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による回答で自社情報が適切に引用されるための「Generative Engine Optimization（GEO）」という概念が急速に注目を集めています。海外では専門の対策サービスも登場し始めたこの潮流において、日本企業は今後どのように自社のデジタルプレゼンスを管理し、AI時代の「発見される仕組み」を構築すべきか解説します。
検索エンジンの変化と「GEO」の台頭
これまで企業のデジタルマーケティングにおいては、Googleなどの検索エンジンで上位表示を狙うSEO（Search Engine Optimization）が主戦場でした。しかし、ChatGPTの登場やGoogleの「AIによる概要（AI Overviews）」、Perplexityのような回答エンジンの普及により、ユーザーの検索行動は「リンクを探す」ことから「AIに直接答えを聞く」ことへと変化しつつあります。
この変化に伴い、欧米を中心に提唱され始めたのがGEO（Generative Engine Optimization）です。これは、LLM（大規模言語モデル）や生成AI検索エンジンに対し、自社のコンテンツを信頼できる情報源として認識させ、AIが生成する回答の中に自社ブランドや製品を好意的に引用・推奨させるための最適化手法を指します。元記事にあるHannah Cranston Media (HCM)のようなエージェンシーがGEOサービスを拡張している事実は、この領域が実験段階から実務フェーズへと移行し始めたことを示唆しています。
SEOとGEOの決定的な違い
従来のSEOとGEOでは、アプローチの本質が異なります。SEOは主に「キーワード」と「被リンク」を重視し、検索結果ページ（SERP）での順位を競うものでした。一方、GEOは「エンティティ（実体）」と「コンテキスト（文脈）」を重視します。
LLMは確率的に次の言葉を予測する仕組みで動いているため、単にキーワードを埋め込むだけでは不十分です。AIに対して「この企業はこの分野の権威である」「この製品はこういう課題解決に役立つ」という論理的な関係性を学習させる必要があります。具体的には、サイト構造の明確化、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の高い一次情報の提供、そして数値データや引用可能な事実を整理して提示することが求められます。
日本企業特有の課題とリスク管理
日本企業がGEOに取り組む上で、いくつかの特有の課題があります。まず、日本のウェブサイトは画像内に文字情報を埋め込むデザインが多く見られますが、これはLLMが情報を読み取る際の障壁となります。AIに正しく情報を認識させるためには、テキストデータの構造化や、マシンリーダブルな形式での情報発信が不可欠です。
また、リスク面も考慮が必要です。生成AIは時として事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」を起こします。自社製品について誤ったスペックや、存在しないキャンペーン情報がAIによって拡散されるリスクがあります。これを防ぐためには、公式サイト上にQ&Aや製品仕様を極めて明確に記述し、AIが参照すべき「正解データ」をWeb上に整備しておくことが、防衛的なガバナンスの一環となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
- 「ゼロクリック」への備え：ユーザーがWebサイトを訪問せず、AIの回答だけで完結するケースが増加します。PV（ページビュー）至上主義のKPIを見直し、AI回答内での「指名シェア（Share of Model）」やブランド認知の質を重視する方向へシフトする必要があります。
- 一次情報の構造化と公開：社内に眠る専門知識やデータを、AIが学習しやすい形式（構造化データ、明確なテキスト）で外部公開することは、AI時代における最強の資産となります。特にBtoB企業においては、技術資料の透明性がAIによる推奨の決め手となります。
- ハイブリッドな対策：SEOが即座に消滅するわけではありません。当面は従来の検索流入と、生成AI経由の認知獲得の両方を意識したハイブリッドなコンテンツ戦略が求められます。
AI検索の普及は、情報の「質」と「信頼性」がより厳正に問われる時代への回帰とも言えます。小手先のテクニックではなく、本質的な価値を正しくAIに伝える体制づくりが急務です。