カスタマージャーニーは大きな変革期を迎えています。AIがカスタマージャーニーにおける最初の顧客接点として急速に台頭しています。購入者は検索結果を閲覧する代わりに、AIシステムにレコメンデーションを求め、その回答にもとづいて行動するようになりました。このAI検索行動の変化により、ブランドの可視性はユーザーが企業のwebサイトを訪問するずっと前に、AI生成の回答内で始まることが多くなっています。

その結果、従来の分析フレームワークでは、カスタマージャーニー全体を把握することが困難になっています。従来のアトリビューションモデルはwebサイトでのインタラクションを追跡しますが、AIプラットフォーム内で発生する初期の発見段階を見逃してしまいます。これによりアトリビューションギャップが拡大し、組織はAIによる言及、引用、レコメンデーションが、その後のエンゲージメントやwebサイトのコンバージョンにどのような影響を与えるかを把握することができません。

競争力を維持するため、エンタープライズマーケティングのリーダーは、AIが仲介する発見を考慮したAI検索戦略と分析フレームワークを適応させる必要があります。そのためには、AIが理解しやすいようにコンテンツを最適化し、信頼できる情報源やユーザー生成シグナルを通じて引用権威を構築して、AIシステムがブランド情報を正確に解釈できるよう構造化データを実装することが重要です。同様に、新たなAIカスタマージャーニー全体を通じてAIによる言及、引用の質、間接的な影響を追跡できる新たな測定モデルを導入することも重要です。

アドビのブランドの可視性向上ソリューションは、AIを活用した環境全体でブランドの可視性をモニタリングおよび分析することで、組織がこの可視性ギャップを埋められるよう支援します。Adobe CX Analyticsなどのエンタープライズ分析プラットフォームと組み合わせることで、組織はAIによる発見シグナルを測定可能な成果につなげ、チームがコンテンツ戦略を最適化し、AIを活用したコンバージョンを追跡することができます。

AIを活用した検索の未来が進化し続ける中、コンテンツ戦略、分析フレームワーク、ワークフローを積極的に適応させる組織が、AI主導の発見に影響を与え、次世代のカスタマージャーニー全体で可視性を維持できる有利なポジションを確立できます。

はじめに：今こそ取り組むAI検索におけるブランドの可視性向上

エンタープライズマーケティングプラットフォームを評価している見込み顧客を想像してみてください。検索エンジンを開いて結果を比較する代わりに、AIを活用した検索ツールに次のような質問をします。

「マーケティング分析とパーソナライゼーションに最適なエンタープライズソリューションは何ですか？」

AI検索ツールは数秒で統合された回答を提供し、主要プラットフォームの要約、信頼できる情報源の引用、機能比較を行い、ソリューションを推奨します。購入者は会話を継続し、実装、スケーラビリティ、分析機能についてフォローアップの質問を投げかけます。

その回答にブランドが登場する場合もあれば、登場しない場合もあります。

この状況は、AIが購入者によるソリューションの調査方法や評価方法をどのように変化させているかを浮き彫りにしています。企業の購入者は、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsなど、AIを活用したプラットフォーム内で調査を開始することが増えています。これらのシステムは、ユーザーが企業のwebサイトを訪問する前に、複数の情報源から情報を統合します。

マーケティングと分析のリーダーにとって、この変化は新たな課題をもたらします。AIプラットフォームでの可視性が、webサイトトラフィックに先行することが多くなっています。発見段階でAIシステムによってブランドが言及、引用、または推奨されない場合、購入者に影響を与える機会は決して生まれないかもしれません。

この変化は、今日のエンタープライズマーケティングを形成する最も重要な生成AI検索のトレンドの1つです。キーワードクエリやweb閲覧で始まっていた従来のデジタルジャーニーは、会話が調査を導き、AIシステムが情報キュレーターとして機能する、AI仲介型発見ジャーニーへと進化しています。

影響力を維持し、webサイトでのコンバージョンを推進することを目指す組織にとって、この変革を理解することは不可欠です。本ガイドは、AIを使った検索の未来を探求し、AIプラットフォームが顧客ジャーニーをどのように再構築しているかを説明し、AI検索での可視性向上のための戦略的ロードマップを提供します。また、企業のチームがアドビのブランドの可視性向上ソリューションなどの分析フレームワークを使って、新たに出現するAI主導ファネル全体で可視性を回復する方法についても概説します。

キーワードから会話への検索の進化

AIを活用した検索は、ランキングからレコメンデーションへと重点を移し、ブランドの言及と引用をページの掲載順位よりも影響力のあるものにしています。AI主導の発見の影響を理解するには、検索を人間と情報の間の進化するインターフェイスとして考えることが役立ちます。数十年にわたり、検索行動はいくつかの明確な段階を経て進歩してきました。

従来の検索は、キーワードクエリとリンクベースの結果によって定義されていました。ユーザーは検索エンジンにフレーズを入力し、結果ページを行き来して関連情報を見つけていました。

モバイルでの検索により、コンテキストに応じた発見が可能になりました。位置情報、デバイスタイプ、ユーザーの意図が結果を形作り、デバイス間でのパーソナライズされた体験につながりました。

音声検索は、会話形式でのクエリを可能にすることで、インタラクションをさらに簡素化しました。キーワードを入力する代わりに、ユーザーは自然言語での質問を行うようになりました。

現在、私たちは AIを活用した検索の時代に突入しており、ユーザーは単なるリンク取得ではなく、情報を統合することができる会話システムと直接対話しています。AIが顧客によるブランドの発見方法を変えており、ブランドが可視性を獲得する方法も変化させています。

第一に、検索はナビゲーションから解釈へと進化しています。結果のリストを表示する代わりに、AIプラットフォームは複数の情報源から情報を分析し、要約された回答を生成します。

第二に、発見がコンテキストに応じた会話形式になっています。AIを活用した検索ツールは会話のコンテキストを維持し、ユーザーが検索プロセスをやり直すことなく、質問をより具体的に調整できます。

第三に、ランキングの概念が徐々にAIレコメンデーションと引用に置き換えられています。ブランドはもはや検索順位だけでなく、AIが生成する回答に含まれることについても競争しています。

これらの変化は、回答エンジン最適化（AEO）や生成エンジン最適化（GEO）といった新たな専門分野を促進しており、これらはコンテンツをAIシステムにとってより理解しやすく信頼できるものにすることに焦点を当てています。

企業のマーケティング担当者にとって、影響はSEO戦略だけにとどまりません。会話による発見が成長する中、webサイトのコンバージョンは従来の検索クエリよりも、AIが仲介する情報収集ジャーニーから生まれることが増えています。

これらのジャーニーがどのように進行するかを理解することは、効果的なAIによる発見性向上のためのマーケティング戦略を設計するために不可欠です。従来の検索からAIを活用した発見への移行は、ブランドが可視性を高める方法を再構築しています。主にキーワードランキングで競争する代わりに、組織はAIが生成する回答内で自社の情報が引用、参照、推奨されることを確実にすることに焦点を当てる必要があります。

重要なポイント： AI検索において、可視性はユーザーが何をクリックするかではなく、AIシステムが回答に何を含めるかによって決まります。

AI検索が顧客行動をどのように変化させているか

AI検索は、クエリベースの検索から対話型発見へと移行することで、顧客行動を変えています。

複数のwebサイトを移動して各情報源を手動で評価する代わりに、ユーザーは複数のソースからの情報を統合するAIプラットフォームとやり取りします。この変化により、企業の購買担当者によるソリューションの調査方法や評価方法に大きな影響を与える行動の変化が生じています。

検索から対話型発見への転換

従来の検索環境では、ユーザーは情報収集の過程でクエリを繰り返し調整することがよくありました。

AIプラットフォームは、この行動をマルチターン会話に置き換えます。ユーザーは最初の質問をした後、フォローアップクエリを通じて関連トピックを段階的に探索していきます。

企業のB2B購買担当者にとって、このアプローチにより意思決定プロセスの早い段階でより高度な調査を行うことができます。マーケティングリーダーは、マーケティングオートメーションに関するレコメンデーションを求めることから始めて、その後分析機能、統合の複雑性、ROIベンチマークについて質問することができます。

その結果、購買担当者はベンダーとの接触前により深い調査を行うことができ、コンタクト前の発見フェーズがより長くなります。

この動向は、購買担当者が企業webサイトに到達する前に、市場の状況について十分な情報にもとづいた理解を既に持っている可能性があることを意味します。

従来のクリックスルーパターンの衰退

AIによる発見環境の最も顕著な変化の1つは、ゼロクリック体験の増加です。

AI生成の回答は、ユーザーの意図を直接満たすことが多く、個々のwebサイトへのクリックスルーの必要性を減らします。AIプラットフォームが統合された説明や比較をますます提供するようになるにつれ、従来の検索結果からのクリックスルー率は低下し続けています。

この影響は従来のトラフィックモデルに課題をもたらしますが、同時に機会も生み出します。

AIを活用した発見後にサイトに到達する訪問者は、多くの場合、より質の高い見込み顧客です。彼らは意思決定プロセスの後半で、より明確な意図と利用可能なソリューションに関する深い知識を持ってサイトに到達します。

この動向により、初期の情報収集段階でAI生成の回答内にブランドが表示されることを確実にすることがより重要になります。

AIレコメンデーションへの信頼の移行

おそらく最も重要な行動変化は、信頼に関わるものです。

従来、検索における信頼性は個々のwebサイトに分散していました。ユーザーは複数の情報源を評価し、どの情報を信頼するかを自ら判断していたのです。しかし現在、AIシステムは仲介者として機能し、ユーザーに代わって情報をキュレーションし、要約するようになっています。その結果、ユーザーはAIプラットフォームによる情報の解釈や優先順位付けに依存するようになっています。

AI応答の中でブランドが引用されれば、そのレコメンデーションはプラットフォームの信頼性を継承します。逆に、AI生成回答に含まれないブランドは、初期段階での発見において存在感を失うリスクがあります。

したがって、AI検索におけるブランドの可視性を維持することは、現代のカスタマージャーニーに影響を与えるための重要な要件となります。

Webサイトのコンバージョンアトリビューションにおける課題：見えないものを追跡する

AIによる発見の台頭は、企業のマーケティングチームに根本的な課題をもたらします。従来の分析システムでは、AI主導のジャーニーの大部分を把握することができません。

従来のデジタル測定は、ページビュー、セッション、リファラルソース、コンバージョンを含むwebサイトでのやり取りに焦点を当てています。しかし、AIが仲介する調査は、webサイト環境の外で完結することが多いのです。

購入者は、ブランドのサイトを訪問する前に、複数のAIプラットフォームを参照し、様々な情報源から生成された要約を読み、ベンダーの機能を比較し、レコメンデーションを評価することがあります。これによりアトリビューションギャップが生まれます。

Adobe CX Analyticsなどのソリューションは、これまで見えなかったシグナルを実際の顧客行動と結び付けることを組織が行えるよう支援します。マーケティングリーダーはコンバージョンの発生を確認できますが、上流の発見パスは大部分が見えないままです。AI主導の調査行動への可視性がなければ、組織は主要な影響チャネルを過小評価し、マーケティング投資を誤って配分するリスクがあります。

この盲点こそが、企業のチームがアドビのブランドの可視性向上ソリューションやAdobe CX Analyticsなどの高度なエンタープライズ向けマーケティング分析ソリューションを採用し、AI可視性シグナルをリアルタイムのカスタマージャーニーインサイトに結び付け、発見と体験の提供を橋渡しする理由の1つです。

しかし、高度な分析システムでさえ、AIプラットフォームから生まれるシグナルを捉えるための新しいフレームワークが必要です。

従来の分析がAI検索で見落としているもの

従来の分析ツールでは、対話型検索プラットフォームのいくつかの重要な要素を測定することが困難です。

• AIプラットフォームでの言及：ブランドは、直接的なwebサイトトラフィックを生成することなく、AI生成の回答の中で引用される可能性があります。
• 会話のコンテキスト：AIシステムは複数のソースから情報を要約するため、最終的な回答にどのコンテンツが影響したかを特定することが困難です。
• 比較検討の議論：AIの対話では、従来の測定システムでは見えない競合分析やベンダー比較が頻繁に行われます。
• 初期段階の情報収集シグナル： 購入者は、ブランドのwebサイトを訪問する前に、製品や機能について幅広く評価する可能性があります。

これらの見えないインタラクションは、AIカスタマージャーニーの重要な部分を占めていますが、従来の分析ダッシュボードの範囲外に留まっています。

AI主導のジャーニーに向けた新しい指標

対話型検索プラットフォームを理解するために、企業のチームは測定フレームワークを拡張する必要があります。AI検索戦略のパフォーマンスを示す新しい指標がいくつか登場しています。

• ブランド言及頻度：各プラットフォームのAI生成の回答内でブランドが言及される頻度
• 引用の質：AIシステムがブランドを言及する際に、権威ある情報源や信頼できる出版物を参照しているかどうか
• 回答内の位置づけ：ブランドが主要なレコメンデーションとして表示されるか、それとも二次的な選択肢として表示されるか
• 意図の質を示すシグナル：AIを活用した訪問者が、より強い購入意欲やより深い製品理解を持ってサイトを訪れることを示す指標

組織は、AIでの可視性がコンバージョンに及ぼす後続の影響を評価するために、アシストコンバージョンモデルを統合することもできます。

アドビのブランド可視性向上ソリューションなどのツールが登場し、AIプラットフォーム全体でのブランド言及を追跡し、可視性向上の機会を特定することで、企業がこれらのシグナルを監視できるよう支援しています。

マルチタッチアトリビューション機能と組み合わせることで、これらのインサイトにより、マーケティングチームはAIを活用したブランドの発見と測定可能なビジネス成果を関連付けることができます。

AI検索におけるブランドの可視性を高める方法：AEOとGEO戦略

ブランドは、権威あるブランドエンティティを確立し、信頼できる引用を獲得し、AIシステムが正確に解釈し再利用できるようにコンテンツを構造化することで、AI検索での可視性を向上させます。

可視性がランキングとクリックに依存する従来のSEOとは異なり、AI検索の可視性は生成された回答内に含まれるかどうかに依存します。AIプラットフォームは複数の情報源からの情報を統合するため、コンテンツが引用されるには、発見可能であり、かつ信頼できるものである必要があります。

いくつかの戦略的アプローチが、組織のAI検索でのブランドの可視性向上に役立ちます。

AI理解のためのコンテンツの最適化

AIプラットフォームは、単純なキーワードマッチングではなく、意味を理解してコンテンツを評価します。

AI検索でブランドの可視性を向上させるには、コンテンツでエンティティ、関係、およびコンテキストを明確に伝える必要があります。

効果的な戦術には以下があります。

• 権威あるソートリーダーシップコンテンツの公開
• 構造化された教育リソースの作成
• 複数のページにわたる一貫したブランド定義の維持
• 業界に関するよくある質問に答えるコンテンツの整理

AIシステムはE-E-A-T原則（経験、専門知識、権威性、信頼性）に沿ったシグナルを優先するため、権威あるコンテンツはゼロクリック検索マーケティング戦略の重要な要素となっています。アドビのブランドの可視性向上ソリューションなどのツールにより、チームはAIプラットフォームでのブランド表現をモニタリングし、検索結果のギャップを特定することができます。

引用による権威性と信頼シグナルの構築

AIシステムは回答生成時にコンセンサスシグナルを頻繁に活用します。複数の信頼できる情報源がブランドや製品を参照している場合、AIプラットフォームはそのブランドをレコメンデーションに含める可能性が高くなります。

企業のチームは、以下により引用による権威性を強化できます。

• 信頼できる業界の出版物への専門家による解説の掲載
• 調査レポートやデータにもとづくインサイトへの貢献
• 顧客による実際のレビューと推薦文の促進
• 評判の良いコミュニティや専門的なフォーラムへの参加

ユーザー生成コンテンツ（UGC）もAIの回答に影響力を与えるようになっています。レビュー、コミュニティディスカッション、第三者による解説は、実際の製品体験の証拠として機能することがよくあります。

実際の顧客の声を促進することで、組織はAIプラットフォーム全体で引用される可能性を高めることができます。

技術的最適化：構造化データとスキーマ

技術的構造は、AIシステムがブランド情報を理解するうえで重要な役割を果たします。

スキーママークアップにより、機械は組織、製品、サービスなどのエンティティ間の関係を解釈することができます。

エンタープライズ組織にとって、主要なスキーマタイプには以下があります。

• Organization
• Product
• Article
• FAQPage
• HowTo

これらの構造化されたシグナルは、コンテンツをナレッジグラフに統合し、AIプラットフォームによるブランド情報の解釈を改善するのに役立ちます。

アドビのブランドの可視性向上ソリューションなどの継続的なモニタリングツールと組み合わせることで、組織は進化するAIエコシステム全体での可視性を向上させるため、コンテンツ構造を継続的に改良することができます。

AI検索と生成AIによる情報発見にブランドが適応する方法

ブランドは、キーワード主導の最適化とラストクリックアトリビューションから、AI可視性、間接的な影響、ガバナンスされたブランドナレッジに焦点を当てたモデルへと進化することで、AI検索に適応しています。

AI主導の検索体験への効果的な適応には、コンテンツ戦略、分析フレームワーク、組織ワークフローの戦略的変革が不可欠です。

Webサイトをブランドナレッジシステムとして再構築する

AI検索環境では、webサイトは単なるマーケティング拠点ではなく、権威あるナレッジハブとして機能します。AIシステムはwebサイトから構造化された情報を抽出し、回答やレコメンデーションを生成します。

このプロセスを支援するために、組織は以下の取り組みを行う必要があります。

• 製品およびブランド定義の一元化
• ページ全体で一貫した用語の維持
• FAQやガイドなどの構造化されたナレッジリソースの作成
• 権威性のあるコンテンツをAIシステムが解釈しやすくする

Webサイトを構造化されたナレッジレイヤーとして扱うことで、AIシステムによる誤解釈のリスクを軽減し、ブランドの信頼性を強化することができます。

AIが支援するジャーニー向けの測定モデルを更新する

従来のアトリビューションモデルでは、対話型検索プラットフォームを適切に考慮することができません。

組織は、以下を追跡するために、測定フレームワークを拡張する必要があります。

• AIでの言及と引用
• AIでの可視性向上後の検索増加
• 後続のwebサイトでのコンバージョン
• AI接点による間接的影響

ジャーニーの最適化に向けた行動分析を備えたエンタープライズ分析プラットフォームにより、AIでの可視性とエンゲージメントやコンバージョン成果との関連を示すパターンを特定できます。

これらのシグナルを既存のダッシュボードに統合することで、マーケティングリーダーはAIによる発見の影響をより正確に測定することができます。

AIでの可視性をコンテンツとSEOワークフローに統合する

AI検索への適応には、継続的なモニタリングと最適化が必要です。

マーケティングチームは、AIプラットフォームがコンテンツをどのように解釈するかを定期的に分析し、それに応じてアセットを更新する必要があります。

主要な実践方法は以下のとおりです。

• ブランドに関するAI生成の回答をモニタリングする
• 引用パターンにもとづいてコンテンツを更新する
• ナレッジリソース全体での意味的な明確性を向上させる
• 最適化のために、コンテンツ制作をAIコンテンツ分析と連携させる

これらのワークフローにより、コンテンツ制作の拡大によるAIエコシステム内での混乱を防ぐことができます。

AI主導のカスタマージャーニーを中心にチームの足並みをそろえる

最後は、組織は進化するAIカスタマージャーニーを中心に部門横断チームの足並みをそろえる必要があります。マーケティング、分析、SEO、コンテンツチームは、正確なブランドナレッジの維持とAIでの可視性のモニタリングに共同で責任を持つべきです。

共有目標には以下が含まれます：

• AI引用頻度の向上
• AIプラットフォーム全体でのブランド言及の増加
• AIの影響を受けたwebサイトでのコンバージョンの追跡
• 構造化されたブランド情報のガバナンス維持

ワークフローと測定フレームワークを連携させることで、組織は事後的なモニタリングから事前対応型のAI検索戦略の実行へと移行することができます。

カスタマージャーニーは根本的な変化を遂げています。

これまでキーワードや検索結果から始まっていた発見プロセスが、今ではAIとの対話から始まることが増えています。企業の購買担当者は、各社のwebサイトを訪問するはるか前に、AIプラットフォームを使ってソリューションを探索し、ベンダーを比較し、機能を評価しています。

その結果、組織は測定において重要な課題に直面しています。従来の分析フレームワークは、webサイト環境内で発生するジャーニーの一部しか捉えることができず、AIを介した発見プロセスの多くが見えないままになっています。

進化し続ける環境で競争力を維持するため、組織は分析戦略を拡張し、AIエコシステムを照らし出すツールを実装する必要があります。

アドビのブランドの可視性向上ソリューションが、企業ブランドのAI言及をモニタリングし、AIプラットフォーム全体でのコンテンツ引用状況を把握し、AIによる発見を測定可能なビジネス成果に結び付ける方法をご確認ください。

Adobe CX Analyticsをご確認ください。複雑なカスタマージャーニーの追跡、行動インサイトの発見、より良いコンバージョン成果に向けたデジタル体験の最適化を支援する企業向けマーケティング分析ソリューションです。

最終的に、AI検索の台頭は技術的な変化以上の意味を持ちます。これは、購買者がブランドを発見し評価する方法の根本的な変化を示しています。生成検索エコシステムの理解、AI検索でのブランドの可視性の向上、AI主導の検索の未来に対応した分析フレームワークの適応に今投資する組織は、大きな競争優位性を得ることができます。

問題は、カスタマージャーニーがAIによる発見を中心に進化するかどうかではありません。真の問題は、組織がその変化に影響を与えられるよう、どれだけ迅速に適応できるかです。

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