投稿者 global-ai-media 
ユーザーが検索エンジンではなく、ChatGPTやPerplexityなどのLLM（大規模言語モデル）に「推奨」や「比較」を求める行動変容が始まっています。従来のSEO（検索エンジン最適化）が通用しなくなる中で注目される「GEO（生成AI検索最適化）」の概念と、日本企業が意識すべきブランド情報の管理・発信のあり方について解説します。
検索エンジンのその先へ：LLMが変える情報の「探され方」
かつて消費者が製品やサービスを探す際、GoogleやYahoo!の検索窓にキーワードを打ち込み、表示された青いリンクを順にクリックして情報を比較検討していました。しかし、生成AIの普及により、この行動プロセスは劇的に変化しつつあります。
現在、多くのユーザーがLLMに対し、「従業員50名規模の日本の製造業に適した勤怠管理システムを3つ挙げて、それぞれのメリットとデメリットを比較して」といった具体的な問いを投げかけています。ユーザーが求めているのは、無数のリンクのリストではなく、整理された「答え」や「推奨（レコメンデーション）」です。
この変化は、企業にとって「自社のWebサイトにアクセスしてもらう」ことの前段階として、「AIに自社製品を認識させ、回答の候補に選ばせることができるか」という新たな課題を突きつけています。これを海外では「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」や「AIO（AI Optimization）」と呼び始めており、2026年に向けてデジタルマーケティングの核心になると予測されています。
キーワード依存からの脱却と「ブランドメンション」の重要性
従来のSEOは、特定のキーワードをページ内に適切に配置し、被リンクを集めることが主流でした。しかし、LLMは確率的に「もっともらしい次の一語」を紡ぐ仕組みであり、その知識源はインターネット上の膨大なテキストデータです。
AIが特定の製品を「信頼できる」「人気がある」と判断する根拠は、単なる自社サイトのキーワード含有率ではなく、Web全体における「ブランドメンション（言及）」の質と量、そして文脈です。信頼性の高い第三者メディア、業界紙、プレスリリース、SNSでの自然な言及などが、LLMにとっての学習データあるいは参照元（RAG：検索拡張生成のソース）となり、AIの回答における「推奨順位」に影響を与えます。
特に日本語圏のLLMにおいては、英語圏に比べて学習データ量が限られる傾向があるため、質の高い日本語の構造化データや、権威あるドメイン（公的機関や大手メディア）からの言及が、AIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を防ぎ、正確なブランド情報を出力させるための鍵となります。
ブラックボックス化する評価基準とリスク
LLMによるレコメンデーションは、企業にとって大きなメリットがある一方で、透明性の欠如というリスクも孕んでいます。検索エンジンのアルゴリズムはある程度の指針（GoogleのE-E-A-Tなど）が公開されていますが、LLMがなぜその回答を生成したのか、その内部ロジックは完全なブラックボックスです。
また、古い情報や誤ったレビュー記事をAIが参照し、ネガティブな回答を生成し続けるリスクもあります。これを制御する確実な方法は現状存在しません。したがって、日本企業は「AIに好かれる」ための対策を行いつつも、AIが誤った情報を出力した場合のモニタリング体制や、公式サイトでの正確な一次情報発信をこれまで以上に強化する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな「GEO」の潮流を踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識して戦略を練る必要があります。
- 「参照される」ための広報戦略（Digital PR）：
単に自社サイトを更新するだけでなく、業界ニュースや信頼性の高いWebメディアに取り上げられるような広報活動が、間接的にAIの学習データとしての価値を高めます。第三者による客観的な評価（レビュー）の蓄積は、日本特有の「安心感」を重視する商習慣においても、AIの推奨ロジックにおいても重要です。 - 構造化データと一次情報の整備：
AIが自社の情報を正しく理解できるよう、Webサイトの構造化データ（Schema.orgなど）を整備し、スペックや価格、特長を機械可読性の高い形式で公開してください。曖昧な表現はAIの誤認を招く原因となります。 - ハイブリッドなタッチポイント設計：
AIによる回答（ゼロクリック検索）で完結する場合と、詳細確認のために自社サイトへ遷移する場合の双方を想定する必要があります。AI上では「認知と好意形成」を狙い、自社サイトではAIでは答えきれない「詳細な専門情報や人間味のあるサポート」を提供するという役割分担が、今後のWeb戦略の要となるでしょう。