HubSpotの年次カンファレンス「UNBOUND 2026」のセッション「What 10,000 Hours of AEO Taught Us」をレポートします。前半でセッションの内容を整理し、後半では株式会社100の解説として、日本でHubSpotを活用する企業がどのように実践へ取り入れるべきかをまとめます。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| セッション名 | What 10,000 Hours of AEO Taught Us |
| 会場 | Room 157（Deep Dive） |
| 開催日 | 2026年9月16日（水） |
| 登壇者 | Marcel Santilli 氏（CEO, GrowthX AI） |
※本記事のセッション内容は、株式会社100がまとめたものです。「株式会社100の解説」は当社の独自見解となります。
セッションの内容は、株式会社100がまとめた資料（PDF）でもご覧いただけます。まとめ資料を開く（PDF）
計測に必要な3つの条件がそろわず、AIの回答をめぐる4つの要素が常に変動するブラックボックスだからです。
GrowthX AIのCEOであるMarcel Santilli氏は、2年間の運用で手がけた数百の稼働中のコンテンツシステム、管理下の数万ページ、記録した260万件のAI回答から得た考え方を共有しました。
Santilli氏は、信頼できる計測には「安定した対象」「再現可能な観測」「既知の分母」という3つの条件が必要だと指摘します。しかしAIの回答では、「同じ入力でも変わる回答」「日々切り替わるモデル」「検索やメモリなどの文脈」「語彙や学び方が変わるユーザー」という4つの要素がすべて変動します。
この前提を忘れると、4つの失敗に陥ります。生成の材料が見えない「ブラックボックスのジレンマ」、数十のプロンプトを市場シェアと誤認する「錯覚」、測る対象が不正確な「偽の精密さ」、そして掲示板に偽のコメントを流すなど事業に貢献しない工作に走る「スコア追いの罠」です。
Webサイトは自社で制御できる公開ナレッジベースの中心であり、各ページは「7つの仕事」を担う投資資産です。
Santilli氏は、マーケティングの仕事は「既存の需要を捉えること」と「新しい需要を創ること」の2つだと整理しました。大規模言語モデル（LLM）の学習データの約80%は公開Webページであり、自社サイトは企業の実体に紐づく一次データとして扱われ、匿名の掲示板投稿とは明確に区別されます。
同氏が示した「影響力の同心円（3層モデル）」では、中心に自社で制御できる「内部の文脈とWebサイト」があり、その外側にSNSやイベントなど「影響を与える層」、さらに外側にレビューや第三者の言及など「獲得する層」が広がります。最も影響力が大きい中心の定義がぶれていると、外側の施策が食い違ったシグナルを発してしまうため、まずはWebサイトの整合性を取る必要があります。
また、Webサイトは投資ポートフォリオであり、1つのページは次の「7つの仕事」の合計で評価する資産だと説明されました。
社内の文脈を本質的な要素に絞って合意し、最小単位に分解した「質問のマップ」を作って、5つの行動と段階的な改善につなげます。
Santilli氏は、買い手が聞く前に答えを形づくる枠組みとして、「文脈」「質問のマップ」「行動」「計測」「学習」の5段階を示しました。
第1段階の「文脈」では、製品や機能、理想の顧客像（ICP）、ペルソナ、購買カテゴリ、競合、メッセージを本質的な要素に絞って定義し、全社で合意します。同氏が関わった100社超で、最初からこの文脈がそろっていた企業は1社もありませんでした。最終原稿に経営陣が赤入れするより、上流の合意に30分から1時間を使う方が大きな効果を生みます。
第2段階の「質問のマップ」では、Google広告の過去30〜60日の実績に頼るキーワードを起点にせず、買い手の意図の最小単位である「具体的な質問（Atomic Question）」を需要の単位にします。商談の文字起こしといった「顧客の声」、「市場」、「自社の専門性」という3つの源泉から質問を見つけ、適合度・需要・意図で優先順位を付けます。
GrowthX AIの調査では、少なくとも1件の引用を得た質問の割合は、製品評価の質問で51.9%、一般的な認知の質問で8.3%でした。Google検索の上位に入った企業ページや製品ページは、評価の質問において認知の質問の4.05倍多く引用されていました。
出典：UNBOUND 2026の公式セッション資料
第3段階の「行動」では、質問ごとに適合度や需要、既存ページの有無、インデックス状況、網羅性、勝敗など9つの問いを順に当てて判定し、次の5つの行動に集約します。
3,126ドメインを対象にした同社の調査では、検索で順位の付いたページを26ページ以上持つドメインは50%がChatGPTに引用されたのに対し、1ページ以上のドメインでは0.8%にとどまり、少なくとも62倍引用されやすい結果が出ています。
出典：UNBOUND 2026の公式セッション資料
公開後は、インデックスと網羅性、順位や滞在時間、転換率へと、反応に応じて人の工数を段階的に投下し、3ステップでページを引き上げていきます。
AIの可視性はブランド調査として同条件の反復で傾向を見て、1訪問の期待値と継続的な公開でサイト全体の利回りを高めます。
第4段階の「計測」について、Santilli氏はAIの可視性計測をアクセス解析ではなく「ブランド調査」として扱うべきだと語りました。測る指標は、社名を出さない購買カテゴリの質問で自社が挙がるかを見る「純粋想起」、他社より引用されているかを見る「影響力」、AIの認識と人の評判が自社の定義とそろっているかを見る「整合」の3つです。純粋想起に計測予算の8割を割き、整合は月1回の調査でズレをAIに指摘させる運用が推奨されました。
同社の調査では、引用されたページと質問のペアの59%は観測した1日にしか現れず、毎日現れたものは1%未満でした。そのため毎日1回の計測に統計的な意味はなく、モデルや検索のオン・オフなどの条件を固定し、結果が約80%一致するまで繰り返す必要があります。また、レビューの指摘を一元管理して執筆基準を改善する、第5段階の「学習」へつなげます。
出典：UNBOUND 2026の公式セッション資料
投資対効果の試算では、平均取引額10万ドル、訪問からリードへの転換率1%、リードから受注への転換率10%なら、1訪問の期待貢献額は100ドルになると示されました。最初の数週間は「毎日公開する」という制御可能な行動から始め、流入のあるページの稼働率、稼働ページ1枚あたりの平均流入、ページ数の拡張という3つを伸ばします。毎週少しずつでも流入と成果が積み上がる好循環を作り、ページ単位の意図シグナルを捉えて適合度の高い領域からリターゲティングやオファー改善へつなげる重要性が語られました。
ここからは、本セッションの内容を日本企業が実践するためのポイントを、株式会社100の見解として解説します。（※以下で触れる機能や運用は、ご契約中のHubSpotのプランで使えるかを確かめたうえでご検討ください）
部門間でターゲット像や競合の定義がずれ、ページごとにメッセージがばらつく課題はよく見られます。製品や理想の顧客像（ICP）、ペルソナ、購買カテゴリを本質的な要素に絞って合意し、ドキュメントやナレッジとして整理することで、Content Hubでの記事作成やBreezeアシスタントを使う際に全担当者が同じ前提を参照できる状態を整えることが重要です。
検索ボリュームだけで企画を立てると、買い手が比較や評価の段階で抱く具体的な疑問に答えきれないことがあります。HubSpotでは、Sales HubとCRMに蓄積された商談の議事録や記録から顧客の質問を洗い出し、Content Hubで既存ページの書き直しや重複ページの統合、トピッククラスターを使った内部リンクの整理を進める運用が効果的です。
サイト全体のPV数だけでは、どのページが商談や受注に貢献しているかが見えにくくなります。HubSpotでは、比較ページや価格ページの閲覧といった行動シグナルをCRMのコンタクトやターゲット企業の情報と結び付け、リストやレポートで可視化することができます。
Santilli氏は、引用されたページと質問の組み合わせの59%は観測した1日にしか現れないため、毎日1回の計測には統計的な意味がないと述べました。日々の運用においては、HubSpotでページの流入やターゲット企業の閲覧、転換といった確実な行動シグナルを測る進め方が有効です。
Santilli氏は、キーワードは1語では意図やペルソナに分類できないのに対し、最小単位に分解した具体的な質問は、需要や引用元、購買カテゴリ、意図を束ねられる最小単位だと説明しました。まずはSales HubとCRMの商談記録から、顧客が実際に口にした比較や評価の質問を拾い、優先順位を付ける進め方をおすすめします。
Santilli氏は、社内の文脈がぶれたままでは間違ったものを100倍速く作ることになると述べ、内部リンクのない孤立ページを大量に出す手法は失敗すると指摘しました。まずは既存ページの再構築と内部リンクの整備から始め、反応が出たページに専門家の確認を集中させる進め方が現実的です。
Santilli氏は、1つのページは流入だけでなく、意図シグナルや権威、引用の機会、学習データなど「7つの仕事」を担う投資資産だと述べました。重複ページは統合や廃止を進めつつ、比較や評価に必要なページはContent Hubで再構築して内部リンクでつなぐ運用が有効です。
本セッションでは、AIの可視性スコアを細かく追う計測が脆い理由と、Webサイトを公開ナレッジベースの中心に据え、「文脈・質問のマップ・行動・計測・学習」の5段階で買い手の質問に答える資産を育てる枠組みが示されました。まずは社内で製品や購買カテゴリの定義をそろえ、HubSpotの商談記録から比較や評価に関する顧客の質問を洗い出し、既存ページの再構築と内部リンクの整備から始めてみてはいかがでしょうか。
株式会社100では、HubSpotを活用した社内定義の整理や、Sales HubとCRMの商談記録からの質問の洗い出し、Content Hubでのサイト再構築と意図シグナル計測の仕組みづくりを一貫してご支援しています。「AEOのスコアをどう扱えばよいか迷っている」「商談記録から買い手の質問を拾い、Webサイトの改善や商談創出に生かしたい」といったお悩みをお持ちの方は、ぜひお気軽にご相談ください。