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なぜAdobeは“Brand Visibility”と言うのか？ 順位対策では説明しきれないAI時代の設計思想
“1位なのに選ばれない”が起きるAI検索時代
検索対策と聞くと、多くの人は「検索結果で上に出ること」を思い浮かべます。ですがAI検索やAIアシスタントが広がる中で、AIがまとめた答えがリンク一覧より先に表示される体験も増えています。
すると、1位かどうかよりも、AIの回答の中でブランドがどう説明されるかが大きな差になります。検索で見つかることに加えて、どう要約されるかまでが可視化の一部になってきました。
たとえば「この分野で有力なツールは？」と尋ねたとき、AIが自社名を出さなかったり、機能を競合と混同したりすると、従来の順位対策だけでは防げません。検索体験そのものが変わる中で、露出の意味も変わっています。
この変化の中で注目されるのが、Adobe周辺で見える「Brand Visibility」的な発想です。これは単に露出を増やす話ではなく、AIにブランド情報を誤解なく理解・要約してもらうための情報設計として捉えると理解しやすくなります。
Adobe周辺に見る“見えること”より“誤解されないこと”の発想
本稿では、Adobe周辺で見られる表現や訴求は、「見えているか」だけでなく「どう理解されているか」も重視する発想として読むことができます。AIはページをそのまま表示するのではなく、複数の情報源をもとに要約し、再構成し、回答文として提示します。
そのため、ブランドが正しく伝わるには、AIが解釈しやすい材料が整っている必要があります。表示面で勝つだけではなく、意味の取り違えを防ぐ設計が必要になっているということです。
言い換えると、ここでいうBrand Visibilityは“表示面の争い”ではなく“意味の争い”です。ブランドのカテゴリ、強み、対象顧客、競合との違いが曖昧だと、AIはもっともらしい文章で誤って整理してしまうことがあります。
ここで重要なのは、順位が無意味になったという話ではないことです。順位は依然として重要です。ただし、順位だけではブランドの説明責任を果たしきれなくなったため、こうした発想が注目されているのです。
SEOとBrand Visibilityの違いは「流入」と「解釈」
SEOの中心は、検索ニーズに合ったページを作り、見つけてもらい、クリックしてもらうことです。これは今でも変わらず大切です。
一方で本稿でいうBrand Visibility的な考え方では、その前後にある「AIがブランドをどう要約するか」「比較の中でどう位置づけるか」まで視野に入れます。流入だけでなく、解釈まで設計対象に含める点が違います。
違いをシンプルに言うなら、SEOは流入最適化、本稿でいうBrand Visibilityは解釈最適化です。前者は検索結果での競争に強く、後者はAIが介在する情報環境での誤読や取り違えを減らすのに強い、というイメージです。
https://blogs.microsoft.com/blog/2023/02/07/reinventing-search-with-a-new-ai-powered-bing-and-edge/
だから実務では、どちらか一方を選ぶよりも、SEOで見つけやすくしつつ、AIにとっても理解しやすいブランド情報を整える、という二層構造で考えるのが現実的です。
AIはどこでブランド情報を誤読しやすいのか
AIの誤認は、派手な間違いだけではありません。むしろ実務で怖いのは、「少し違うけれど一見もっともらしい」ズレです。
たとえば、A社の機能説明を古い導入記事から拾い、現在の正式情報よりも古い情報を優先してしまう。あるいは、複数製品の違いが公式サイトで分かりにくく、AIが上位プランの機能を標準機能として書いてしまう。こうしたズレは、見つけにくいぶん厄介です。
初心者向けに言えば、AIや検索エンジンは“公式だから正しい”という一点だけでなく、“分かりやすく整理されているか”“他の情報と整合しているか”といった点も含めて情報を扱う場合があります。構造化データは、検索エンジンなどが内容を理解しやすくする手がかりの一つとして考えられます。
動画やデモでも同じです。製品名、用途、比較軸が曖昧な動画は、視聴者には伝わってもAIには扱いにくい場合があります。メタデータや文脈の明確さは、テキスト以外の情報でも重要になります。
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初心者マーケターが最初に見直したい3つのブランド情報
AI Overviews以降に何を直せばよいか分からない初心者マーケターなら、まず自社サイトでAIに誤読されやすいブランド情報を3つ洗い出すことから始めると整理しやすいです。
最初に整えたいのは、公式サイト内での表現の一貫性です。ブランド名、カテゴリ名、製品の役割、対象読者、主要機能の言い回しがページごとに揺れていると、AIは要約しにくくなります。
会社概要、製品ページ、FAQ、導入事例で説明がそろっているだけでも、誤認リスクはかなり下がります。まずは同じことを同じ言葉で説明できているかを見直すのが出発点です。
- ブランド名やカテゴリ名の揺れ：会社概要、製品ページ、FAQ、導入事例で説明を一致させる
- 製品の役割や機能説明のズレ：ブランド名、カテゴリ名、機能説明の揺れを減らす
- 比較時に引用される定義不足：「この製品は何者か」を短く定義し、比較軸や更新日を明示する
次に大切なのは、AIが引用しやすい形にすることです。たとえば「この製品は何者か」を1〜2文で説明できる定義文を用意する、競合との違いを比較表で明示する、更新日を出して情報の鮮度を示す、といった工夫です。
Google for Developersさらに、第三者から見ても大きくズレない説明を目指すことが重要です。公式発表、プレスリリース、登壇資料、SNS、解説記事でブランドの説明が大きくズレしすぎないほど、人にも機械にも理解されやすくなり、誤解を減らす助けになりえます。
これからのブランド運用で最初にやること
これからのブランド運用では、露出量だけでなく、AIがどんな文脈で自社を紹介するかを確認する作業が増えていきます。検索順位レポートに加えて、「AIに製品カテゴリを正しく説明されるか」「競合比較で強みが再現されるか」を見る視点が必要になります。
実務としては、まず自社名やカテゴリ名でAIに質問し、どんな説明が返るかを観察するところから始めるとよいです。そのうえで、誤解されやすい箇所を公式情報で補強し、FAQや比較表、導入事例を更新していきます。
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本稿でいう「Brand Visibility」が“検索順位対策”ではなく“AIに誤解されない設計”として注目される理由は、まさにここにあります。見つかるだけでは足りない時代に、正しく理解され、正しく語られ、比較の中でも誤解なく選ばれるための設計が重要になっているのです。
まずは自社サイトで、AIに誤読されやすいブランド情報を3つ洗い出してみてください。ブランド名やカテゴリ名の揺れ、製品の役割説明のズレ、比較時に必要な定義不足から見直すと、初級者でも着手しやすくなります。