皆さん、こんにちは。株式会社トライエッジの中野です。
先日、こんなことをしてみました。ChatGPTに、こう聞いてみたんです。
「HubSpotの導入支援をしてくれる会社は？」
昔なら、こういうのはGoogleで検索して、出てきたサイトを自分で見比べていました。でも今は違います。AIが「こういう会社がありますよ」と、いくつか名前を挙げて“薦めて”くれる時代になりました。
で、その答えの中に——うちの名前が、出てきたんです。
正直、うれしかった。というのも、少し前までは、AIにこの手の質問をしても、うちはなかなか顔を出せていなかったからです。
それが今では、「CRMの導入支援なら」「HubSpotなら」「Zohoなら」といった聞き方で、AIが（時々ですが）うちを候補に挙げてくれるようになりました。
今日は、そこにたどり着くまでに私たちが何をやったのか、正直にお話しします。派手な話は出てきません。むしろ地味です。でも、地味なことこそ効いた、という話です。
ひと言でいうと、「調べる場所」が変わりました。
これまでは、検索でリンクが10個くらい並んで、その中から自分で選んでいました。ところが今は、AIに聞くと「答え」が一つ、まとめて返ってきます。「◯◯に強い会社は、たとえばこういうところです」と、AIが会社の名前まで挙げてくれる。
つまり、その“答え”の中に自社が入っているかどうかが、すごく大事になってきたわけです。入っていれば候補に挙げてもらえるし、入っていなければ、そもそも存在しないのと同じ。
検索の「10番目」とは違って、AIの答えは「載るか、載らないか」に近い。
だから、載っていないと気づいた時は、けっこう焦ります（少し前の私たちがそうでした）。
ちなみに、この「AIの答えに自社を出すための工夫」のことを、AEOと呼びます。言葉は覚えなくて大丈夫です。「AIに見つけてもらう工夫」くらいの理解で十分です。
きっかけは、HubSpotのウェビナーでした。そこで「これからはAIに見つけてもらえるかどうかが効いてくる」と知り、「これはまずい、うちがやらないでどうする」と火がつきました。
そこでまず、自分たちの現在地を知るために、「AIに自社や競合がどう出ているか」を測る“ものさし”（診断ツール）を、自社で作りました。
測ってみて、正直、頭を抱えました。想像以上に、うちは出ていなかった。でも、裏を返せば伸びしろしかない。
あとは、地味な作業の積み重ねです。具体的には、こんなことをやりました。
・サイトの記事に、メタディスクリプション（AIや検索に要約されるときの説明文）を一つずつ全部入れ直した
・会社案内やサービスのページに、想定される質問と答え（FAQ）を自分たちで用意して設置した
・AIが「これは質問の答えだ」と拾いやすいように、記事の見出しや書き方を、質問に答える形へ直した
・そのFAQには、AIが読み取りやすいデータ（構造化データ）も一緒に仕込んだ
・足りないテーマは、新しい記事を書いて補った
・そして、また測る。診断ツールで効果を見て、次の一手を決める——
派手なことは、ひとつもありません。地味な一周を、ひたすら回しただけ。でも、これが効きました。
その結果、「HubSpot／Zoho／CRMの導入支援は？」といった質問まわりで、こう変わりました。
繰り返しますが、派手な裏技はありません。測って、穴を見つけて、埋める。それを続けただけです。
もうひとつ、面白い動きがありました。
自社サイトに「どこから人が来たか」をGoogleアナリティクスで見てみると、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Copilot、Felo——AI経由でサイトに来てくれる人が、実際に現れているんです。
四半期で比べると、AI経由の訪問はおよそ5割増。反対に、昔ながらの検索エンジン経由は、横ばい〜やや減少でした。
「検索は頭打ち、AIからの流入は伸びる」——狙っていた景色が、自社の数字にも出はじめています。
ここまで読んで「うちもAIに出るようにしたい」と思った方へ。
私たちが実際にやってみて、効いたと感じるポイントを5つに絞ります。
私たちトライエッジは、これを自分たち自身でやって、結果を出しました。
だからこそ、きれいごとではなく、実際に転んで、測って、這い上がった経験でお手伝いできます。
当社が実際にどう支援しているかは、HubSpotの導入・運用支援、Zohoの導入・運用支援のページでもご紹介しています。
AIが会社を薦める時代になりました。
「HubSpotの導入支援は？」「Zohoは？」「CRMに強い会社は？」——そう聞かれたときに、AIの答えに自社が入っているか。ここが、これからの分かれ目になります。
私たちは、少し前までAIになかなか出られない会社でした。そこから、自社で“ものさし”を作り、地味に測って直してを繰り返して、今は名前が出るようになった。
第一歩は、意外と地味で、「まず自社が今どう見えているかを測ること」からです。
もし「うちはどう見えているんだろう」と気になったら、いつでも声をかけてください。その続きは、また別の記事で。
A. まずは「今どう出ているか」を測ることです。主要な質問でAIの答えに自社が出ているか、競合と比べてどうかを可視化してから、足りない部分を直していきます。測らずに手を打つのは、暗闇で的を狙うようなものです。
A. AIでの表示・引用を測る診断ツールを使えば、特定の質問に対して自社が出ているか、どんな文脈で語られているか、競合との差を見られます。
A. AEOは、AIに質問したときの答えに自社を出すための工夫です。SEOが検索結果の順位を狙うのに対し、AEOはAIの“答え”に載るか載らないか。載っていなければ、存在しないのと同じになりがちです。
A. 当社では、診断ツールで測りながら記事の改善やFAQ・メタディスクリプションの整備を続けた結果、直近1ヶ月でAIでの表示が伸びました。派手な裏技より、測る→直す→また測るの継続が効きます。
A. できますが、測る仕組みづくりや構造化データの実装、毎月の改善を続ける必要があり、片手間では負担が大きめです。まず測る部分だけ支援を受け、少しずつ自社でできるようにする形もおすすめです。
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