標準用語集 · IDAEO:AI時代のマーケティング
標準用語集
本書全体でこの表の用語だけを使います。マーケティング学は米国で生まれたため、各用語はまず英語で定め、次に繁体字中国語で定めます。簡体字中国語は繁体字に近づけ、日本語は英語と同じ流れに合わせます。最後の2列は、各用語がマーケティング学のどの概念に対応するかと、その定義を示します。
| English | 繁体字中国語 | 簡体字中国語 | 日本語 | マーケティング学での対応 | 定義 |
|---|---|---|---|---|---|
| Marketing | 行銷 | 营销 | マーケティング | マーケティング学 | オンラインとオフラインを網羅し、ふさわしい顧客があなたを見つけ、信頼し、選ぶようにすることです。 |
| AI-Era Marketing | AI 時代行銷學 | AI 时代营销学 | AI時代のマーケティング学 | マーケティング学 | 顧客がAIに直接質問する時代の、人とAIに対して一緒に行うマーケティングです。 |
| The Seven Laws of IDAEO | IDAEO 七大定律 | IDAEO 七大定律 | IDAEOの七大法則 | マーケティング原則 | IDAEO の核心であり、オーディエンス、アイデンティティ、検証、事実、追跡可能性、裏付け、ジャーニー全体の成果に関する判断原則をまとめたものです。 |
| Marketing Audiences | 行銷受眾 | 营销受众 | マーケティング・オーディエンス | ターゲットオーディエンス | マーケティングが接触し、そのニーズを理解する必要のある人とAIです。 |
| Humans | 人類 | 人类 | 人(生活者) | 消費者 | 検索、AI、またはローカル検索で店舗を探す人です。 |
| Search Engine Crawlers | 搜尋引擎爬蟲 | 搜索引擎爬虫 | 検索エンジンクローラー | 検索チャネル | 検索エンジンのためにインデックスを作り、AIによる概要を作成するAIです。 |
| AI Crawlers | AI 爬蟲 | AI 爬虫 | AIクローラー | AIチャネル | AI企業のために、学習用の取り込み、AIインデックスの作成、リアルタイム取得を行うAIです。 |
| AI Agents | AI Agent | AI Agent | AIエージェント | 代理意思決定者 | 顧客に代わって用事を行うAIです。 |
| Automated Bots | 機械爬蟲 | 机械爬虫 | 自動サービスボット | 情報接触 | 情報分析やウェブページのプレビューなどの自動化情報サービスを提供するAIです。 |
| Optimization Domains | 優化領域 | 优化领域 | 最適化領域 | チャネル最適化 | マーケティング・オーディエンスと情報機能によって区分した最適化の範囲です。 |
| Search Engine Optimization | SEO | 搜索引擎优化 | 検索エンジン最適化 | 検索マーケティング | 検索エンジンにインデックスされ、検索結果の上位に表示されるようにすることです。 |
| AI Overview Optimization | AIO | AI 概览优化 | AIによる概要の最適化 | 検索マーケティング | 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。 |
| Large Language Model Optimization | LLMO | 大语言模型优化 | LLM最適化 | ブランド認知度 | 本書の LLMO は、モデルの学習に向けた最適化です。学習用途の読み取りは観察できますが、モデルが学習した、あなたを覚えたとは限りません。 |
| Generative Engine Optimization | GEO | 生成式引擎优化 | 生成エンジン最適化 | コンテンツマーケティング | 本書の 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、Aggarwal ほか(2024)の用法に従います。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。 |
| Answer Engine Optimization | AEO | 答案引擎优化 | アンサーエンジン最適化 | リアルタイムサービス | AIの回答にあなたのコンテンツを利用させます。AIO のAIによる概要の最適化を含み、AI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えます。これは最適化領域であり、サービス階層ではありません。サービスの第一階層は AEO露出で、S1–S4 だけをカバーします。 |
| Map Engine Optimization (Local SEO) | MEO | 地图引擎优化 | MEO(マップエンジン最適化) | ローカルマーケティング | 顧客がローカル検索であなたを見つけられるようにすることです。 |
| Customer Journey | 顧客旅程 | 顾客旅程 | カスタマージャーニー | 顧客体験 | 顧客がニーズの形成、情報の取得から、選択と再訪に至るまでの過程です。 |
| S1 Prepare | S1 店家準備好 | S1 店家准备好 | S1 準備 | 情報準備 | 店舗の情報がそろい、人とAIがブランド情報を理解できる状態です。 |
| S2 Crawl | S2 爬蟲來敲門 | S2 爬虫来敲门 | S2 クロール | リーチ | AIがサイトを訪れてブランド情報を取得します。 |
| S3 Train | S3 抄回去訓練 | S3 抄回去训练 | S3 学習 | ブランド記憶 | AIがモデルの学習に使うコンテンツを取得します。 |
| S4 Index | S4 建目錄 | S4 建目录 | S4 インデックス | 情報収録 | 検索とAIがコンテンツをインデックスに取り込みます。 |
| S5 Ask | S5 有人問 AI | S5 有人问 AI | S5 質問 | ニーズ形成 | 顧客がニーズを伝え、AIが続けて回答のための情報を取得します。 |
| S6 Mention | S6 AI 點名幾家 | S6 AI 点名几家 | S6 言及 | 検討リスト | AIが回答の中で関連する店舗に言及します。 |
| S7 Answer | S7 AI 回答細節 | S7 AI 回答细节 | S7 回答 | 情報評価 | AIが店舗の具体的な情報を回答します。 |
| S8 Act | S8 替客人辦事 | S8 替客人办事 | S8 代行 | 代行行動 | AIエージェントが顧客に代わって検索、予約、タスクの実行を行います。 |
| S9 Visit | S9 客人上門 | S9 客人上门 | S9 来訪 | 顧客のコンバージョン | 顧客がサイトを訪れるか来店して行動します。 |
| S10 Return | S10 回來再問 | S10 回来再问 | S10 再訪 | 顧客ロイヤルティ | 顧客が再びニーズを伝え、再訪します。 |
| Journey Diagnostics | 旅程診斷 | 旅程诊断 | ジャーニー診断 | マーケティング監査 | ジャーニーのステップと成果指標に沿って、進捗と改善の重点を確認します。 |
| Ten Diagnostic Gates | 十道診斷關卡 | 十道诊断关卡 | 十の診断ゲート | ジャーニー管理 | 十のステップがそれぞれ一つのゲートに対応します:準備可、到達可、学習可、登録可、読取可、選択可、信頼可、代行可、来訪可、再訪可。 |
| Triangulated Verification | 三角驗證 | 三角验证 | 三角検証(トライアンギュレーション) | 情報源の信頼性 | 公的情報源、当事者情報源、第三者情報源の証拠を組み合わせて、信頼できる判断を形成する原則です。 |
| Official Source | 官方 | 官方 | 公的情報源 | 情報源の信頼性 | 政府の公開登記など、公的機関が提供する情報です。 |
| First-Party Source | 本方 | 本方 | 当事者情報源 | ブランドの主張 | 店舗または本人が自身の情報について行う説明です。 |
| Third-Party Source | 第三方 | 第三方 | 第三者情報源 | 外部裏付けが必要 | 外部の独立した情報源が提供する公開情報です。 |
| IDAEO Service Tiers | 服務分級(三級) | 服务分级(三级) | サービス階層 | サービス設計 | どこまで行うか:目的に応じて AEO露出、AEO+ クチコミ、IDAブランドPR を選び、それぞれ旅程の異なる範囲をカバーします。書名の ID → IDA → AEO は取り組みの順序です:アイデンティティ、公式で検証できるアイデンティティデータ、そしてアンサーエンジンに使われること。AEO → AEO+ → IDA はサービスの深さです:まず読まれる(S1–S4)、言及される(S5–S6)、さらに正しく答え、来訪、再訪(S7–S10、上の二階層を含む)。文字は同じでも順序が違います。書名の AEO は最適化領域で、第一階層のプランではありません。表紙の一文は本書全体が目指す成果で、どの階層のプラン名でもありません。 |
| AEO Exposure — Gets read first (S1–S4) | AEO 曝光 — 先被讀到(S1–S4) | AEO 曝光 — 先被读到(S1–S4) | AEO露出 — まず読まれる(S1–S4) | ブランド露出 | プラン名です。S1–S4 のみを対象とし、まず読まれることが目標です。市場で言われる、アンサーエンジンに言及・引用されることではありません。言及されるのは次の階層の AEO+ 口コミ(S5–S6)で、出典として挙げられるのは S7 に属します。 |
| AEO+ Word of Mouth — Named in the answer (S5–S6) | AEO+ 口碑 — 被點名(S5–S6) | AEO+ 口碑 — 被点名(S5–S6) | AEO+ クチコミ — 言及される(S5–S6) | 口コミマーケティング | S5–S6 をカバーし、AIが回答の中であなたに言及することでクチコミを築きます。推薦かどうかは回答の内容を別に見ます。AI時代のクチコミ=AIがあなたの代わりに語ること(AI Word of Mouth)。 |
| IDA Brand PR — Described right, visit, return (S7–S10, includes the first two tiers) | IDA 品牌公關 — 講對、上門、回來(S7–S10,含前兩級) | IDA 品牌公关 — 讲对、上门、回来(S7–S10,含前两级) | IDAブランドPR — 正しく語られ、来訪、再訪(S7–S10、前の二階層を含む) | ブランドPR | S7–S10 に重点を置き、前の二階層も含むため、S1–S10 を完全にカバーします。信頼できる回答、代行、顧客の再訪によってブランド選択を支えるサービス階層です。サービスの最上位のプラン名です。書名の IDA は身分データ権威、検証モデルの IDA 検証は手法です。三つの IDA は同じ字ですが、範囲が違います。 |
| Performance Metrics | 成效指標 | 成效指标 | 成果指標 | マーケティング成果測定 | ジャーニーの各ステップの成果に対応する九つの測定基準です。 |
| AI Readiness Score | AI 就緒分 | AI 就绪分 | AIレディネス・スコア | レディネス評価 | 店舗が S1 でどれだけ準備できているかを、0 から 100 点で示します。 |
| AI Crawl Volume | AI 讀取量 | AI 读取量 | AIクロール数 | AIインプレッション | S2–S4 でAIと検索エンジンがコンテンツを取得した回数:学習用の取得、AIインデックスの構築、検索インデックスの構築で、合計 9,746 万回です。 |
| AI Real-Time Retrievals | AI 當場來讀量 | AI 当场来读量 | AIリアルタイム取得数 | 即時のニーズ | AIが顧客の質問に応じてリアルタイムでコンテンツを取得した回数です。 |
| AI Mention Rate | AI 點名率 | AI 点名率 | AI言及率 | ブランド言及 | 同じ一組の質問の中で、AIが店舗に言及した割合です。 |
| AI Answer Accuracy Rate | AI 正確率 | AI 正确率 | AI回答正確率 | 情報品質 | AIが店舗情報を回答する際に、検証済みの事実と一致する割合です。 |
| AI Citations | AI 引用量 | AI 引用量 | AI引用数 | 引用成果 | AIの回答がコンテンツを出典として挙げた回数です。 |
| AI Agent Visits | AI Agent 到站量 | AI Agent 到站量 | AIエージェント訪問数 | エージェント接触 | 行動特徴によって分類した自動ブラウジングと、名前を明示したAIエージェントのサイト訪問の総回数です。名前を明示したAIエージェントは、顧客の代理としての訪問と直接識別できます。 |
| Search & AI Referral Visits | AI 導客量 | AI 导客量 | 検索・AI経由流入数 | 送客 | 本書では、顧客が検索またはAIを経由してサイトを訪れた回数で測ります。 |
| AI Return Visits | AI 回訪量 | AI 回访量 | AI再訪数 | 顧客の再訪 | 同じ顧客が再び質問し、訪問した成果です。 |
| AI Content Use | AI 取用 | AI 取用 | AIによるコンテンツ利用 | コンテンツ成果 | AIの読み取り、回答での引用、代行行動におけるコンテンツの利用です。 |
| AI Visibility | AI 能見度 | AI 能见度 | AI可視性 | ブランド可視性 | AIの回答におけるブランドの現れ方です。IDAEO は言及されることと回答の正確性の両方に注目します。 |
| First-Party Data | 第一方數據 | 第一方数据 | ファーストパーティデータ | ファーストパーティデータ | IDAEO が直接計測し蓄積したデータで、方法論の構築と成果の確認に使います。 |
| Organic Traffic | 自然流量 | 自然流量 | 自然流入 | 自然リーチ | 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。 |
| Tracking in Progress | 實測追蹤中 | 实测跟踪中 | 計測中 | 成果計測 | IDAEO が計測結果を継続的に蓄積しており、後日公開します。 |
| Black Box | 黑盒子 | 黑盒子 | ブラックボックス | 意思決定プロセス | S6–S8 の言及、回答、代行と、S3–S4 の読み取り後の学習とランキングは、いずれもAIプラットフォームの内部で起こります。IDAEO は両端の計測と定期的な実測によってそれを測り出します。 |
| Five Marketing Audiences | 五類行銷受眾 | 五类营销受众 | 五つのマーケティング・オーディエンス | ターゲットオーディエンス | 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。 |
| Four AI Audiences | 四類 AI 受眾 | 四类 AI 受众 | 四つのAIオーディエンス | AI顧客 | 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。 |
| Six Optimization Domains | 六大優化領域 | 六大优化领域 | 六つの最適化領域 | チャネル最適化 | SEO、AIO、AEO、GEO、LLMO、MEO が共にカバーする最適化の範囲。AIO は検索エンジンのAI要約、AEO はAIの回答とその場での読み取りを扱います。GEO は生成AIの回答での可視性を高める最適化領域で、回答段階で AEO と重なります。LLMO はモデル学習向けで、学習用途の読み取りで接点を観察します。AIインデックス作成は S4 の機能名です。 |
| Five Dimensions of IDAEO Marketing | IDAEO 行銷五大構面 | IDAEO 营销五大构面 | IDAEOマーケティングの五つの構成軸 | マーケティング・フレームワーク | IDAEO の枠組みで、オーディエンス戦略(誰に対して行うか)、ジャーニー設計(どのステップを進むか)、信頼と検証(何を根拠に信じるか)、サービス階層(どの階層まで行うか)、成果測定(成果をどう数えるか)でマーケティングの仕事を組織します。 |
| Audience Strategy | 受眾策略 | 受众策略 | オーディエンス戦略 | ターゲット市場 | 誰に対して行うか:マーケティング・オーディエンスのニーズに応じて情報と接触を組み立てます。 |
| Journey Design | 旅程設計 | 旅程设计 | ジャーニー設計 | 顧客体験 | どのステップを進むか:ブランドとの接触、AIによるコンテンツ利用、顧客の行動をジャーニーとしてつなぎます。 |
| Trust and Verification | 信任驗證 | 信任验证 | 信頼と検証 | ブランド信頼 | 何を根拠に信じるか:信頼できる事実と外部の裏付けでブランドの主張を支えます。 |
| Performance Measurement | 成效衡量 | 成效衡量 | 成果測定 | マーケティング・パフォーマンス | 成果をどう数えるか:各ステップに対応する指標で、利用とコンバージョンの価値を読み解きます。 |
| Nine Elements of the IDAEO Framework | IDAEO 架構九大要素 | IDAEO 架构九大要素 | IDAEOフレームワークの九要素 | マーケティング・フレームワーク | IDAEO の構成要素は、マーケティング・オーディエンス、最適化領域、カスタマージャーニー、ジャーニー診断、IDAEOソリューション、検証原則、サービス階層、成果指標、ファーストパーティデータです。 |
| IDAEO Solutions | IDAEO 解決方案 | IDAEO 解决方案 | IDAEOソリューション | マーケティング支援 | カスタマージャーニーとマーケティング目標に対応する専門サービスです。 |
| Verification Principles | 驗證原則 | 验证原则 | 検証原則 | 信頼性 | 検証済みの事実、追跡可能な根拠、外部の裏付けによって信頼できる主張を築きます。 |
| AI Customer Journey: Four Phases, Ten Steps | AI 顧客旅程:四階段十步驟 | AI 顾客旅程:四阶段十步骤 | AIカスタマージャーニー:四つのフェーズと十のステップ | カスタマージャーニー | 店舗レディネス、AIによる情報取得、AIによる意思決定・行動支援、顧客のコンバージョンと再エンゲージメントで S1–S10 をつなぎます。 |
| Merchant Readiness | 店家就緒 | 店家就绪 | 店舗レディネス | 情報準備 | S1 の段階で、ブランド情報が人とAIの理解に向けて準備できている状態です。 |
| AI Information Acquisition | AI 資訊取得 | AI 信息获取 | AIによる情報取得 | 情報接触 | S2–S4 の段階で、AIが検索、学習、回答に使う情報を取得します。 |
| AI-Assisted Decision and Action | AI 輔助決策與行動 | AI 辅助决策与行动 | AIによる意思決定・行動支援 | 意思決定支援 | S5–S8 の段階で、AIがニーズに応え、ブランドに言及し、詳細を回答し、顧客に代わって行動します。 |
| Customer Conversion and Re-engagement | 顧客轉換與回流 | 顾客转化与回流 | 顧客のコンバージョンと再エンゲージメント | コンバージョンと関係構築 | S9–S10 の段階で、顧客が行動を起こし、再びブランドに接触します。 |
| AI Impressions | AI 曝光數 | AI 曝光数 | AIインプレッション数 | インプレッション測定 | コンテンツがAIと検索エンジンに一度読まれれば、それが一回のAIインプレッションです。これはAIに対する露出です——AIがあなたを一度読めば一回と数え、何人の人が見たかではありません。それはAIクロール数のマーケティング上の意味です。 |
| Automated Information Services | 自動化資訊服務 | 自动化信息服务 | 自動化情報サービス | 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。 |
| Local Search | 在地搜尋 | 本地搜索 | ローカル検索 | ローカルマーケティング | 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。 |
| IDAEO Learners | IDAEO 學習者 | IDAEO 学习者 | IDAEO学習者 | マーケティング教育 | AI時代のマーケティング学を理解し活用したい一般の人々です。 |
| Law of Audience Adaptation | 受眾適配定律 | 受众适配定律 | オーディエンス適応の法則 | オーディエンス戦略 | 表現はオーディエンスによって異なります。人とAIでは情報の理解の仕方が異なるからです。 |
| Law of Identity Continuity | 身分連續定律 | 身份连续定律 | アイデンティティ連続性の法則 | ブランド認知 | 主体のアイデンティティは常に一貫しています。AIの主体に対する認識は長期的な蓄積によって成り立ちます。 |
| Law of Independent Verification | 驗證獨立定律 | 验证独立定律 | 独立検証の法則 | ブランド信頼 | 検証にはコストがかかり、結論は事実に基づきます。公信力は、判断が依頼に左右されないことから生まれるからです。 |
| Law of Fact Primacy | 事實先行定律 | 事实先行定律 | 事実優先の法則 | 信頼性 | 信頼できるコンテンツは検証済みの事実から始まります。確認を経て初めて、AIは安心して利用します。 |
| Law of Claim Traceability | 主張溯源定律 | 主张溯源定律 | 主張の追跡可能性の法則 | 情報源の信頼性 | すべての主張に追跡可能な根拠があります。追跡できて初めて、AIは確信を持って引用します。 |
| Law of External Corroboration | 外部印證定律 | 外部印证定律 | 外部裏付けの法則 | 外部裏付けが必要 | 信頼できる主張には外部の裏付けが必要です。独立した視点が一方的な説明を補うからです。 |
| Law of Full-Journey Outcomes | 全程成效定律 | 全程成效定律 | ジャーニー全体の成果の法則 | マーケティング成果 | AIの各段階での利用はすべて成果です。顧客はAIの回答の中で決定を完了するからです。 |
| IDAEO Verification Model | IDAEO 驗證模型 | IDAEO 验证模型 | IDAEO 検証モデル | ブランド信頼 | 日本、台湾、香港のビッグデータを基盤とし、公的情報源、当事者情報源、第三者情報源の証拠を組み合わせ、長期にわたってデータを蓄積し、継続的に確認し、期限が来れば再検証して、個々の事実の信頼できる判断を支えます。 |
| Cold Start | 冷啟動 | 冷启动 | コールドスタート | トラフィックの累積 | AIトラフィックを 0 から蓄積し、業界の経験則で約 90 日かかります。 |
| Warm Start | 熱啟動 | 热启动 | ウォームスタート | トラフィックの累積 | コンテンツが S1 を満たし、AIトラフィック・ハブ上で公開されている状態です。経験則では約 30 日。林毅祥(TK Lin)の個人 IDA の事例では 14 日でAIによる S7 回答に到達しました。 |
| AI Traffic Hub | AI 流量樞紐 | AI 流量枢纽 | AIトラフィック・ハブ | チャネルとプラットフォーム | 毎月一千万回以上のAIリクエストが蓄積されるプラットフォームで、コンテンツは公開した時点で既存のAIトラフィックに接続されます。IDAEO プラットフォーム(idaeo.ai)がAIトラフィック・ハブです。 |
| Compounding Lead | 複利領先 | 复利领先 | 複利的リード | トラフィックの累積 | AIインプレッションは蓄積し、より多くの利用とデータをもたらします。早く始めるほど、リードは時間とともに拡大します。 |
| AI Platforms | AI 平台 | AI 平台 | AIプラットフォーム | チャネルとプラットフォーム | 検索エンジン、AIサービス、クローラーを運営する企業で、例えば Google、OpenAI、Microsoft、Anthropic、Apple、Meta です。 |
| Living Theory | 活的學說 | 活的学说 | 生きている理論 | マーケティング学 | IDAEO には毎月新しいデータと新しい実測による検証があり、理論と実証の基盤は強化され続けます。 |
無料ダウンロード、毎月更新
この本に参加する:訂正・反例・実測・協力 →更新履歴本書の引用
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
