投稿者 global-ai-media 
検索エンジン最適化（SEO）の次は、生成エンジン最適化（GEO）の時代が到来しつつあります。米Awilixが発表したLLMにおけるブランドの可視性を高めるプレイブックを題材に、AI回答内での「シェア・オブ・ボイス」をどう確保し、日本企業がこれからの情報発信やブランド管理をどう進めるべきか、その本質とリスクを解説します。
SEOの先にある「GEO（Generative Engine Optimization）」の台頭
これまでのデジタルマーケティングにおいて、企業の関心事は「Google検索でいかに上位表示させるか（SEO）」に集約されていました。しかし、ユーザーの行動は変化しています。PerplexityやChatGPT Search、GoogleのAI Overviews（旧SGE）の普及により、ユーザーはリンクの羅列ではなく、AIによる「要約された回答」を求めるようになっています。
こうした背景の中、注目されているのが「GEO（Generative Engine Optimization）」という概念です。今回の元記事にあるAwilix社の発表は、LLM（大規模言語モデル）が生成する回答の中で、自社ブランドがどのように言及されているかを測定（Audit）し、可視性を高めるための手法を体系化したものです。これは、AIが情報を参照する際の「出典（Source）」として選ばれるための競争が始まったことを意味します。
LLMはどのように「信頼できる情報」を選ぶのか
従来のSEOはキーワードと被リンクが主戦場でしたが、LLMの回答生成プロセスは異なります。多くの検索連動型AIは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という技術を用いています。これは、ユーザーの質問に対してリアルタイムでウェブ情報を検索し、その情報をコンテキストとしてLLMに渡して回答を生成させる仕組みです。
ここで重要になるのは、単なるキーワードの一致ではなく、「情報の構造化」と「エンティティ（実体）としての信頼性」です。AIは、権威あるメディア、公的機関のドキュメント、構造化データが整備された公式サイトなどを優先的に参照する傾向があります。つまり、小手先のテクニックよりも、一次情報の充実度や、第三者（ニュースメディアや専門サイト）からの言及が、AIによる推奨獲得（Share of Voice）に直結するのです。
日本企業が直面する「ハルシネーション」とブランド毀損リスク
GEOに取り組む上で、日本企業が特に注意すべき点は、AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。SEOであれば、検索順位が下がるだけで済みますが、生成AIの場合、自社製品について誤ったスペックや、競合他社の情報と混同された回答が生成される可能性があります。
日本の商習慣では、情報の正確性が極めて重視されます。もしAIが自社ブランドについて不正確な回答をし、ユーザーがそれを信じて行動した場合、ブランドイメージの毀損やクレームにつながりかねません。そのため、単に露出を増やすだけでなく、「AIが誤解しないような明確な情報発信」ができているかを監査（Audit）することが、ガバナンスの一環として求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流としてGEOへの関心が高まる中、日本の意思決定者や実務者は以下の点に留意してアクションを起こすべきです。
1. 自社情報の「LLM視点」での棚卸し
自社の公式サイトやプレスリリースが、AIにとって読みやすい形式（構造化データの実装や、明確なQ&A形式など）になっているかを確認してください。PDFだけで公開している情報は、AIが正しく解釈できない場合があります。
2. デジタルPRの質の転換
AIは権威あるドメインからの情報を信頼します。単に多くのサイトに載ることよりも、信頼性の高い業界メディアやニュースサイトで、自社の強みが文脈（コンテキスト）とともに語られるような広報戦略が、結果としてAIの推奨を引き出します。
3. モニタリング体制の構築
「エゴサーチ」の対象をSNSや検索エンジンだけでなく、主要なLLM（ChatGPT, Gemini, Perplexityなど）にも広げてください。自社ブランドについてAIがどのような回答を生成しているかを定期的にテストし、誤った情報が定着していないかを確認するプロセスを広報やマーケティング業務に組み込む時期に来ています。