投稿者 global-ai-media 
ユーザーの検索行動が従来の検索エンジンからChatGPTやPerplexity、Google AI Overviewsなどの生成AIへとシフトしつつあります。この変化に伴い、企業は従来のSEO（検索エンジン最適化）に加え、「LLMに選ばれるための最適化（GEO/LLM SEO）」を意識する必要が出てきました。本稿では、AI検索における可視性を高めるためのメカニズムと、日本企業がとるべき実務的なアプローチについて解説します。
AI検索の台頭と「ゼロクリック」の世界
これまで企業のデジタルマーケティングにおいて、SEO（Search Engine Optimization）はWebサイトへの流入数を最大化するための王道施策でした。しかし、生成AIの普及により、ユーザーの検索行動は劇的に変化しています。ユーザーはリンクをクリックしてWebサイトを回遊する代わりに、生成AIが提示する「要約された回答」だけで満足する傾向が強まっています。
これを「ゼロクリック検索」の増加と呼びます。元記事でも触れられている通り、これからの企業は検索エンジンのランキング上位を目指すだけでなく、ChatGPTやPerplexity、GoogleのSGE（Search Generative Experience）といったAIが生成する回答の中に、自社のブランドや製品情報が「正しく引用・参照される」ことを目指す必要があります。これを一部ではGEO（Generative Engine Optimization）やLLM SEOと呼び始めています。
LLMに「信頼できる情報源」として認識させるには
LLM（大規模言語モデル）や検索連動型AIは、膨大なデータの中から確率的に「もっともらしい回答」を生成します。ここで重要になるのは、AIが情報を探索（RAG: 検索拡張生成など）する際に、自社のコンテンツが機械にとって読みやすく、かつ信頼性が高いと判断されるかどうかです。
従来のSEOにおける「キーワードの詰め込み」は、AIに対しては逆効果になることもあります。AIは文脈（コンテキスト）を理解するため、論理的で網羅性が高く、構造化された情報を好みます。具体的には、以下の要素が重要視されます。
- 権威性と一次情報：AIは他の多くのソースから引用されている、あるいは特定のドメインで権威あるサイトの情報を優先する傾向があります。E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の重要性はSEO以上に高まります。
- 構造化データの活用：Schema.orgなどの構造化マークアップを適切に実装し、AIが「これは製品価格」「これはレビュー」と明確に理解できるようにする必要があります。
- 会話型クエリへの対応：「〇〇のおすすめは？」といった自然言語の質問に対し、直接的な回答となる簡潔なパラグラフが含まれていることが有効です。
日本企業特有の課題とアプローチ
日本企業がこの潮流に対応する際、意識すべきは「日本語の曖昧さ」と「情報開示の姿勢」です。
日本のビジネス文書やWebサイトは、情緒的な表現や「行間を読む」ことを前提とした曖昧な記述が多い傾向にあります。しかし、論理的な推論を行うAIに対しては、主語と述語を明確にし、結論を先に述べる「機械可読性（Machine Readability）」の高い文章が好まれます。Webサイトのコンテンツを、人間にとっての読みやすさを維持しつつ、AIにとっても解釈しやすいロジカルな構造にリファクタリングすることが求められます。
また、日本企業は情報の囲い込みを行う傾向がありますが、AI検索時代においては、自社の正確な情報をオープンに公開（パブリックにアクセス可能に）しておかなければ、AIは不正確な外部情報（レビューサイトや掲示板など）をもとに回答を生成してしまいます。これを「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクとして恐れるだけでなく、正しい情報を積極的に学習・参照させるための防衛策として情報発信を捉え直す必要があります。
リスクと限界：流入減を前提としたKPIの再設計
一方で、GEOには明確なリスクと限界もあります。最大のリスクは、AIが完璧な回答を提供することで、ユーザーが自社サイトを訪れる必要がなくなり、Webサイトのトラフィック（流入数）が減少する可能性です。
従来の「PV数」や「セッション数」を唯一のKPI（重要業績評価指標）としている場合、AI検索の普及はマイナス評価に見えるでしょう。しかし、AIの回答内で自社製品が推奨されることは、強力なブランド認知や購買意欲の決定打（指名検索の増加など）に繋がります。したがって、マーケティング担当者は、直接的な流入数だけでなく、「AI上でのシェア・オブ・ボイス（言及頻度）」や、最終的なコンバージョンへの貢献度といった新しい指標を取り入れる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
急速に普及するAI検索に対し、日本企業が今すぐ取り組むべきポイントは以下の通りです。
- コンテンツの構造化と論理化：自社サイトの情報を、AIが解釈しやすいように構造化データでマークアップし、曖昧さを排した論理的な文章構成に見直すこと。これはチャットボットや社内RAGの精度向上にも寄与します。
- 評価指標の転換：Webサイトへの流入数偏重から脱却し、AIによる「引用・推奨」をブランド資産として評価する新たなKPIを設定すること。
- ガバナンスと正確性の担保：AIが誤った情報を出力しないよう、公式サイトでの情報更新頻度を高め、一次情報の発信元としての地位を確立すること。
AI検索対策は、単なるテクニカルなハックではありません。自社の保有する知見やデータを、デジタル空間における「共有知」としていかに高品質に提供できるかが問われています。