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エージェントはすぐに答えを出すわけではありません。リクエストは、ホテルの検索 → プールで絞り込み → 価格の比較 → 空室状況の確認などの小さなステップに分割されます。
ブランドデータ、API、ビジネスプロファイル、検証済みのソース間の点を結び付けて、どのように続行するかを決定します。
3. アクション: タスクの実行
次に、エージェントはホテル検索APIや予約システムなどのツールを使用して、リアルタイムで結果を取得したり、タスクを完了したりします。これらのツールは、オプションを見つけたり、客室を直接予約したりするなど、エージェントがユーザーに代わって行動するのに役立ちます。
では、実際にそれがどのように起こるか見てみましょう。
業界別の実例
金融業務
ヘルスケア
接客業
小売
舞台裏では、エージェントは構造化データと検証済みのソースに依存してこれらの決定を下します。そのため、ブランドの情報が正確でなく、構造化されておらず、アクセスしにくい場合は、エージェントがブランドを完全に見逃してしまう可能性があります。
今日、ウェブサイトが人間とAIの両方に対応する必要がある理由をご覧ください。
4. 反復: 学習と調整
エージェントが従来の検索と異なる点は、反復的に動作するところです。最初の検索で家族向けのホテルが見つからなかった場合、エージェントはフィルタを更新して再検索を試みます。
AIエージェントがブランドにとって重要な理由
AIファーストの世界では、エージェントが新たな門番となっています。これは可視性とコンバージョンにとって大きな問題です。なぜなら、誰かが質問をしたり要求をしたりしたときに、エージェントがブランドを「認識」または選択しなければ、顧客もそうできないからです。
AIエージェントがルールを変えている方法は以下のとおりです。
検索は今や選択です。 AIエージェントは青いリンクを10件表示するのではなく、ユーザーのために選択します。ブランドがエージェントの決定に含まれなければ、目に見えない存在になります。
違いはデータです。 エージェントは、キーワードや気の利いたキャッチフレーズだけではなく、構造化された事実に基づいた検証可能なデータを信頼します。
ゼロクリックは当たり前です。 これまで以上に、顧客はブランドのサイトを訪れることなく、購買ジャーニーを完了します。エージェントはこの傾向を加速させます。 ゼロクリック検索についての詳細はこちらをご覧ください。
しかし、多くのブランドがエージェントを実験している一方で、ほとんどの戦略は規模が拡大する前に失敗しています。一般的に次の3つの問題が失敗の原因です。
エージェントが調整しない。成果について方向性を合わさずにタスクを自動化する。
脆弱なデータ基盤の上に構築されており、不完全または一貫性のないブランドの事実に依存している。直接的な配布が欠落している。
情報の更新が情報収集のループにはまり込んでAIエージェントが引用する表面に到達できない。
それと同時に、AIエージェントは顧客の期待も変えています。顧客は長文やわかりにくメニューではなく、迅速ではっきりした回答を求めています。そのため、エージェントAIの最適化はブランド可視性戦略にとって重要な鍵となります。
AIエージェントに最適化する方法
このAIエージェント主導の環境で際立つためには、可視性だけでなくデータ、インテリジェンス、実行を結びつける戦略となるオーケストレーションが必要です。
ほとんどのエージェント戦略が失敗するのは、視野が狭すぎるからです。成功するためには、ブランドは以下の内容に焦点を置き、エージェンティックオーケストレーションの基盤を築く必要があります。
1. すべてのブランド事実を構造化してつなげる
時間、プロバイダー、SKU、サービス、レビューなどの情報をすべてリンクし、検証し、整理したAI対応のデータ基盤を構築します。
エージェントは構造化データに依存しているため、ブランド情報を自信を持って理解し、推奨し、行動することができます。
Yext Knowledge Graphのようなツールを使って、場所、サービス、チャネルを横断してブランド事実を整理し、つなげます。
2. エージェントが確認するすべての信頼できる情報源にわたって存在を示し、すべての更新情報を提供する
もはや、Googleが唯一の選択肢ではなくなりました。AIエージェントは、地図、ディレクトリ、ニッチサイト、リスティング、商品フィード、レビューなど、デジタルエコシステム全体から情報を引き出します。エージェントが見つけ、推薦し、取引するブランドの1つとなるチャンスを得るためには、情報が正確で、検証済みで、あらゆる場所で一貫している必要があります。
これは、リスティングを更新し、すべてのウェブページを最適化し、信頼できるソース全体でブランドが表示されるのを確実にすることを意味します。(ちなみに、AIが引用する86%、つまり、エージェントを強化するLLMが目を向け引用するのはブランドが管理する内容です。以下がその意味です。）
Yext Publisher Networkは直接統合において最大のネットワークを持ち、一貫性を促進します。
3. データの品質と透明性を通じて信頼を構築する
エージェントは、ユーザーのために最善の決断を下していることを確実にしたいため、信頼できる情報を優先します。データが古かったり、不明確だったり、他の情報源と矛盾していたりすると、ブランドは無視されます。エージェントの信頼を得るために、事実に基づいたコンテンツ、正確なメタデータ、明確な製品詳細を使用してください。
4. ガバナンスと監督を追加する — 自律性は説明責任が伴う場合にのみ機能します
AIエージェントは迅速に実行できますが、それでも指示が必要です。ガードレールが組み込まれていない場合、エージェントは一貫性のない体験を作成したり、不完全なデータを公開したり、ブランドポリシーと一致しない意思決定を行ったりする可能性があります。
だからこそ人間の監視が重要です。承認ワークフロー、コンプライアンスチェック、監視ツールを組み込むことで、エージェントの作業を遅らせることなく可視性と制御を向上させることができます。
5. ブランドデータを超えて見る - コンテキストはエージェントがより賢明な判断を行うための重要な要素です
エージェントにはブランドの事実だけでなく、視点も必要です。競争力のあるコンテキストがなければ、重要な影響を与えないタスクを優先する可能性があります（すでに成功している場所のレビュー数を増やすなど）。
パフォーマンスを最適化するためには、ブランドは競合他社、市場の状況、場所レベルの動向を評価する必要があります。そうすることで、エージェントはタスクを増やすのではなく、実際の成果につながるアクティビティを優先できます。
Yext Scoutは、何十億ものシグナルをスキャンし、企業のパフォーマンスを市場と比較して、重要な推奨事項を表面化してこれを実現します。
Yextが役立つ方法
Yextは、以下の方法でブランドのデータがAIに対応できるように支援します。
AIが発見するために構造化する
エージェントが依存するすべての情報源で同期する
検証済みで事実に基づき、簡単に管理できる
当社のプラットフォームは、エージェントが意思決定を行う場合でも、可視性を維持するのに役立ちます。
将来的に、AIエージェントはカスタマージャーニーの一部となるだけではなく、カスタマージャーニーそのものとなるでしょう。そのため、ブランドはどのように表示され、どのように信頼を築き、どのように選択されるかについて再考する必要があります。
以前は、認識されるだけで十分でした。 エージェントの時代では、マシンに選ばれ、信頼されることことが重要です。
つまり、データはバックエンドアセットではなく、ブランドのパフォーマンスの推進力となります。
真実を構造化し、それをあらゆる場所で配布し、エージェントと調整するブランドは、ただ時代に追いつくだけでなく勝利を収めることができます。
AIエージェントが何に目をやるかを理解するのにYext Scoutが役立つ方法をご覧ください。
