GEO（Generative Engine Optimization）は、生成AIの回答で自社や製品が適切に紹介され、情報源として使われるための取り組みです。SEOと共通する基盤はありますが、検索順位や流入だけでは把握できない仕事が加わります。
違いを理解するうえで大切なのは、名前を選ぶことよりも、顧客が情報を得る場所、情報が選ばれる仕組み、成果の測り方を分けることです。
| 観点 | SEOで主に見るもの | GEOで追加して見るもの |
|---|---|---|
| 顧客との接点 | 検索結果と訪問先のページ | AIの回答内での比較・説明 |
| 改善の対象 | 自社のページと検索での見つかりやすさ | 自社外も含むブランド情報 |
| 情報の採用 | インデックスとランキング | 情報取得、回答での採用、引用 |
| 計測 | 表示回数、順位、クリック、成果 | 言及、引用、評価、認知への影響 |
1. サイトに来る前の判断も対象になる
検索結果からページへ移動する人には、サイト内で特徴や料金を説明できます。一方、AIの回答には選択肢や比較がまとまっているため、サイトを開く前に候補が絞られる場合があります。
例えば「少人数の営業チーム向けのCRMを比較したい」という相談で、自社が候補に入るか、どの用途に適した製品と説明されるかは、その後の検討に関わります。ページの訪問者数に加え、こうした質問への回答内容を確認します。
2. 見つかることと、引用されることは違う
検索を使うAI回答では、関連情報を探し、候補となる資料を取得し、回答に使う内容を選ぶ段階があります。取得されたページが必ず回答で引用されるわけではありません。
モデルが学習済みの情報と、回答時に検索などで取得する情報も別です。すぐに改善を進めるなら、重要なページを取得できる状態にし、顧客の疑問に答える記述を揃えるところから始めます。
GoogleはAI検索機能にも基本的なSEOの考え方が適用され、特別な追加要件はないと説明しています。条件を満たしても掲載を保証するものではありません。Google Search Central
3. 自社サイトの外も、ブランドの説明を形づくる
レビューサイト、比較記事、業界メディア、動画、コミュニティなどにも、製品を説明する情報があります。自社サイトの内容が正しくても、よく引用される外部記事に古い情報が残っていれば、回答を確認する必要があります。
まず、重要な質問の引用先を開き、料金、機能、対象顧客などが現在の説明と一致しているかを見ます。誤りがある場合は、根拠となる公式情報を用意して訂正を依頼するなど、情報源ごとに対応します。
4. クリックだけでは測れない接点がある
AIの回答を読んだ後で社名を検索したり、別の経路から訪問したりすると、アクセス解析だけでは最初の接点が分からない場合があります。
流入とコンバージョンの計測は続けつつ、顧客の認知経路、対象質問での言及割合、競合との比較も見ます。これらをすべて売上貢献と読み替えるのではなく、露出、訪問、商談・購入を分けて報告します。
5. 質問の需要を推定するときは、対象者を確かめる
検索キーワードのデータを、AIでの質問需要へそのまま置き換えることはできません。外部の推計を使う場合は、収集元、対象地域、端末、利用者層が、自社の顧客と合っているかを確認します。
出発点になるのは、営業で聞かれる質問、問い合わせ、顧客インタビュー、既存の検索データです。認知、情報収集、比較、導入の各段階で、顧客がどのように尋ねるかを文章にします。
6. AIサービスごとに回答を確認する
同じ質問でも、モデル、検索機能、実行条件によって、説明や引用元が変わる場合があります。あるサービスで見つかった改善案が、別のサービスにも同じように効くとは限りません。
対象サービス、言語、地域、期間を揃えて記録し、複数回の観測で傾向を見ます。全体平均にまとめる前に、サービス別・質問のテーマ別の差を確認しましょう。
7. 本文を取得できるかを確かめる
画面上で読めることと、検索システムが取得できることは同じではありません。重要な本文やリンクがJavaScriptの実行に依存している場合は、取得・表示の状態を確認します。
技術担当者と、インデックスの状態、本文のHTML、robots設定、アクセス制御を点検します。クローラーの種類や目的を確かめ、必要な範囲を判断します。
SEOの基盤に、回答とブランドの観測を加える
最初に既存のSEOと重要ページを確認し、その後、顧客の質問に対する自社・競合の言及と引用元を調べます。そこで見つかった具体的な不足を、自社コンテンツと外部情報の両方から改善します。