今号は、「AI対策マーケティング戦略」を考える５回シリーズの３回目になります。以下は予定になります。（変更になる場合がございます）
１号　SEOの重要性とAI検索化によるビジネスチャンス
２号　Ai検索増加による、ユーザーの傾向と取り組むべき対策
３号　AI検索に好まれるコンテンツ作成のポイント（今号です）
４号　AIに引用参照されるために、コンテンツ作成で重要な内容
５号　AI検索対策で重要な、Webサイト作成の方法
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AI検索に好まれるコンテンツ作成のポイント

AI検索対策として最も優先すべき点は、AIに引用・参照されるコンテンツの充実です。併せて、企業資産となるコンテンツとしても、どのような内容と構造で作成し掲載すればいいのかを考えてみます。

AIに引用・参照させる対策は、EEATが高くCVされやすいパーソナライズされた一次的な情報などを積極的に発信することです。特に意識して対策したいのコンテンツ作成のポイントは、以下の３点です。

１）E-E-A-Tが高い情報を発信する
AIは「どこにでもある情報」の価値を低く見積もる傾向がある一方、Googleが提唱する評価基準「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」を満たしたコンテンツは高く評価されます。

「現場で実際に起きた事例」「長年の経験に基づく深い洞察」など人間にしか書けない、また同時に、その企業の専門家しか知り得ない、経験・専門性・権威性・信頼性などの「EEAT」が高い情報こそが、AIにとっても貴重な学習データとなります。

E-E-A-TをAI検索で活かすためには、個々の施策よりも前提条件が揃っているかどうかが重要です。
・検索意図とキーワード設計が整理されているか
・コンテンツが体系的に整理されているか
・内部リンクや構造が意味を持っているか
・計測と改善が仕組みとして回っているか
これらが噛み合って初めて、E-E-A-Tは評価として積み上がります。

（参考）Googleが提唱する評価基準E-E-A-Tとは？
Experience（経験）を示す
AIに「この情報はリアルな経験」と判断させる。
・実際の導入事例やお客様の声、体験談などを盛り込む
・Before/Afterの数値データを提示
・課題や失敗談も含めてリアルな情報を提供
・図表や写真、動画・スクショで証拠性を示す
Expertise（専門性）の証明
AIに「知識の深さと正確性、誰が書いたか」を認識させる。
・オウンドメディア全体で一貫したテーマ
・専門性を打ち出す・業界
・業種のプロとしての解説
・ノウハウを盛り込む
・業界の最新トレンドや統計データを引用
・専門用語を正確に使用し、必要に応じて解説を加える
・専門家の執筆や監修・著者プロフィールに肩書・資格・経歴や実績を明記
Authoritativeness（権威性）の構築
AIにどこから引用すべきかを判断する基準に「外部から信頼されている」権威性シグナルを参照させる。そのためにプレスリリース配信やメディアへの調査結果の提供・業界サイトに記事寄稿・関連メディア同士でコラボ・団体に所属してサイトに掲載する。
・サイテーション（言及や引用）を獲得する
・信頼できる外部サイト（業界サイト/専門メディア）からの被リンク獲得
・業界メディアでの掲載実績を明示・専門家による監修コメントを掲載
・「TOPページ」「aboutページ（会社概要）」を充実させる（著者や運営組織の専門性、資格、実績、客観評価の明示）
Trust（信頼性）の担保
AI引用では、信頼性が低いサイトや著者を引用すると精度が下がるため、「透明で安全な情報源」と認識させる。・SSL化やプライバシーポリシーの整備・情報の更新日を明記し、定期的にアップデート・引用先の明記（出典へリンク）・運営者情報（企業情報）や運営者情報、利用規約などを記載する。特に重要なのは、独自の調査データや実験結果、専門家インタビューなど、他では得られない情報を提供することで、AIから信頼できる情報源として認識されやすくなります。

検索結果に表示された情報をAIはそのまま利用するのではなく、その情報の信頼度を測ります。E-E-A-Tを意識したコンテンツ作りは短期的な効果は見えにくい場合もありますが、長期的なAI検索での引用率向上と、ユーザーからの信頼獲得の両方を実現できる施策です。

２）一次情報の発信を行う
これからの時代に人間が書くべきコンテンツは、「一次情報」です。
AIはWebにある学習データにあることしか語れませんが、私たち人間は今ここで起きている体験や興味関心ごと、専門的知見、独自の調査結果といった「新しい事実」を生み出すことができます。AIに自社の記事を選んでもらうためには、ある意味でデジタルから離れ、リアル（現場）に戻り、世の中や他社にはない「一次情報」や「専門的知見性」を増やすことが不可欠です。

＜一次情報が重要である理由＞
①記事の独自性が高まる
一次情報は、他では得られない独自の専門的な知見や視点を提供し、読者に新鮮な情報をもたらします。
②記事の説得力が増す
AIは既存情報のまとめは得意ですが、新しい「体験」を生み出すことはできません。
一次情報は事実に基づいた具体的な証拠を提供することができるため、信頼性が高く、記事の説得力が大幅に向上します。特に、生成AIが普及した現在、この人間だからこそできる「体験」の価値はさらに高まっています。
３）SEO対策にも役立つ
オリジナルで有用なコンテンツを持つ高品質なサイトは、より上位に表示されるようになります。これは、単なる知識の羅列ではなく、「実際に体験した」「顧客の評価を聞いた」という実体験に基づいた情報の価値が上がることを意味します。

一次情報とは、「情報の出所が自社である」情報のこと。他のサイトやメディアでは公開されておらず、自社が最初に発信する独自の情報を指し、SEO対策の観点からも、「オリジナリティのあるコンテンツ＝独自性が高い情報」は、検索エンジンに好まれる要素になります。
AIから「引用する価値がある」と認められるためには、そのサイトにしかない独自の情報が不可欠。さらに、具体的な数字や根拠がある情報が加わると、さらに、AIが情報源として引用する確率も高まります。

（ご参考）一次、二次、三次情報の区分
【一次情報】体験から得た情報。設計採用事例、導入事例、施工実績、測定値、価格などの客観的な情報が該当します。（下記に例）
【二次情報】他人の体験から得た情報（レポートやリリースをまとめた記事、複数の調査を要約した記事、解説記事など）。
【三次情報】誰が発信したかわからない情報（統計集、伝聞、うわさなど）。

＜一次情報の具体例＞
〇取材コンテンツ
設計採用事例/導入事例/成功事例/失敗事例や顧客の生の声、現場の観察を通じた信頼性の高い情報など。専門家へのインタビューや現場訪問を行えば、その分野や事象に関する深い洞察を得られます。
〇社内インタビュー
外部の有名人を呼ぶだけではなく、自社の「熱心な開発責任者」「元気な営業マン」も立派な専門家です。社内の専門家による独自のノウハウとしての「なぜこの商品を開発したのか（開発秘話）」「事業化に一番苦労したこと（創業ストーリー）」といった社内インタビューは、競合他社が絶対に真似できない、世界で唯一のオリジナルコンテンツです。これらをアーカイブ化することは、ブランドの独自性を高める最強のAI施策となります。
〇グループインタビュー
グループインタビューは、複数の意見や視点を一次情報として収集する効果的な方法です。座談会やコミュニティなど、複数の参加者からの意見交換を通じて、多角的な視点や深い洞察を得られます。
〇アンケート
・自社で実施したアンケート調査の結果は、大量の一次情報を効率的に収集したもの。多くの意見や反応を、迅速かつ広範囲にわたって収集できる点がメリットです。
〇自社データ
・設計採用事例、実績
・社内調査データ
・商品、サービスの使用レビュー、体験談
・実験・検証から得たデータ
・自社作成の写真や動画
・価格/サービスの体系など。
〇付加価値資料（他社差別・比較検討・コンサルサービス向けなど）
・メリット/デメリット比較表
・独自の分析や考察を加えた市場レポート
・社内マニュアルや資料（外部向けにリライトする）
これらに共通するのは、主観ではなく客観的な事実であるという点です。AIにとって貴重な学習データとなり、引用される可能性を飛躍的に高めます。

注１）自社のブログやオウンドメディアで、あえて「否定的な意見」や「常識の否定」「正しい知見」を公開する方法もあります。こういった記事は、同じ課題を持つ読者や設計・施工からの強い共感と信頼を得られ、「疑問」や「リスク」に関する回答のソースとしても採用されやすくなります。
注２）「ノウハウを公開すると、競合に真似されるのでは」という懸念もあるでしょう。しかし、情報のオープン化が進む現代において、隠すことのメリットよりも、公開して「業界のリーダー」としてのポジションを確立するメリットの方が上回ることも考えられます。

３）パーソナライズな情報を積極発信する
Web検索する場合は検索キーワードを何度も入力する手間がかかり、検索キーワードが思い付かない人にとっては、検索しても上手く情報に辿り着けないケースがしばしばありました。それが、AIによって、時間が短縮され検索精度がアップし、さらに検索の深度が高まり、思った以上の情報に到達できるようになりました。
AI検索によって検索が便利になるだけでなく、ユーザーの要求はより高まるにつれて一層ユーザー自身にとって、自分にピッタリなオリジナル情報を求めるようになってきています。

生成AIは平均的なユーザーにとって最良の結果ではなく、特定のユーザーにとって最良の応答を提供することに重点を置く傾向があるため、パーソナライズされた回答を提供することが重要になります。「キーワード」に対応するというよりも、「より詳細な個別質問(パーソナライズ)」に対応したコンテンツを用意します。
パーソナルライズされた情報は次のような特性があります。
１）比較検討ユーザーが求めているコンテンツ（採用事例・問合せ・FAQなど）情報”がCVに効く
２）検索ボリュームゼロに近い条件でも勝てる
３）ニッチな条件ほど比較検討度が強く、CVに直結しやすい

「認知」「興味関心」「理解」「比較検討」といった顧客ニーズ段階（ファネル）ごとにデジタル及びセールスプロモーション、それぞれの施策とコンテンツを整理・体系的に捉え、企業資産である一次情報や専門的知見を駆使し、ターゲットの視聴タイプに合わせたコンテンツタイプを企画制作、公開することが重要になります。

次に、事業拡大に資する、デジタルとセールスプロモーション、それぞれの施策とコンテンツの体系一覧表
をご紹介いたします。何らからのお役立ちができれば幸いです。