あなたの5つ星のレビューがAIに不可視である理由

2年前、25%の消費者が検索エンジンの代わりにAIツールを使用して製品やサービスを探していた。今日、その数は58%に増加した。

この増加にもかかわらず、ほとんどの企業はまだ従来の方法でコンテンツ戦略を最適化している。結果として、Googleの最初のページを支配していた企業は、AIの回答から完全に欠けていることがある。

Alps2Alpsでは、 何が起こっているのかを理解するために数ヶ月間テストを行った。チームとともに、戦略を再構築し、体系的なGEOワークにより、AI検索モデル（Basebrightサービスに基づく）で競合他社の中でトップになった。

簡単に言えば、AIはウェブサイトをランク付けしない。代わりに、インターネットのさまざまなソースから回答をコンパイルするが、証拠の基準はSEOの基準と根本的に異なる。

検索ランキングからAIの引用へ

プリンストンとジョージア工科大学の研究者は、2024年の研究で、ジェネレーティブエンジン最適化（GEO）という用語を造った。これは、KDDというトップのデータサイエンス会議で発表された。この研究では、さまざまなコンテンツ戦略がAI生成の回答での可視性にどのように影響するかをテストし、適切な最適化により引用率を最大40%増加させることができることを発見した。また、伝統的なSEO戦術であるキーワードスタッフィングは、ジェネレーティブ検索でのパフォーマンスを実際に損なうことも発見した。

ビジネス上の理由付けは簡単である。ガートナーは、2026年までに従来の検索ボリュームが25%減少すると予測している。ユーザーがAIアシスタントに移行するためである。カップジェミニの2025年の消費者調査では、3大陸の12,000人を対象に行われ、すでに58%の人が製品の発見に検索エンジンの代わりにジェネレーティブAIを使用していることがわかった。スタティスタによると、約40%の旅行者が現在、旅行の計画にAIツールを使用している。

これらは、遠い将来についての予測ではない。これは、すでに顧客の増加する割合があなたを見つける、または見つけない方法である。1年間のテストと戦略の再構築の後、パターンが浮かび上がってきた。数えきれないテストと新しい現実に基づいてコンテンツ戦略を再構築した後、ここに何が機能し、何が機能しないのかがわかった。

完璧なレビューは新しい危険信号

プリンストン研究では、ある逆説的なことが発見された。引用と具体的な統計をコンテンツに追加することは、言語を磨いたりキーワードを詰め込んだりするよりも、AIの可視性を大幅に改善した。顧客レビューに頼る企業にとって、この意味は重大である。ただし、星の評価が重要ではないということではない。AIは、TrustpilotやGoogle Mapsなどの信頼できるプラットフォームでのスコアの分布を読み取り、強い集約信号が重要である。ただし、それだけでは十分ではない。モデルが旅行者の転送についての質問に答える場合、星だけでは答えられない。レビュー平台、フォーラム、ソーシャルメディア、編集コンテンツから情報を合成する。詳細な説明は、モデルが具体的に取り組むことができるものを提供する。システムの仕組みを考えてみると、これは理にかなっている。ChatGPTが旅行者の転送についての質問に答える場合、星だけを数えるのではなく、レビュー平台、フォーラム、ソーシャルメディア、編集コンテンツから情報を合成する。詳細な説明は、モデルが具体的に取り組むことができるものを提供する。

あなたのレビュープロファイルに実際にある程度の矛盾があっても役に立つ。たとえば、天候の混乱や飛行遅延が発生することがある。顧客がこれらの問題について公開レビューを行い、企業が「ご意見を大切にします」というテンプレートの返信ではなく具体的な詳細で返信した場合、それは本物性を示す。ただ賛美だけのプロファイルは、顧客とAIシステムにとって、人工的に見える。

実際的なまとめは、シンプルだが実践するのが難しい。誰をレビューに招待するかをフィルタリングを停止することだ。すべての顧客、特に悪い経験をした顧客にレビューを求める。批判に対して具体的な詳細を含む公的な返信を行う。混沌が目的である。なぜなら、それが獲得した評判と合成されたものを区別するからだ。

抽出のために書く、印象のために書くではない

ほとんどのマーケティングコピーは、ウェブサイトを閲覧する人間を説得するために書かれている。GEOでは、抽出のために書く必要がある。コンテンツは、AIが特定の事実を抽出し、それを結合された回答に引用できるように構造化する必要がある。

言語モデルは、回答を生成する際に複数のソースから情報を引き出し、独立したプラットフォームを優先する。TripAdvisorでの言及、実際にサービスを利用したユーザーが経験を説明したRedditのスレッド、サービスを実際に利用したインフルエンサーのYouTubeビデオは、企業のブログにある同じ情報よりも引用重みが高い。第三者プラットフォーム上的ユーザー生成コンテンツは、詳細で、会話的であり、独立したソースから来ているため、ジェネレーティブ検索でよくインデックスされる。

同じ論理が、獲得メディアにも適用される。業界出版物があなたのセクターについての記事であなたを引用した場合、その引用はAI生成の回答に引用可能な材料となる。権威あるドメインにあり、名前の付いた専門家に帰属されており、特定のトピックに触れているからである。1つの良い引用は、数十のAI生成の回答に浮かび上がることができる。

あなたのウェブサイトでは、変更はより技術的だが、同様に重要である。構造化データマークアップは、AIのパーサーがあなたのビジネスが何をしているか、どこで運営しているか、どのようなサービスを提供しているかを理解するのに役立つ。直接的で具体的な回答を持つFAQセクションは、言語モデルが動作する質問と回答の形式と一致するため、よく機能する。言語自体も重要である。「私たちは先導的なサービスです」はノイズである。「私たちは5カ国で12のサービスを運営しており、平均応答時間は6分です」は、AIが使用するデータである。

言語のカバレッジは、しばしば見落とされる重要な要素である。AIは、クエリーの言語で応答する。ウェブサイトが英語のみで、顧客の半分がフランス語、ドイツ語、イタリア語で検索する場合、あなたはそのクエリーに対して不可視である。複数の市場で運営している企業にとって、多言語コンテンツはGEOの要件である。

あなたのサポートチケットはコンテンツの金鉱

ほとんどの企業がAIを使用する場合、チームには基本的なタスクのためにChatGPTタブを開けた誰かがいる。ただし、これは出発点であり、戦略ではない。GEOでの実際の競争上の利点は、自分自身の運用データを使用して、創造と最適化を導くことである。

B2Cサービスでは、毎月数千の顧客の問い合わせに対応することがある。転送の場合、約45%の問い合わせは繰り返される。AIアシスタント経由でこれらをルーティングし始めたとき、すぐに明らかな利点は、応答時間の短縮と、サポートスタッフが難しいケースに集中できるようになったことだった。ただし、もう1つの重要な利点は、データであった。顧客が実際に何を尋ねるか、旅の各段階で顧客自身の言葉で、明確な地図を持つようになった。

これらの質問は、人々がChatGPTに尋ねるのと同じものである。もし、あなたがその質問に正確に答える詳細で具体的なページを持っている場合、あなたはAIが引用するソースになる。もし持っていない場合、誰かのRedditコメントが答えになる。

同様の原則は、競合他社の監視にも適用される。どのソースが引用されるのか。どこにギャップがあるのか。新しい競合他社がAIの回答に登場し始めた場合、彼らが引用を得るためにどのようなコンテンツを作成したのか。これは、企業にとって週次の実践となるべきである。

GEOは、プロジェクトの立ち上げ日を持つものではなく、継続的なプロセスである。生成モデルは不断に更新される。優先するソースは変化する。3か月前にあなたに引用をもたらしたものが、今日は機能しない可能性がある。フィードバックループを構築する企業は、時間の経過とともに優位性を蓄積する。他の企業は、いつまでもなぜGoogleのランキングがAIの可視性に翻訳されないのかと疑問に思いつづけるだろう。

1年前は、私はChatGPTが私たちの業界についてどう説明するかについてあまり考えたことがなかった。ただし、現在、それは私が毎週最初に確認することの1つである。回答は変わる。新しいソースが現れ、古いものは消える。生きているシステムであり、実在のものを与え続けることで、システム内で可視性を維持する唯一の方法である。