あなたの５つ星レビューは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％に増加している。

この増加にもかかわらず、多くの企業は依然として従来の方法でコンテンツ戦略を最適化している。その結果、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落していた。

Alps2Alpsでは、チームとともに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てきた。私たちは戦略を再構築し、体系的なGEOワークにより、競合他社の中でAI検索モデル（Basebrightサービスに基づく）でトップになった。

短い考え方は、AIがウェブサイトをランク付けしないということである。代わりに、インターネット上のさまざまなソースからの回答をコンパイルし、SEO基準とは根本的に異なる証拠の基準を持つ。

検索ランキングからAIの引用へ

プリンストン大学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）という用語を提案した。彼らは、さまざまなコンテンツ戦略がAI生成の回答における可視性に与える影響をテストし、適切な最適化により引用率を最大40％増加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低下させることも発見した。

ビジネス上の理由は簡単だが、実践するのは難しい。ガートナーは、伝統的な検索ボリュームが2026年までに25％減少することを予測しているとしている。カプジェミニの2025年の消費者調査では、3つの大陸にわたる12,000人を対象に行われ、すでに58％の人が製品の発見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、顧客があなたを見つけたり見つけなかったりする方法である。現実に適応してコンテンツ戦略を再構築した後、1年間のテストの結果、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合わせたコンテンツ戦略の再構築の後、ここでは何が機能し、何が機能しないのかを説明する。

完璧なレビューは新しい危険信号

プリンストン大学の研究では、直感に反することが発見された。引用や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の可視性を大幅に高めることができた。顧客レビューに依存する企業にとって、これは重大な意味を持つ。スター評価が重要ではないということではなく、AIはTrustpilotやGoogleマップ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となる。ただし、それだけでは十分ではない。モデルが転送についての回答を合成する場合、抽出できるものが必要になる。「素晴らしいサービス！」ではそれができない。これは、これらのシステムがどのように機能するかを考えることで理解できる。ChatGPTが旅行者の転送についての質問に答える場合、スターだけを数えるのではない。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の情報を合成する。詳細な説明はモデルに具体的なものを与える。

あなたのレビュープロファイルに多少の矛盾があっても、それが役に立つ。たとえば、旅行には天候の混乱やフライトの遅延が伴う。そうした問題がパブリックレビューに現れ、企業がテンプレートの「ご意見を大切にします」というのではなく具体的な詳細で応答した場合、それは本物性を示す。ただ賛美だけが並ぶプロファイルは、消費者やAIシステムにとって作られたように見える。

実用的には、レビューを依頼する顧客をフィルタリングを停止するということである。すべての顧客、特にROUGHな経験をした顧客にレビューを依頼する。批判に対して具体的な詳細でパブリックに応答する。汚さがポイントである。そこに本物の評判と合成されたものの違いがある。

抽出のために書く

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、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す。また、独立したプラットフォームを優先する。TripAdvisorでの言及、ユーザーが実際にサービスを利用した経験を説明したRedditのスレッド、実際にサービスを利用したインフルエンサーのYouTubeビデオは、企業のブログでの同じ情報よりも、引用の重みが大きい。第三者プラットフォームでのユーザー生成コンテンツは、詳細で、会話的で、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。如果業界誌があなたのセクターについての記事であなたを引用する場合、その引用はAIの生成回答のための引用可能な材料となる。著名なドメインにあり、名前のある専門家に帰属し、特定のトピックに言及している。1つの良い引用が、数十のAI生成回答に現れることができる。

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を助ける。質問と回答の形式で機能する言語モデルに合う、FAQセクションでの直接的で具体的な回答が良く機能する。また、言語自体も重要である。「私たちはリーディングサービスです」というのはノイズである。「私たちは５カ国にわたる１２のサービスを運営し、平均応答時間は６分です」というのは、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、クエリの言語で応答する。もしあなたの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、あなたはそれらのクエリに不可視である。複数の市場で事業を展開する企業にとって、多言語コンテンツはGEOの要件である。

サポートチケットはコンテンツの金鉱

ほとんどのAIを使用する企業には、基本的なタスクのためにChatGPTタブを開けたチームメンバーがいる。ただし、それは始まりにすぎない。GEOにおける本物の競争上の利点は、自分の運用データを使用して、創造と最適化を導くことにある。

企業は毎月数千の顧客の問い合わせに対応している。転送の場合、たとえば、そのうち約４５％が繰り返されるものである。AIアシスタントを介してそれらをルーティングし始めたとき、すぐに明らかになった利点は、応答時間の短縮と、サポートスタッフの解放であった。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ているか、旅の各段階で顧客が何を尋ねているかについて、明確な地図を持つようになった。

それらの質問は、ChatGPTに尋ねられるものと同じである。如果あなたが、ちょうどそれ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。如果持っていない場合、誰かのRedditのコメントが回答になる。

同じ原理が、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。ギャップはどこにあるのか。新しい競合他社がAIの回答に現れ始めた場合、どのようなコンテンツを作成したのか。企業にとって、これは毎週の実践であるべきである。

GEOは、プロジェクトとして開始されるものではなく、継続的なプロセスである。ジェネレーティブモデルは常に更新される。優先するソースは変化する。３ヶ月前にあなたに引用をもたらしたものが、今日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、GoogleランキングがAIの可視性に翻訳されない理由について、いつまでも疑問に思っているだろう。

１年前、ChatGPTが私の業界についてどう説明しているかについてはあまり考えていなかった。ただし、今日では、それが毎週最初に確認することの1つであり、回答は変化する。新しいソースが現れ、古いものは消える。それは生きているシステムであり、そこに目立つ唯一の方法は、実際のものを継続的に供給することである。