投稿者 global-ai-media 
ChatGPTのWeb検索機能やPerplexityなどの普及により、情報の探され方が変わりつつあります。従来の検索エンジン最適化（SEO）に加え、生成AIに参照・引用されるための対策（GEO）が重要視される中、企業が発信すべき情報の質と構造はどうあるべきか、実務的な観点から解説します。
「人間が読み飛ばす記事」から「AIが引用しやすいページ」への転換
従来のデジタルマーケティングにおいて、企業のオウンドメディアやブログ記事は、検索エンジンの上位に表示され、かつ人間が興味を持ちそうなキャッチーな見出しや、共感を呼ぶストーリーテリングが重視されてきました。しかし、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が情報の主要なインターフェースになりつつある今、その常識に変化が生じています。
元となる記事で提言されている「引用可能なページ（citation-ready pages）」の作成という戦略は、非常に示唆に富んでいます。多くのブランドコンテンツは、人間がざっと読み（skim）、すぐに離脱（bounce）することを前提に書かれています。しかし、AIは情報を「読み飛ばす」のではなく、文脈を解析し、事実を抽出し、回答の根拠として利用しようとします。つまり、AIに対して「この情報は正確であり、回答の出典として適している」と認識させるための構造化されたコンテンツが必要になっているのです。
生成AI時代の新たな最適化「GEO」の本質
この動きは、海外ではGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれ始めています。SEOがGoogleのアルゴリズムに向けた最適化だとすれば、GEOはLLMが情報を探索（Retrieval）し、生成（Generation）するプロセスに向けた最適化です。
具体的には、主観的な感想や情緒的な表現よりも、統計データ、明確な定義、出典が明記された一次情報、そして論理的な構造が好まれます。日本企業のWebサイトによく見られる「情緒的な画像の中に文字が埋め込まれているデザイン」や「PDFだけで公開される重要な仕様書」は、AIにとっては内容を正確に把握しづらい形式であり、検索連動型のAI回答において自社製品やサービスが無視されるリスクを高めます。
社内活用（RAG）にも通じるデータ品質の重要性
この「AIに理解されやすい情報発信」という視点は、対外的なマーケティングだけでなく、日本企業が現在こぞって取り組んでいる社内AI活用、特にRAG（検索拡張生成）の精度向上にも直結します。
社内ドキュメントが「人間にはなんとなく通じるが、論理的には曖昧」な状態で作成されている場合、社内AIはその情報を正しく参照できません。「引用可能なページ」を作るという考え方は、社内のナレッジマネジメントにおいても同様に重要です。マニュアルや規定類を、AIが解釈しやすい「ファクトベース」かつ「構造化」された形式で整備することは、DX（デジタルトランスフォーメーション）の基盤となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務担当者は以下の点に留意すべきです。
1. コンテンツ評価基準の再定義
Webコンテンツやプレスリリースを作成する際、PV（ページビュー）だけでなく、「AIによる引用・参照のされやすさ」を新たな品質基準として設ける必要があります。曖昧なビジネス用語を避け、定義と数値を明確にした記述が、結果としてAIからの信頼獲得につながります。
2. 構造化データとテキストの重視
デザイン重視でテキストを画像化する日本の商習慣を見直し、マシンリーダブル（機械可読）なテキスト情報を優先してください。Schema.orgなどの構造化データマークアップを適切に実装することは、GoogleだけでなくLLMにとっても文脈理解の助けとなります。
3. 「信頼」を技術的に担保する
日本企業が強みとする「信頼性」や「正確性」は、AI時代において強力な武器になります。しかし、それがAIに伝わらなければ意味がありません。ハルシネーション（AIの嘘）のリスクを減らすためにも、自社が「正解データ（Ground Truth）」の発信源となるよう、情報の鮮度と正確性を技術的に担保できる形式で公開し続けることが、長期的なブランド資産となります。