速報：検索は「AIの答え」へ――アドビが発表した「LLM Optimizer」がブランド競争のルールを書き換える

2025年09月21日

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宣伝失礼しました。本編に移ります。

生成AIが一般ユーザーの意思決定の入口となりつつある今、企業は「検索結果に並ぶ」よりも先に、「AIの回答に採用されるかどうか」を問われる段階に入りました。アドビが発表したエンタープライズ向け新サービス「LLM Optimizer」は、この変化に正面から対応し、ブランドの見つかり方・語られ方・選ばれ方を再設計するための統合プラットフォームです。本稿では関連情報をもとに、なぜ今これがニュースなのか、何ができるのか、そして御社が明日から何を変えるべきかを、実務の視点で徹底的に解説いたします。

なぜ今、「AI検索最適化」が緊急課題なのか

従来のSEOは、人間のユーザーが検索エンジンでクリックする前提の最適化でした。しかし生成AIが普及した現在、ユーザーはチャット画面の単一回答で意思決定を完結させる傾向が強まり、クリックが発生しない「ゼロクリック」の状況が増えています。アドビの最新発表によれば、米国の小売サイトでは2024年7月以降、生成AI経由のトラフィックが2025年5月時点で3500％増、旅行サイトでも3200％増とされています。さらに、Search Engine Landの分析では、2024年Q3からQ4にかけてLLMリファラル流入が約8倍に増加したという報告もあります。つまり、検索の主戦場はすでに「リンクの列」ではなく、「AIの答え」そのものに移りつつあります。

生成AI経由トラフィックの伸び（公表値の要点を図解）

項目                            伸び率（概念図）
小売サイト（2024/7→2025/5）     ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ 3500%
旅行サイト（同期間）             ▇▇▇▇▇▇▇▇▇   3200%
LLMリファラル（2024 Q3→Q4）      ▇▇▇▇▇▇▇▇     800%
※数値は公表値の再構成。縦軸は対前年平均比の概念表示。

この環境下で問われるのは、「AIが回答を作る際に、自社の情報を参照し、正しく・好意的に・目立つ形で提示しているか」という一点です。ここに対応するためのアーキテクチャとして、アドビはLLM Optimizerを投入しました。

LLM Optimizerの中核：検知→提案→実装を一気通貫で回す

LLM Optimizerの最大の特徴は、（1）AI経由トラフィックの実測・可視化、（2）ブランド可視性のベンチマーク、（3）改善レコメンドの提示、（4）AEM等を通じたワンクリック実装――という流れを、単一のワークスペースで完結できる点です。従来の「計測はこのツール、実装は別の組織」という分断を跨ぎ、AI時代の“GEO（Generative Engine Optimization）サイクル”を業務として定着させる設計になっています。

一気通貫の最適化ループ（概念図）

┌── 検知（AI由来トラフィック・言及の把握） ──┐
│                                                    │
│   → ベンチマーク（競合比較・露出の差分）        │
│        → 推奨（FAQ/Wiki/外部媒体の改善）         │
│             → 実装（AEM/カスタムCMSで即時反映） │
│                  → 効果測定（露出→行動→成果）   │
└──────────────────────────────┘

特に現場で威力を発揮するのが、「AI回答の根拠としてどの自社ページが使われたか」を推定・特定する機能です。FAQや製品詳細など“引用されやすい粒度”のコンテンツを中心に、どの要素を強化すべきかが明確になります。さらに、Wikipediaやコミュニティ投稿などの外部チャネルまで含め、誤情報や情報不足の是正を促す点も実務的です。「自社でコントロールできない外部情報の整流化」こそが、AI時代の広報・PRとコンテンツ運用の接点になります。

「エージェンティックトラフィック」を見える化：AIはどのようにあなたのサイトを読んでいるか

AIアシスタントやAIブラウザー、生成型検索は、ユーザーの質問に応じてウェブをクロールし、回答の根拠を収集します。LLM Optimizerは、こうしたエージェンティックトラフィックを検知し、どのAIが、どのページを、どの頻度で、どの文脈で参照しているのかを把握できるようにします。従来の解析基盤が苦手だった「人ではなくエージェントが持ち込む需要」を、可視化とアトリビューションの文脈に引き上げた点がブレイクスルーです。

エージェントの参照経路（イメージ図）

ユーザー質問 → LLM / AIブラウザー → サイト取得 → 要約→ 回答生成
                               └→ 参照ページA・B・C（頻度・引用テキストを推定）
                                   └→ 回答表示（出典表示の有無はAI側仕様に依存）

このレイヤーが見えると、「AIに正しく拾わせるための情報設計」が具体化します。構造化データ、FAQスキーマ、固有表現の一意化（プロダクト名の表記統一）、価格・在庫・規約の最新性……これらを“AIが好む書き方”で積み重ねるほど、指名なき検索でも推薦に乗る確率が高まります。

“AI上のシェア・オブ・ボイス”をどう測るか：可視性のベンチマーク設計

ユーザーが「おすすめ」「比較」「やり方」をAIに尋ねた時、自社がどれほど言及されるのか――これを相対評価するのが可視性ベンチマークです。LLM Optimizerは高価値クエリやカテゴリー単位で、競合と横並びの露出状況を示し、ギャップを可視化します。露出順位、言及頻度、叙述トーン（ポジティブ／ニュートラル）、引用ソースの偏りなどを総合的に見ることで、短期の“直すべき箇所”と中期の“語るべき領域”が切り分けられます。

AI上の言及シェア（概念図）

トピック：「○○のおすすめ」
┌───────────┬─────────┬─────────┐
│ ブランド       │ 言及頻度    │ 代表的な出典 │
├───────────┼─────────┼─────────┤
│ あなたの会社   │ ▇▇▇▇▇      │ 自社FAQ/Wiki │
│ 競合A          │ ▇▇▇▇▇▇     │ レビューサイト│
│ 競合B          │ ▇▇▇         │ 有識者ブログ │
└───────────┴─────────┴─────────┘
→ 差分に応じて、外部出典の補強や自社ページの再構成を優先度付け

ここで重要なのは、「AIにとっての権威性は、従来の被リンク数だけでは説明しきれない」という点です。レビューサイトや公的機関のデータ、専門家コミュニティ、学会・規格文書など、AIが信頼する出典の“エコシステム接続度”が問われます。PRとコンテンツ運用を接続し、「出典として引用されやすい一次情報」を継続的に供給する体制が必要です。

レコメンドで直す：FAQ・製品詳細・Wikipedia・コミュニティの“どこをどう変えるか”

LLM Optimizerは、露出ギャップの原因を特定し、修正案を提示します。FAQは質問文の粒度・語彙・網羅性が鍵で、AIが好む平明な構造に整えると採用率が上がります。製品ページは、固有名詞・型番・仕様の曖昧さ解消と、比較表の明文化が効きます。Wikipediaは中立性と出典の妥当性が最優先で、コミュニティはユーザー生成コンテンツの最新性・正確性が影響します。これらを「AIが根拠にしやすい形」に寄せることが、ゼロクリック環境下の“露出”を押し上げます。

優先修正ポイントの整理（例）

FAQ：質問→一文回答→根拠URL→関連質問リンク（構造化データ付与）
製品：正式名称／型番／主要スペック→比較表→価格・保証→更新日
Wikipedia：一次情報の出典追記／曖昧表現の除去／固有名詞統一
コミュニティ：誤解の多い投稿の訂正記事／ナレッジハブ化

実装はAEM Sitesと連携すれば、承認フロー付きでワンクリック反映が可能です。現場にとっては「提案→承認→公開→測定」が一つの画面で回り、スプリントの最小単位で成果を積み上げられます。

“露出→行動→成果”を結ぶ：アトリビューションの再定義

AI上の言及は、従来の最後クリック主義では見落とされがちな“前段の影響”を持ちます。LLM Optimizerは、AI経由の訪問を可視化し、閲覧・エンゲージメント・コンバージョンへの連鎖を数珠つなぎで評価します。たとえば「ChatGPTの回答に含まれたリンク → 製品ページ閲覧 → 比較表読了 → 見積依頼」という連続行動を、ひとつの物語として読み解くイメージです。これにより、AI露出の増強が実際の売上やリード創出に効いているかを、経営と現場が同じ物差しで議論できます。

AI露出のアトリビューション（概念ファネル）

AI言及（回答内）
  ↓（AI内での想起・比較）
AIリンク経由の訪問
  ↓（FAQ・製品詳細の精読）
サイト内アクション（資料DL/問い合わせ/購入）
  ↓
収益・LTV（ファネル貢献の定性・定量評価）

一方で、LLM流入はオーガニックより直帰が高い、もしくはコンバージョン文脈が弱いという観測もあります。したがって、AIでの「発見」をサイト内で「検討」へつなぐ導線設計（比較・導入事例・価格・FAQの連鎖）が、これまで以上に重要になります。

AEM統合とA2A/MCP対応が意味する、運用の“これから”

LLM Optimizerはスタンドアロンでも動きますが、AEM Sitesとのネイティブ統合により、ブランドガバナンスと承認ワークフローを担保したままの迅速な公開を実現します。さらに、Agent-to-Agent（A2A）やModel Context Protocol（MCP）といったオープン標準への対応は、将来の“エージェントが主役のウェブ”に備える布石です。AIエージェントがサイトに直接問い合わせ、必要な回答を安全に取得する世界では、コンテンツそのものに「機械可読な意図」を添えることが競争力になります。

標準への対応（接続のイメージ）

[LLM Optimizer] ── AEM ── 既存CMS
        │
        ├─ A2A：エージェント間の相互通信
        └─ MCP：AI→外部ツール/データへの標準接続
→ 将来のAIエージェント経済での“選ばれ方”に直結

標準化は、社内のデータソース（在庫、価格、在籍、配送、契約条件）をAIに安全に開き、コンテンツとトランザクションを滑らかに結ぶ前提条件です。今から対応しておくほど、来年以降の“エージェント経済”でのスピード優位が生まれます。

競合マップ：Adobeはどこで優位に立つのか

可視化系の競合としてはSimilarwebの「AI Brand Visibility」、SEOプラットフォーム側からはSemrushのAIO（AI Optimization）やAI Visibility Index、構造化データ基盤を強みとするYextの「Scout」、CMS組み込みの可視化としてWixの「AI Visibility Overview」などが挙げられます。これらは概して「見える化とベンチマーク」に強みがありますが、AdobeのLLM Optimizerは「推奨とデプロイ」を同じ土俵に載せ、AEMやエンタープライズ標準との結合度で優位を築こうとしています。

機能フォーカスの座標（概念）

              実装力 ↑
                       ● Adobe LLM Optimizer（可視化～実装の統合）
                       |
     ● Yext Scout      |     ● Semrush AIO / Similarweb
         （構造化・     |         （横断可視化・SOV・感情分析）
          ローカル強） | 
-----------------------+--------------------------→ 可視化力
                       |
          ● Wix AI Visibility Overview（CMS内蔵の可視化）

選定の考え方は単純です。既にAEM/Adobeスタックを利用し、社内オペレーションを「提案→承認→公開」まで一本化したいならLLM Optimizerが親和的です。既存のSEO運用の延長で“まずは現状把握”をしたいなら、Similarweb/Semrushの可視化が早道です。ローカルや拠点単位の戦いが主戦場なら、Yextの構造化データ＋可視性の枠組みが機能します。中小規模の自社サイトをCMS内で完結させたいなら、Wixの可視化が軽快です。

現場で明日から着手できる“AIに選ばれる”ための実務アクション

まず、FAQ・製品詳細・会社情報・料金・サポートに関する一次情報を整流化し、更新日と出典を明記してください。次に、Wikipediaや主要レビューサイトでの自社エントリを事実ベースで整えましょう。第三者の発信がAI回答に占める比率は高く、ここを放置すると自社の物語は他者に委ねられます。さらに、生成AIに好まれる構造化データ（FAQPage、Product、Organization、Breadcrumbなど）を粛々と適用し、固有名詞・数値・条件は曖昧さを残さないこと。最後に、AI経由の訪問動線に合わせ、比較表・導入事例・価格・FAQの“検討ナビ”をページ下層に予め用意しておくと、ゼロクリック時代の回遊が滑らかになります。

実務アクションの優先度（例）

高：FAQ/製品詳細の明文化 → 構造化データ → Wikipedia/レビュー整備
中：コミュニティQ&Aの整理 → 比較表の整備 → 事例・価格の導線
低：ニッチトピックの用語集 → 長期検証コンテンツの拡充

いずれも「派手さ」より「正確さ・更新性・一貫性」です。AIは人以上に整合性に敏感です。だからこそ、まずは社内の“唯一の真実”を定義し、全チャネルに同じ言葉で配布することが勝負の土台になります。

落とし穴と論点：透明性・エシックス・ゼロクリックの現実

大半のAIは、回答画面に出典やソースの詳細を明示しないことがあります。可視化ツール側はフィンガープリント照合などで推定を行いますが、完全ではありません。また、AIに拾われることだけを目的に、ユーザー価値の低い“AI迎合コンテンツ”が乱造される危険もあります。短期の露出は稼げても、長期の信頼は毀損します。透明性の確保、一次情報の整備、誤情報の訂正、そしてコンプライアンスの徹底――この4点は、AI最適化時代の新しい衛生要件です。

リスクと対処（簡易マトリクス）

                         影響小 ←──────────→ 影響大
出典の不透明さ           （注意喚起）        （ソース整備/引用促進）
誤情報の伝播             （監視）            （訂正・公式発信）
AI迎合の品質劣化         （ガイドライン）    （レビューと承認の厳格化）

ゼロクリックは避けられません。だからこそ、「クリックされなくても勝てる情報設計」を用意することが重要です。AI内での想起・比較で優位に立つ語り口、そしてAIの提示リンクから来た瞬間に“納得”へ導く下層設計――この二段構えが、勝ち筋です。

ケーススタディ風シナリオ：SaaS企業A社の90日

想定：BtoB SaaSを提供するA社は、AI検索で競合に名前を奪われていることに気づきました。A社はLLM Optimizerを導入し、まずは3つのトピック（導入手順、価格、セキュリティ）で露出と言及の差分を確認。FAQの再構成と価格ページの明文化、セキュリティ白書の公開、Wikipediaの出典追記を2週間で実装しました。以後、AI由来の訪問に合わせた比較表・導入事例への導線を設置し、チャットボットの初動質問を「用途・規模・期間」に整理。90日後、AI回答におけるA社の言及率は上位2位以内に入り、サイト訪問後の資料DL率は導入前比で着実に改善。営業現場では、最初の商談時点で“基本認識が揃っている”ケースが増え、提案の深度が一段上がりました。

90日の動き（ダイジェスト）

0-14日：現状把握→FAQ/価格/白書の整備→AEMで公開
15-45日：Wikipedia/レビュー是正→比較・事例の導線拡充
46-90日：AI露出の伸長→流入行動の最適化→営業の歩留向上

このシナリオの要諦は、「AIが参照したくなる一次情報を先に整える」ことです。AIの窓口で勝負がつく今、一次情報の品質がそのままブランドの“語られ方”になります。

2026年への見通し：AIエージェント経済で“選ばれる”条件

2026年に向け、AIは「答える」存在から「実行する」存在へ移行します。旅程の自動手配、複数サイトの横断予約、複雑な契約条件の比較――こうした行為をAIエージェントが担う局面では、“機械可読な一次情報と権威づけ”が決定打になります。A2A/MCP対応でエージェントとの会話路を確保し、商品仕様・料金・制約事項・例外条件を疑義なく提示できる企業が、推薦の初戦で抜け出します。LLM Optimizerは、その序章を企業ITに実装するための標準装備になっていくでしょう。

“実行するAI”時代の勝ち筋（概念図）

一次情報の整流化 → 構造化 → 標準対応（A2A/MCP） → 推薦→ 実行
                                 └→ 契約・決済・配送まで一気通貫

結論として、今やるべきことは明快です。一次情報を整える。外部出典を正す。AIの参照を計測する。差分に応じて直し続ける。派手さではなく、継続的な整備と検証の積み重ねこそが、AI時代のブランドを強くいたします。御社の“答えの一等地”を、今から取りに行きましょう。

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