AI検索の広がりによって、企業の見つけられ方が変わり始めています。
これまでのマーケティングでは、Google検索で上位表示され、ユーザーにクリックしてもらい、自社サイトへ誘導する流れが中心でした。もちろんSEOは今でも重要です。しかし、ユーザーがChatGPT、Gemini、PerplexityのようなAIに直接質問するようになると、企業サイトへ来る前に、AIの回答内で比較・推薦・判断が進む場面が増えていきます。
たとえば、ユーザーがAIにこう聞いたとします。
「中小企業におすすめのCRMは？」
「日本語で使いやすいマーケティングオートメーションは？」
「BtoB企業に向いている営業支援ツールは？」
このとき、AIの回答に自社名が出るかどうか。
出たとして、ポジティブに紹介されるのか、競合の後ろに並ぶだけなのか。
そもそも比較対象にすら入らないのか。
この差は、今後のブランド認知やリード獲得に直結していきます。
HubSpot AEOは、こうしたAI回答エンジン内での自社ブランドの表示状況を把握し、改善するためのツールです。HubSpot公式ページでは、HubSpot AEOを「AI検索結果でのブランド表示状況を把握・改善できる、回答エンジン最適化（AEO）ツール」と説明しています。
この記事では、HubSpot AEOが何を解決するツールなのか、どのような企業に向いているのか、SEOやLLMOとどう組み合わせるべきかを、AI TOP TIER編集部の視点で解説します。
HubSpot AEOとは、ChatGPT、Gemini、PerplexityなどのAI回答エンジンにおいて、自社ブランドがどのように表示されているかを把握し、改善するための回答エンジン最適化ツールです。
従来のSEOツールは、主にGoogle検索での順位、クリック数、表示回数、流入数を確認するために使われてきました。
一方でHubSpot AEOが見ようとしているのは、検索結果の順位だけではありません。
見るべき対象は、AIが生成する「回答の中身」です。
つまり、次のような問いに答えるためのツールです。
HubSpot公式ページでは、AEOで使われる主要指標として、ブランド表示状況スコア、シェア・オブ・ボイス、センチメント分析などが説明されています。ブランド表示状況スコアは追跡プロンプト全体のうち自社ブランドがAI回答に登場した頻度を示し、シェア・オブ・ボイスは競合と比べた言及割合、センチメント分析はAIが自社に言及する際のトーンを分析する指標です。
編集部として特に重要だと見るのは、HubSpot AEOが「AIに出るかどうか」を感覚ではなく、観測対象に変えようとしている点です。
AEOやLLMOの話は、どうしても抽象的になりがちです。
「AIに引用されるようにしましょう」
「AI検索に最適化しましょう」
「LLMに理解されるコンテンツを作りましょう」
この方向性は正しいですが、実務では次の疑問が出ます。
「実際にどの質問で出ているのか？」
「競合と比べて強いのか弱いのか？」
「改善した結果、表示状況は変わったのか？」
「どのAIエンジンで見ればよいのか？」
HubSpot AEOは、この曖昧だった領域を、マーケティングチームが追跡・改善できる対象にするツールだと考えるとわかりやすいです。
AEOが注目される理由は、ユーザーの検索行動が変わっているからです。
従来の検索行動は、比較的シンプルでした。
ユーザーがGoogleで検索する。
検索結果を見る。
複数のページをクリックする。
比較して問い合わせや購入に進む。
しかしAI検索では、この流れが短縮されます。
ユーザーはAIに直接質問します。
AIは複数の情報源をもとに回答を作ります。
その回答内で、候補企業やツールが比較されます。
ユーザーはサイトに訪問する前に、かなり意思決定を進めます。
HubSpot公式ページでも、買い手はウェブサイトを訪れる前にAIへ問いかけており、ChatGPT、Gemini、Perplexityから推奨事項を受け取るようになっていると説明されています。HubSpot AEOは、こうしたAI回答内で自社を表示させるために役立つツールとして位置づけられています。
ここで重要なのは、AEOはSEOの代替ではないという点です。
SEOが不要になるわけではありません。
むしろ、構造化されたコンテンツ、明確な説明、信頼できる情報、ブランド評価、外部からの言及は、AI回答の材料にもなります。
参考記事でも、AEOはSEOの終焉ではなく補完であり、強固なSEO基盤はAEOにも有効に働くと整理されています。AIエンジンはウェブ上のコンテンツを参照し、信頼性や関連性を評価するため、SEOで蓄積したコンテンツ資産はAI回答時代にも重要です。
AI TOP TIER編集部としては、これからの検索対策は次の3層で考えるべきだと見ています。
1つ目は、従来SEOです。
Google検索で見つけられるための土台です。検索意図に合った記事、タイトル、メタ、内部リンク、構造化、カテゴリ設計が必要です。
2つ目は、AEOです。
ユーザーの質問に対して、AIや検索エンジンの回答内で「答え」として選ばれるための最適化です。FAQ、定義、比較表、明確な結論、実用的な手順が重要になります。
3つ目は、LLMOです。
大規模言語モデルに、自社ブランドやサービスを正しく理解・要約・推薦してもらうための設計です。ブランドの説明、外部評価、信頼できる情報源、一貫した表現が必要です。
HubSpot AEOは、この中でも特に「AI回答内で自社がどう見えているか」を確認する役割を担います。
HubSpot AEOでできることは、大きく5つに整理できます。
1つ目は、AI回答内でのブランド表示状況を確認することです。
自社ブランドが、ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの回答内でどれくらい登場しているかを把握できます。HubSpot公式ページでは、ChatGPTなどのAI回答で自社が最優先の回答として表示されているか、まったく言及されていないかを確認でき、表示状況スコアによってAI回答内で自社ビジネスがどの程度登場するかを把握できると説明されています。
2つ目は、競合と比較できることです。
AEOで重要なのは、自社単体の表示回数だけではありません。
競合と比べて、自社がどの位置にいるのかが重要です。
たとえば、「おすすめのCRM」「中小企業向けMA」「営業支援ツール 比較」のような質問で、競合は表示されているのに自社が出ていない場合、その質問領域ではAI上の可視性が弱いと判断できます。
3つ目は、追跡すべきプロンプトを見つけやすくすることです。
AEO対策で難しいのは、どの質問を追跡すべきかです。
従来SEOならキーワード調査を行いますが、AI検索では「ユーザーがAIにどう質問するか」を考える必要があります。
HubSpot公式ページでは、多くのAEOツールでは追跡すべき質問を自分で推測して設定する必要がある一方、HubSpotでは自社や競合、業界に関する既存データに基づき、追跡すべきプロンプトが自動的に提案されると説明されています。
4つ目は、AIの言及トーンを確認できることです。
AI回答に自社が出ていても、必ずしも良い状態とは限りません。
「価格が高い」「特定用途には向かない」「競合の方が使いやすい」といった文脈で紹介される場合もあります。
そこで重要になるのがセンチメント分析です。
AIが自社ブランドをポジティブ、中立、ネガティブのどのトーンで扱っているかを見ることで、単なる表示有無だけでなく、ブランド認識の質を確認できます。
5つ目は、AEOをCRMやマーケティング施策につなげやすいことです。
HubSpotの強みは、単体の分析ツールではなく、CRM、Marketing Hub、Content Hub、Sales Hubなどの顧客プラットフォームとつながる点です。HubSpotは自社のマーケティング、営業、カスタマーサービス向けソフトウェアをAgentic Customer Platformに集約していると説明しており、その中にAEOも位置づけられています。
AI検索で見えた課題を、コンテンツ改善、キャンペーン、リード獲得、顧客データ整備へつなげやすいことは、HubSpot AEOの大きな特徴です。
HubSpot AEOは、すべての企業に同じように必要というより、特に「AI検索上で比較・推薦される可能性が高い企業」に向いています。
具体的には、次のような企業です。
まず、BtoB SaaS企業です。
SaaSは、AI検索で比較されやすい分野です。
ユーザーは「おすすめのCRM」「中小企業向け営業支援ツール」「マーケティングオートメーション 比較」のように質問します。このとき、AI回答に出るかどうかは、認知や比較検討に直結します。
次に、コンサルティング会社や専門サービス企業です。
コンサル、士業、制作会社、マーケティング支援会社、採用支援会社などは、ユーザーが「おすすめの会社」「〇〇に強い支援会社」とAIに聞く可能性があります。自社がどの質問で表示されるかを把握することは、今後のリード獲得に関わります。
次に、コンテンツマーケティングを重視する企業です。
記事やホワイトペーパー、事例、FAQを多く持つ企業ほど、AIに参照される可能性があります。
ただし、記事が多いだけでは不十分です。AIが使いやすい形で、定義、比較、選び方、事例、FAQが整理されている必要があります。
次に、すでにSEOに投資している企業です。
SEOで蓄積したコンテンツ資産がある企業は、AEOに展開しやすいです。
既存記事をAI回答向けに再整理し、FAQや比較表、明確な結論、内部リンクを追加することで、AI検索での表示改善につなげやすくなります。
最後に、HubSpotをすでに使っている企業です。
HubSpot CRMやMarketing Hub、Content Hubを使っている企業であれば、AEOで見えた課題をコンテンツ改善やリード獲得施策に接続しやすくなります。HubSpot AEOは無料トライアルや購入導線が用意されており、公式ページでは購入ボタンに「50ドル／月」の表示があります。ただし価格や提供条件は変更される可能性があるため、導入前には公式ページで最新情報を確認する必要があります。
編集部としておすすめする活用シーンは、以下の5つです。
1つ目は、AI検索での自社表示状況の初期診断です。
まず、自社がどの質問で出るのか、出ないのかを確認します。
2つ目は、競合比較の把握です。
競合がどのAI回答で強いのかを見て、コンテンツやブランド発信の不足を見つけます。
3つ目は、記事改善の優先順位づけです。
AI回答に出ていない重要質問から、FAQ、比較記事、カテゴリページ、事例ページを改善します。
4つ目は、ブランドメッセージの整合性チェックです。
AIが自社をどのように説明しているかを確認し、公式サイトや外部メディア上の説明を整えます。
5つ目は、AEO施策の効果測定です。
改善前後で、表示状況スコア、競合比較、センチメントがどう変わるかを確認します。
HubSpot AEOを使うだけで、すぐにAI回答に選ばれるわけではありません。
大切なのは、ツールで見えた結果をもとに、コンテンツとブランド情報を改善することです。
実践ポイントは5つあります。
1つ目は、ユーザーがAIに聞く質問を洗い出すことです。
従来のSEOではキーワードを調べますが、AEOでは質問が重要になります。
たとえば、CRM企業なら以下のような質問です。
こうした質問に対して、自社が回答候補に入っているかを確認します。
2つ目は、定義文を強化することです。
AIは、明確な定義を使いやすい傾向があります。
自社サービス、カテゴリ、機能、対象ユーザーを簡潔に説明する文を用意します。
3つ目は、比較表や選び方を整えることです。
AI検索では、「AとBの違い」「おすすめ」「比較」「選び方」がよく使われます。
そのため、カテゴリページや記事内に、用途別、価格別、企業規模別の比較情報を入れることが重要です。
4つ目は、FAQを整備することです。
AEOでは、質問と回答が明確なFAQ形式が有効です。
1問ごとに結論、理由、注意点を入れると、AIにも人間にも理解されやすくなります。
5つ目は、外部評価を増やすことです。
AIは自社サイトだけでなく、レビューサイト、第三者記事、SNS、比較記事、導入事例なども参照する可能性があります。
自社サイト内だけで完結せず、外部でどう語られているかも整える必要があります。
参考記事でも、ゼロクリック時代に企業が認知と信頼を獲得するには、AIが参照するあらゆるチャネルで一貫した存在感を構築することが重要だと説明されています。
HubSpot AEOは「AEOを始めるための分析ツール」というより、AI検索時代のブランド管理ツールとして見るべきだと考えています。
検索順位を見るだけでは、AI回答内で自社がどう扱われているかはわかりません。
一方で、AI回答内の表示状況だけを見ても、改善するコンテンツやデータ基盤がなければ成果にはつながりません。
だからこそ、HubSpot AEOはSEO、コンテンツ、CRM、ブランド戦略と一緒に使うべきツールです。
HubSpot AEOは、AI検索時代において、自社ブランドがAI回答内でどのように表示されているかを可視化し、改善につなげるためのツールです。
従来のSEOでは、検索順位やクリック数を見ていました。
しかしこれからは、ChatGPT、Gemini、PerplexityのようなAI回答エンジン上で、自社が推薦されているか、競合と比べてどう見えているか、どのようなトーンで語られているかを確認する必要があります。
HubSpot AEOは、ブランド表示状況スコア、シェア・オブ・ボイス、センチメント分析、追跡プロンプトの提案などを通じて、AI検索上のブランド可視性を測定しやすくします。
重要なのは、AEOはSEOの代替ではないということです。
SEOで作ったコンテンツ資産、CRMに蓄積された顧客理解、外部評価、FAQ、比較記事、導入事例が、AI時代の回答材料になります。
これからの企業は、Google検索で上位に出るだけでなく、AIの回答内で「選ばれる存在」になる必要があります。
HubSpot AEOは、その第一歩として、自社がAIにどう見られているかを確認するための有力な選択肢になります。
.png){kind=logo}
