HubSpotの年次カンファレンス「UNBOUND 2026」のセッション「AEO by the Numbers: What's Broken and How to Fix It」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 | AEO by the Numbers: What's Broken and How to Fix It |
| 会場 | Room 205 |
| 開催日 | 2026-09-16 |
| 登壇者 | Guy Yalif 氏（Chief Evangelist, Webflow） |
※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」は株式会社100の見解です。
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）
買い手がサイトを訪れる前にAIで調べ始め、対話の内容をもとにベンダーを絞り込むようになっているからです。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
WebflowのChief EvangelistであるGuy Yalif氏は、ChatGPTなどのLLMの答えの中に自社を出す取り組みを回答エンジン最適化（AEO）と呼び、現状と改善策を示しました。Bainの2025年調査では自然検索からの流入が15〜25%減っています。一方、2026年の調査では、B2Bの買い手の94%が直近の購買で生成AIを使い（Forrester）、69%がAIとの対話を理由に別のベンダーを選び（G2）、51%がGoogleより先にLLMで調べ始めることが多いと答えています。
Webflowによるマーケター400人の調査では、経営層の93%がAEOを今後重要になると答えた一方、中身を完全に理解している実務者は25%でした。
米国2,000サイトの調査で見えた企業の現在地とは？
。答えの中に社名が出てくる割合は中央値16%と低く、5段階の成熟度でも上位の2段階に達した企業はまだありません。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
Webflowが2026年7月に米国2,000サイトを調べた「Webflow AEO Maturity Index」では、6つの指標がいずれも低い水準でした（すべて中央値）。
LLM経由の訪問者は量は少なくても購入に近い段階にいます。Webflowの2025年6月時点のデータでは、サイトからの登録の8%をAI検索経由が占め、社名や製品名を含まない自然検索と比べて6倍よく成約しました。同種の報告は他社からも出ていますが、4倍から23倍まで幅があります。
成熟度の5段階評価では、73%がレベル2にとどまり、レベル4と5は0%でした。レベル3の群はレベル1に比べ、名前が出る回数が2.3倍、リンク数が3.7倍です。Yalif氏は、まだ先行企業がないため今動く利点が大きく、AEOは良いSEO本来の姿に近いと説明しました。SEOとの違いは次の4分類です。
見込み客の質問への未回答や古い記事の放置、内部リンク切れや見出し構造の崩れといった基本の不備です。
コンテンツでは、狙う単位がキーワードから質問の一覧へ変わります。Google検索が平均4語なのに対し、LLMへの問いかけは平均23語と長く、買い手は来訪までに100語超の会話を重ねます。しかし57%のサイトが見込み客の質問に答えていませんでした。Yalif氏は、営業とサポートのメールをLLMに読ませれば、実際の質問が社内で見つかると述べました。
情報の鮮度も課題です。54%のサイトで過去6か月に更新されたページが10%未満でした。ChatGPTが引用したページの95%は直近10か月以内に更新されています。また、Graphiteの調査では、主にAIが書いた記事は全記事の約半分を占める一方、検索結果やChatGPTの引用元では約1割（9〜13%）にとどまります。AIに全部は書かせないことが重要です。
技術は、Yalif氏が最も驚いた分類です。LLMなどの機械は処理の負荷と価値が見合わなければ読み取りを打ち切りますが、調査では次の不備が見つかりました。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
Yalif氏は、内部リンクの破損を何より先に直すよう勧めました。また、LLMは費用面から画像や動画を直接見ず、代替テキストと書き起こしを読みます。タイトルや説明文、代替テキスト、構造化データを整えるとLLMの手間を下げられます。
Webflowの自社実験では、統計的に有意ではないとYalif氏が明言した参考値も含め、次の結果が共有されました。
外部での幅広い言及と著者情報で信頼を示し、順位の代わりに登場率や成約率を測りながら改善を回します。
権威では、LLMは言及の広さと内容の一貫性を手がかりにします。調査では73%のサイトで言及が広がっておらず、55%では専門性を示すべきページの85%以上に著者情報がありませんでした。Webflowの実験では、他社へのリンクを増やして外部の専門性を足すと、AI経由が14%増、検索経由が8%増となりました。古いページが残っていると記述の食い違いをLLMが拾うため、ページを下げる判断や、広報や開発などと連携する体制も求められます。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
測定では、LLMの答えが毎回変わるため順位は使えません。商業的な質問で同じベンダー一覧が返るまでに100回、同じ順序までに1,000回の質問が必要だったという調査もあります。Yalif氏は、まず既存の分析基盤でLLM経由の流入と成約率を切り出し、次にリンク率や話題に占める割合を追うよう述べました。語られ方や正確さ、言い回しの反映度は、まだツール側が未対応の段階です。
進め方として、LLM経由の流入が5%程度でも、15〜25%あるものとして予算や人手を配分する考え方が示されました。ただし残り約95%の従来の検索も手放さず、見え方の測定と仮説検証を素早く回します。質疑では、抜け穴を突く手法はSEOの時代より小規模で、すぐ修正されると回答しました。
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。（※以下で紹介する機能は、ご契約中のHubSpotのプランで使えるかを確かめてからご活用ください）
現場では狙うキーワードは管理していても、営業やサポートが日々受ける具体的な質問までは把握できていないことがよくあります。HubSpotのCRMにSales Hubの商談記録やメール、Service Hubの問い合わせチケットを集約していれば、Breezeアシスタントでよくある質問を洗い出し、顧客の実際の言い回しを記事やFAQの設計に生かす進め方が有効です。
記事の更新や見出しタグ、代替テキストの点検は日々の制作に追われて後回しになりがちです。Content Hubを使えば、更新日が古いページを一覧で把握し、ページタイトルや説明文、H1からH3の順序、画像の代替テキスト、著者情報を効率よく点検・修正できます。
AEOに予算や人手を割くには、現状の数字を示して社内で合意を作る必要があります。HubSpotのトラフィック分析やレポート機能を使えば、AI検索からの参照元トラフィックと、そこから登録や商談、成約に至った割合をCRMのデータと結びつけて可視化することができます。
Yalif氏は、残り約95%を占める従来の検索を放置すべきではないと述べました。AEOとSEOは重なる部分が大きいため、SEOの土台を保ちながら少しずつAEOへ予算と人手を配分する進め方が現実的です。
内部リンクの破損を最優先で直し、見出し構造やメタデータ、代替テキストの整備、主要ページへのFAQと構造化データの追加、記事の更新を進めます。まずはContent Hubで主力ページのリンク切れと最終更新日、FAQの有無から点検を始めるのがおすすめです。
Yalif氏は、主にAIが書いた記事は検索結果やChatGPTの引用元では約1割にとどまるため、AIに全部は書かせないよう説明しました。HubSpotのCRMにある営業やサポートの記録から独自の知見を拾い、人が編集して仕上げることが大切です。
LLMの回答は毎回変わるため順位は使えず、まず既存の分析基盤でLLM経由の流入と成約率を切り出し、次にリンク率や話題に占める割合を追います。HubSpotのトラフィック分析とCRMをつなぎ、AI検索経由の訪問数と成約率を可視化する進め方が有効です。
本セッションでは、米国2,000サイトの調査をもとに、AIの回答ではまだ先行企業が存在せず、「コンテンツ・技術・権威・測定」の4分類で基本的な不備を直す余地が大きいことが示されました。AI経由の訪問者は通常の自然検索と比べて成約率が圧倒的に高いため、見込み客の実際の質問に答える記事の更新や、内部リンク切れ・見出し構造の修正、目次やFAQの追加を進めながら成約率を測定する取り組みが不可欠です。まずはHubSpotのCRMに蓄積された営業やサポートの記録から顧客の質問を洗い出し、Content Hubで主要ページのリンク切れや最終更新日を点検するところから始めてみてはいかがでしょうか。
株式会社100では、HubSpotのCRMに集めた記録から質問を洗い出す運用や、Content Hubを使ったサイトの構造点検、AI経由の成約を測るレポート構築をご支援しています。「AIの回答に自社の名前が出てこない理由を知りたい」「AI経由の流入や成約をHubSpotで正確に測りたい」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。