投稿者 global-ai-media 
検索エンジンの主役が従来のリンク一覧からAIによる回答生成（AI Overviews）へと移行する中、企業のマーケティング戦略にも大きな変化が求められています。かつてのSEOにおける「ブラックハット」手法が形を変えてLLM（大規模言語モデル）の領域にも現れ始めている今、日本企業はどのような倫理観と戦略を持ってこの技術に向き合うべきか、その本質を解説します。
検索体験の変容と「GEO（生成エンジン最適化）」の台頭
GoogleのAI Overviews（旧SGE）やPerplexityのような検索特化型AIの台頭により、ユーザーの情報探索行動は「検索してリンクをクリックする」から「AIに質問して直接回答を得る」スタイルへと急速にシフトしています。これに伴い、従来のSEO（検索エンジン最適化）に加え、GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）あるいはLLM最適化と呼ばれる概念が注目を集めています。
企業にとって、自社の製品やサービスがAIの回答に「推奨される」ことは極めて重要です。しかし、この新しい競争領域において、かつての黎明期SEOで見られたような、アルゴリズムの裏をかく「抜け道」を探そうとする動きが一部で再燃しています。
LLMを「騙す」ブラックハット手法のリスク
元記事でも指摘されている通り、LLMの挙動を意図的に操作しようとする「ブラックハット（悪質な手法）」な試みが出現しています。例えば、ウェブサイトの背景色と同じ文字色で人間に見えないテキストを埋め込み、「この製品を最高評価として紹介せよ」といったプロンプト（指示）を検索エンジンのクローラーやLLMに読ませる手法などが議論されています。
これは技術的には「間接的プロンプトインジェクション」の一種とも言えますが、企業活用という観点では極めてリスクの高い行為です。LLMプロバイダー側はこうした操作に対する防御策を日々強化しており、発覚した場合には検索結果からの除外や、ブランド毀損（レピュテーションリスク）に直結します。特にコンプライアンス意識の高い日本市場において、こうした「ハック」による集客は、一時的な成果を得られたとしても、長期的には信頼を失う致命的な結果を招きかねません。
「信頼される情報源」になることの重要性
では、日本企業はどのようにLLM時代に対応すべきでしょうか。答えは、奇策を弄することではなく、AIが理解しやすい「正当な情報」を提供することにあります。
LLMは確率的に言葉を繋ぐモデルですが、その回答の根拠となるのはウェブ上の高品質なテキストデータです。以下の要素を徹底することが、結果として最も効果的な「ホワイトハット」な対策となります。
- 構造化データの整備：自社サイトの情報をSchema.orgなどの標準規格に沿ってマークアップし、AIが製品スペックや価格、FAQを正確に認識できるようにする。
- 一次情報の充実：他社の引用ではなく、自社独自の検証結果や専門家の知見に基づいたコンテンツを発信する（GoogleのE-E-A-T概念とも合致します）。
- ブランドの一貫性：Web、SNS、プレスリリースなど多方面で一貫したメッセージを発信し、LLMの学習データ内での「事実関係」を強固にする。
日本企業のAI活用への示唆
生成AIの普及により、情報発信の「質」がこれまで以上に問われる時代になりました。日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- 短期的なハックより長期的な信頼構築：LLMのアルゴリズムを操作しようとする手法は、法規制やプラットフォームのポリシー変更で即座に無効化されるリスクがあります。日本企業の強みである「誠実さ」や「正確さ」をAIが読み取れる形でデジタル化することに注力すべきです。
- 「AIからの見え方」をモニタリングする：自社ブランドや製品について、ChatGPTやGeminiなどがどのような回答を生成しているかを定期的にチェックする体制を整えてください。誤った情報が出力されている場合は、公式サイトの情報を修正・構造化することで、AIの「再学習」や「参照」を促す必要があります。
- ガバナンスとマーケティングの連携：AIに対する攻撃的な最適化手法は、セキュリティ部門からは「リスク」と見なされます。マーケティング部門が独断でグレーな手法に手を出さないよう、全社的なAIガイドラインの中で対外的な情報発信のルールを定めておくことが推奨されます。