顧客が知りたい情報は、自社サイトに十分にそろっているでしょうか。また、公開した情報は、意図したとおりに伝わっているでしょうか。
SiteAskによるAIOは、顧客の疑問にAIが適切に答えられるかを検証し、その結果をサイトコンテンツの改善につなげる取り組みです。想定質問によるテストと、実ユーザーから寄せられた質問を組み合わせ、継続的に情報の不足・曖昧さ・矛盾を解消していきます。
チャットの回答品質だけでなく、サイトを訪れる人にとっての情報の分かりやすさを高め、外部AIにも参照・活用されるための情報基盤を整えます。
AIOの目的
ここでのAIOの目的は、GeminiやChatGPTなどのAIチャットや、情報収集・比較を行うAIエージェントが、自社サイトの情報を適切に参照・活用できるようにすることです。
自社の製品やサービスに関連する質問に対して、正確な情報が回答に取り上げられ、根拠となるコンテンツが引用されること。そして、詳しく知りたい人が、自社サイトの必要な情報にたどり着けることを目指します。
そのためにSiteAskでは、AIOの中でも「顧客の疑問に答えられる公開情報を整える」という、コンテンツ面の改善に取り組みます。
基本の考え方
顧客が判断するために必要な情報を整える
製品の仕様、サービスの利用条件、料金、対応範囲、導入効果、サポート体制などは、自社が責任を持って説明すべき情報です。
こうした情報が不足していたり、ページによって説明が異なっていたりすると、訪問者は自社に合う製品・サービスなのかを判断しにくくなります。AIに参照してもらううえでも、何が事実で、どの条件に当てはまるのかを明確にしておく必要があります。
重要なのは、自社が伝えたい特徴だけでなく、顧客が判断するために必要な情報をそろえることです。対応できることに加え、対応できない用途、利用上の制約、追加費用が発生する条件なども、必要に応じて説明します。
これはSEOとも共通するコンテンツ改善です。SiteAskによるAIOでは、検索ボリュームの大きさだけでなく、一人ひとりの顧客が持つ具体的な疑問に答えられることを重視します。
自社サイトの情報だけで、顧客の疑問に答えられるかを検証する
コンテンツの不足や分かりにくさを見つける方法の一つが、顧客の立場で質問し、その回答を確認することです。
SiteAskは、対象サイトのコンテンツを検索・参照して回答するAIチャットです。回答の参照元を自社サイトに絞ることで、他サイトの情報で不足が補われることなく、自社サイトに必要な説明がそろっているか、意図した内容が伝わるかを点検できます。
ただし、回答が不適切だったからといって、必ずしもコンテンツだけに問題があるとは限りません。情報の取り込み、検索、回答生成、ガードの設定なども確認し、原因に応じて改善します。
SiteAskでの検証と、外部AIでの確認を使い分ける
SiteAskの回答テストは、外部のGeminiやChatGPTでの引用を再現・保証するものではありません。
SiteAskでは「自社サイトの情報を使って、顧客の疑問に適切に対応できるか」を検証します。一方、外部AIについては「自社の情報が実際に取り上げられるか、正しく説明されるか、引用されるか」を別途確認します。
自社サイトの改善にはSiteAskを使い、外部での認識・引用状況は一般のAIチャットでも確認する。この二つを組み合わせて、改善内容とその成果を評価します。
SiteAskでのAIOの実施方法
1．想定質問リストを作る
まず、サイトの訪問者が知りたいことを、想定質問リストとして用意します。SiteAskでは質問リストを作成でき、エクセルなどで作ったリストをインポートすることもできます。
質問は、製品やサービスの特徴、利用目的、細かい仕様、導入条件、料金、サポート、運営元の情報など、さまざまな観点で用意します。
例えば、「既存のシステムと併用できますか」「追加費用が発生するのはどのような場合ですか」「この用途には向かないケースがありますか」といった質問です。製品名や専門用語を知らない人の質問、条件が曖昧な質問も含めます。
営業やサポートに寄せられる問い合わせも、質問を考える材料になります。自社に都合のよい質問だけでなく、顧客が比較・検討の途中で感じる不安や疑問を集めることが大切です。
また、質問と併せて、回答に含めるべき事実、誤ってはいけない条件、根拠となる資料やページを整理しておくと、評価の基準が明確になります。回答対象外の質問や、追加の条件確認が必要な質問についても、どのような対応を適切とするかを決めておきます。
2．想定質問リストでAI回答テストを実施する
作成した質問リストに対し、SiteAskがバックグラウンドで回答テストを実施します。取り込んだコンテンツから質問に関連する情報を検索し、AI（Google Gemini）が生成した回答を記録します。
テストの前には、対象とするページや、最新情報の取り込み状況を確認します。サイト全体を点検する場合も、特定の製品・サービスに絞る場合も、何を対象に検証したのかを明確にしておきます。
質問リストをカテゴリーごとに分けておくと、製品情報の改訂やサービス内容の変更などに合わせて、関係する質問を再テストしやすくなります。
3．回答と根拠を検証する
生成された回答は、製品・サービスやサイトの内容を把握している担当者が、根拠となる情報と照らし合わせて評価します。
確認するのは、読みやすさだけではありません。事実に誤りがないか、重要な条件が抜けていないか、根拠のない説明が加わっていないかを確認します。公開ページ自体が古い可能性もあるため、必要に応じて最新の仕様や運用方針とも照合します。
また、すべての質問にすぐ回答することが正解とは限りません。条件が足りなければ聞き返し、個別の判断が必要なら相談窓口へ案内するなど、質問に合った対応ができているかを見ます。
SiteAskでは、回答結果を次の9つのステータスで整理します。
| ステータス | 判定の目安 | 主な確認・改善対応 |
|---|---|---|
| よい回答 | 正確で、必要な条件を含み、質問に適切に対応している | 現時点では改善不要。再テストの基準として残す |
| 改善要回答 | 事実は正しいが、説明や条件の提示が不十分 | 不足する説明を追加し、曖昧な記述や回答生成の条件を確認する |
| 悪い回答 | 事実誤認、古い情報、根拠のない説明を含む | 最新の事実と参照元を照合し、コンテンツ・検索・生成のどこに原因があるか確認する |
| 不要な回答 | 回答すべきでない内容や、質問と無関係な情報を回答している | 回答対象の範囲や、検索・生成・ガードの設定を確認する |
| 無回答：不要 | 回答する必要がない質問に、無理に回答していない | 対応方針に合っていれば改善不要 |
| 無回答：必要 | 回答すべき質問だが、必要な情報がサイトにない | 公開できる事実を確認し、コンテンツを追加する |
| 無回答：回答可能 | サイトに必要な情報があるのに、回答できていない | 取り込み状況、検索結果、記述の明確さ、回答生成の条件を確認する |
| 適切な拒否 | ガードが、問題のある質問や対象外の質問を適切にブロックしている | 対応方針に合っていれば改善不要 |
| 不要な拒否 | 回答すべき質問を、ガードが過剰にブロックしている | 拒否の理由を確認し、ガードの設定を調整する |
条件が不足する質問への適切な聞き返しや、必要な相談先への案内も、評価基準を満たしていれば「よい回答」として扱います。
この分類は、回答結果を整理するためのものです。分類だけで原因を決めつけず、根拠や処理の状況を確認してから改善方法を選びます。判定付きのテスト結果はダウンロードでき、関係者との共有や改善対応の整理に活用できます。
4．原因に応じて改善し、再テストする
必要な情報がサイトにない場合は、コンテンツを追加します。説明が曖昧な場合は、適用条件を明示したり、見出しや情報の配置を見直したりします。ページ間で説明が食い違っている場合は、正しい情報を確認して整合させます。
一方、情報があるのに回答できない場合は、すぐにページを書き換えるのではなく、その情報が取り込まれているか、検索で取得できているか、回答生成やガードの設定に問題がないかを確認します。
また、回答に不要な情報が含まれたからといって、その情報をサイトから削除するとは限りません。別の訪問者にとっては必要な情報かもしれないため、回答への取り上げ方と、公開情報としての必要性を分けて判断します。
改善後は、変更内容の反映を確認してから、同じ質問で再テストします。関連する質問や別の言い方でも確認し、一つの回答を直したことで、ほかの回答に問題が生じていないかを点検します。
公開コンテンツの改善と、SiteAskの設定改善は、分けて記録することが重要です。 前者は訪問者や外部AIが参照する情報の改善につながり、後者は主にSiteAsk内の回答品質を改善します。
5．リアルユーザーの質問を改善に組み入れる
想定質問だけでは、訪問者の疑問をすべて把握することはできません。そこで活用するのが、SiteAskに寄せられた実ユーザーの質問です。
SiteAskのチャットログには、セッション全体の会話が記録されます。どのページにいるときに、どのような質問をし、どのような回答を得たのか、あるいは回答できなかったのかを確認できます。
実ユーザーの質問は、ボタン一つで想定質問リストにコピーできます。ただし、登録後には、単独でも意味が通じる質問になっているかを確認します。
例えば、「それは屋外でも使えますか？」という質問は、直前の会話で話題になった製品が分からなければ、適切に評価できません。会話や閲覧ページを確認し、「製品Aは屋外でも使えますか？」のように、検証に必要な条件を補います。
実際に寄せられた質問を継続的なテスト対象に加えることで、担当者が想定していなかったニーズや、説明が足りなかった条件も改善に取り込めます。
SiteAskでのAIOで目指す成果
チャットを使わない訪問者にも役立つサイト改善
SiteAskによるAIOでは、チャットの回答だけでなく、その根拠となる公開コンテンツを改善します。
重要なのに掲載されていなかった情報を追加する。分かりにくい説明を明確にする。ページごとに異なっていた条件を統一する。こうした改善は、チャットを利用しない訪問者にとっても、必要な情報を探し、判断する助けになります。
AIからの引用増加だけを待つのではなく、今いる訪問者に役立つ改善を積み重ねられることが、SiteAskによるAIOの特徴です。
SiteAskチャットの回答品質向上
コンテンツと設定を改善し、再テストを繰り返すことで、SiteAskの回答品質向上を目指します。
重視するのは、単純に回答数を増やすことではありません。回答すべき質問には正確に答え、条件が不足していれば確認し、回答すべきでない質問には無理に答えないことです。
回答の正確さ、説明の十分さ、根拠の適切さ、確認や拒否の妥当性を、それぞれ評価していきます。
外部AIに参照・活用されるための情報整備
SiteAskによるAIOは、自社の製品・サービスに関する多様な疑問を洗い出し、それに答えられる一次情報の整備を促進します。
ただし、一次情報は、単に自社サイトで発信すれば十分というものではありません。仕様や料金の適用条件、効果を示すデータの測定条件、情報の更新時点などを明示し、何を根拠に判断できるのかを分かりやすくします。
こうして整えた公開情報を、外部AIにも参照・活用されるための基盤とします。そのうえで、実際の言及・引用状況を確認し、次の改善につなげます。
改善の成果を確認する
PDCAを続けるには、何が改善したのかを確認できることが大切です。SiteAskのテスト結果に加え、アクセス解析や外部AIでの確認を組み合わせ、成果を三つに分けて評価します。
| 評価する対象 | 主な確認項目 |
|---|---|
| SiteAskの回答品質 | 回答すべき質問への正答率、不要な無回答・過剰拒否の件数、回答根拠の適切さ |
| サイトコンテンツと訪問者の行動 | 重要情報の不足・矛盾の解消、改修ページからの遷移、問い合わせやコンバージョンの変化 |
| 外部AIでの認識・引用 | 想定質問に対する自社の言及・引用、説明内容の正確さ、AI経由の流入やコンバージョン |
SiteAskの改善前後を比べる際は、共通の質問セットを残し、新しく追加した質問とは分けて集計します。テスト日時や主要な設定変更も記録しておくと、結果が変わった理由を確認しやすくなります。
外部AIでの確認では、製品名を含む質問だけでなく、利用目的や課題、必要な条件から尋ねる質問も用意します。確認したAI、質問文、日時をそろえて記録し、一度の回答だけで成果を判断しないようにします。
PDCA型AIOのススメ
AIOに取り組むうえでは、AIが情報を取得できるようにする技術的な整備と、取得した情報を適切に活用できるようにするコンテンツの整備を、両方考える必要があります。
SiteAskによるPDCA型AIOは、その中でも、顧客の疑問を起点にしたコンテンツ改善を継続するための方法です。
質問を集める。回答をテストする。原因を確認する。情報や設定を改善する。そして、再び検証する。
このサイクルを回すことで、「コンテンツを充実させる」という抽象的な課題を、「誰の、どの疑問に答えるために、何を直すか」という具体的な改善に変えていきます。
その成果は、SiteAskの回答品質だけにとどまりません。公開情報の改善を通じて、サイトの分かりやすさ、製品・サービスの訴求、訪問者の比較・検討を支え、外部AIに参照・活用されるための情報基盤も強化します。
顧客に役立つサイトを育てることと、AIに活用される情報を整えることを、一つの改善サイクルで進める。それが、SiteAskによるPDCA型AIOです。