ステップ3　実行、AIが好むのは「構造化」された情報

　優先順位が決まったら、次は実際にコンテンツを作り直す番だ。AIは構造化された情報を好むため、特にビジネス目的のコンテンツであれば、いかにわかりやすく論理立てられているかが重要になる。

　具体的な打ち手として、土井氏はまずFAQセクションの追加を挙げる。

　「ページ全体に重要な情報が散りばめられていると、AIはそれを毎回すべて理解した上で、何が重要かを判断しなければなりません。一問一答の形で整理しておけば、AIは自信を持ってその情報を引用・参照できるようになります」（土井氏）

　もう1つが、表やグラフによる構造化だ。

　箇条書きのつもりで文章の中に中黒を使ってしまったり、説明を画像の中に文字として埋め込んでしまったりすると、AIは正しく読み取れず、情報が欠けたまま学習してしまう。箇条書き機能や表を使えば、AIはもちろん、人間にとっても一目で情報がつかめる内容になる、と土井氏は語る。

　あわせて、あいまいな表現を減らすことも意識しているという。

　「『場合によります』のような曖昧な書き方は、できる限り条件分けをして具体的に説明するようにしています」（土井氏）

ステップ4　モニタリングと、AEOを売上につなげる設計

　最後のステップがモニタリングだ。HubSpotが成果を測る指標は3つ、AIによる引用数、AI経由のトラフィック、そしてコンバージョン率だという。

　施策のテコ入れ前後を比較すると、AIによる引用数とAI経由のトラフィックはそれぞれ40％増加。さらに、他のチャネルから流入したリードと比べて、AI経由で流入した相手の商談化率は約3倍高いという結果も出ている。

　こうした成果が出るまでには、半年ほどの期間を要したという。日本ではまだAEOに本格的に取り組んでいる企業が少ないため、今始めれば、比較的良い形で自社の情報をAIに学習させやすいのではないかと土井氏は語る。

　一方で、施策を次々に打ち替えないことも大切にしているという。

　「少なくとも当社の場合、SEOによって得られていたリード数を、AEO対策だけですべて補えるほどには至っていません。しかし、そこで焦って次から次に打ち手を変えてしまうと、また状況が変わってしまいます。一度やると決めたら、一定期間は勇気を持って続け、うまくいかないとわかったら方針を変える。そのくらいの覚悟で臨んでいます」（土井氏）

　もっとも、土井氏は「AEOをやって終わりではない」と強調する。表示状況が上がればゴールだと思ってしまいやすいが、大事なのはそこから売上につながるかどうかだ。セッションの最後、土井氏はこう呼びかけた。

　「まずは今日使っているChatGPTやGeminiに、自社やプロダクトについて聞いてみてください。『この会社はどんな会社だと思う？』と尋ねてみることから現状把握が始められます」（土井氏）

　自社が生成AIにどう語られているかを知ることから、AEOは始まる。