Gintare Rimolaityte、TrendosのCEO兼共同創業者 — インタビューシリーズ

Gintare Rimolaityteは、ブランドが大規模言語モデル（LLM）でどのように取り上げられるかを把握し、最適化するAI検索可視性プラットフォーム、TrendosのCEO兼共同創業者です。2020年にOxylabsで経験を積み、事業開発マネージャーからコマース部門責任者となり、同社の一事業部で営業、事業開発、アカウント管理、カスタマーサクセスの各チームを率いました。2022年から2025年まではエンゲージメントプラットフォームJumpTaskのCEOを務めました。2026年にTrendosを共同創業する前には、Admentで短期間プロダクトマネージャーを務め、有料検索とアフィリエイトプログラムにおけるアフィリエイト不正の防止に取り組みました。TrendosのCEOとして複数のチームを管理し、戦略的成長を統括しています。ビリニュスを生活と仕事の拠点としています。

Trendosは、ブランドがLLMやAI検索エンジンでどのように登場するかを監視、測定、最適化できるAI検索可視性プラットフォームです。Google検索から対話型AIへの移行により、ブランドには推薦の過程がほとんど見えなくなりました。Trendosを使うことで、その大きな死角を解消できます。全体的な可視性の追跡に加え、AI市場分析ツールを使いやすく、直感的で、手頃な価格のものにすることで、ブランドがいつ、どのように登場するかに働きかけ、最適化できるようにしています。LLMセッションを大規模にスクレイピングしてAI環境内の実際の回答や広告を取得し、構造化データを分析して、ブランドの可視性と競合の動向を明確な知見として提供します。Trendosは2026年3月にリトアニアのビリニュスで設立され、Nord Security、Surfshark、Hostingerなどを生み出したグローバルなベンチャービルダー、Tesonetの支援を受けています。

Trendosを共同創業するまでに、Oxylabsの商業部門でのリーダー職、JumpTaskの経営、adment.aiでの製品開発を経験されています。消費者がAIを通じてブランドを発見する方法にどのような変化を見てTrendosの必要性を確信し、既存のSEOやAI可視性プラットフォームには何が欠けていると考えたのでしょうか。

以前、マーケティングマネージャーへのインタビューを定期的に行っていた頃、何度も同じ話を聞きました。AI検索が普及しつつあり、すでにいくつかツールはあるものの、実際にどの程度信頼できるかは誰にもよく分からない、ということです。

私自身も変化をリアルタイムで見ていたので、彼らの言葉だけを頼りにする必要はありませんでした。消費者はGoogleでリンクをスクロールする方法から、LLMに直接質問する方法へと移っていました。後者はマーケターにとって一種のブラックボックスでした。そもそも自社が言及されているのかさえ分からず、ブランドがどう説明され、競合との関係でどう位置付けられているかは、なおさら見えなかったのです。

既存のソフトウェアには二つの問題があると感じました。第一に、多くのツールはSEOプラットフォームにAI機能を後付けしたようなものでした。第二に、この用途に特化した数少ないツールは、大企業向けの価格設定でした。AIでの可視性を把握する予算がある巨大ブランドでなければ、締め出され、手探りで進むしかありませんでした。私はそれに納得できませんでした。毎月5桁の金額を払える企業だけでなく、どのブランドにも自社がどう登場するかを知る権利があります。Trendosでは、規模を問わずあらゆるブランドに、AIでの可視性を正確に把握し、最適化する手段を適正な価格で届けたいと考えています。

AIが生成する回答は、マーケターにはブラックボックスに見えることがあります。Trendosが収集しているデータから、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなどのシステムがブランドに言及し、引用し、推薦するかどうかを左右する重要なシグナルは何だと考えられますか。

シグナルという点では、適切な場所で、構造化された形で、十分に言及されることが重要です。権威性を受け渡すためにdo-followリンクが必要なSEOとは異なります。AI検索では、モデルはサイトをインデックス化するのではなく、スクレイピングしています。リンク自体は不要になります。モデルがすでに情報を取得しているページに、ブランド名が明確かつ頻繁に現れればよいのです。

私たちのデータでは、これを支える柱は五つあります。自社サイト、PRとアーンドメディア、TrustpilotやG2のようなレビュープラットフォーム、アフィリエイト、そしてソーシャルメディアです。それぞれの重要性は業界によって違います。アパレルや電子商取引は、商品ページからモデルが情報を抽出しやすいため、オウンドメディアへの依存が大きくなります。消費者向け金融では、アフィリエイト比較サイトの比重が高くなります。SaaSやB2Bブランドは、G2やCapterraなどのレビュープラットフォームから頻繁に引用されます。万能の公式はありません。自社の引用元を調べて、どの柱が最も重要かを確認する必要があります。

構造も重要です。私たちが最も頻繁に引用されると見ているブランドは、明確で直接的な内容を公開し、多くの場合FAQ形式で、最初に質問に答えています。モデルはそれを抽出しやすいのです。キーワードを詰め込んだブログ記事は役に立ちません。まず答えを示し、その後に詳細を加える方法が有効です。AI生成コンテンツについては、現時点でモデルがそれを不利に扱っているとは確認していません。誰が、あるいは何が書いたかに関係なく、質問に適切に答える内容が引用されています。

この仕組み全体には、ある程度のランダム性もあります。これらのモデルは固定された一つの順位付けアルゴリズムを実行するのではなく、次の単語を予測しています。すべて正しく行っても変動は起こります。Trendosでは、ブランドが制御できるシグナルに集中し、制御できないものを追いかけるのをやめられるよう支援しています。

従来のGoogleの順位とは違い、同じ質問を繰り返してもAIの回答は変わることがあります。基盤モデルが確率的である中でAIの可視性をどう信頼性高く測定し、ブランドがデータから意味のある結論を出すにはどの程度のサンプリングが必要なのでしょうか。

これは今、業界で盛んに議論されているテーマです。最近ある企業がLinkedInで、信頼できる結果を得るには一つの回答を1日約100回スクレイピングし、平均を取る必要があると主張しました。一方、大手プラットフォームの中には今も1日1回で十分だと考えるところがあります。どちらも実際の証拠で自説を十分に裏付けているとは思いません。

私たちは実証的に見ています。NordVPNのように、ある程度長く私たちと監視を続けている顧客がいて、その期間の可視性や順位の変動を確認できます。実際にはそれほど大きく動いていません。頻度を上げれば精度は多少高まるでしょうが、差は1%にも満たないわずかなもので、見えない状態と1位の違いを生むほどではありません。35位から32位に動くことはあるかもしれませんが、ブランドが実際に取り組める大きな構造的課題に比べれば、重要性はずっと低いものです。

私たちは極端に高いサンプリング頻度を追うのではなく、時間を通じて一貫した監視を行います。その上でブランド自身がトレンドラインを見て、自社カテゴリの安定性や変動性を判断できるようにしています。

SEO、回答エンジン最適化、生成エンジン最適化をめぐって活発な議論があります。従来のSEOの原則でAI検索にも重要なものは何でしょうか。また、既存のSEOの手法をそのまま大規模言語モデルに適用する際、マーケターはどこで間違えるとお考えですか。

SEOの原則の多くはAI検索でも重要です。例えば、ChatGPTが回答前に裏側で実行する追加検索であるクエリの展開があります。これらも実際の検索行動に基づくため、関連する順位を上げる作業はSEOの範囲です。今でもロングテールキーワードを最適化しているのですが、対象は人がGoogleに入力する内容ではなく、モデルが検索する内容になります。

多くのマーケターは、言及が被リンクと同じように機能する必要があると誤解しています。SEOでは、権威性やドメイン評価を伝えるためにdo-followリンクを求めます。AI検索では、モデルはサイトをインデックス化していません。スクレイピングしているので、リンクはそもそも必要なく、モデルがすでに信頼するページに十分明確なブランドへの言及があればよいのです。人々はリンク獲得に多くの時間を使っていますが、本来求めるべきなのは言及そのものです。

もう一つのよくある間違いは、昔のSEOの習慣を持ち込むことです。主にキーワードを入れるために書かれ、実際の答えがページの中ほどに埋もれている内容は、AIモデルに見落とされがちです。まず明確かつ直接的に質問に答え、その後で詳細を加えてください。

SEOは終わったと決めつけ、ゼロからやり直すのも間違いだと思います。SEOは終わっていません。GEOはSEOの延長であり、そこにソーシャルメディアとアフィリエイトが連携するものです。すでにSEOを上手に行っているブランドの努力は無駄ではありません。ただし、古いルールがそのまま一対一で適用できると考えるべきでもありません。

Trendosは、ブランドに関する質問にAIシステムが答える際の引用元を追跡しています。AIエンジンが特に信頼しているように見える情報源の種類について何が分かりましたか。また、システムを不正に操作しようとせず、企業はそれらの引用に現実的にどこまで影響を与えられるのでしょうか。

信頼には単一の序列があるわけではありません。業界によります。アパレルで最も引用されるオウンドメディアと、消費者向け金融で最も引用されるアフィリエイトコンテンツやアプリは異なります。どこでも勝つ情報源の種類はありません。自社カテゴリの引用元を見て、何が信頼されているかを確かめる必要があります。

構造は情報源の種類と同じくらい重要です。権威ある編集メディアのサイトには今も影響力がありますが、ドメイン評価のような単一の権威性スコアの問題ではありません。私たちが見ているのは、一貫性がより重要だということです。多様な信頼できる情報源で、そのブランドがどれほど頻繁に言及されるかが鍵になります。また、小規模なサイトの明確で構造の整ったページが、大手媒体の長い記事を上回ることもあります。単にモデルが内容を抽出して使いやすいからです。

不正な操作をせずに影響を与えるという点では、SEO的な発想から完全に切り離して考えたいです。リンクグラフを操作しようとしているのではありません。自社サイト、PR掲載、TrustpilotやG2のようなレビュープラットフォーム、アフィリエイトとの関係、ソーシャルでの活動という五つの柱で、本物の言及を獲得しようとしているのです。そして全体をモデルが読みやすい構造にします。これは健全なブランド構築とそれほど違いません。最も目立つブランドは、システムの攻略よりも、モデルがすでに信頼している場所に、確認可能な形で存在することに力を注いでいます。

Trendosは、各市場でAI可視性の高い1,000ブランドを追跡する指数を公開しました。このデータからどのような傾向や意外な点が見えてきましたか。また、AI生成の推薦に一貫して登場するブランドと、ほぼ見えないままの競合を分けるものは何でしょうか。

まず驚いたのは、エンジンごとの挙動の違いです。同じ市場でも、ChatGPTとGoogle AI Overviewsの推薦で共通するのは、その国の上位100ブランドの約3分の2にすぎません。AI Overviewsは日常的な小売に大きく偏っています。米国ではTrader Joe’sがそこで35位ですが、ChatGPTでは567位です。ChatGPTはGartner、ServiceNow、DatabricksのようなB2Bや大企業向けのブランドに傾いており、AI Overviewsはそれらをほぼ取り上げません。

二つ目は、いかに地域性が強いかです。指数に含まれるブランドの70%は一つの国にしか登場せず、ドイツの上位100ブランドのほぼ3分の1は、英国や米国のリストにはまったく見当たりません。

継続的に目立つブランドを分けるのは、幅広さです。典型的な上位10位以内のブランドは90を超える商品カテゴリに登場しますが、順位が下位半分のブランドは約五つです。単に言及が多いだけでなく、はるかに多くの質問に関係しているのです。リストの変化も速く、最上位は月ごとにほとんど変わらない一方、各リストのブランドの約13%がわずか1カ月で圏外になります。可視性は一度獲得すれば終わりではなく、獲得し続けなければなりません。

TrendosのAd Radarは、ChatGPTの会話に付随して表示されるスポンサー枠を追跡しています。初期データでは、どの業界や広告主が最も素早く動いているのでしょうか。また、マーケターは有料の可視性と、基盤となるAIモデルが自然に言及・推薦するブランドをどう区別すべきですか。

ChatGPTの広告は小売とB2Cに大きく偏り、追跡対象のおよそ50〜70%を占めています。残りはB2Bで、主に自社サービスを宣伝する企業や代理店です。ChatGPTの利用者は主として消費者ですが、B2Bの利用も確かにあるため、理にかなっています。

OpenAIの広告プラットフォームはまだ初期段階です。新しい形式や機能が追加され続け、展開の進み方も均一ではありません。私が最後に確認した時点では、OpenAIが進出を発表した後でも、欧州のいくつかの市場では広告が稼働していない、あるいは課金対象になっていませんでした。したがって、どの業界が最も速く動いているかという評価は、半年後も広告を出している企業の姿というより、新しいものを試す意欲のある企業の現時点の姿です。

そこに広告主にとっての情報の不足もあります。OpenAIは、自社の広告がどのプロンプトに表示されるかも、競合が何をしているかも示しません。TrendosのAd Radarなら、どのプロンプトで自社広告が表示されるかを正確に確認し、同じカテゴリの他の広告主についても、広告数、リンク先、使用する見出しや説明を調べられます。

今のところ、有料と自然な言及は簡単に見分けられます。ChatGPTはスポンサー枠を明確に表示し、回答の下に配置するので、回答そのものに混ざることはありません。自然な推薦はモデルが回答としてあなたを選ぶこと、有料掲載はその下の場所を借りることです。

正直なところ、これは時間とともに難しくなると思います。広告が本物の回答の一部に見え、そう感じられるほど、成果が上がる傾向があります。GoogleやMetaでもそうでしたし、ChatGPTも同じ方向に進むでしょう。だからこそ、ブランドは有料と自然な可視性を並べて追跡する必要があります。

生成エンジン最適化の課題の一つは、相関と因果関係の区別です。ブランドのAI可視性が改善したとき、それがデジタルPR、第三者の報道、自社コンテンツの強化、レビュー、技術的変更、あるいは別の要因のどれによるものかを、マーケティングチームはどう判断できるのでしょうか。

成果の要因を特定することはGEOで最も難しい問題の一つで、すべての行動と結果を完璧につなげられる人はまだいません。ただ、ブランドは当てずっぽうで判断しているわけでもありません。Trendosでは、AIエンジンが自社や競合に言及するとき、どの情報源を引用するかを正確に確認できるため、何が機能しているかがかなり分かります。

最も信頼できる方法は、特定の行動を特定の情報源に結び付けることです。自社カテゴリですでに引用されているサイトに掲載されたら、その情報源が関連するプロンプトへの回答に登場し始めるか、そこに自社ブランドも付いてくるかを観察できます。レビュー、アフィリエイトでの掲載、自社サイトの新しい内容も同様です。総合スコアが動くのを待って理由を考えるのではなく、モデルが実際に使う情報源を見ているのです。

有料施策ではさらに明確です。ChatGPT広告では、他の有料チャネルと同じように、UTMを使って流入やコンバージョンを測り、直接的な効果を追跡できます。

AIの回答は自然に変動するので、1日だけの結果に反応するより、数週間の傾向を見ることが大切です。私たちは、こうしたつながりを自動で示すKey Insightsも開発しており、チームがすべてのグラフを自分で調べる必要をなくそうとしています。GEOにはまだ不確実性がありますが、何が最も価値をもたらしているかを明確に把握するツールは、すでにブランドの手にあります。

Trendosは最近、AIエージェントが可視性、競合、引用、広告のデータに直接問い合わせられるMCP連携を導入しました。AI可視性の管理は、マーケターがダッシュボードを分析する形から、エージェントが継続的に不足を特定し、変更を提案・実行する形へと移るとお考えですか。

そういう方向に進んでいると思いますし、私たちもすでにその実現に取り組んでいます。エージェントを抜きにしても、Trendosはダッシュボードを見せるだけでなく、ブランドのために実際の作業を行う方向へ進んでいます。最近、基本的な技術上の問題でAIボットを完全に遮断している小規模メーカーのサイトを見つけましたが、社内にはその点を確認すべきだと知っている人がいませんでした。私たちは問題を知らせましたが、目指すのは、先方の誰かがグラフを読み解かなくても、代わりに修正できることです。

エージェントはその自然な延長です。すでにTrendosの背後にあるデータを読めるシステムなら、欠けている引用を見つけて適切に対応するまでに、それほど大きな飛躍は必要ないはずです。ダッシュボードが完全になくなるとは思いません。技術に詳しい利用者は、特に正確な追加検索クエリや実際の回答文など、生データを今も求めています。ただ、大半のブランド、つまりデータアナリストになりたくない90%にとっては、エージェントが裏側で静かに管理し、人間の判断が必要なときだけ知らせる形が最終地点だと思います。

AIアシスタントが質問への回答を超え、商品の推薦、販売者の比較、最終的にはエージェントによる取引完了へと進む中で、「検索可視性」という概念はどう変化し、ブランドは最終的にどの指標を最も重視するようになるでしょうか。

「検索可視性」は、エージェントが誰かに代わって行動するときに自社ブランドを選ぶかどうか、という、より大きな全体像の一部になると思います。回答で言及されることと、エージェントに実際に選ばれ、比較で好意的に評価され、取引を完了してもらうことは別で、後者の基準ははるかに高くなります。エージェントによる商取引で、すでにその始まりが見えています。

エージェントによる商取引が本格化すれば、可視性だけでは足りません。評価の肯定的・否定的な傾向が格段に重要になります。あなたに代わって三つの販売者を比較するエージェントは、誰が言及されているかだけでなく、誰が信頼でき、レビューが良く、価格に見合う価値があると説明されているかを検討するでしょう。検討対象のブランドの中でどれだけの頻度で自社が選ばれるかという推薦率は、単純な言及数よりはるかに意味のある指標になります。

構造と機械可読性も、さらに重要になると思います。今は、モデルが簡単に抽出できるようFAQ形式の内容を書くことが中心です。エージェントが代わりに取引するようになれば、価格、在庫、取引条件が、単に説明できるだけでなく、エージェントが実際に読み取って直接行動できる形に構造化されているかが問題になります。

重要な留保として、まだ初期段階だということがあります。すべてを把握しているふりをするより、はっきりそう伝えたいです。ただ確信しているのは、エージェントが大規模に取引する前からこの変化に注目するブランドは、かつて早期にSEOに取り組んだブランドがGoogleで得たのと同じように、大きな先行優位を得るだろうということです。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者は、Trendosをご覧ください。