投稿者 global-ai-media 
GoogleのSGEやSearchGPT、Perplexityといった「AI検索」の普及に伴い、デジタルマーケティングと技術戦略の境界線が揺らいでいます。従来のSEO（検索エンジン最適化）に加え、LLMにいかに自社の情報を正しく、かつ権威あるソースとして引用させるかという「GEO（Generative Engine Optimization）」の概念が注目されています。本記事では、海外の最新ガイドラインを参考にしつつ、日本企業がAI時代に情報の可視性と信頼性をどう担保すべきか、実務的な視点で解説します。
従来のSEOと「AI検索」の決定的な違い
これまでの検索エンジン最適化（SEO）は、ユーザーが検索窓に入力したキーワードに対し、いかに自社サイトを上位に表示させるかという「ランキング」の戦いでした。しかし、大規模言語モデル（LLM）を組み込んだ検索（AI検索）では、ユーザーの質問に対し、AIが複数の情報源を読み込み、要約して「回答」を生成します。
元記事となった海外エージェンシーのレポートでも触れられているように、AI検索においては単なるキーワードの一致よりも、「権威性（Authority）」「関連性（Relevance）」「ブランドへの言及（Brand Mentions）」が重要視されます。これは技術的には、LLMが学習データや検索拡張生成（RAG）のプロセスにおいて、文脈的に信頼できる情報源を優先してピックアップする傾向があるためです。日本企業にとっても、検索順位を追うだけでなく、「AIが回答を作成する際の出典として選ばれるか」という新たな視点が必要になっています。
LLMに「選ばれる」ための情報の構造化
AI検索において自社の情報が正しく引用されるためには、ウェブサイトや公開情報の「構造」が極めて重要です。LLMは人間のようにページのデザインを見て信頼性を判断するのではなく、テキストデータとしての整合性や、外部からの参照構造を重視します。
具体的には、以下の要素が技術的な鍵となります。
- 構造化データの実装：Schema.orgなどの標準規格を用い、会社概要、製品仕様、価格などの事実情報をマシンリーダブルな形式で記述すること。
- 一次情報の明確化：プレスリリースや公式サイトでの発信を増やし、二次情報（まとめサイトやSNSの噂）よりも、公式サイトの情報の重み付けを高めること。
- E-E-A-Tの強化：Googleが提唱する「経験、専門性、権威性、信頼性」の概念は、LLMの学習データとしての質を判断する上でも有効です。
特に日本では、企業情報の正確性がブランドへの信頼に直結します。AIが誤った情報（ハルシネーション）を生成してしまうリスクを低減するためにも、企業側が「正解データ」をAIが読み取りやすい形で提供する姿勢は、一種のリスクマネジメントと言えます。
日本市場における「ブランドの文脈」とAI
日本の商習慣において、企業間の取引や消費者の購買行動は「安心感」や「系列・提携関係」に強く影響されます。LLMが企業や製品について説明する際、「どの業界のリーダーであるか」「どの企業とパートナーシップがあるか」といった文脈を正しく理解しているかは重要です。
従来のSEOではバックリンク（被リンク）の「数」が重視されましたが、AI検索の時代では、リンク元の文脈的な関連性がより重視されます。例えば、全く無関係なサイトからのリンクよりも、業界団体や専門メディア、信頼できるパートナー企業からの言及（サイテーション）が、LLMにとっての「権威性の証明」となります。広報・PR担当とエンジニアが連携し、デジタル上での「評判のネットワーク」を構築することが、AI時代のブランディング戦略となります。
日本企業のAI活用への示唆
AI検索の台頭は、マーケティング部門だけの問題ではなく、プロダクト開発や経営企画にも関わる課題です。日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- KPIの再定義：「検索順位」や「クリック数」だけでなく、AIチャットボットや検索AIにおける「指名率（引用される頻度）」や「回答の正確性」を指標に組み込むことを検討してください。
- 情報の「公式化」と「構造化」：自社サイトの情報を単なるHTMLの羅列から、AIが理解しやすい構造化データへと昇華させること。これはエンジニアとマーケターの協業領域です。
- ガバナンスとしての情報発信：AIが自社について誤った回答を生成しないよう、ネット上の古い情報や誤解を招く記述を放置せず、公式情報を積極的に更新し続けることが、AIガバナンスの一環として求められます。