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ガイド | クリエイティブ

生成エンジン最適化 (GEO): AIに選ばれるコンテンツ戦略

By Product Research

September 15, 2025

|

約23分

20年近くにわたり、B2Bマーケティングは「見込み客に見つけてもらうには、検索エンジン最適化（SEO）をマスターしなければならない」というただ一つの真実に支えられてきました。私たちは、Googleのアルゴリズムに評価されるために必要なキーワードとバックリンクの複雑な駆け引きを理解することにキャリアを費やしてきました。

しかし、かつては盤石だったその土台は、今や地殻変動のような状態にあります。見慣れた検索結果の風景は人工知能によってリアルタイムで書き換えられており、私たちの思考に根本的な進化を求めています。

単に「検索する」時代は終わりを告げ、「統合」の時代へと移行しつつあります。生成AIは検索エンジンをアンサーエンジンへと変貌させました。この変化は、私たちがSEOを超えて、生成エンジン最適化（GEO）と、より広範なLLMエンジン最適化（LEO）という2つの新たな重要分野へ移行することを要求しています。

これは理論的な未来の話ではありません。B2Bテクノロジーブランドにとって、すでに新たな運用の現実となっているのです。

本ガイドの内容：

新時代の検索用語集

生成エンジン最適化（GEO）とは？

生成エンジン最適化（GEO）とは、AIモデルがユーザーのプロンプトに応じてデジタルコンテンツを理解し、引用し、要約できるように最適化する手法です。GEOは、SGE、Perplexity、ChatGPTのようなツールでAIが生成する回答に、あなたのコンテンツが利用されることを確実にします。

SEOがインデックス登録されるためのものなら、GEOはAIが生成する回答に含められるためのものです。

このように考えてみてください：

  • 従来のSEOは、ウェブサイトをリンク一覧の上位に表示させ、誰かがクリックしてくれることを期待するものでした。
  • GEOは、ウェブサイトの情報を非常に明確で信頼できるものにすることで、誰かがAI（GoogleのAI OverviewやChatGPTなど）に質問した際に、AIがあなたの情報を利用して回答を作成し、理想的には情報源としてあなたに言及するようにするものです。

LLMエンジン最適化（LEO）とは？

LLMエンジン最適化（LEO）とは、大規模言語モデル（LLM）のエコシステム全体で、ブランドの知識やデータが発見されやすく、正確に表現されるように最適化する包括的な分野です。

これには検索エンジンも含まれますが、さらにLEOは、公共の司書（パブリックライブラリアン）、企業の私設司書（大企業内のAIなど）、専門の研究者（金融や技術向けのAIツールなど）が、すべてあなたに関する同じ正しい情報を得られるようにします。

LEOは、企業のチャットボット、AI搭載API、独自のAIリサーチツールなど、AIによる対話がどこで行われようとも、あなたのブランドの声が一貫して権威あるものであることを保証します。

GEOの次のステップだと考えてください：

GEOは、公共の司書（Google検索やBingに類似）に焦点を当てています。彼らに一般の人々へあなたに関する正しい事実を伝えてもらうことを目指します。

全体的な理解：

  • SEO：検索エンジンに見つけてもらう – 人間ファースト
  • GEO：生成AIに引用してもらう – マシンファースト
  • LEO：すべてのAIシステムに理解してもらう – モデルファースト

オーガニック検索での発見が変化している理由と、それが可視性に与える影響

この変化の緊急性を理解するためには、まずこの破壊的な変化の仕組みを理解しなければなりません。これは単なるアルゴリズムの更新ではありません。大規模言語モデル（LLM）によって引き起こされる、ユーザー体験の完全な変革なのです。

検索エンジンからアンサーエンジンへの進化は、より直接的で効率的なユーザー体験を提供したいという欲求によって推進されています。

その最前線にあるのが、GoogleのSGE（生成AIによる検索体験）です。ユーザーがB2Bリサーチに典型的な複雑なクエリを入力すると、SGEはページの最上部に包括的で物語形式の「AIスナップショット」を生成します。

かつてSEOで争奪戦を繰り広げた一等地の不動産は、今やAIに占拠されています。SGEの影響に関する初期データによると、一部のクエリでは、ユーザーがスクロールせずに回答を得られるため、オーガニック検索のクリック数が34.5%も減少する可能性があることが示されています（eMarketer）。

これが重要なのは、B2Bバイヤーがより効率的に回答を得る方法を積極的に探しているからです。驚くべきことに、B2Bバイヤーの77%が、直近の購入が非常に複雑または困難であったと報告しており、これはバイヤーがより効率的な回答方法を求めている明確な兆候です（Gartner, “Smarter GTM for a Smarter B2B Buyer”）。

生成AIはその効率性を提供します。

製品レビュー、技術文書、価格ページを一つの段落に統合することができます。もしあなたのコンテンツが構造化されていなかったり、PDFにロックされていたり、曖昧なマーケティング用語で満たされていたりすると、AIはそれを無視し、より明確で構造化された競合他社のコンテンツを優先するでしょう。

SEOだけでは、この深いレベルの機械による理解に対応することはできません。

GEOとSEOの類似点と相違点

GEOはSEOの進化形であり、代替ではありません。両者は本質的に関連していますが、目的と戦術は異なります。

類似点

  • 質の高いコンテンツが基盤：両分野とも、ユーザーの意図に応える、高品質で関連性が高く、十分に調査されたコンテンツに依存します。
  • E-E-A-Tの重要性：Googleの原則である経験（Experience）、専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）は、両者にとって最も重要です。AIモデルは、情報を検証するためにこれらのシグナルを探すよう明示的に訓練されています。
  • 技術的な健全性：技術的に健全なウェブサイト（高速な読み込み時間、モバイルフレンドリー、安全なプロトコル）は、クローラーとAIモデルの両方が効率的にコンテンツにアクセスするために不可欠です。
  • ユーザー意図の理解：SEOとGEOの核心は、どちらもオーディエンスが抱く疑問を深く理解し、可能な限り最良の答えを提供することにあります。

相違点：GEO vs SEO

SEOとGEOを5つの主要な違いで比較した図。SEOの主な目標はGoogle（SERP）で上位にランクインすること、GEOはAI生成の回答で引用されること。SEOの焦点はキーワードのマッチング、GEOはトピック/エンティティに関する深い知識を示すこと。SEOの対象読者は人間向けに書かれ検索エンジン向けに最適化されるが、GEOはAI向けに構造化され人間の読者向けに統合される。SEOの主要戦術は権威性のためのバックリンク構築、GEOは機械の明確性のためのスキーマ使用。SEOの成功指標はクリックスルー率（CTR）、GEOは統合のシェア（AIによる言及の頻度と正確さ）。

主な目標

SEO：検索エンジン結果ページ（SERP）で可能な限り高いランキングを達成すること。

GEO：AIが生成する回答（統合と包含）に正確に含まれ、引用されること。

焦点

SEO：特定のキーワードに一致させ、ランキングを上げることへの焦点。

GEO：特定のエンティティや概念、およびそれらの関係に関する深い知識を示すことへの焦点。

対象

SEO：コンテンツを人間向けに書き、クローラー向けに最適化する「人間ファースト」のアプローチ。

GEO：コンテンツをAI向けに構造化し、それをAIが人間向けに統合する「マシンファースト」のアプローチ。

主要戦術

SEO：権威性の主要なシグナルとして、他のサイトからのバックリンクを獲得すること。

GEO：明確性の主要なシグナルとして、構造化データ（スキーマ）を使用して、機械が読み取り可能な明確なコンテキストを提供すること。

成功指標

SEO：クリックスルー率（CTR）—あなたのリンクをクリックしたユーザーの割合。

GEO：統合のシェア（Share of Synthesis）—AIが生成する回答に含まれる頻度と正確さ。

B2BマーケターにとってGEOが重要な理由

B2Bバイヤーは今やAIを信頼できるリサーチアシスタントとして活用している

潜在顧客は、営業チームと話す前に、Gemini、Grok、GoogleのAI OverviewなどのAIツールを使って重要なビジネス上の意思決定を行っています。彼らはこれらのツールを頼りに、以下のことを行います。

  • 製品やベンダーの調査
  • さまざまなソリューションや機能の比較
  • 連絡を取る企業の shortlist 作成

この新しい現実は、バイヤーが専門家レベルの情報に裏打ちされた、即時かつ要約された回答を期待していることを意味します。

もしあなたのブランドがこれらのAI生成結果に表示されなければ、購買ジャーニーの最も初期の、最も重要な段階で見えなくなってしまいます。

GEOは、あなたのブランドがこれらの回答に表示されることを保証します。

この変化の影響は、いくつかの主要な理由からB2Bテクノロジー分野で増幅されています。

  • 複雑な購買決定：B2Bテクノロジーの購入には、高いリスク、複数のステークホルダー、広範なリサーチが伴います。バイヤーは複雑で多角的な質問をしますが、これこそがAI生成スナップショットをトリガーする種類のクエリです。
  • 情報の密度：あなたのバイヤーは技術に精通しており、深く信頼できる情報を求めています。GEOを使えば、その高密度な情報（例：仕様書、統合ガイド、セキュリティプロトコル）を構造化し、AIが正確に表現できるようになります。
  • 職場におけるAIの台頭：あなたのターゲットオーディエンスはすでにAIを使用しています。2024年のレポートによると、役員の72%が仕事で生成AIを使用しており、あなたの見込み客がリサーチや回答を得るためにAIに頼ることにすでに慣れていることを示しています（Deloitte、「The State of Generative AI in the Enterprise」）。あなたのマーケティングは、この新しい土俵で彼らに対応しなければなりません。
  • 進化する検索ランドスケープ：ChatGPT、Gemini、GoogleのAI OverviewといったAI搭載の検索技術が普及するにつれて、可視性と競争力を維持するためにGEOは不可欠です。

GEOのメリット

  • AIスナップショットでの可視性向上：主なメリットは、価値の高いページ最上部のAI生成回答に掲載されることです。
  • ブランド権威性の強化：AIによって情報源として引用されることで、あなたのブランドは分野の信頼できる権威として位置づけられます。
  • リードの質の向上：明確で正確な情報を事前に提供することで、見込み客を事前にスクリーニングします。
  • クリックして訪れるユーザーは、より多くの情報を得ており、意図も高い傾向にあります。
  • コンテンツの将来性を確保：今日、構造化されたエンティティ中心のコンテンツを構築することで、あなたのデジタル資産は将来のAIの発展に対しても耐性があり、価値あるものになります。
  • 競合との差別化：競合他社がまだ従来のランキングのみに焦点を当てている間に、GEOは大きな先行者利益を提供します。
  • 製品開発のためのより良いデータ：ユーザーがAIに尋ねる質問を分析することで、顧客のニーズやペインポイントに関する非常に貴重な洞察を得ることができます。
  • クロスプラットフォームでの一貫したメッセージング（LEO）：GEO/LEOアプローチは、Google SGE、Microsoft Teams Copilot、またはカスタムの社内チャットボットに表示されるかどうかにかかわらず、あなたの会社の情報が一貫して提示されることを保証します。
  • 直接的なエンゲージメント：GEOは、ユーザーが関連情報を検索した際に、あなたのブランドがAI生成結果に表示されることを確実にし、潜在顧客との直接的なエンゲージメントにつながる可能性があります。
  • ブランドの一貫性：GEOは、さまざまなAIプラットフォーム間でブランドの一貫性とメッセージングを維持するのに役立ち、AI生成の応答があなたのブランドアイデンティティを正確に反映することを保証します。

AIはコンテンツをどのように「読む」か — 何に注目し、何を無視するか

生成AIは人間のように読みません。大規模言語モデル（LLM）を使用してコンテンツを解析し、エンティティを特定し、それらの関係を理解します。キーワードやバックリンクを求めてページをクロールする従来の検索エンジンとは異なり、AIは意味と構造に焦点を当てます。

例えば、あなたの製品がQuantumLeap CRMである場合、AIは以下を抽出します：

  • エンティティ：QuantumLeap CRM
  • 属性：SaaSプラットフォーム、階層型価格設定
  • 関係：Microsoft Outlookと統合、Salesforceと競合

AIが注目する点：

  • 構造化されたフォーマット（H1、H2、箇条書き、FAQ）、そして最も重要なのは、詳細なスキーママークアップです。
  • 明確な定義、自然言語：「ゼロトラストネットワークアーキテクチャ（ZTNA）とは…」のように用語を明示的に定義すると、AIはこれを価値の高い情報として認識します。
  • データと帰属：主張を検証するために、データポイントとそれを裏付ける情報源を積極的に探します。検証済みの情報源への外部リンクに注意を払い、著者と公開日のメタデータを追加してください。
  • 文脈的なリンク：内部リンクと外部リンクの両方を分析し、あるコンテンツがより広い知識の風景の中でどのように位置づけられるかを理解します。

AIが無視する点：

  • キーワードの詰め込み：コンテンツにキーワードを過剰に詰め込む古いSEO戦術は、低品質で役に立たないコンテンツを示すネガティブなシグナルです。
  • 曖昧な言葉：「ワールドクラス」や「革命的」といった曖 hoàngとしたマーケティングの主張はAIにとって無意味であり、破棄されます。内容のない、専門用語だらけのコンテンツも同様です。
  • 代替テキストのない画像：AIは画像を見ることができません。その内容と文脈を理解するためには、説明的な代替テキストに依存します。
  • 非構造化データ：複雑なインフォグラフィックやフォーマットの悪いPDFに埋もれた情報は、しばしば見えなくなります。
  • リンク切れと古いデータ：機能しないリンクや古いデータは、コンテンツの信頼性を低下させ、あなたの資料が信頼できない、または最新でない可能性があることをAIに示唆します。

GEOとSEOの統合（戦略）

勝利を収める戦略は、SEOとGEOのどちらかを選ぶのではなく、両者を統合します。

  • キーワードリサーチを行い、エンティティにマッピングする：ユーザーの需要を理解するために、従来のキーワードリサーチを続けます。次に、それらのキーワード内の核となるエンティティ（製品、人物、概念）を特定し、それらを中心にコンテンツ戦略を構築するという追加のステップを踏みます。
  • 構造化データでオンページSEOを向上させる：タイトルタグ、メタディスクリプション、本文コピーをSEO向けに最適化した後、堅牢なTechArticle、FAQPage、SoftwareApplicationスキーマを実装して、同じコンテンツをAIが完全に読み取れるようにします。
  • 権威性のシグナルとしてリンクビルディングを活用する：質の高いバックリンクの構築を続けます。GEOにとって、それらのリンクの文脈はさらに重要です。非常に権威があり、トピック的に関連性の高いソースからのリンクは、AIモデルが認識する強力なE-E-A-Tシグナルとして機能します。
  • GEO戦術でピラーページを強化する：SEO主導のピラーページとトピッククラスターは、GEOの完璧な基盤です。構造化されたFAQセクション、用語の明確な定義、検証可能なデータの引用を追加することで、これらをAI統合の主要な情報源として強化します。

GEOのために、機械が発見可能な新しいコンテンツを作成する方法は？

GEO中心の戦略への移行には、意図的で多面的なアプローチが必要です。私たちはこれを5つの核となる柱に構造化し、B2Bテクノロジーブランドが競争上の優位性を築くためのロードマップを提供します。

GEO向けの機械が発見可能な新しいコンテンツを作成するための5つの柱を示す縦棒グラフ。柱は以下の通り：1. 次世代のE-E-A-Tで強力な権威性を構築、2. 機械が理解できるようにコンテンツを構造化、3. エンティティファースト戦略でキーワードを超える、4. 会話とスマートプロンプトのために書く、5. 機械の論理と人間味を融合させる。

柱1：絶対的な権威性とE-E-A-Tの強化

GoogleのE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の概念は、SEOにとって常に重要でしたが、GEOにとっては絶対的な基盤です。生成AIモデルは「ハルシネーション」、つまり情報を捏造する傾向があります。これに対抗するため、そのアルゴリズムは、非の打ちどころのない信頼性を示す情報源からのコンテンツを特定し、優先するように積極的に訓練されています。

あなたの組織全体のデジタルプレゼンスは、信頼性を強く示さなければなりません。

  • 直接的な経験を示す：一般的な記述を超えましょう。実際の応用例を示してください。サイバーセキュリティ企業であれば、インシデント対応の詳細なケーススタディや、自身が書いたソリューションを実際に導入したエンジニアによる記事を公開することを意味します。
  • 専門家を紹介する：あなたの従業員の専門知識は、最大のGEO資産です。著者の経歴は後回しにすべきではありません。専門的なプロフィール（例：LinkedIn）、学術論文、会議での講演歴へのリンクを含む詳細なページにすべきです。Personスキーマを使用して著者をマークアップし、彼らをあなたの組織と明示的につなげます。
  • 検証可能な権威性を確立する：権威性とは、業界で認められたあなたの地位のことです。これには、評判の良い業界誌での言及、Gartner Peer Insightsのようなプラットフォームでのレビュー、他の確立されたテクノロジーリーダーとのパートナーシップなどが含まれます。これらの第三者によるシグナルは、AIモデルにとって強力な検証となります。
  • 揺るぎない信頼を築く：信頼は透明性の上に築かれます。あなたのウェブサイトには、簡単にアクセスできる「会社概要」や「お問い合わせ」ページが必要です。独自のリサーチやデータを公開し、その方法論を明確にしてください。主張をする場合は、それが自社のデータであれ、尊敬される第三者のレポートであれ、情報源へのリンクで裏付けをしてください。

柱2：セマンティック構造と徹底した機械可読性

AIがあなたのコンテンツを利用するためには、まずそれを曖昧さなく理解しなければなりません。ここで技術的な正確さが競争上の差別化要因となります。あなたのコンテンツは、人間の目だけでなく、機械が消費するためにも構造化されている必要があります。

あなたの武器庫で最も強力なツールはスキーママークアップです。

これは、あなたのウェブサイトのコードに追加する構造化データの語彙であり、エンジンに対してコンテンツが何を言っているかだけでなく、それが何であるかを正確に伝えます。

  • 基本的なスキーマを超える：すべてのB2BテックマーケターはArticle、Breadcrumb、Organizationスキーマを使用すべきです。GEOでリードするためには、より具体的なタイプを実装する必要があります：
    • TechArticle：このスキーマはArticleよりも具体的で、技術的なコンテンツを示すために使用でき、その性質をエンジンに伝えます。
    • SoftwareApplication：製品ページには、これは必須です。アプリケーションのカテゴリ（designApplication、securityApplication）、機能（featureList）、互換性（operatingSystem）を詳細に記述するために使用します。これにより、AIは正確な比較を行うことができます。
    • HowTo & FAQPage：チュートリアルやよくある質問をこのスキーマで構造化します。これは生成検索の対話的な性質に直接対応しており、AIがあなたのステップバイステップの手順や回答をスナップショットに非常に簡単に取り込むことができます。

以下は、豊かなコンテキストを構築するためにスキーマをネストする方法の例です。

Schema.orgのコード。

記事は、あなたの会社で働く専門家によって書かれています：

上記のコードブロックは、AIに「この技術記事は、資格が検証可能な著名な専門家によって書かれ、この特定の組織によって公開された」と明示的に伝えます。

これが機械にとっての信頼の言葉です。

柱3：キーワードからエンティティ中心のコンテンツ戦略への転換

AIモデルは、単なるキーワードの文字列ではなく、エンティティと概念で考えます。

エンティティとは、「Microsoft」のような会社、「顧客関係管理」のようなソフトウェアカテゴリ、「Kubernetes」のようなテクノロジー、「サティア・ナデラ」のような人物など、単一で明確に定義されたものです。あなたのコンテンツは、あなたの領域における主要なエンティティとそれらの間の関係について深い理解を示す必要があります。

  • ナレッジグラフを定義し、マッピングする：まず、あなたの市場を定義する核となるエンティティを特定することから始めます。主要な製品、テクノロジー、問題、競合他社は何ですか？あなたの目標は、これらのエンティティを包括的にカバーするコンテンツエコシステムを構築し、あなたのサイトを「ナレッジハブ」として確立することです。
  • エンティティを中心にトピッククラスターを構築する：広範なエンティティ（例：「データオブザーバビリティ」）のための中央のピラーページと、関連するサブエンティティ（「データリネージ」、「スキーマドリフト」、「時系列データにおける異常検知」）に深く掘り下げる「クラスター」コンテンツのウェブでコンテンツを構造化します。この内部リンク構造は、AIモデルに対してトピックの包括的な理解を示します。
  • 曖昧性の解消を実践する：徹底的に明確にしてください。複数の意味を持つ用語に言及する場合は、それを曖昧にしないための文脈を提供してください。例えば、データサイエンスの文脈で「python」について書く場合は、爬虫類ではなくプログラミング言語を指していることを明確にします。この正確さは、機械による正しい解釈にとって不可欠です。
  • キーワードではなく、エンティティから始める：一言も書く前に、コンテンツが扱う中心的なエンティティを定義します。これは製品、問題、テクノロジー、または概念かもしれません。あなたの目標は、B2Bバイヤー、そしてひいてはAIエンジンが理解したいことに直接対応する、明確で構造化されたリソースを作成することです。
  • キーワードではなく、質問のために書く：オーディエンスがそのエンティティについて尋ねる可能性が高い上位5〜10の質問を特定します。これらは、「このテクノロジーは既存のシステムとどのように統合されますか？」や「このソリューションのセキュリティリスクは何ですか？」といった、実際のバイヤーの意図を反映するべきです。これらの質問を小見出しとして使用し、コンテンツを生成検索の自然言語パターンに合わせます。
  • 機械が考えるように構造化する：論理的な見出し階層（H1、H2、H3）を使用してコンテンツを分解します。スキミングしやすさを優先します — 短い段落、箇条書き、明確なフォーマットは、人間と機械の両方がメッセージを迅速に解析するのに役立ちます。
  • 正確で分かりやすい言葉を使う：マーケティングの誇張や曖昧な最上級の表現を避けます。技術用語を明確かつ簡潔に定義します。業界用語を使用しなければならない場合は、平易な言葉で説明します。明瞭さは読みやすさの利点だけでなく、生成エンジンに対する信頼のシグナルでもあります。

柱4：会話の関連性とプロンプト最適化の習得

最後の柱は、あなたのコンテンツを新しいユーザー行動、つまり会話に合わせることです。

B2BバイヤーはAIに詳細で多角的な質問をしています。あなたのコンテンツには、AIが解析し提示しやすい形式で答えが含まれている必要があります。

  • 質問と回答で考える：コンテンツの主要なセクションを、バイヤーが尋ねる自然言語の質問に直接答えるように構成します。見出しを質問に変えましょう。FAQPageスキーマでマークアップされたFAQセクションを使用して、一般的な反対意見、機能比較、実装に関する問い合わせに対応します。
  • キーワードだけでなく「プロンプト」に最適化する：AlsoAskedやAnswerThePublicのようなツールを使用しますが、その結果をユーザーがAIにプロンプトを入力する視点から見ます。キーワードは「クラウドコスト管理」かもしれませんが、プロンプトは「パフォーマンスに影響を与えずにAWSの支出を削減するための最良の戦略は何ですか？」となるでしょう。
  • あなたのコンテンツは後者に直接対応するように最適化されるべきです。これがプロンプト・マーケット・フィットを達成する本質です。
  • 比較・説明コンテンツを取り入れる：B2Bリサーチの大部分は比較を伴います。ソリューションを直接比較したり、複雑な技術概念を簡単な言葉で説明したり、業界用語を定義したりするコンテンツを作成します。これは、包括的な回答を提供しようとする生成エンジンにとって価値の高い燃料となります。
  • 文脈のために相互リンクする：ページ間に意味のあるつながりを作ります。他の関連する内部コンテンツにリンクすることで、AIエンジンがあなたのドメイン専門知識と知識の広範な文脈を理解するのを助けます。

柱5：機械の論理と人間の温かみの両立

最後に、人間の読者を忘れないでください。

あなたの構造は機械の理解をサポートすべきですが、トーンや物語は自然で、魅力的で、信頼できるものであるべきです。

GEOに最適化されたコンテンツは、ロボットのように聞こえる必要はありません — ただ明確であればよいのです。

既存コンテンツをGEO向けに監査・アップグレードする方法

あなたの既存のコンテンツライブラリは貴重な資産です。体系的な監査を行うことで、最も重要なコンテンツをGEO対応に引き上げることができます。

  • パフォーマンスと関連性で優先順位を付ける：最もトラフィックが多く、戦略的に重要なコンテンツから始めます。
  • 明瞭性チェックを行う：ページの核となるエンティティはすぐに分かりますか？正確さを求めて書き直し、曖昧なマーケティング用語を削除します。
  • 構造監査を実施する：Googleのリッチリザルトテストを使用して、現在のスキーママークアップを分析し、より具体的なタイプ（例：Q&AセクションにFAQPageスキーマを追加）を追加する機会を特定します。
  • 信頼性監査を実行する：すべての主張は引用によって裏付けられていますか？データは最新ですか？専門性を示すために著者の経歴を追加または強化します。
  • 統合のギャップを特定する：記事を読んで、「ユーザーは次にどんな質問をするだろうか？」と自問します。もしあなたのコンテンツがそれに答えていなければ、AIは他を探します。これらのギャップを埋めることで、コンテンツをより包括的なものにします。Schema.org、ChatGPT、Perplexityなどのツールを使用して、あなたのコンテンツがAIツールでどのように表示されるかをテストします。

GEO時代における成功の測定

私たちの戦術が進化するにつれて、指標も進化しなければなりません。オーガニックトラフィックとSERPランキングだけに頼っていると、AI主導の世界でのパフォーマンスの全体像を把握することはできません。

B2Bマーケターは、新しい一連のKPIの追跡を開始する必要があります：

  • AIスナップショットにおけるブランド名とソースの言及：SGEや他のアンサーエンジンで、あなたは情報源として引用されていますか？これを追跡するためのツールが登場しつつありますが、今のところ、最も重要なSERPの定性的な手動分析が必要です。
  • AI生成要約の正確性：AIがあなたのコンテンツを引用または要約する際、その情報は正確で好意的ですか？
  • 不正確な要約は、あなたのコンテンツが機械解釈に必要な明瞭さと構造を欠いていることを示している可能性があります。
  • アンサーエンジン内でのボイスシェア：従来の検索におけるボイスシェアだけでなく、あなたの業界の主要な概念や質問に対して、あなたのブランドが信頼できる情報源としてどれくらいの頻度で表示されるかを分析します。
  • 「引用元」からのトラフィック：生成AIプラットフォームがソースの帰属を改善するにつれて、そこからの参照トラフィックを分析で監視します。

チェックリスト：今すぐ適用できるGEO最適化コンテンツの兆候

  • メインのトピック（エンティティ）がH1タイトルと導入部で明確に述べられている。
  • 小見出し（H2、H3）が、B2Bバイヤーが尋ねるであろう質問の形で表現されている。
  • 主要な技術用語や概念が本文中で明示的に定義されている。
  • すべてのデータポイントや統計が、信頼できる元の情報源にハイパーリンクされている。
  • ページが、Googleのリッチリザルトテストで検証できる特定のスキーママークアップ（例：FAQPage、TechArticle）を使用している。
  • 著者情報が表示されており、E-E-A-Tを示す専門家の経歴にリンクしている。
  • コンテンツが、該当する場合に機能、ソリューション、または概念を直接比較している。
  • 頭字語は、最初の使用時に完全に記述されている（例：「顧客関係管理（CRM）」）。

オーガニック検索での発見方法の変化は、ペイドメディア戦略も変えつつあります。AIスナップショットがSERPの最上部を占めるようになると、従来の検索広告の配置とパフォーマンスは変化します。

戦略は適応しなければなりません：

  • AIスナップショット内の広告：GoogleはすでにAI生成の回答内に直接広告を配置する実験を行っています。これにより、異なる入札戦略と広告コピーが必要となる、非常に価値の高い新しい広告プレースメントが生まれます。
  • キーワードからコンセプトへ：ターゲティングは、単純なキーワードを超えて、AIスナップショットを生成する可能性が高いより広範なコンセプトやユーザーの意図をターゲットにする方向に動くでしょう。
  • P-MAX（パフォーマンス最大化）キャンペーンとAI：GoogleのP-MAXキャンペーンはすでにAIによって大きく駆動されています。GEOの世界で成功するということは、これらのキャンペーンに高品質なアセット（テキスト、画像、オーディエンスシグナル）を提供し、AIが生成結果を含むGoogleの全インベントリにわたって効果的に広告を配置できるようにすることを意味します。
  • ブランド検索が新たな戦場に：ほとんどのユーザーは、ブランド検索によってAIの推奨を検証します。ブランドキーワードを保護し、最適化してください。
  • プロンプトベース広告の出現：Perplexity AIやOpenAIのようなプラットフォームは、広告主が特定のユーザーのクエリに応じて表示されるスポンサードプロンプトを実験しています。このトレンドは、キーワードだけでなくプロンプトが広告ターゲティングの主要な単位となる未来を示唆しています。マーケターは、プロンプトに合わせたコンテンツとメッセージングのフレームワークを開発することで、この変化に備え始めるべきです。
  • 追跡すべき新しい指標：GEOの時代において、パフォーマンス測定は従来のCTRを超えて拡大しなければなりません。主要な新しい指標には以下が含まれます：
    • AIによる言及からのブランドリフト
    • AIへの露出後のブランド検索ボリュームの増加
    • AI Overview、スナップショット、アンサーエンジンへの包含

B2Bコンテンツを長期的な可視性のために将来にわたって保証するヒント

  • ニッチ分野で絶対的な地位を確立する：特定の、明確に定義されたニッチ分野で、議論の余地のない権威ある情報源になることに集中してください。「ITソリューション」で100番目の情報源であるよりも、「フィンテック向けのAI駆動型ネットワーク監視」で1番の引用可能な情報源である方が良いです。
  • 独自のデータを作成する：調査を依頼し、リサーチを行い、独自のデータを分析してください。独自のリサーチは、定義上、一次情報源であるため、GEOにとって最も価値のある資産の一つです。
  • マルチメディアアセットライブラリを構築する：高品質の画像、動画、図表を、クリーンで説明的なメタデータ（代替テキスト、タイトル、説明）とともに開発します。AIはますますマルチモーダルになっており、構造化されたメディアは不可欠です。
  • 継続的な学習を受け入れる：変化のペースは加速しています。生成AIの進化に関する情報を常に得るためのリソースを確保し、戦略を年単位ではなく、四半期ごとに実験し、適応させる準備をしてください。

重要なポイント

検索がなくなることはありません。しかし、人々と機械があなたのコンテンツとどのように対話するかは、急速に進化しています。

GEOを受け入れるマーケターは以下のことを実現します：

  • AIツールを通じてより多くのオーガニックリーチを獲得する
  • より強力なブランド可視性を構築する
  • 新しい有料フォーマットと進化するユーザージャーニーに備える

今すぐ始めましょう。コンテンツを監査し、発見のために構築し、機械と人間の両方から信頼される声になりましょう。

参考文献

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