AI検索（AIO・LLMO・AEO）ツール『Profound』は、何ができて、なぜ世界中から注目されているのか。

前回のツール概論で触れた『Profound』を深掘りし、創業2年で評価額18億ドル（約2,700億円）のユニコーンとなった同社の主要4機能と、最先端でもまだ難しい領域を整理します。

「可視化」にとどまらず、課題特定から施策の実行までを担う"マーケティングエージェント"を目指す『Profound』の思想がわかる回です。

▼この回でわかること

・米国のAI検索可視化ツール『Profound』とは？世界で注目される理由

・プロンプトボリューム：生の対話ログをもとに、カテゴリ・インテント別に需要を把握

・マーケティングエージェント機能：課題特定からCMS入稿まで

・AI検索ツールの限界

・100点の可視化を目指すのではなく、「70点の可視化＋高精度のPDCA」が事業グロースに役立つ

『マーケティング×AIを、ゆるく深く。』Speeeのセールス&マーケ責任者・藤井と、AI研究開発組織リーダー・堀江が、AI検索（AEO/LLMO）・AI広告の最新情報を楽しく学べるかたちでお届けします。

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※番組内で言及している市場規模や予測数値は、収録時点での公開レポート等に基づく推測値を含みます。

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AI検索（AIO・LLMO・AEO）の可視化ツールは、そもそも何ができて、どう違うのか。

国内外の主要60弱のツールを調べると、多くのツールが共通して持つ主な機能と、差が出る場所が見えてきました。

AIO・LLMO対策を5段階に分け、各ツールがどこをカバーしているかを整理する、"可視化ツールの概論"がわかる回です。

最新ニュースとしては、ChatGPT広告の新ビジュアルフォーマットと効果測定パートナーの発表を取り上げました。

▼この回でわかること

・ChatGPT広告の新ビジュアルフォーマットが米国で一部テスト開始。効果測定パートナーも発表

・AI検索（AIO・LLMO・AEO）ツールの違いがわかりにくい理由とは？

・AI検索（AIO・LLMO・AEO）ツール機能を5段階で整理

・ツール機能は「プロンプト設計」が肝

・AI検索（AIO・LLMO・AEO）における成果可視化の難しさ

・注目すべき可視化ツール『Profound』

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AI検索を使う人は増えているのに、買い物の「最後の決め手」はAIではない？

今回はAI×マーケティングの中でも、「BtoC」の購買行動に絞って、AIが使われる場面・使われない場面、そして意思決定の前後でどのような変化が起きているかを整理しました。

冒頭のニュース紹介では、Microsoft Copilotの法人向け機能への統合を扱います。

BtoCマーケターの方に向けて、消費者の購買行動の変化から、AI検索（AEO/AIO/LLMO）対策を考えるヒントをお届けする回です。

▼この回でわかること

・日本のAI利用率と、買い物でのAI利用の実態

・カスタマージャーニーのどの段階でAIが使われる？最後はAIだけでは決めない理由

・AI利用でかえって増える購買ステップ

・ゲーム業界で突出する購買「後」のAI利用

・意思決定前のファクトチェックで使われるGoogle検索・SNSなど多様なチャネル

・BtoCマーケティングはより"総合格闘技"へ

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まもなく来るのではないかと囁かれている「エージェンティックコマース」。

しかし、米国ですらAI経由のECの購入は1.5%にとどまるというデータが出ています。

さらには一度実装されたChatGPTの決済機能はわずか半年で撤退してしまいました。

エージェンティックコマースが今どこまで来ているのか、日本ではどのようにECからエージェンティックコマースに移り変わってゆくのか。

日々の広告運用やSNS運用などで忙しいECマーケターのために、エージェンティックコマースの"現在地"を分かりやすく解説するエピソードです。

冒頭では、Googleがパブリッシャーに対してAIコンテンツの対価を払い始めたというニュースも解説します。

▼この回でわかること

・AIを使った買い物の"4段階"整理と、探すと買うの間にある溝

・ChatGPTの決済機能はなぜ半年で撤退したのか

・Amazon対Perplexity訴訟にみる、AIは"ツール"か"エージェント"かの司法判断

・EC全体のAI経由決済比率、現在地と2030年予測

・日本特有のモール依存度の高さが普及速度を左右する理由

『マーケティング×AIを、ゆるく深く。』

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AIの影響を受けやすいカテゴリに属するBtoB業界。

候補出しの段階でAIを使う人が8割いる一方、最終判断までAIに任せる人は5割弱にとどまるとの調査結果が。この数字の背景や指名検索数・検索クエリ数の変化に触れながら、BtoB業界のAIマーケティング最前線を掘り下げます。

BtoBのAEO（AIO・LLMO）対策に取り組む・あるいは取り組み始めたマーケターの方に、特に聞いてほしい回です。

冒頭のニュースコーナーでは、ChatGPT広告の急成長やGPT-6 Astra・Gemini 3.8 Flashの登場にも触れています。

▼この回でわかること

・BtoB購買者の7〜9割がAI検索を利用

・いつAIが使われている？「候補出し8割・最終判断5割弱」の数字から考えられること

・指名検索は減っても検索クエリ総数は増加

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エピソードで触れた寄稿記事はこちら：日経クロストレンド「AI経由の購買、商品カテゴリーで広がる格差」https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/01455/00001/

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AEO対策を進める際、多くの人は「施策」を想像しがちですが、実は「なぜ推奨されていないのか？」という課題特定が荒い状態で取り組むと、施策が過剰にも過少投資にもなり得ます。

まずはGoogle AIモードの旅行予約機能アップデートのニュースをお届けした後、前回に続きAEOプロジェクト7ステップの後半、現状測定から課題特定・KPI設計・施策までを一気に解説する完結編です。

▼この回でわかること

・現状測定：AIの回答の「ブレ」をどう測定するか。30回試行という考え方

・AEOでは課題特定が重要：AIに情報が届いていないのか、読まれているのに競合に負けているのか？

・AEO対策のKPI設計：直接CVだけで影響を捉えない

・AEOに本腰を入れて取り組むべき業界とは

・Google AIモードの旅行予約機能アップデート

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AEO実践シリーズは今回で完結です。わからないことがあれば、ぜひお便りフォームからご質問ください。

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ChatGPTやGemini、AI OverviewsなどのAI検索（AEO・AIO・LLMO）に自社を推奨してもらうにはどうすればいいのか？

なかなか実態の掴みにくいAI検索対策のプロジェクトの流れを7ステップで大公開。中でも最初の土台となる「プロンプト設計」については、社内で使っている独自フレームワーク「SKPC」まで踏み込んで解説します。これからAI検索に取り組みたいものの、社内でどう進めればいいか迷っているマーケターの皆さんに向けた実践的な解説回です。

▼この回でわかること

・AI検索（AEO・AIO・LLMO）対策の進め方とは？プロジェクトの全体像（7ステップ）

・プロンプト策定の前提整理。まずはビジネス環境の整理やペルソナ/ジャーニーの設計を

・プロンプト設計は50〜100件が目安

・網羅的にプロンプトを洗い出すためのおすすめのフレームワーク「SKPC」

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📄 今日話したSKPCについてはこちらでも詳しく解説しています：Speeeの自社実践に学ぶ、AEO(LLMO)成功事例

https://webanalytics.speee.jp/media/article/llmo-success-casestudy/?utm_source=podcast

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ChatGPTの裏側で、特定ドメインを指定して検索対象にする「site:」検索の割合が急増している？

今回は米SEO専門家Lily Ray氏の指摘をもとに、ChatGPTのsite:検索が増えた構造的な理由と、自社ブランドを参照してもらうための対策を解説。実はそれは、必ずしも「どうすればAIの事前学習データに自社ドメインを入れられるか？」という問いとイコールではありません。

AI検索（AIO・LLMO・AEO）におけるChatGPTの裏側の仕組みを深く理解したい方や、今後のアクションを知りたい方におすすめの回です。

▼この回でわかること

・ChatGPTの検索回数増加とsite:検索急増のニュース解説

・なぜChatGPTのsite:検索が増えているか。コスト効率の構造

・ChatGPTが公式サイトを間違えることがある?存在しないドメインが検索される事例

・ChatGPTに「信頼できる情報源」として参照されやすくするための3つの打ち手

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※参照記事: Lily Ray氏「What We Can Learn From Evolving ChatGPT」https://lilyraynyc.substack.com/p/what-we-can-learn-from-evolving-chatgpt

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