SEO代理店向け AEO Mantis

代理店における3つの活用シーン

• 商談・提案時（ピッチ）: 見込み客からの「ChatGPTで自社がまったく推奨されない」という課題に対し、一般的なAEOの提案資料を見せるのではなく、実際の購買検討クエリ10問をテストし、AIの回答内容、引用元ソース、競合とのギャップを具体的に提示した上で商談に臨めます。
• 月次定例・レビュー時: 既存クライアントから、トラフィックや検索順位だけでなくAI検索での可視性も報告してほしいと求められた際、アカウントチームは引用率（Citation Rate）やシェア・オブ・ボイス、そして各変動の背景にある回答の根拠データをレポーティングに追加できます。
• 施策実行（デリバリー）時: コンテンツチームやテクニカルチームが次に制作・改修すべき要素を明確化できます。AIで言及されなかったプロンプトを起点に、比較ページや導入実績ページの新設、情報源の権威性強化、クロール問題の修正などを行い、次回の定期計測で同じ質問に対する成果を検証します。

シナリオ：クライアントの疑問から30日間の実行計画へ

B2Bカスタマーサポート向けSaaS企業「Sample Brand」のオーガニック成長を支援するSEO代理店「Harborline SEO」の事例です。月次定例会にて、クライアントから「分散型チームに最適なサポートツールをユーザーがChatGPTに質問した際、なぜ競合A社ばかりが推奨されるのか？」という質問を受けました。

この代理店は単発のスクリーンショットで回答するのではなく、4つの購買検討フェーズに合わせて25個のプロンプトを設計。契約プランに含まれる各AIプラットフォームで同一プロンプトを実行し、すべての結果について回答全文と引用データを記録しました。

このベースライン調査により、Harborline社は「AI検索での可視性が低い」という曖昧な結論ではなく、4つの明確な課題を特定できました。ポジショニングの見直しが必要な回答、より強力な論拠が求められる回答、そして技術的な情報取得（リトリーバル）に起因する問題など、課題の切り分けができたことで、代理店として提案すべき施策と担当スペシャリストが明確になりました。

最初の30日間で実施するステップ

1. 1〜2日目 — ベースラインの確立: ストラテジストがクライアントのブランド、競合他社、ターゲット市場、および25件の購買検討クエリを確定します。AEO Mantisを用いて、ブランドの言及・引用・欠落の有無を記録し、AIの回答全文と引用元ソースを蓄積します。
2. 第1週 — 優先度の高い5つのギャップを選定: アカウントリードがクライアントと調査結果を確認します。たとえどちらも言及されていない場合でも、新規需要につながるカテゴリープロンプトは、購買意図の低い単語の定義クエリよりも優先度を高く設定します。
3. 第2週 — 情報取得（リトリーバル）と根拠データの改善: テクニカルSEO担当者がサイト監査（Site Audit）を実施し、クローラーのアクセス制限を解消。重要な製品情報、信頼性データ、エンティティの根拠がAIに正確に取得されるよう整備します。
4. 第3週 — コンテンツ施策のリリース: コンテンツリードが、競合が推奨されている回答で実際に参照されていた主張や情報源を参考に、比較ページ1件、トラストセンターページ1件、カテゴリーガイド1件を更新・公開します。
5. 第4週 — 再計測と変動要因の解説: Harborline社は同じ25件のプロンプトを再度実行します。ブランド言及数は9回から14回に、引用付き回答は3回から7回に増加し、競合のみが言及されるギャップは7件から4件に減少しました。代理店は「単一の修正がすべての変化をもたらした」と過度に断定することなく、変化した回答内容と参照ソースを客観的に提示します。

クライアントへ毎月提出する成果物

毎月の成果物は、単なるスクリーンショットの寄せ集めではありません。検証可能な客観的データに裏付けられた、意思決定のためのコンパクトなレポートです。

• エグゼクティブサマリー: 改善点、後退した点、および意思決定が必要な事項の要約。
• プロンプトスコアカード: 定点観測しているプロンプトセットに基づく、言及率、引用率、シェア・オブ・ボイスの推移。
• 競合の動向: どの購買クエリにおいて、どの競合が可視性を獲得または喪失したか。
• 回答の根拠データ（エビデンス）: 主要な変化が発生した際の、AIの正確な回答文と引用元ソース。
• 実施済みタスク: 公開したページ、実施した技術改善、出典元・情報源の権威性強化施策。
• 翌月30日間のアクションプラン: 購買意図の高い残存ギャップを解消するために優先すべき3〜5件のアクション。

代理店の各役割における共通データの活用法

サービスパッケージ化の3つのアプローチ

1. 見込み客向け「AI検索での可視性」初期診断

商談前に、購買意図の高い厳選プロンプトを実行します。競合とのギャップ、引用元ソースの傾向、優先度付きの30日間改善プランを提供します。初回の打ち合わせから具体的かつ説得力のある議論ができ、総合的なSEO支援の受注へとつなげられます。

2. 月次モニタリングのアドオン提供

既存のSEOやコンテンツリテイナー契約に「AI検索におけるブランドの可視性」の定点観測を追加します。クライアントごとにプロンプトセットを管理し、月次で推移を分析。オーガニックトラフィックや順位変動と並行して、AIの回答根拠データをレポートします。

3. モニタリング＋施策実行の統合プラン

分析で抽出されたギャップを直接業務へと落とし込みます。比較ページの制作、カテゴリーコンテンツの拡充、引用元ソースの調査、エンティティの整理、技術的な改修などを実行。スプリントごとに再モニタリングを行い、「計測→要因分析→施策実行→再検証」の継続的な改善サイクルをクライアントに提示します。

SEOリテイナー契約が強化される理由

AIによる回答は、従来のアナリティクスでは完全に捉えきれない新たな情報接点を生み出しています。クライアントは、追跡中の検索順位を落とすことなく、また計測可能なクリックを発生させることもないまま、AIによる「推奨」の機会を失っている可能性があります。AEO Mantisを導入することで、代理店は購買者調査、競合分析、コンテンツ戦略、テクニカルSEO、レポーティングといった既存の専門スキルを活かしながら、独立した新たな計測レイヤーをサービスとして確立できます。

クライアントの厳しい検証にも耐えうるレポーティング

モニタリングを実行するたびに回答全文と引用URLが保存されるため、シェア・オブ・ボイスの数値がブラックボックスになることはありません。ストラテジストはその数値を算出した実際の回答を確認し、なぜそのように分類されたかを説明し、代理店の既存のレポートテンプレートへデータをエクスポートできます。これにより、AI検索での可視性は単なる興味深いスクリーンショットにとどまらず、クライアントが毎月継続して評価できる実践的なサービスへと昇華します。