# AIでクリックが消える時代のマーケティング計測 ― Salesforce のジリアン・ヒンクル氏と語る

- 番組: [The AI in Business Podcast](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5c32001o5o100ot70lmn)（Daniel Faggella）
- 元のタイトル: Measuring Marketing When AI Makes the Click Disappear - with Gillian Hinkle of Salesforce
- 配信日: 2026年10月27日
- 長さ: 22分
- 要約作成日: 2026年10月27日
- トピック: [#SEO](https://ai-curator.jp/topics/SEO) [#GEO](https://ai-curator.jp/topics/GEO) [#AEO](https://ai-curator.jp/topics/AEO) [#マーケティング計測](https://ai-curator.jp/topics/%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%82%B1%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E8%A8%88%E6%B8%AC) [#生成AI](https://ai-curator.jp/topics/%E7%94%9F%E6%88%90AI) [#部門間連携](https://ai-curator.jp/topics/%E9%83%A8%E9%96%80%E9%96%93%E9%80%A3%E6%90%BA)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmvqcqewh00016p11wo3ihiwq

## 要約

Salesforce のマーケティング責任者ジリアン・ヒンクル氏が、AI の回答で顧客がサイトを訪れずに情報を得る時代に、マーケティングチームがどう可視性を評価し、コンバージョンを測るべきかを語った。従来の SEO を土台に、GEO・AEO も含めてコンテンツを評価し、トピック別のコンバージョンでギャップを分析する手法を紹介。PR・アナリストリレーションズ・プロダクトマーケティングとのメッセージ統一の重要性も強調した。

## ポイント

- ヒンクル氏は、AI ツールが業務システム外にあった時期の熱狂から、自動化で解決できることまで AI の成果と見なす傾向が生まれたと指摘し、既存のポリシーやツールを活かして導入する姿勢を示した。
- Google の検索シェアが90%を下回ったという統計に触れ、ChatGPT や Perplexity への移行や AI Overviews により、サイト訪問なしで答えが得られるようになったと述べた。
- 従来の SEO に加え、生成エンジン最適化（GEO）と回答エンジン最適化（AEO）が重要になり、ファネルが短くなる中で引用されることが課題になっている。
- クリック数という先行指標が失われたため、ピラートピックごとにコンバージョン率を見てギャップ分析を行い、アライメントの弱い領域を特定している。
- LLM はサイトだけでなくアナリストレポートやニュースなど複数の場での登場も参照するため、PR・AR・プロダクトマーケティングと用語やメッセージを揃える必要がある。
- 今後は検索エンジンが消えるのではなく AI で拡張されるとし、トラフィックの質を含む新しい KPI と、部門横断で相互依存する体制が求められると述べた。

## 章立て

- [02:06] **AIはツールか自動化か** — マーケティングにおける AI と自動化の違い、既存のポリシーとツールを活用して導入する考え方を語る。
- [04:17] **検索の変化とGEO・AEO** — Google のシェア低下、AI Overviews によるクリック減少、GEO と AEO の登場とファネル短縮について説明する。
- [07:33] **チャネル横断のメッセージ統一** — LLM がアナリストレポートやニュースも参照するため、PR・AR・ブランドチームと用語を揃える必要性を述べる。
- [10:55] **トピック別コンバージョン分析** — クリック減少で先行指標が失われた中、ピラートピックごとの転換率とギャップ分析で評価する方法を紹介する。
- [13:05] **コンテンツ評価ツールと作り方** — SEO だけでなく3つの観点で改善点を示す社内ツールや、FAQ・TLDR・文脈的な参照の追加を紹介する。
- [16:08] **検索の将来と組織の相互依存** — 検索エンジンは拡張されるとの見方と、新 KPI、サイロ解消、チーム間の相互依存について議論する。
- [21:25] **3つの要点** — SEO の土台維持、トピック別の転換と質の確認、PR・AR・PMM との整合というまとめ。

## 解説記事

AI が生成する回答によって、購入検討者がウェブサイトを訪れずに情報を得られるようになった。この変化の中で、マーケティングの可視性や成果をどう測るべきか。The AI in Business Podcast では、Salesforce でデマンドジェネレーション、ABM、グロース担当のシニアディレクターを務めるジリアン・ヒンクル氏が、司会の Matthew DeMello 氏と議論した。なお、発言は本人の見解であり、Salesforce やその経営陣を代表するものではないと断りがあった。

#### AIは「ツール」であり、自動化と区別する

ヒンクル氏はまず、マーケティングでは以前から自動化が使われてきたと述べる。ここ18〜24か月で AI ツールが急速に広がり、当初は業務システムの外にあったことも手伝って、実際には自動化で解決できることまで AI の成果と見なされがちだという見方を示した。

同氏が重視するのは、信頼できるシステムは何か、どこで作業すべきか、新しいシステムをいつ取り入れてよいかという既存のポリシーである。主要なマーケティングツールには OpenAI や Claude などのモデルが組み込まれつつあるため、既存のツール群を活用すれば従業員の再教育が不要で、基準も維持できると説明した。生成 AI は「任せきりにせず、ツールとして使う」ことを好むと語っている。

#### 検索の変化：SEOからGEO・AEOへ

ヒンクル氏によれば、特にこの1年で検索まわりの混乱は大きい。Google の市場シェアが、10年以上ぶりに90%を下回ったという統計を読んだと紹介し、ChatGPT や Perplexity を使う人が増えていると述べた。さらに Google の AI Overviews のように、サイトを訪れなくても必要な情報が得られる機能も登場している。

それでも、人と機械の双方が読みやすい構造のコンテンツという SEO の基本は重要だとする。そのうえで新たに意識すべき領域として、生成エンジン最適化（GEO）と回答エンジン最適化（AEO）を挙げた。要は AI の回答に引用されることであり、ファネルが短くなる中で、サイトを何度も訪れてもらわなくてもコンバージョンを起こす方法を考える必要があるという。DeMello 氏も、元の SEO スキルは基盤として残ると整理した。

#### 計測：クリックなき時代のコンバージョン分析

クリックスルーの急減により、「正しいことをしている」という早期の指標が失われたとヒンクル氏は言う。同氏にとって最終的な基準はコンバージョンで、接点が減ったぶん理解しにくくなっている。そこで同チームは、ピラートピック（中核となるテーマ）を定め、そのトピックごとのコンバージョン率を見てギャップ分析を行っている。あるテーマでは整合が取れていても別のテーマでは弱い、といった差を見つけ、そのトピックがどこに登場したかを調べる流れだ。

実務面では、既存ツールと AI を使ってコンテンツの穴を評価する社内ワークフローとツールを整備した。SEO だけを狙うのではなく、3つの観点で改善点を示すものを作り、デジタルコンテンツ制作の工程に組み込んだという。加えて、アナリスト向けに書かれた記事と関連するトピックでは、以前はウィジェットを置くだけだったところを、文脈の中で言及し、ページ下部に詳しい FAQ、冒頭に TLDR を置くなど、人と機械の両方が理解しやすい構成にしている。

#### 部門横断のメッセージ統一とサイロの解消

LLM はサイトをクロールするだけでなく、アナリストレポートやニュースなど複数の場所に企業が登場しているかも見ているとヒンクル氏は説明する。そのため、デジタルマーケティング責任者はブランド、PR、アナリストリレーションズ（AR）のチームと連携し、キーワードや語り方を揃える必要がある。外部企業の語り方は制御できないこともあるため、サイト上で揃えられる部分を見極めることが重要だとした。

将来については、検索エンジンはなくならず AI で拡張されるとの見方を述べた。そのため KPI は単なるトラフィックではなく、エンゲージメントや直帰率を含むトラフィックの質へと広げる必要があり、デジタル担当者が一人でサイトを完璧にしても成果は出せない。ヒンクル氏は、自分のページが AI Overviews に表示されて初めて転換するのは、プロダクトマーケティングチームのアナリスト計画やイベント、メディア露出と整合してこそだとし、KPI は互いに依存するようになると述べた。DeMello 氏はこれを、AI 導入が部門間の相互依存を生む例として受け止めている。

#### まとめ

本エピソードの示唆は三点に集約される。SEO の基盤を維持しつつ AI 経由の発見にも役立つかを評価すること、サイト訪問数だけでなくトピック別のコンバージョンとトラフィックの質でコンテンツのギャップを見ること、そして PR・AR・プロダクトマーケティングとサイトのメッセージを揃えることである。

日本の読者にとっては、AI 検索への対応が単なる技術施策ではなく組織設計の課題でもある点が注目に値する。クリック数が減る中で、計測の単位をトピックに置き直し、広報や営業支援部門と KPI を連動させる発想は、自社のマーケティング運用を見直す際の手がかりになるだろう。なお、ここで語られた内容は一人の実務責任者の見解と経験であり、具体的な成果数値は示されていない点には留意したい。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: The AI in Business Podcast「Measuring Marketing When AI Makes the Click Disappear - with Gillian Hinkle of Salesforce」