GEOはSEOよりも広範な取り組みであり、対応できる組織体制が整っていない企業が大半

かつて、検索戦略はシンプルでした。顧客が疑問を抱き、検索エンジンに入力すると、ブランド各社は検索結果ページで最上位に表示されることを目指して競い合いました。しかし、このモデルは急速に変化しています。

顧客がブランドのウェブサイトにたどり着く前に、情報を解釈し、複数の情報源を統合して回答を提示するAIシステム上で情報を見つけるケースが増えています。こうした動きへの対応策の一つとして、Generative Engine Optimization（GEO）が登場しました。しかし、企業はこの変化に必要な取り組みを狭く捉えすぎるおそれがあります。

9月に更新されたIABの2026年展望調査では、米国の広告主の44%が、AIを活用した検索など、消費者行動の変化への適応をメディア投資における最大の課題に挙げました。また、76%がAI生成の回答に向けたコンテンツ最適化への注力を強めており、これは他のどの分野よりも高い割合です。

GEOを単にSEOの次の段階と捉えるのは誤りです。AIによる情報発見は、マーケティング、データ、テクノロジー、コンテンツ、コミュニケーション、顧客体験にまたがる、企業全体の可視性に関わる課題になりつつあります。うまく適応する企業は、新しい検索インターフェースに合わせて最適化するだけではありません。デジタル上の存在感、組織内の知識、社外からの評価がどのように連携するかを見直すことになります。

検索結果は「答え」へと変わりつつある

従来のSEOは、明確な目標と進捗を測る明確な方法を備えた検索順位を軸に構築されていました。GEOがもたらすのは、これとは異なる種類の可視性です。特定のキーワードでページが何位に表示されるかではなく、顧客が尋ねている質問への回答に自社ブランドが登場するか、どのように説明されているか、また、その説明にどの情報源が影響しているかを把握する必要性が高まっています。

この変化はすでに企業に影響を及ぼしています。英国の出版社Reachは、MirrorとExpressを傘下に持ち、Googleからのトラフィックが前年比で46%減少したと報告しました。同社はその要因として、読者がウェブサイトをクリックして訪問する必要性を減らすAI OverviewsやAI Modeなどの機能を挙げています。従来型の検索トラフィックが減少しても、必ずしもその分野やブランドへの関心が薄れているとは限りません。情報発見の場がさまざまなインターフェースに分散し、ウェブサイトへの訪問前に情報が見つかるケースが増えていることを示している可能性もあります。

ブランドにとって、問われることが変わります。可視性は、もはや検索順位だけの問題ではありません。AIシステムが、尋ねられている質問に対して自社ブランドがなぜ関連するのかを理解できるだけの情報と文脈を持っているかどうかも重要です。

GEOの基盤となるのはSEO

GEOをSEOとは別のものとして捉えたくなるかもしれませんが、基礎となる取り組みの多くは共通しています。AIシステムも情報を見つけ、解釈し、評価する必要があるため、技術的なアクセスのしやすさ、サイト構造、明快なコンテンツはいずれも重要です。

今年、CloudflareのRadarデータによると、同社のネットワーク全体でウェブページへのリクエストの半数以上をボットが生成していました。これらのボットがすべてAIエージェントというわけではありませんが、あらゆるウェブサイトの訪問者に占めるソフトウェアの割合は増えており、ソフトウェアが見つけた情報を理解できるだけのコンテンツと文脈が必要です。そのためには、多くの企業がなおざりにしてきた基本に立ち返る必要があるかもしれません。

重要な情報が複雑なインターフェースの奥に埋もれていたり、ページによって内容に一貫性がなかったり、クローラーがアクセスしにくかったりすると、AIシステムが利用できる情報は少なくなり、人間の訪問者にとっても同じことが言えます。よくある原因はすぐに見つかります。JavaScriptの実行後にしか表示されない商品情報（すべてのAIクローラーがJavaScriptを実行するわけではありません）や、ページごとに記述が異なる価格・ポリシー情報などです。

しかし、技術的にアクセスできることは出発点にすぎません。どのブランドも同じ限られた数のAIシステム上で競争しているため、システムそのものが差別化要因になるわけではありません。重要なのは文脈です。ブランドにとって、その文脈は自社のデータ、専門知識、コンテンツ、顧客に関する知見、そしてブランドが登場する幅広い情報環境から生まれます。

AIがコンテンツを読む時代には、コンテンツの質がより重要になる

AIシステムに取り上げられるコンテンツの書き方については、さまざまな議論があります。その中には、書式に関するテクニックや、個々のモデルの仕組みをリバースエンジニアリングしようとする試みもあります。そうした手法の多くはすぐに通用しなくなるため、それを軸に戦略を立てるべきではないと考えます。

モデル、検索・取得システム、情報源は今後も変化し続けます。今日有効に見える手法が、数カ月後にはまったく異なる結果をもたらすかもしれません。より持続可能な方法は、顧客が実際に尋ねている質問に明確に答え、専門知識を示す、有用で信頼性の高いコンテンツを作成することです。企業はまず、すでに公開しているコンテンツを見直すべきです。顧客にとって意味のある質問に答えているでしょうか。専門知識が明確に示されているでしょうか。デジタル環境全体で重要な情報に一貫性があるでしょうか。

AI上での可視性は、コンテンツの質、技術基盤、構造化データ、権威性、第三者からの言及など、幅広いシグナルに左右されます。Muck RackによるAI引用に関する最新の調査では、ChatGPT、Claude、Geminiの回答で引用されたリンクの84%が、ジャーナリズム、学術研究、その他の第三者情報源を含むアーンドメディアに由来していることが分かりました。だからこそ、GEOはブランドが自社サイトで発信する情報の範囲を大きく超えており、コミュニケーション部門もこの議論に加わる必要があります。

ワークフローの課題は、テクノロジーの課題よりも大きい

私の経験では、AI主導の情報探索に適応するうえで、テクノロジーが最大の難関となることはほとんどありません。より大きな課題は、AIが検索や情報探索のプロセスに組み込まれたとき、チームがどう連携するかです。従来、検索戦略は役割ごとに分かれており、SEOチームは検索順位を監視し、コンテンツチームはページを制作し、コミュニケーションチームは報道対応を担い、開発者はウェブサイトの技術面を管理してきました。AIによる情報探索では、AIの回答に表示される内容がこれらすべての領域から同時に影響を受けるため、そうした境界が曖昧になります。

McKinseyの「2026 State of AI」調査は、より広範な傾向を示しています。調査で特定されたAI活用の高成果企業のほぼ4分の3が、AIを理由にワークフローを根本的に再設計した一方、その他の回答者ではその割合は4分の1でした。AI上での可視性も同じです。コンテンツチームが、AIエンジンによるブランドの説明が誤っていると気づいた場合、修正すべき箇所はウェブサイト、製品データ、第三者の掲載情報、あるいはモデルが参照している報道内容かもしれません。

この問題に対処するには、GEOを一つの部門が担う新たな業務として扱うのではなく、該当領域を担当する各チームが連携する必要があります。

その結果、経営陣が答える必要性をますます高めている問いが生まれます。AI上での可視性に責任を持つのは誰でしょうか。

業務には複数のチームが関わりますが、評価指標、見直しの頻度、AIシステムがブランドを誤って伝えた際の対応について責任を負うリーダーは、一人に定めるべきです。そのうえで、マーケティング、コミュニケーション、テクノロジー、データの各リーダーが、AIシステム上でブランドがどう表現されているのか、回答に影響を与える要因は何か、課題が明らかになったとき組織としてどう対応するのかについて、共通認識を持つ必要があります。

順位ではなく出現率で可視性を測る

今後の大きな変化の一つは、企業が検索上の可視性を測定する方法です。従来、検索順位はマーケターにとって比較的分かりやすく追跡しやすい指標でしたが、AIが生成する回答ははるかに流動的です。ブランドが確実に表示される単一の順位はなく、回答に登場したというだけでは全体像を把握できません。ブランドが頻繁に言及されていても、説明が不正確だったり、引用元が示されていなかったり、ある市場では引用される一方で別の市場ではまったく取り上げられなかったりする可能性があります。

つまり、GEOでは、ブランドの順位から、どの程度の頻度で表示されるか、どのように説明されるか、どの情報源が回答に影響しているかへと焦点が移っています。測定手法の整備は、まだ追いついていません。同じIABの調査では、買い手の86%が、会話型AIツールやAIエージェントを理由にメディアのパフォーマンス測定方法を変更している、または変更する予定だと答え、45%がAI主導の顧客行動と従来の顧客行動を比較することを、測定上の最大の課題に挙げました。実際、GEOは検索だけでなく、測定とワークフローの課題でもあります。

実践的な出発点は、顧客がすでに尋ねている質問を把握することです。そうした質問を代表するセットを作成し、主要なAIプラットフォームで定期的に試し、ブランドが表示されるか、どのように説明されるか、どの競合他社が一緒に表示されるか、どの情報源が引用されるかを記録します。各質問は複数回試してください。同じプロンプトでも実行のたびに回答が異なることがあるため、可視性は単一のスクリーンショットではなく、出現率として報告すべきです。時間をかけて、この可視性をAI経由の参照トラフィック、エンゲージメント、コンバージョンなど、その後の指標と結び付けることができます。

この変化がいかに速いかを示す兆候は、すでに現れています。Adobeのホリデーシーズンの買い物データによると、2025年のホリデーシーズンに、生成AIツール経由で米国の小売サイトを訪れたトラフィックは前年同期比で693.4%増加し、AI経由で訪問したユーザーのコンバージョン率は、その他のトラフィックより高くなりました。この成長は小さな規模から始まったものであり、すべての企業が同じ伸びを示すわけではありません。しかし、AI上での可視性は今日、測定でき、実際のビジネス成果と結び付けられることを示しています。

GEOをキャンペーンではなく、組織の運用能力として捉える

AI主導の検索は、企業がSEOについてすでに理解していることをすべて捨て去るという意味ではありません。検索順位の先に目を向け、顧客が尋ねる質問と受け取る情報の間に、別の層がますます介在していることを認識するということです。

ただし、企業はAI上での可視性を、ほかから切り離されたマーケティング施策や一度限りの監査にしてしまわないよう注意すべきです。モデルも情報源も変化し続けるため、最初の監査がゴールではありません。より大きな機会は、コンテンツ、データ、テクノロジー、コミュニケーション、顧客体験の各領域が、どのように連携の仕方を変えるべきかを判断するために、そうした知見を活用することです。検索はより会話型になり、自律的に動くエージェント型へと進化しつつあり、AIシステムは顧客に代わって調査し、行動し始めています。そうなれば、可視性は、そうしたシステムがブランドについて何を見つけ、検証し、繰り返し伝えられるかに左右されます。