生成AIの普及により、検索行動は従来の「リンクを辿る」形式から「AIとの対話で答えを得る」形式へと変化しつつあります。この潮流の中で、新たな検索最適化手法「GEO(Generative Engine Optimization)」においてYouTube動画が重要な役割を果たし始めています。本記事では、グローバルなマーケティング動向を踏まえつつ、日本企業が意識すべき動画資産の活用とデータ構造化の重要性について解説します。
SEOの次に来る概念「GEO(生成エンジン最適化)」とは
これまでWebマーケティングの世界では、Google検索などの検索エンジンに対してWebサイトを最適化する「SEO」が主流でした。しかし、ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AI搭載サービスの普及に伴い、ユーザーの検索行動は変化しています。ユーザーは検索結果のリンクをクリックすることなく(ゼロクリック)、AIが生成した回答だけで目的を達成するケースが増えています。
こうした環境下で、AIが生成する回答の中に自社のブランドや商品を適切に引用・推奨させるための手法として「GEO(Generative Engine Optimization:生成エンジン最適化)」という概念が注目されています。単にキーワードを並べるだけでなく、AIが「信頼できる情報源」として認識しやすいコンテンツ構造を作ることが求められます。
なぜYouTubeがAI検索の「重要データ源」になるのか
Digiday等の海外メディアが指摘するように、現在GEOの文脈で急速に重要度を増しているのがYouTubeです。これには技術的な背景があります。
最新の大規模言語モデル(LLM)の多くは、テキストだけでなく画像や音声も理解する「マルチモーダル」な能力を持っています。特にGoogleのGeminiなどは、YouTube動画の音声や字幕データを解析し、それを検索結果(AI Overview)の回答生成に利用しています。テキスト記事よりも、実演を伴う動画の方が「How-to(方法)」や「レビュー」の文脈において情報の信頼性が高いとAIに判断されやすい傾向があるためです。
日本企業に求められる「動画資産」の再定義
この動向は、日本企業のコンテンツ戦略にも大きな示唆を与えます。日本では、高品質な製品マニュアルや熟練技術者のノウハウ動画など、現場に根ざした貴重な映像資産を持つ企業が多く存在します。しかし、それらが「人間が見るため」だけに作られており、「AIが読み取れる」状態になっていないケースが散見されます。
今後、企業は以下の視点で動画コンテンツを見直す必要があります。
- 正確な字幕・トランスクリプトの整備: AIは動画のピクセル情報だけでなく、付随するテキスト情報を重視します。自動生成字幕に頼らず、専門用語や製品名を正確に記述した字幕データを用意することが、AIによる誤認(ハルシネーション)を防ぐ第一歩です。
- 構造化された構成: AIが情報のチャンク(塊)を理解しやすいよう、動画のチャプター分けや概要欄での要約を論理的に行うことが、引用される確率を高めます。
ゼロクリック時代の機会とリスク
一方で、GEOへの注力にはリスクも伴います。AIが完璧な回答を提供すればするほど、ユーザーが自社サイトを訪れる機会は減少し、従来のトラフィック指標は低下する可能性があります。
また、AIが動画の内容を誤って解釈し、間違った使い方や競合他社の情報を混ぜて回答してしまうリスクもゼロではありません。特に日本の商習慣では、情報の正確性やコンプライアンスが厳しく問われます。AIプラットフォーム側への依存度が高まる中で、自社サイトという「一次情報」の権威性をどう保つか、あるいは動画内で完結するブランディングをどう設計するかが、マーケティング部門だけでなく、広報や知財部門を含めた課題となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のYouTubeとGEOの動向から、日本の実務者が持ち帰るべき要点は以下の通りです。
- 動画は「視聴されるもの」から「解析されるデータベース」へ: 動画を単なるPR素材としてではなく、AIが学習・参照するための構造化データとして捉え直してください。これは外部向けマーケティングだけでなく、社内ナレッジ検索(RAG)の精度向上にも直結する視点です。
- テキスト情報の正確性がガバナンスの鍵: 動画内の発言や字幕に含まれる固有名詞、スペック情報の正確性を担保することは、AIによる誤回答リスクを低減させるための「防衛策」でもあります。
- プラットフォーム依存からの脱却と共存: YouTube等のプラットフォーム活用は必須ですが、同時に自社ドメインでの一次情報発信を強化し、AIが「最終的な事実確認」のために参照せざるを得ない状況を作ることが、中長期的な競争力に繋がります。
