投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやPerplexityなどの普及により、ユーザーの情報検索行動は「検索エンジン」から「対話型AI」へと移行しつつあります。米国ADWEEK誌が報じた「Redditでの露出とLLMによる言及頻度の相関」という事実は、AI時代のブランド認知において、従来のSEOとは異なるアプローチが必要であることを示唆しています。本稿では、この新しい潮流であるGEO（Generative Engine Optimization）の概念と、日本企業がとるべき実務的な対策について解説します。
検索結果の1位よりも「AIの回答」に含まれることの重要性
これまでデジタルマーケティングの主戦場は、Google検索でいかに上位表示されるかというSEO（検索エンジン最適化）でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、ユーザーは検索結果のリンクを辿るのではなく、AIが生成した「回答」を直接読むスタイルへと変化しています。
この変化の中で注目されているのが、**GEO（Generative Engine Optimization：生成AIエンジン最適化）**という概念です。これは、ユーザーが「おすすめの〇〇は？」とAIに尋ねた際に、自社の製品やサービスが回答として推奨されるようにするための取り組みを指します。元記事にある「Redditへの露出がLLMの言及増加と相関する」という事実は、LLMがどのようなデータを「信頼できる情報」として学習・参照しているかを知る重要な手がかりとなります。
なぜ「Reddit」のようなコミュニティが重視されるのか
LLMはインターネット上の膨大なテキストデータを学習していますが、すべてのデータを平等に扱っているわけではありません。昨今のモデルは、広告色の強い公式ページやSEO目的で作られた質の低い記事よりも、実際の人間による対話や評価が含まれる「UGC（User Generated Content）」を重視する傾向にあります。
米国においてRedditが重要なのは、そこに「生身の人間の本音や議論」が集積されているからです。LLMは学習プロセスにおいて、文脈やニュアンスを理解するためにこうしたフォーラムのデータを好みます。また、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の仕組みにおいても、具体的で詳細なレビューが存在するソースは引用されやすくなります。
日本市場における「信頼されるデータソース」の特異性
ここで重要なのは、日本企業が単にRedditに投稿すればよいわけではないという点です。日本国内のユーザーを対象とする場合、LLMが日本のウェブ空間からどのような情報を「質の高いコンテキスト」として拾い上げているかを理解する必要があります。
日本では、以下のようなプラットフォームや情報源が、LLMにとっての「良質な学習データ・参照元」となり得ます。
- 技術・専門記事プラットフォーム：Qiita、Zenn、Noteなどの、実務者による詳細な知見が共有される場。
- Q&Aサイト・レビューサイト：Yahoo!知恵袋や各種専門レビューサイト（ただし、スパム的な投稿はAI側のフィルタリングで弾かれる傾向が強まっています）。
- 一次情報の発信：プレスリリースやオウンドメディアにおける、独自性が高く構造化された詳細な情報。
つまり、小手先のキーワード対策ではなく、「第三者による言及」や「専門性の高い独自情報」をデジタル空間にどれだけ蓄積できるかが、AIからの推奨を勝ち取る鍵となります。
リスクと限界：AIの出力はコントロールできない
一方で、GEOにはSEOにはないリスクも存在します。最大のリスクは、AIの出力を企業側が完全にはコントロールできない点です。
AIが誤った情報をもっともらしく語る「ハルシネーション（幻覚）」を起こす可能性は依然として残っています。また、ネット上にネガティブな評判が多い場合、AIがそれを「客観的な事実」として学習し、ブランド毀損につながる回答を生成し続けるリスクもあります。従来の検索結果であればネガティブな記事を押し下げる対策（逆SEO）が可能でしたが、AIの学習済みモデルそのものを修正させることは極めて困難です。
日本企業のAI活用への示唆
LLM時代のブランド戦略において、日本の実務者は以下の3点を意識する必要があります。
1. 「一次情報」と「信頼性」への回帰
SEO目的の薄いコンテンツを量産する時代は終わりました。LLMに参照されるためには、他社にはない独自のデータ、専門家の知見、そして信頼できるドメインからの発信がこれまで以上に重要になります。ホワイトペーパーや技術ブログなど、密度の高い情報の価値が相対的に高まります。
2. デジタル上の評判形成（Digital PR）の重要化
自社サイト外での評判がAIの回答に直結します。日本企業はこれまで「炎上」を恐れてコミュニティとの関わりを避ける傾向にありましたが、適切な形でのユーザーコミュニティの育成や、インフルエンサー（専門家）によるレビューの促進など、第三者による「良質な言及」を増やす施策が求められます。
3. 生成AI上のモニタリング体制の構築
自社ブランドや製品について、主要なLLM（ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexityなど）が現在どのような回答を生成しているかを定期的にモニタリングする必要があります。誤った情報が出力されている場合、公式サイトに正しい情報を構造化データとして明記し、AIが正解を再学習・参照しやすい状態を整える「守りのGEO」も、ガバナンスの一環として必要になるでしょう。