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第 1 章 オーディエンス戦略(誰に対して行うか):五つのマーケティング・オーディエンスと六つの最適化領域 · IDAEO:AI時代のマーケティング

第 1 章 オーディエンス戦略(誰に対して行うか):五つのマーケティング・オーディエンスと六つの最適化領域
第 1 章

オーディエンス戦略(誰に対して行うか):五つのマーケティング・オーディエンスと六つの最適化領域

この章が答える問い各マーケティング・オーディエンスは何をしに来て、どの最適化領域に対応するのか?

この章がここにある理由オーディエンスと機能を先に見分けてこそ、ジャーニーの数値を読み解けます。

図 1-1 五つのマーケティング・オーディエンス全景図:機能、最適化領域、実測成果

上から下へ、オーディエンス戦略、マーケティング・オーディエンス、機能、主な関連領域、来訪回数、来訪者の種類と上位四社を見ます。各名称の下に英語があります。主な関連領域は略称と正式名称を並べ、その下に同じ領域の用語を並べます。回数は機能ごとの回数です。GEO は領域の凡例に置き、回数は付けません。「AIによる概要を作る」のマスは AIO が主で AEO がつながります:AIO は検索エンジンのAIによる概要に専念し、AEO はAIの回答にあなたを利用させます。人(生活者)の機能には「自然流入 Organic Traffic」「ローカル検索 Local Search」を並べます。自動サービスボットは「自動化情報サービス」を提供します。AEO はAIのリアルタイム取得、AIエージェント、自動化情報サービスも支援します。AEO はAIの回答にコンテンツを利用させる最適化領域です。GEO は生成的な回答の中でコンテンツの可視性を高める最適化領域です。両者は回答の段階に関わり、範囲が重なります。

五つのマーケティング・オーディエンス全景図:機能、最適化領域、実測成果 五つのマーケティング・オーディエンスの機能、最適化領域、実測成果をまとめて示します
図 1-1 五つのマーケティング・オーディエンス全景図:機能、最適化領域、実測成果
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上から下へ、オーディエンス戦略、マーケティング・オーディエンス、機能、最適化領域、来訪回数、来訪者の種類、上位四社の順に見ます。

① 受け手戦略
誰に対して行うか
五つのマーケティング・オーディエンス全景図:機能、最適化領域、実測成果
あなたを読むのは人だけではない:五つのマーケティング・オーディエンス、それぞれの読み方
オーディエンス
五つのオーディエンス
人(生活者)
Humans
検索エンジンクローラー
Search Engine Crawlers
AIクローラー
AI Crawlers
AIエージェント
AI Agents
自動ボット
Automated
Bots
機能
何をしに来るか
自然流入
Organic
Traffic
ローカル検索
Local Search
検索
インデックス
Build Search
Index
AIによる
概要作成
Generate AI
Overviews
取り込んで
学習
Model
Training
AI
インデックス
Build AI
Index
即時取得
Real-Time
Retrieval
人の用事を代行
住所を確認
Act on
Behalf of
Users
自動化
情報サービス
Automated
Information
Services
最適化領域
六つの
来訪回数
3/3–10/8
来訪者の種類
3 種類
検索、AI、マップ
15 種類
8 種類
7 種類
13 種類
13 種類以上
20 種類以上
最も多く来たもの
上位四社・回数
26.8 万
2.0 万
1.0 万
9,388
2,462 万
1,205 万
341 万
51 万
2,448 万
1,158 万
1,060 万
545 万
P
282 万
76 万
22 万
13 万
64 万
1.1 万
2,494
1,624
自動閲覧
1,795 万
TollBit
13 万
mcpbeat
7,925
5,683
Golemreach
AIのツール
708 万
計測中
15 万
SEOボット
351 万
ページプレビュー
17 万
ID
EO
オリジナルフレームワーク © 2026
Audience Strategy
Marketing
Audiences
Functions
Optimization
Domains
Visits
Visitor Types
Top Platforms
自然流入
(8/26 から)
ローカル検索
同じ検索クローラー群を、
二つの機能で共用
自然流入
六つの最適化
の成果
MEO
地図エンジン
最適化
Local SEO
GBP 最適化
SEO
検索エンジン
最適化
SXO
Technical
SEO
AIO
AI概要
最適化
AEO
回答エンジン
最適化
SGE 最適化
LLMO
LLM
最適化
LLM SEO
S4 の機能
AIインデックス作成
(GEO ではありません)
GEO:生成的
回答での可視性
用語表を参照
AEO
アンサーエンジン最適化
Answer Engine Optimization
VSO(音声検索)、AAO、AXO、
AAIO(AIエージェント最適化)
31.0 万回
4,126 万回
5,220 万回
399 万回
65 万回
1,809 万回
723 万回
Map Engine
Optimization
Search
Engine
Optimization
AI Overview
Optimization
Large
Language
Model
Optimization
Indexing
function,
not GEO
Answer
Engine
Optimization
計測中

同じ領域の用語は使用される文脈に応じて主名称の下に直接並べます。AIO は AEO とつながっています。業界では AIO を「AIによる概要の最適化」または「AI最適化」の総称として使いますが、いずれもAIの回答にあなたのコンテンツを利用させることに対応します。IDAEO では AIO を検索エンジンのAIによる概要の最適化を指すものとします。ASO、CRO、SMO は従来型のデジタルマーケティングに属し、六つの最適化領域と互いに連携します。

読み方上から下へ、オーディエンス戦略、マーケティング・オーディエンス、機能、最適化領域、来訪回数、来訪者の種類、上位四社の順に見ます。

図 1-2 AIトラフィック判別ツリー:あるAIのリクエストが、どの種類のAIトラフィックに属するかをどう判断するか?

AIトラフィック判別ツリー:あるAIのリクエストが、どの種類のAIトラフィックに属するかをどう判断するか? 一つのAIのリクエストが、どの種類のAIトラフィックに属するかをどう判断するのか?
図 1-2 AIトラフィック判別ツリー:あるAIのリクエストが、どの種類のAIトラフィックに属するかをどう判断するか?
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頂点のリクエストから下へ分類の根拠と機能を見ていき、終点が所属するマーケティング・オーディエンスです。

一つのAIのリクエストが、どの種類のAIトラフィックに属するかをどう判断するのか?(2026/3/3–10/8)
角丸=始点/終点、ひし形=判断、四角=結果、破線の枠=ブラックボックス(AIプラットフォーム内部)、矢印の太さはおおむね量に応じる。
一件のリクエストが入る 1.97 億 リクエスト
AI/検索のリクエストか?
(AI用途+別掲の自動閲覧)
否 8,050万
分類=AIのツール
708 万
分類=計測中
15.3 万
分類=その他のトラフィック
7,327 万
はい 1.16 億
何をしに来たのか?(AIトラフィックの種類)
分類=AIクローラー・学習
S3 学習
5,220 万リクエスト
Anthropic、Meta など
分類=検索クローラー
S4 インデックス
4,126 万リクエスト
検索インデックス作成、AI概要作成
分類=AIインデックスクローラー
S4 インデックス
399 万リクエスト
AIインデックス作成(自社AI検索など)
分類=即時取得クローラー
S5 質問
65.1 万リクエスト
即時取得(OpenAI 63.5 万)
分類=代行ツールクローラー
S8 代行
14.4 万リクエスト
用事代行・住所確認(記録)
分類=AIエージェント閲覧
S8 代行
1,795 万リクエスト
AIエージェント(自動閲覧)
基盤内部、計測中
ブラックボックス:AI基盤内部
学習とインデックスのその後、AI回答での利用:計測中
ブラックボックス:AI基盤内部
代行の過程、計測中
検索やAIに使われたか?
Google、Bing は検索とAI利用のデータを提供済み
その他各社
ブラックボックス:AI基盤内部
他プラットフォームの検索/AI利用:計測中
はい(Google、Bing)
分類=S4 インデックス
65.7 万ページ
Bing+Google(9月)
分類=S6 言及
約 822 万回
検索結果表示(概数)
分類=S7 回答
31,711 回
Copilot(7/22–10/8)
顧客は来訪したか?
いいえ
分類=計測中
流入元は継続計測中
はい 31.0 万
分類=S9 来訪(自然流入)
309,826 回(流入元の記録)
Google 267,734・Microsoft 20,053・Yahoo Japan 10,278
1. 期間:サイト総トラフィック 2026/2/12–10/8/記録のAI分類 2026/3/3–10/8、AIエージェント自動ブラウジング 2026/8/26–10/8。
2. 「はい」=識別可能なAI/検索用途 116,203,857 回、「いいえ」=自動化情報サービス 7,231,923 回+その他のトラフィック 73,266,746 回。
3. インデックス登録ページ数は 2026 年 9 月の概数(Bing 37.5 万+Google 28.2 万)/検索結果表示は約 822 万回(Google+Bing)、AI引用は Copilot 2026/7/22–10/8。
4. 自然流入 309,826 回は流入元の記録です。インデックス登録ページ数、検索結果表示、AI引用とは計量単位が異なります。
Meta 9,388・DuckDuckGo 1,049・Baidu 713・その他の流入元 611
ID
EO
AIトラフィック判別ツリー:あるAIのリクエストが、どの種類のAIトラフィックに属するかをどう判断するか?
項目数値
分類=AIのツール708 万
分類=計測中15.3 万
分類=その他のトラフィック7,327 万
分類=AIクローラー・学習5,220 万
分類=検索クローラー4,126 万
分類=AIインデックスクローラー399 万
分類=即時取得クローラー65.1 万
分類=代行ツールクローラー14.4 万
分類=AIエージェント閲覧1,795 万
CSV

読み方頂点のリクエストから下へ分類の根拠と機能を見ていき、終点が所属するマーケティング・オーディエンスです。

図 1-3 AIプラットフォームとクローラーの系譜:機能ごとにどの企業の、どのクローラーがあるか

拡張図:図 1-2〈AIトラフィック判別ツリー〉はAIリクエストがどの種類のAIトラフィックに属するかを判定します。図 1-3〈AIプラットフォームとクローラーの系譜〉は各機能の下にあるAIプラットフォームとクローラーを列挙します。

AIプラットフォームとクローラーの系譜:機能ごとにどの企業の、どのクローラーがあるか 各機能に対応するAIプラットフォームとクローラー
図 1-3 AIプラットフォームとクローラーの系譜:機能ごとにどの企業の、どのクローラーがあるか
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根から枝へ機能、AIプラットフォーム、クローラーを見ます。同じ事業者が別の枝にあれば、異なる機能に関与していることを示します。

クローラー分類の系統樹
2026/3/3–10/8 · AIリクエスト 1.23 億 → 用途 → AIプラットフォーム → クローラー/自動ブラウジング(60 件)· 枝線の太さ=リクエスト数の平方根
根
記録+別掲の自動ブラウジング
第 1 層 · 用途
7 種類、機能・オーディエンス順に上から
第 2 層 · AIプラットフォーム
ドット=ブランドカラー/グレー
第 3 層 · クローラー/自動ブラウジング(60 件)
カプセル=名称+リクエスト数、灰字=本レポートの機能/同種はリクエスト数順
AIリクエスト(記録+別掲)
1.23 億
単位:リクエスト回数
学習用の取り込み
S3
5,220 万
全体の 42.3%
AIクローラー
検索インデックス作成
S4
4,126 万
全体の 33.4%
検索クローラー:AI概要も作成
AIインデックス作成
S4
399 万
全体の 3.2%
AIクローラー
AIに質問
S5
65.1 万
全体の 0.5%
リアルタイム取得(AIクローラー)
用事を代行
S8
1,809 万
全体の 14.7%
AIエージェント(自動閲覧含む)
AIのツール
708 万
全体の 5.7%
自動ボット · 自動化情報サービス
計測中
15.3 万
全体の 0.1%
自動ボット · 自動化情報サービス
Anthropic
Meta
OpenAI
Amazon
計測中
Common Crawl
Microsoft
Google
Yandex
ByteDance
Sogou
計測中
DuckDuckGo
Baidu
Brave
Yahoo Japan
Apple
自社AI検索
OpenAI
Perplexity
Parallel
Huawei
Linkup
Anthropic
You.com
計測中
Kagi
OpenAI
Perplexity
Anthropic
DuckDuckGo
Google
計測中
Mistral
別掲統計
TollBit
mcpbeat
Golemreach
計測中
Andi
AgentTools-Cloud
計測中
Google
DeepSeek
計測中
Anthropic
Cohere
NICT
ROIS
ClaudeBot 2,448 万
学習用の取り込み
meta-externalagent 1,158 万
学習用の取り込み
GPTBot 1,060 万
学習用の取り込み
Amazonbot 545 万
学習用の取り込み
Reflectionbot 6.4 万
学習用の取り込み
情報サービスクローラー 307
学習用の取り込み
その他のブラウザ 39
学習用の取り込み
CCBot 1.9 万
学習用の取り込み
bingbot 1,205 万
検索インデックス作成、AI概要作成
Googlebot 341 万
検索インデックス作成、AI概要作成
YandexBot 51.1 万
検索インデックス作成、AI概要作成
Bytespider 25.6 万
検索インデックス作成、AI概要作成
Sogou 25.3 万
検索インデックス作成、AI概要作成
他の検索クローラー 3.1 万
検索インデックス作成、AI概要作成
DuckDuckBot 1.2 万
検索インデックス作成、AI概要作成
Baiduspider 4,630
検索インデックス作成、AI概要作成
Bravebot 39
検索インデックス作成、AI概要作成
Y!J-DLC 30
検索インデックス作成、AI概要作成
Applebot 2,462 万
検索インデックス作成、AI概要作成
AI Search 281 万
AIインデックス作成
AI Search External 5,918
AIインデックス作成
OAI-SearchBot 76.1 万
AIインデックス作成
PerplexityBot 21.8 万
AIインデックス作成
ShapBot 12.6 万
AIインデックス作成
PetalBot 11.4 万
検索インデックス作成、AI概要作成
LinkupBot 6.0 万
AIインデックス作成
Claude-SearchBot 1.1 万
AIインデックス作成
YouBot 596
検索インデックス作成、AI概要作成
Googlebot-Video 5
検索インデックス作成、AI概要作成
Kagibot 4
検索インデックス作成、AI概要作成
ChatGPT-User 63.5 万
即時取得
Perplexity-User 1.1 万
即時取得
Claude-User 2,494
即時取得
DuckAssistBot 1,624
即時取得
Google NotebookLM 464
即時取得
Gemini DeepResearch 10
即時取得
Python-urllib 19
即時取得
TABINOTE-ArrivalAudit 2
即時取得
curl 2
即時取得
HatchFeed 1
即時取得
MIN-SourceReview 1
即時取得
Meta-WebIndexer 1
即時取得
MistralAI-User 6
即時取得
AIエージェント(自動閲覧) 1,795 万
自動ブラウジング(別掲)
tollbot 12.6 万
用事代行・住所確認
mcpbeat 7,925
用事代行・住所確認
GolemreachTrustBot 5,683
用事代行・住所確認
実ブラウザAIエージェント 5,102
用事代行・住所確認
(別途集計)
Andi-AgentSurfaceProbe 1,956
用事代行・住所確認
agent-tools.cloud-crawler 1,866
用事代行・住所確認
AIのツール 708 万
AIのツール
GoogleOther 14.2 万
計測中
GoogleOther-Image 34
計測中
DeepSeek 9,551
計測中
HanaleiBot 574
計測中
anthropic-ai 27
計測中
Claude-Web 21
計測中
CohereBot 30
計測中
ICC Crawler 30
計測中
Cotoyogi 2
計測中
記録 105,487,618 回(2026/3/3–10/8)+AIエージェント自動ブラウジング 17,948,162 回(2026/8/26–10/8)=根 123,435,780 回。
自動サービスボット=AIのツール 7,079,310 回+計測中 152,613 回/検索エンジンクローラーの検索インデックス作成、AIによる概要作成は同じ一群のリクエストに由来します。
枝線の太さは元図に倣い、リクエスト数の平方根に比例します(最低 1.5px)/各行は一回だけ接続します。カプセルの数値は万/億単位で四捨五入しています。
ID
EO
AIプラットフォームとクローラーの系譜:機能ごとにどの企業の、どのクローラーがあるか
項目数値用途
ClaudeBot2,448 万学習用の取り込み
meta-externalagent1,158 万学習用の取り込み
GPTBot1,060 万学習用の取り込み
Amazonbot545 万学習用の取り込み
Reflectionbot6.4 万学習用の取り込み
情報サービスクローラー307学習用の取り込み
その他のブラウザ39学習用の取り込み
CCBot1.9 万学習用の取り込み
bingbot1,205 万検索インデックス作成、AI概要作成
Googlebot341 万検索インデックス作成、AI概要作成
YandexBot51.1 万検索インデックス作成、AI概要作成
Bytespider25.6 万検索インデックス作成、AI概要作成
Sogou25.3 万検索インデックス作成、AI概要作成
他の検索クローラー3.1 万検索インデックス作成、AI概要作成
DuckDuckBot1.2 万検索インデックス作成、AI概要作成
Baiduspider4,630検索インデックス作成、AI概要作成
Bravebot39検索インデックス作成、AI概要作成
Y!J-DLC30検索インデックス作成、AI概要作成
Applebot2,462 万検索インデックス作成、AI概要作成
AI Search281 万AIインデックス作成
AI Search External5,918AIインデックス作成
OAI-SearchBot76.1 万AIインデックス作成
PerplexityBot21.8 万AIインデックス作成
ShapBot12.6 万AIインデックス作成
PetalBot11.4 万検索インデックス作成、AI概要作成
LinkupBot6.0 万AIインデックス作成
Claude-SearchBot1.1 万AIインデックス作成
YouBot596検索インデックス作成、AI概要作成
Googlebot-Video5検索インデックス作成、AI概要作成
Kagibot4検索インデックス作成、AI概要作成
ChatGPT-User63.5 万即時取得
Perplexity-User1.1 万即時取得
Claude-User2,494即時取得
DuckAssistBot1,624即時取得
Google NotebookLM464即時取得
Gemini DeepResearch10即時取得
Python-urllib19即時取得
TABINOTE-ArrivalAudit2即時取得
curl2即時取得
HatchFeed1即時取得
MIN-SourceReview1即時取得
Meta-WebIndexer1即時取得
MistralAI-User6即時取得
AIエージェント(自動閲覧)1,795 万自動ブラウジング(別掲)
tollbot12.6 万用事代行・住所確認
mcpbeat7,925用事代行・住所確認
GolemreachTrustBot5,683用事代行・住所確認
実ブラウザAIエージェント5,102用事代行・住所確認
Andi-AgentSurfaceProbe1,956用事代行・住所確認
agent-tools.cloud-crawler1,866用事代行・住所確認
AIのツール708 万AIのツール
GoogleOther14.2 万計測中
GoogleOther-Image34計測中
DeepSeek9,551計測中
HanaleiBot574計測中
anthropic-ai27計測中
Claude-Web21計測中
CohereBot30計測中
ICC Crawler30計測中
Cotoyogi2計測中
CSV

読み方根から枝へ機能、AIプラットフォーム、クローラーを見ます。同じ事業者が別の枝にあれば、異なる機能に関与していることを示します。

図 1-4 IDAEOトラフィック図鑑:五つの分類、各ファミリー、すべてのクローラー

IDAEOトラフィック図鑑:五つの分類、各ファミリー、すべてのクローラー 「AIクローラーにはどんな種類があるか」に答え、すべての流入元を一度に示します:五つの分類それぞれにどの企業があり、各社がどのクローラーを送り、それぞれ何回来たか
図 1-4 IDAEOトラフィック図鑑:五つの分類、各ファミリー、すべてのクローラー
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左から右に五つの分類が並び、各列の上部がその分類の合計です。列の中はファミリーごとに並び、各行がクローラー一つとその訪問回数で、空白は流入なしを示します。AIクローラーの列では、三つの位置の目盛りのどこに点があるかで、そのクローラーがジャーニーのどのステップにあるかを示します。本図は各社の公式文書(2026/10/14 確認)に従って分類し、Applebot、PetalBot、YouBot、Kagibot を検索エンジンクローラーに含めます。本文の分け方と同じです。データ期間は 2026/3/3–10/8、*は別計上の記録です。

読み方左から右に五つの分類が並び、各列の上部がその分類の合計です。列の中はファミリーごとに並び、各行がクローラー一つとその訪問回数で、空白は流入なしを示します。AIクローラーの列では、三つの位置の目盛りのどこに点があるかで、そのクローラーがジャーニーのどのステップにあるかを示します。本図は各社の公式文書(2026/10/14 確認)に従って分類し、Applebot、PetalBot、YouBot、Kagibot を検索エンジンクローラーに含めます。本文の分け方と同じです。データ期間は 2026/3/3–10/8、*は別計上の記録です。

この章の要点

主張なぜ
五つのマーケティング・オーディエンスは、人(生活者)、検索エンジンクローラー、AIクローラー、AIエージェント、自動サービスボットです。種類ごとに来訪の目的が異なるため、分けて計測してこそマーケティング価値がはっきり見えます。
AIトラフィックはまず機能で分類し、次にAIプラットフォームを見ます。同じAIプラットフォームが学習、インデックス作成、リアルタイム取得を同時に行うことがあります。機能のほうが読み取りの用途をよく説明します。
AIエージェントのサイト訪問はすでに現れており、規模は追跡を続けています。AIは「回答する」から「顧客に代わって用事を済ませる」へ進み、サイトへの来訪者もコンテンツを読むクローラーからタスクを実行するAIエージェントへ広がっています。実測ではAIエージェント訪問数はすでに 1,809 万回に達し、そのうち自動ブラウジング 1,795 万回(8/26 以降の集計)は行動に基づいて分類され、名前付きのAIエージェントは 14.4 万回で、自動化された来訪の規模を示しています。
六つの最適化領域は SEO、AIO、AEO、GEO、LLMO、MEO です。SEO は検索インデックスを作ります。AIO は検索エンジンのAIによる概要に特化し、AEO はAIの回答にあなたを利用させます。GEO は生成AIの回答での可視性を高め、LLMO は学習用の取り込みに、MEO はローカル検索に対応します。AEO と GEO はどちらも回答の段階にあります。AIO は AEO とつながっています。AIインデックスの作成は S4 の機能名であり、GEO ではありません。AIによる概要もAIの回答がコンテンツを利用する形の一つです。そのため AIO と AEO には従属関係があります。AEO と GEO はどちらも回答の段階にあり、領域が重なります。
AI、検索エンジン、自動サービスボットの合計は 1.055 億回です(3/3 以降。プラットフォームサイトの規模であり、個別店舗の公式サイトと直接比べることはできません)。人(生活者)の自然流入は 31.0 万回です(8/26 以降)。8/24 以前は重複リクエストを含む可能性があります。二つの数値は期間が異なり、それぞれの規模を示します。コンテンツはまず取得されてこそ、その後の利用を支えられるので、AIによる読み取りはマーケティングの基盤です。
AIクローラーの学習用の取り込みは 5,220 万回です。AIインデックス作成のための取り込みは 399 万回です(自社のCloudflare AI Searchの 282 万回を含みます)。リアルタイム取得は 65 万回です。一括の読み取りと質問に伴って起こる読み取りは用途が異なり、数量は機能と合わせて読み解く必要があります。
図 1-1〈五つのマーケティング・オーディエンス全景図〉の最適化領域には略称、中国語の正式名称、英語の正式名称を記し、その下に同じ領域の用語を並べます。同じ枠に異なる通称を集めることで、IDAEO学習者は業界用語を同じ機能に対応づけ直せます。

用語

五つのマーケティング・オーディエンス
人(生活者)、検索エンジンクローラー、AIクローラー、AIエージェント、自動サービスボットです。
機能
各マーケティング・オーディエンスが行う作業。学習用の取り込み、インデックス作成、リアルタイム取得など。
AI Agent
顧客に代わって用事を行うAIです。
自動化情報サービス
自動サービスボットが提供する情報の整理、分析、ウェブページのプレビューなどのサービスです。
自然流入
顧客が検索またはAIを経由してサイトを訪れた回数です。
ローカル検索
顧客が場所と近隣のニーズに基づいて店舗やサービスを探すことです。
AIO
本書の AIO は、検索エンジンのAIによる概要の最適化だけを指します。市場で AIO をAI最適化の総称として使う場合は、領域をまたぐ用法です。すべてを本書の AEO に含めることはできません。
計測中
IDAEO が計測結果を継続的に蓄積しており、後日公開します。

よくある質問

Q AIクローラーにはどんな種類がありますか?

A 用途によって三種類に分かれます:学習用の取り込み、AIインデックス作成、リアルタイム取得。学習用の取り込みは、モデルに情報を蓄積させることが目的です。インデックス作成用の取り込みは、コンテンツをその後に利用される情報源に入れることが目的です。リアルタイム取得は、顧客のその場の質問に応えるものです。読み取りは、学習済みやインデックス登録済みを意味しません。まず用途を見て、次にどの企業かを見ます。同じAIプラットフォームが複数の作業を行うことがあるからです。判別方法は図 1-2〈AIトラフィック判別ツリー〉、各社の各クローラーは図 1-3〈AIプラットフォームとクローラーの系譜〉、五つの分類にどの企業があり、各クローラーが何回来たかは図 1-4〈IDAEOトラフィック図鑑〉を参照。顧客に代わって用事を済ませるのはAIエージェント(AI Agent)で、AIクローラーとは分けて見ます。

Q AIクローラーとAIエージェントはどこが違うのか?

A AIクローラーは主に情報を取得し、AIエージェントは主に顧客に代わって用事を済ませます。成果はそれぞれ、コンテンツが取得された回数と、顧客に代わる行動の成果で見ます。

Q AIエージェントのサイト訪問はすでに現れています。なぜ規模を追跡し続ける必要があるのでしょうか?

A AIは答えを提供する段階から、顧客に代わって行動する段階へ進んでいます。顧客が調べもの、予約、その他のタスクをAIに任せると、サイトに来たAIは情報を読み取って仕事を完了しなければなりません。そのため店舗のマーケティングは、コンテンツの利用と顧客に代わる行動を支援する必要があります。

Q 業界で言う AIO と IDAEO の AIO は同じなのか?

A 用法によります。本書の AIO は、検索エンジンのAIによる概要の最適化だけを指します。市場で AIO をAI最適化の総称として使う場合は、領域をまたぐ用法です。すべてを本書の AEO に含めることはできません。

Q 一つのAIのリクエストが、どの種類のAIトラフィックに属するかをどう判断するのか?

A 図 1-2〈AIトラフィック判別ツリー〉に従い、今回の来訪が何をしているかを見ます:学習用の取り込み、インデックス作成、リアルタイム取得、または顧客に代わって用事を済ませること。同じAIプラットフォームが複数の作業を行うことがあるため、機能が種類を決めます。

Q 自動ブラウジング 1,795 万回は、なぜAIエージェントに数えるのか?

A 本書では自動ブラウジング 1,795 万回をAIエージェントに含め、独立して自動ブラウジングと表示します。プログラムがブラウザを操作していることは、自動実行を示すだけで、顧客の委託であることの証明にはなりません。分類は実測した機能に基づきます。確認できる名前付きのAIエージェントは 14.4 万回です。

Q ローカル検索の数値はどこにあるのか?

A ローカル検索は計測中で、後日公表します。図 1-1〈五つのマーケティング・オーディエンス全景図〉には現在、自然流入を記載しています。ローカル検索と自然流入は集計の基準が異なるため、成果は別々に示します。

Q AEO の最適化と SEO はどこが違うのか?

A SEO は検索エンジンへの登録と検索結果での表示に重点を置き、AEO はAIの回答にあなたのコンテンツを利用させ、AIO の概要最適化を含み、AIのリアルタイム取得、AIエージェント、自動化情報サービスを支援します。検索結果での表示とAIの回答では接触の仕方が異なるため、成果は機能と合わせて読み解く必要があります。

Q GEO と LLMO はそれぞれ何を担当するのか?

A LLMO はモデルの学習に向けた最適化です。学習用のクローラーが読み取りに来ても、モデルの学習が完了したとは限りません。GEO は、生成AIの回答でのコンテンツの可視性を高める最適化領域で、巻末の Aggarwal ほか(2024)の用法と一致します。AIインデックスの作成は S4 の機能で、図 1-1 の 399 万回はこの機能名に属します。

Q コンバージョン率最適化とソーシャルメディア最適化はどこに置くのか?

A ASO、CRO、SMO は従来型のデジタルマーケティングに属し、対象は人です。これらの作業は人の接触と選択を改善するもので、六つの最適化領域と組み合わせられます。

Q AIに言及される四つの道は、それぞれどの種類のクローラーが読みますか?

A ① は学習用のAIクローラーが読み、S3 学習にあたります。②③④ は検索エンジンクローラーとAIクローラーが読み、S4 インデックス、S5 質問にあたります。図 2-5 を参照。

この章の三つの要点

  1. サイトには五種類の読者がいて、来訪の目的はそれぞれ異なります。
  2. AIトラフィックは、まず何をしに来たかを見て、次にどの企業かを見ます。
  3. 読み取りは、コンテンツが取得されたことだけを示します。引用や顧客の来訪と同じではありません。

今週できる三つのこと

  1. 店名、住所、営業時間、サービス内容を公式サイトにはっきり書きましょう。
  2. 公式サイトの訪問記録を開き、人(生活者)、検索エンジン、AIの来訪を分けて見ましょう。
  3. 読みに来たAIを種類別に記録しましょう:学習用の取り込み、インデックス作成用の取り込み、リアルタイム取得。

次の章次の章では、AIの読み取り、言及、顧客の来訪にどんな診断ポイントがあるかを学びます。

セルフチェック「誰かがAIに質問した直後に、AIが店舗ページを読みに来た」という一件の記録をもとに、マーケティング・オーディエンス、機能、最適化領域を答え、さらにAIが顧客に代わって用事を済ませるとき、店舗が何を支援すべきかを説明してください。

データの出典
  • IDAEO 製品機能登録(2026-10-09 版)
  • IDAEO 方法論文書(2026-10 版)
  • IDAEO ファーストパーティ計測記録(データは 2026-10-08 まで)
  • 〈AI時代のウェブサイトトラフィック〉入門コース(2026-09-28)
  • 理論と用語の検証記録(2026-10-11)
生成日時:2026-10-20 22:53 JST

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本書の引用

IDAEO:AI時代のマーケティング · 林毅祥(TK Lin) · 第1版 第9次改訂 · · https://km.idaeo.ai/idaeo/textbook?lang=ja · CC BY 4.0