AI時代の検索行動変化で“流入が消えた? ”マーケターのための見込み顧客を再創出するAIO(GEO)実践講座のアイキャッチ画像AI時代の検索行動変化で“流入が消えた? ”マーケターのための見込み顧客を再創出するAIO(GEO)実践講座のアイキャッチ画像

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開催形式:オンデマンド配信講座※お申込み日から14日間視聴可能
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AIで検索はなくならない。しかし、意思決定の主導権はAIに移り始めている。
見込み顧客創出を再設計するAIO(GEO)実践講座

生成AIの普及により、検索そのものが消えたわけではありません。しかし、生活者は検索結果や企業サイトを細かく比較せず、AIが要約した情報をもとに意思決定を進める場面が確実に増えています。その結果、検索流入が維持されていても「意思決定に影響できていない」「リードにつながらない」と感じる企業が増えています。

本講座では、この変化をSEOや施策調整の問題ではなく、生活者とAIの意思決定プロセスが変わったことによる構造変化として整理。AIや生活者に“参照され、想起され、指名される”ための情報設計=AIO(AI Optimization)を軸に、見込み顧客創出モデルを再設計・実践するための考え方を身につけます。

※本講座で扱うAIO(AI Optimization)は、近年「GEO(Generative Engine Optimization)」と呼ばれる考え方と本質的に同じものです。本講座では、特定の用語や手法論にとどまらず、生成AI・AI検索時代において「参照され、想起され、意思決定に影響する情報設計」を、見込み顧客創出モデルの再設計として扱います。

この講座で得られるもの

検索流入やCVが落ちている理由を、 「施策」ではなく「前提の変化」として説明できる

「AI検索の影響は?」と聞かれても、 過不足なく整理して答えられる

検討が早まっている背景を、 感覚ではなく意思決定プロセスの変化として理解できる

SEOやWeb施策を、 続ける/やめるではなく「どう位置づけるか」で考えられる

流入に依存しない、 次の見込み顧客創出の考え方を持ち帰れる

上司・経営層・クライアントと、 前提から議論できる言葉を持てる

受講対象

  • 事業会社のマーケティング担当者・責任者
  • BtoB/BtoCのリードジェネレーション担当者
  • WebサイトやオウンドメディアをKPIで評価されている方
  • SEOやコンテンツ施策を続けているが手応えを感じにくい方
  • AI検索時代の戦略を上司・顧客に説明する立場の方

このような方に最適な講座です。

scene #1

「SEOは続けてるよね?」と上司に言われるが、成果低下の理由を説明できない

scene #2

流入は極端に減っていないのに、問い合わせやDLが伸びず違和感を感じている

scene #3

「最近、検討が早すぎない?」と感じつつ、理由を言語化できていない

scene #4

クライアントや社内から「AI検索の影響って、実際どうなの?」と聞かれ答えに詰まってしまう

scene #5

検索対策を続けるべきか、別の打ち手に広げるべきか判断に迷っている

scene #6

「このままWeb起点の施策で大丈夫か?」という不安を抱えながらKPIを追っている

本講座の ポイント

Point1: なぜ「検索はあるのに成果が出ない」のかを構造で理解する

数字の増減では見えない、意思決定プロセスの変化

検索流入が極端に減っていないにもかかわらず、問い合わせや資料請求が伸びない。その背景には、生成AIの普及によって生活者の比較・検討プロセスが短縮され、検索結果や企業サイトが「深く読まれない」構造変化があります。
本講義では、「SEOを続けているのに成果が出ない理由」を施策論ではなく構造論として理解します。上司や経営層に対しても、感覚論ではなくロジックで説明できる視点を獲得します。

Point2: AIはどの情報を参照し、なぜその企業を“選ぶ”のか

SEOとは異なる、AI時代の信頼形成メカニズム

AIは単に検索順位が高い情報をそのまま使っているわけではありません。どのような情報構造・文脈・信頼要素をもとに参照・要約・推薦しているのかを整理し、従来のSEOコンテンツとの違いを明確にします。
本講義では、AIO(AI Optimization)を「新しい検索対策」ではなく、AIや生活者の意思決定に入り込むための情報設計思想として解説。自社が今後、どの領域で想起・参照されるべきかを考える土台を作ります。

Point3: 流入に依存しない見込み顧客創出モデルを描き直す

Webサイトを“刈り取り場”から“信頼形成装置”へ

「検索→サイト→CV」という一直線モデルは、今後ますます成立しにくくなります。本講義では、検索前・検索外も含めた生活者とAIの意思決定導線を俯瞰し、どこで・何を・どう設計すべきかを整理します。
Webサイトの役割を「刈り取り」ではなく「判断材料として参照される場」として再定義し、見込み顧客を安定的に創出するための考え方を身につけます。

講座で学ぶこと

01 AI時代の検索行動と意思決定の“実態”を理解する

AI時代の検索行動と意思決定の“実態”を理解する

生成AIの普及により、生活者は検索結果や企業サイトを丹念に読み込むのではなく、AIが要約した情報をもとに判断する場面が増えています。本講座では、検索が今後も使われ続ける前提に立ちつつ、比較・検討・意思決定のプロセスがどう変わったのかを整理。マーケ成果が出にくくなっている理由を、感覚ではなく構造として説明できるようになります。
 

02 AIO(AI Optimization)という考え方の全体像

集客テクニックではない、見込み顧客創出モデルの再設計

AIOを「AI向けSEO」や流行りの施策として捉えるのではなく、見込み顧客創出モデル全体を見直すためのフレームとして学びます。AIが参照する情報の特徴、信頼が形成される構造、従来SEOとの役割分担を整理し、自社がどの領域で“参照され、想起される存在”になるべきかを描けるようになります。
 

03 検索依存から脱却するための情報設計の考え方

意思決定導線に入り込むための設計視点

検索前・検索外も含め、生活者とAIの意思決定プロセス全体を俯瞰し、どの接点でどのような情報を設計すべきかを学びます。Webサイトを「CVのための場所」から「信頼と判断材料を提供する装置」へと再定義し、AI時代におけるマーケターの役割と打ち手を明確にします。

講師紹介

木村 賢 氏

株式会社サイバーエージェント

SEOラボ 研究室長
京都大学経済学研究科研究員
横浜市立大学データサイエンス研究科共同研究員

木村 賢 氏

2003年サイバーエージェントに入社。 SEO事業を立ち上げ大手航空会社、バイクメーカー等多くのサイトのコンサルティングを行う。 2013年にメディア部門へ異動しインハウスSEOチームの立ち上げアメブロ等の自社メディアのSEOを担当。 2012年より京都大学経済学研究科とユーザーに好まれるコンテンツやウェブサイト構造の研究に取り組む。2023年には横浜市立大学データサイエンス研究科とLLMをはじめとした自然言語処理を用いたユーザーに好まれるコンテンツの研究を開始した。 CSS Nite 、Web担当者Forumミーティング、GoogleDance Tokyo,Zurich,Google Webmaster Comference 東京,大阪,札幌,沖縄,Singapore,Google Search Central Live Bangkok,Tokyo 等講演。著書に「たくさん読まれるアメブロの書き方(技術評論社)」「海外カンファレンスの歩き方(翔泳社)」。

カリキュラム

カリキュラム

時間

講義内容

第1部(約45分)

生成AI検索は何を変えたのか?

  • 生成AI検索の急速な普及
  • 生成AI検索の種類
  • データで見る生成AI検索の現状
  • AI Overview/AI Modeの現状
  • AI Overview/AI Modeとは?
  • AI Overview・AI Modeとオーガニック検索の関係
  • データから見るAI Overviewの出現の仕方
  • AI Modeの成長とGoogleの展望
  • ゼロクリック検索の増加
  • 調査レポートから見るゼロクリック検索
  • 実際のメディアから見る
    AI Overviewによるトラフィック変化
  • 検索行動・意思決定プロセスの変化
  • Webサイトに行かない意思決定の増加
  • ユーザーは生成AIでどう意思決定するのか?
  • Webで意思決定するケースについて

第2部(約30分)

AIはどのように情報を探し、判断しているのか?
 

  • 生成AI検索の仕組み
  • LLMの基本構造
  • LLM(Large Language Model)とは?
  • LLMの情報収集方法
  • RAGについて
  • RAGとは
  • Query Fan-outとは
  • Groundingとは
  • AIが引用・参照する情報の特徴
  • 2つの「引用」「参照」
  • AIが引用・参照しやすいコンテンツの特徴
  • AIが信頼するコンテンツの特徴
  • 2つのAIO(GEO)

第3部(約30分)

AI時代でも重要なSEOとWebサイト設計
 

  • SEOとAIO(GEO)の関係
  • なぜSEOが重要なのか?
  • おさえるべきSEOの基本
  • SEOの基本を振り返る
  • AIOのためのSEOですべきこと
  • AI時代でも重要な技術要件
  • クロール&インデックス最適化

第4部(約60分)

AIに引用・参照されるコンテンツの作り方

  • LLMが理解しやすい情報構造
  • プロンプトの質問に答えている
  • コンテンツの順序
  • チャンキング
  • AIが引用しやすい文章設計
  • 不確実性(エントロピー)の排除
  • 特定条件の明示
  • 主語の具体化
  • 事実と意見の分離
  • チャンクのみでの意味完結
  • 一次情報・オリジナリティ
  • チャンクの整理
  • AIが好むコンテンツを作る
  • 構造化データについて
  • llms.txtの考え方

第5部(約60分)

ブランドがAIに推薦されるための情報設計
 

  • ブランドメンションとは
  • ブランドをAIに正しく理解させる方法
  • 自社によるプロダクト・ブランドの説明
  • 他社によるプロダクト・ブランドの説明
  • サイテーション・EEAT・外部評価の考え方
  • EEATという概念について
  • サイテーションという外部評価
  • サイテーション獲得とデジタルマーケティング
  • パーソナライズへの対応

第6部(約5分)

生成AI検索時代のマーケティング戦略
 

  • Agentic Commerceの可能性
  • Webはいらなくなるのか?
  • 検索の未来とマーケティングの変化
  • 見えない未来に向けて行うべきこと

Citation(約5分)

  • 明日から取り組むべきAIOの優先順位
  • 明日から取り組めるチェックリスト

理解の手順

検索の“増減”ではなく、意思決定への“影響力”を取り戻すために

本講座では、まず「検索はなくならない」という前提に立ち、生成AIの普及によって生活者の情報収集・比較・判断プロセスがどのように変化しているのかを整理します。Informationalクエリを中心に、検索結果や企業サイトを深く見ずに意思決定が進む背景を理解することで、「流入はあるのに成果が出ない」状態を構造的に捉えます。

次に、AIがどのような情報を参照・要約・推薦しているのかを解説します。ここでは、近年AIO(AI Optimization)やGEO(Generative Engine Optimization)と呼ばれている考え方を整理し、呼び方の違いに振り回されず、両者に共通する本質──AIと生活者の意思決定に入り込むための情報設計視点──を理解します。

そのうえで、従来のSEOやWeb施策がどこまで有効で、どこから見直す必要があるのかを明確にします。「検索順位を上げる」ことと「意思決定に影響する」ことの違いを整理し、AIOを集客テクニックではなく、見込み顧客創出モデルの再設計として捉え直します。

最後に、検索前・検索外も含めた意思決定導線全体を俯瞰し、どこで・どのような情報を設計すべきかをフレームとして理解します。Webサイトを「刈り取り場」ではなく「判断材料として参照される信頼形成装置」として再定義し、AI時代において自社が取り組むべき論点を明確にした状態で持ち帰っていただきます。

お申し込み

料金プラン

開催形式:オンデマンド配信講座※お申込み日から14日間視聴可能

オンデマンド配信
受講料
54,000円
(税込 59,400円)

視聴期間:お申込み日(配信開始)から通常14日

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【視聴期間】
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【講義時間】
約240分 

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【受講上のルール】

・本講義の講義資料および配信映像の録画、録音、撮影など複製ならびに二次利用は一切禁止です。

上記が確認された際は、弊社のサービスの利用停止と、法的措置をとらせていただく可能性があります。

 

【配布資料について】

講義で使用するテキストはPDFでのダウンロードとなります。

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