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による検索体験への最適化「GEO（Generative Engine Optimization）」という概念が注目を集めています。Forbesの記事を起点に、なぜAIからのリファラル（参照・推奨）が従来の検索クリックよりも高いビジネス価値を持ち得るのか、そして日本企業はマーケティングや情報発信をどう変革すべきかを解説します。
検索から「対話による解決」へのシフト
長年、デジタルマーケティングの世界では「Google検索でいかに上位表示されるか（SEO）」が至上命題でした。しかし、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviews（旧SGE）の普及により、ユーザー行動は「リンクを探す」ことから「AIに対話形式で問いかけ、答えを得る」ことへと変化しつつあります。
Forbesの記事が指摘するように、AIからのリファラル（流入）は、従来の検索エンジンからのクリックよりも「価値が高い」可能性があります。なぜなら、ユーザーは漠然とした検索ワードではなく、具体的な課題や文脈をAIに入力しており、AIがその文脈を理解した上で「このサービスが最適です」と推奨する場合、そのユーザーの購買意欲や目的意識（インテント）は極めて高い状態にあるからです。
GEO（Generative Engine Optimization）とは何か
この変化に伴い、欧米を中心に提唱され始めているのが「GEO（Generative Engine Optimization）」という概念です。これは、大規模言語モデル（LLM）が生成する回答の中に、自社のブランド名や製品情報が適切に引用・推奨されるようにコンテンツを最適化する手法を指します。
従来のSEOが「キーワード」と「バックリンク」を重視したのに対し、GEOでは以下の要素が重要視される傾向にあります。
- 権威性と信頼性：LLMは学習データの中で「信頼できる情報源」として重み付けされたコンテンツを引用する傾向があります。
- 構造化と文脈：AIが読み取りやすい論理構造で、具体的な数値や事実に基づいた情報が記述されているか。
- 一次情報：どこかのコピーではなく、独自の研究データや見解が含まれているか。
日本企業が直面する課題と「ブラックボックス」のリスク
日本企業にとって、このGEOへの対応は二つの側面で難易度が高いと言えます。一つは、多くの日本企業が詳細な製品仕様や技術情報をPDF形式や会員限定ページに閉じ込めており、LLMがクロール（情報収集）しにくい状態にある点です。もう一つは、日本語特有のハイコンテクストな表現が、AIによる正確な文脈理解を妨げる可能性がある点です。
また、リスク面も理解しておく必要があります。SEOであればGoogleが一定のガイドラインを示し、Analyticsで成果を計測できましたが、現在の生成AIは「なぜその回答を生成したか」が完全には解明できないブラックボックスです。さらに、ハルシネーション（もっともらしい嘘）によって誤った情報とともに自社が紹介されるリスクや、著作権・商標に関する法的なグレーゾーンも残されています。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流として「検索」から「生成・対話」への移行は不可避ですが、日本企業はSEOを捨ててGEOに全振りすべきではありません。むしろ、これらは相互補完的なものです。今後の実務に向けて、以下の3点を意識すべきでしょう。
1. コンテンツの「AI可読性」を高める
PDFで公開している資料をHTMLテキスト化する、Q&Aを構造化データとしてマークアップするなど、AIが学習・参照しやすい形式で情報を公開することが、結果としてAIからの推奨獲得につながります。これは従来のSEO施策の延長線上にもあります。
2. 「信頼される情報源」としてのブランディング
LLMは確率論的に「確からしい」情報を繋ぎ合わせます。日本企業が強みとする「正確さ」「品質」を、データや事例としてWeb上に明文化し、AIにとっての「正解データ」としての地位を確立することが重要です。特にBtoB領域では、専門性の高い一次情報の開示がAI時代の競争優位になります。
3. リスク管理とモニタリング体制の構築
自社ブランドが生成AI上でどのように語られているかを定期的にチェックする体制が必要です。誤った情報が拡散された場合に備え、公式情報を即座に提示できるガバナンス体制を整えておくことが、AI時代の新たなリスクマネジメントとなります。