投稿者 global-ai-media 
従来の検索エンジン最適化（SEO）に加え、生成AIによる回答画面での露出を狙う「GEO（Generative Engine Optimization）」という概念がグローバルで注目されています。検索行動が「リンクを辿る」ことから「AIと対話して答えを得る」ことへとシフトする中、日本企業が意識すべきマーケティングと情報発信の変革について解説します。
検索体験のパラダイムシフト：SEOからGEOへ
長らくインターネット検索の代名詞であった「10本の青いリンク（10 blue links）」が並ぶ検索結果画面は、生成AIの統合により劇的な変化を遂げようとしています。GoogleのAI Overviews（旧SGE）やPerplexity、ChatGPT Searchなどの台頭により、ユーザーはリンクをクリックして情報を探す手間を省き、AIが生成した要約回答を直接読む行動へとシフトしつつあります。
この変化に伴い、欧米のマーケティング・テクノロジー（MarTech）分野では、従来のSEO（検索エンジン最適化）に代わる、あるいはそれを補完する概念として「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」が急速に重要視され始めました。元記事にあるようなGEO特化型のツールやプラットフォームが登場していることは、この領域が実験段階から実務段階へと移行しつつあることを示唆しています。
GEOの本質と従来のSEOとの違い
従来のSEOは、検索エンジンのクローラーに対して「このページは検索キーワードと関連性が高い」と伝える技術でした。対してGEOは、大規模言語モデル（LLM）に対して「この情報は信頼性が高く、回答の参照元として引用すべきである」と認識させるアプローチです。
具体的には、以下の要素が重要視されます。
・引用されやすさ（Citation）：LLMは事実に基づいた回答を生成する際、信頼できるソースを探します。権威あるドメインや一次情報の提示が、従来以上に重要になります。
・構造化データと論理構成：AIがコンテンツの意味を正確に理解できるよう、見出し構成やコンテキスト（文脈）を明確にする必要があります。
・直接的な回答力：ユーザーの意図（インテント）に対し、冗長な前置きを排除し、簡潔かつ正確に答えるコンテンツが好まれます。
日本市場における課題と「ゼロクリック」のリスク
日本企業がこの潮流に向き合う際、最大の懸念点は「ゼロクリック検索」の増加です。ユーザーが検索結果画面上のAI回答だけで満足してしまい、自社サイトへの流入（トラフィック）が減少するリスクがあります。
しかし、これを単なる脅威と捉えるべきではありません。B2B領域や専門的なサービスにおいては、AIの回答内で「信頼できるソース」としてブランド名が言及されること自体が、強力なブランディングになります。特に日本の商習慣では「信頼」や「実績」が重視されるため、AIが「この分野の第一人者は◯◯社である」と要約することは、Webサイトへのアクセス数以上のコンバージョン価値を持つ可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのGEO動向を踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の視点で対策を進めることが推奨されます。
1. コンテンツ評価指標の再定義
単なるPV（ページビュー）やセッション数だけでなく、「AI検索でのシェア（Share of Model）」や「ブランド言及数」を新たなKPIとして意識する必要があります。自社ブランドがLLMにどのように認識・評価されているかをモニタリングする体制が必要です。
2. 「一次情報」への回帰と投資
AIが生成するコンテンツが溢れる中、AIが学習・引用したくなるような「独自のデータ」「専門家の知見」「一次情報」の価値が相対的に高まります。どこにでもある一般的な情報はAIによってコモディティ化されるため、日本企業特有の現場の知見や高品質なデータをデジタル化し、構造化して発信することが差別化につながります。
3. ガバナンスと著作権への目配り
自社コンテンツがAIに学習・引用されることを「露出機会」と捉えるか、「無断利用」と捉えるかは経営判断です。日本の著作権法はAI学習に対して柔軟（権利制限規定）ですが、出力結果におけるブランド毀損（ハルシネーションによる誤情報の拡散など）のリスク管理も必要です。robots.txt等によるクローリング制御を含め、AIプラットフォームとの距離感を戦略的に定める時期に来ています。