過去10年間、ブランドはSEO、コンテンツ戦略、パーソナライズ機能に多大な投資を行い、デジタルチャネル全体で認知度とエンゲージメントを推進してきました。しかし、状況は急速に変化しています。今日、カスタマージャーニーは従来の検索エンジンからではなく、AIアシスタントから始まることが多くなっています。ChatGPT、Claude、Perplexityのような生成AIプラットフォームが、情報や意思決定のための主要ツールとなるにつれ、大規模言語モデル（LLM）がブランド発見の新たな玄関口として台頭しています。

これらのシステムは単にコンテンツをインデックスするだけでなく、コンテンツを要約、解釈、そして推薦します。つまり、生成AIプラットフォームは、ユーザーがwebサイトを訪問するずっと前から、ブランドイメージを形成しているのです。しかし、多くのブランドは、自社のコンテンツがすでにこれらのAIツールによって表面化されたり、あるいは見落とされていることに気づいていません。Bain & Companyによると、消費者の80％が検索の少なくとも40％をAIが書いた要約に頼っていると報告されています。また、Gartnerは、2028年までに、消費者が従来の検索から離れていくにつれて、ブランドはオーガニックのトラフィックが50％以上減少する可能性があると予測しています。

AIを活用した発見へのシフトは、ブランドにとって、最も重要な瞬間に顧客に発見され、引用され、信頼される方法を左右するエキサイティングな新たな機会を提供します。このような変化を踏まえ、ブランドがこの変革を活用できるよう、Adobe LLM Optimizer をご紹介します。

新しいチャネルのための新しい分野：生成エンジン最適化

生成エンジン最適化（GEO）は、LLMがブランドコンテンツをどのように解釈しているかを理解し、AIが生成する回答にブランドが表示される頻度と精度を高めるための戦略的な改善を中心に行います。

LLM Optimizerを使えば、マーケターはこのような重要な質問に答えられるようになります。

• 自社のコンテンツは生成AIツールに表示されているだろうか？
• 競合他社は、自社が引用されていないところで引用されているだろうか？
• AI主導のクエリでのブランドの認知度を向上させるにはどうすればいいのか？

LLM Optimizerは、この新しい発見レイヤーを可視化し、組織がアクションを起こせるようにします。

AI主導のトラフィックを完全に可視化した上での特定、ベンチマーク、行動。

従来の分析プラットフォームは、インテリジェントエージェント用ではなく、人間の訪問者用に構築されていました。その結果、ブランドは、生成AIツールが自社のwebサイトとどのように関わっているかを、限られた範囲でしか知ることができません。  LLM Optimizerは、AIクローラー、LLMベースのアシスタント、サイトコンテンツにアクセスし参照するAIを活用したブラウザーのアクティビティなどの、エージェントのトラフィックをリアルタイムで把握することで、このような状況を変えることができます。

これらのエージェントのインタラクションには、要約のための検索、AIが生成した回答の引用、会話セッション中に使用されるコンテンツのリクエストなどが含まれます。LLM Optimizerは、このようなトラフィックを検出して定量化するだけでなく、これらのシステムから最も頻繁にアクセスされている特定のページ、アセット、製品詳細を明らかにします。これにより、マーケティングチームとコンテンツチームは、生成したブランドのナラティブの何がAIに参照されているのか、そして何が見落とされているのかを理解することができます。

LLM Optimizerは検出するだけでなく、ブランドが生成プラットフォームでの可視性をベンチマークすることを可能にします。チームは、主要なクエリに対して、回答内でのブランドの言及や引用の頻度を分析し、競合他社や業界リーダーと自社のパフォーマンスを比較することができます。これらのベンチマークは、価値の高いテーマ、製品カテゴリー、検索意図ごとに整理されています。それにより、自社のコンテンツがどこで支持を得ているのか、また、どこにギャップがあるのかを詳細に把握することができます。

適切なレコメンデーションとワンクリックのデプロイメントによる、インサイトからインパクトへの転換。

生成AIツールによって、どこで、どのようにブランドが表示されるかを把握することは不可欠です。しかし、可視性だけでは完全なストーリーを語ることはできません。本当のインパクトを測定するために、AI主導のブランドの発見を具体的なビジネス成果に結びつける必要があります。LLM Optimizerには、これを可能にする属性レイヤーが含まれており、生成エンジンの可視性を主要なユーザー行動とリンクさせます。これらのジャーニーをマッピングすることで、マーケティングチームは、LLMの露出がどの程度の頻度で適格なトラフィックにつながるか、ユーザーがAIによって案内されたランディングページでどのように行動し、そのユーザーの何パーセントがコンバージョンに至ったかを知ることができます。

このエンジンは、製品ページ、ランディングのエクスペリエンス、サポートドキュメントなどのドメイン内のコンテンツと、Wikipedia、Reddit、その他のインデックス化されたフォーラムなど、LLMがブランド理解を形成するためによく利用するドメイン外のソースの両方を継続的に分析します。このようなドメイン外のプロパティは、あなたが直接管理していなくても、AIが生成する回答でのブランドの説明に大きく影響を及ぼします。例えば、Wikipediaのエントリ内に誤った表現につながる不正確な情報やギャップがあることを特定したり、権威ある第三者の情報源に影響を与えるためのエンゲージメント戦略を提案したりすることができます。

LLM OptimizerとAdobe Experience Manager Sitesの統合により、チームはインサイトからアクションに直接つなげることができます。推奨された変更は、ワンクリックでレビュー、承認、実装できるため、実行までの時間が劇的に短縮され、技術チームへのハンドオフが不要になります。つまり、コンテンツストラテジストやマーケターは、AIによる最適化の恩恵を受けつつ、企業規模でもコントロールを保つことができます。

また、エージェントトゥエージェント（A2A）やモデルコンテキストプロトコル（MCP）などの企業標準に対応することで、LLM Optimizerは大規模な組織でも拡張できるように設計されています。コンテンツが公開された瞬間からAIによる利用に最適化されていることを保証し、生成プラットフォーム全体でブランドの一貫性を維持するためのガバナンスツールを提供します。

あなたのブランドの次なるフロンティア。

Adobe LLM Optimizerは、AIを活用した検索と発見の進化にマーケティングチームが積極的に取り組む方法を提供します。AIによって定義された検索の状況下で、可視性を高め、影響力を拡大し、優位に立つことを支援します。

Adobe LLM Optimizerと、AI検索時代にブランドの可視性を確保する方法について詳細を見る。

https://business.adobe.com/fragments/resources/cards/thank-you-collections/experience-manager-sites