投稿者 global-ai-media 
急速に成長しているウェブサイトの共通点として、生成AIによる参照を意識した「ChatGPT最適化」が注目を集めています。従来のSEO（検索エンジン最適化）とは異なるこの新たな手法は、AI時代の情報発信において無視できない要素となりつつあります。本稿では、その本質と日本企業が意識すべき実務的な対応について解説します。
SEOからGEO（生成AI検索最適化）へ
これまでウェブマーケティングの主戦場は、Googleなどの検索エンジンにおける上位表示（SEO）でした。しかし、ユーザーが情報を探す手段としてChatGPTやPerplexity、GoogleのSGE（Search Generative Experience）などの生成AIを利用する頻度が増えるにつれ、企業のウェブ戦略にも変化が求められています。これを海外のテックコミュニティやマーケティング実務者の間では「GEO（Generative Engine Optimization）」や「ChatGPT最適化」と呼び始めています。
元となるレポートでは、急成長しているウェブサイトの背後にある「秘密」として、以下の3点が挙げられています。
1. クリーンでシンプル、かつ人間にとって親しみやすいコンテンツ
2. 特定のトピックにおける強い権威性（Topical Authority）
3. AIが読み取りやすい構造
これらは従来のSEOでも重要とされてきましたが、生成AI相手ではその質的意味合いが少し異なります。AIはキーワードの羅列ではなく「文脈」と「論理的整合性」を重視するため、小手先のテクニックよりも本質的なコンテンツの質が、よりシビアに問われるようになっています。
「人間にとって読みやすい」が「AIにとって読みやすい」という逆説
「ChatGPT最適化」における最大のポイントは、逆説的ですが「人間にとって極めて論理的で分かりやすい文章を書くこと」にあります。大規模言語モデル（LLM）は、良質なテキストデータをもとに学習・推論を行います。したがって、曖昧な表現や論理の飛躍が少ない、構造化された文章ほど、AIは内容を正確に理解し、回答として引用しやすくなります。
特に重要となるのが「権威性」と「構造化」です。単に情報を羅列するのではなく、その分野の専門家としての見解や一次情報が含まれているかどうかが、AIによる信頼度スコア（ハルシネーションを避け、正確なソースとして選ばれる確率）に影響を与えます。
日本企業のウェブサイトが抱える構造的課題
ここで日本のウェブ事情に目を向けると、特有の課題が浮かび上がります。多くの日本企業のサイトでは、重要なプレスリリースやお知らせがPDF形式のみで公開されていたり、キャンペーン情報が「文字を含んだ画像（バナー）」として貼り付けられていたりするケースが散見されます。
現在のマルチモーダルAIは画像やPDFも認識可能になりつつありますが、テキストデータとして構造化されているHTMLページに比べれば、情報の抽出精度や検索性は劣ります。日本の商習慣として「紙の文化」をウェブに持ち込んだ結果、AIにとって「読みづらい（＝参照されにくい）」サイトになっているリスクがあります。AI時代においては、装飾よりもデータとしての可読性（マシンリーダビリティ）を優先する設計思想への転換が必要です。
マーケティングだけでなく、ガバナンスとナレッジ管理の観点からも
「AIに読みやすい構造にする」という取り組みは、対外的なマーケティング（GEO）のためだけではありません。社内のナレッジマネジメントにおいても同様のメリットがあります。
現在、多くの企業が社内文書を検索・回答させるRAG（検索拡張生成）システムの構築を進めています。自社の公開情報や社内ドキュメントを「AIが理解しやすい形式」で整備することは、将来的に社内AIアシスタントの精度向上にも直結します。つまり、ChatGPT最適化への投資は、対外的なブランド認知向上と、社内業務効率化の両面で資産となるのです。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、今回のトピックを踏まえ、日本の経営層や実務担当者が意識すべき要点を整理します。
1. 「脱・画像文字／脱・PDF」の推進
重要な情報は必ずHTMLテキストとして構造化して掲載してください。これがグローバルのAI検索エンジンから正しく認識され、自社ブランドに関する正確な情報をAIに語らせるための第一歩です。
2. 専門性と一次情報の強化
当たり障りのない要約記事ではなく、自社独自のデータや専門家の知見に基づいた「権威あるコンテンツ」を作成してください。AIは信頼できるソースを求めており、それが引用されることでブランドの信頼性が担保されます。
3. マーケティングとエンジニアリングの連携
SEOはマーケティング部門の仕事でしたが、GEO（AI最適化）はデータ構造化やスキーママークアップなど、エンジニアリングの領域と密接に関わります。コンテンツ担当者とエンジニアが連携し、AIが解釈しやすい情報発信基盤を整える体制が必要です。