を出さず継続観測してください。

言及・引用・流入は別の現象を測っているため、数値がそろわないこと自体は異常ではありません。同じトピック・同じ観測期間について別々に記録し、増減の組み合わせから判断してください。

(2)弱いトピックを特定する

記録がたまったら、トピック単位で次の順に確認します。絶対的な合格ラインではなく、自社内の継続比較に使う観点です。

1. 言及の有無: 想定質問への回答に、そもそも自社が登場するか
2. 引用元: 言及がある場合、引用されているのは自社ページか、それとも他社メディアか
3. 競合との比較: 同じ質問で競合がどう扱われているか
4. 流入: 言及や引用が、関連ページへのアクセスにつながっているか

前の段階でつまずいているほど根本的な課題なので、1に近い問題から手を入れます。Marketing > AEOの引用分析と推奨事項が使えるなら、この振り分けの材料が機能側から得られます。

(3)記事構造を直す

弱いトピックが分かったら、該当記事に手を入れます。実務でよく効くのは、次のような修正です。

• 長い前置きの後に定義を置く構成をやめ、見出し直下で問いに直接答え、理由や条件を後ろに回す
• 散文の比較を表に組み替える
• 手順を番号付きで、前提条件と完了状態まで含めて書く
• 読者の判断に必要で、出所を確認できる具体情報を示す

ただし正直に言うと、これらはAI検索に引用されるための確立した条件ではなく、実務上の通説であり公式の裏付けはありません。公式に確認できるのは、Googleが推奨する「helpful, reliable, people-first content」であること、実体験に基づく一次的な視点を持つことだけです。数字を増やすこと自体が目的化しないよう注意してください。

記事の書き方以前の話として、AIクローラーのアクセス設定も確認する価値があります。OpenAIのOAI-SearchBotやPerplexityのPerplexityBotをrobots.txtで拒否していると、ページの取得を妨げる可能性があります。安易に変えるのではなく、意図せず拒否していないかを点検してください。設定変更を事前に検証したい場合は、サンドボックスを利用してContent Hubのテスト環境を構築する方法をご参照ください。

(4)効果を再計測する

(1)に戻り、同じトピック・同じ質問で記録を取り直します。検索順位のように短期でコントロールできる指標ではないため、腰を据えて繰り返す前提で設計してください。こうした構造の見直しはハレフルでも自社ブログの運用で実践しており、裏技というより地道な積み重ねという実感があります。

Content Hub単体でも実践できるか

HubSpotのAEO機能はMarketing Hub Professional・Enterpriseで利用できるほか、執筆時点ではスタンドアロン製品として単体で月額$50（年払いなら月$45相当）から利用でき、他プラン未契約でも使い始められます。契約内容によって利用可否は変わるため、まず自社ポータルでMarketing > AEOが表示されるか確認しましょう。

表示されない場合も、Content Hub内の機能と外部の計測手段を組み合わせれば実践サイクルは回せます。担えるのは、Professional・EnterpriseのSEO recommendationsによる技術面・オンページ面の問題確認と、記事構造の修正そのもの。AI経由の流入確認や検索上の表示確認はGA4とSearch Console、回答内容の定点観測は手動プロンプトで補います。複数プラットフォームをまたぐ言及の一元的な追跡や競合比較は同じ形では行えず、手動観測の頻度と丁寧さで埋める割り切りが必要になります。

まとめ

AEOはSEOと対立する新しい分野ではなく、その延長線上にあります。露出を計測し、弱いトピックを見つけ、記事構造を直し、また計測するサイクルを地道に回すことが確実な進め方です。

今日できる一手は3つです。対象トピックを1つ選ぶ、顧客が尋ねそうな質問を決める、現在の言及・引用・流入を記録する。ここから始めれば次の改善対象が見えてきます。コンテンツ構造の設計やHubSpot運用の進め方で判断に迷ったときは、お気軽にご相談ください。

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