.jpg)
参考動画
1. 生成型エンジン最適化（GEO）の背景と必要性
1.1 生成型AIの台頭と市場の変化
近年、ChatGPTをはじめとする生成型AIツールは、従来の検索エンジン利用の概念を大きく変革している。従来、検索エンジン最適化はGoogleやBingなどのウェブ検索エンジンを対象に、質の高いコンテンツ作成やバックリンク獲得、技術的な最適化が中心であった。しかし、ChatGPTは検索クエリに対してウェブ上の情報を元に即時に回答を生成し、引用やリンクを伴って情報を提示するため、単なるオーガニック検索の枠を超えた新たな最適化領域が出現した。
生成型エンジン最適化（Generative Engine Optimization：GEO）は、こうした生成型AIツールに自社コンテンツやブランドが推奨されるための最適化手法であり、既存のSEO手法と並行して取り組むべき重要な施策となっている。たとえば、ChatGPTが回答生成の際に参照するデータ、統計、引用情報などをサイト内に明示的に掲載することで、AIツールからの認識を高め、結果として自社の情報が優先的に表示される可能性が高まる。
1.2 ChatGPT with Search の登場とその影響
動画内で紹介されているように、ChatGPT with Searchは、ユーザーが入力した検索クエリに対して、Bingの検索結果を元に回答を生成する仕組みである。具体的には、以下のプロセスが行われる。
- ユーザーがクエリを入力すると、ChatGPTがバックエンドでBingのウェブ検索を実施。
- 検索結果から適切なウェブサイトやデータを抽出し、引用・リンク付きで回答を生成。
- 回答には、商品カテゴリーやサービス紹介、統計データ、専門家の引用などが含まれ、ユーザーにとって価値ある情報が短時間で提供される。
この新しい仕組みは、従来のSEOと同様に「ウェブ上での見つけられやすさ」が依然として重要であることを示している。すなわち、Bingのインデックスに自社サイトが正しく登録され、さらにChatGPTがその情報を正確に参照できる状態でなければならない。これにより、企業は「Bing最適化」と「生成型AI最適化」の両輪でアプローチする必要がある。
2. 基本戦略：Bing最適化とGEOの連携
2.1 Bingにおける可視性の確保
ChatGPT with Searchが利用するバックエンドの検索エンジンはBingであるため、まずはBing上での自社サイトの可視性が前提となる。BingはGoogleに比べるとアルゴリズムがシンプルであるため、比較的容易に上位表示が狙えるとされるが、依然として以下の点に注意が必要である。
- サイトのインデックス状況確認: Bing Webmaster Toolsを利用し、自社サイトが正しくインデックスされているか確認する。
- サイト速度とモバイル最適化: ページの読み込み速度やモバイル対応は、Bingでもユーザー体験向上のために重要な要素となる。
- 構造化データの実装: Schemaマークアップなどの構造化データを活用することで、Bingや生成型AIツールにサイト内容を正確に伝えることができる。
2.2 GEOのためのコンテンツ最適化
生成型エンジン最適化を実現するためには、単にBing上で上位表示されるだけでは不十分である。ChatGPTなどの生成型AIツールは、ウェブ検索の結果を「要約」し、ユーザーに提示するため、以下の要素が特に重要となる。
- 明確な引用とデータの提示: 統計データや具体的な数字、実際の事例などをコンテンツ内に明記する。これにより、AIツールはその情報を信頼できるデータ源として認識しやすくなる。
- 読みやすさと文章の簡潔性: 短くシンプルな文章構造は、AIオーバービュー（GoogleのAI回答機能など）でも高く評価される。
- 内部リンクと情報の網羅性: 関連コンテンツ間でのリンクや、トピッククラスターとしての整理は、全体の情報網の質を向上させ、生成型AIツールからの評価を高める。
たとえば、ある弁護士事務所が「ニューヨークにおける自動車事故の平均支払い額」といった具体的なデータを提供していれば、その情報はChatGPTによる回答生成時に引用される可能性が高くなる。また、専門家の見解や引用を取り入れることも、オーソリティ向上に直結する。
2.3 デジタルPRとコンテンツマーケティングの融合
生成型エンジン最適化においては、外部からの言及や被リンクの獲得も極めて重要である。動画内では、デジタルPRを通じて他媒体からのリンクや引用を獲得することが、ChatGPTのようなツールで自社情報が取り上げられる一因になると述べられている。
- メディアとの連携: 業界専門のメディアやニュースサイト、ブログなどに対して、積極的に情報提供を行う。
- オリジナルデータの発信: 自社で収集したデータや統計、調査結果を元に記事やレポートを発行することで、専門家としての地位を確立する。
- 引用されやすいコンテンツ作成: 読みやすく、かつ具体的な数字や事例が豊富なコンテンツは、第三者のサイトから引用される確率が高まる。
これらの取り組みは、結果的にAIツールが学習データとして参照する際の情報の質を向上させ、生成型エンジン内での自社情報の露出増加に貢献する。
3. 実践例とケーススタディ
3.1 プロダクトカテゴリーの最適化
動画内では、ChatGPTが実際にプロダクトカテゴリーのページを引用している例が紹介されている。たとえば、あるECサイトが特定の製品群に関するページを最適化しておくことで、ユーザーが「おすすめの○○」と検索した際に、そのページが引用される可能性が高くなる。ここで重要なのは、以下のポイントである。
- ターゲットキーワードの徹底: 製品やサービスに関連するキーワードを意識し、タイトル、見出し、本文に自然に散りばめる。
- 詳細な情報提供: 商品説明だけでなく、スペックや利用シーン、ユーザーレビューなど、実際に購入を検討する上で必要な情報を充実させる。
- 構造化データの活用: 製品情報をSchemaマークアップなどで明示することで、検索エンジンやAIツールが内容を正確に理解できるようにする。
3.2 サービス業における最適化事例
サービス業の場合、特定のサービス内容やその実績を明確に示すことが重要である。動画では、あるサービス業者が「生成型エンジン最適化」に関するキーワードで上位表示され、ChatGPTの回答内で引用された例が取り上げられている。
- 専門的なノウハウの共有: 例えば、あるコンサルティング会社が、業界のトレンドや具体的な成功事例を分かりやすく解説する記事を公開する。
- 実績の数字を提示: 顧客の成果、統計データ、ROI（投資利益率）など、実際の数字を明示することで、信頼性を高める。
- ユーザー事例や証言の掲載: 顧客からのフィードバックや、実際の事例を紹介することで、第三者の評価としての役割を果たす。
こうした具体例は、単なる理論ではなく、実際に企業が生成型エンジン最適化に取り組む上での有用な実践例として、多くのマーケターに示唆を与えている。
3.3 デジタルPRによる成功事例
デジタルPRの活用は、企業が生成型AIツールの評価対象となるための重要な手段である。動画内では、業界内の権威あるメディアに取り上げられることで、ChatGPTの検索結果に自社情報が引用されやすくなる事例が紹介されている。
- 専門家としてのブランディング: 専門家のコメントやインタビュー記事を多数発信し、業界内での権威を確立する。
- 外部サイトとの連携: Huffington Postなどの大手メディアとの連携により、高品質な被リンクを獲得する。
- タイムリーな情報発信: 業界の最新トレンドや調査結果をタイムリーに発信することで、話題性を高め、第三者からの引用を誘引する。
これらの取り組みにより、企業は生成型AIの学習データとして取り上げられやすくなり、結果としてChatGPTなどのツール内での露出が向上する。
4. GEOの技術的背景と研究動向
4.1 生成型AIの内部処理の概要
生成型エンジン最適化の根幹には、生成型AIモデルの内部処理がある。動画内で紹介されている研究論文によると、ユーザーが入力したクエリは、まず個別の検索語に分解され、Bingなどの検索エンジンで実際のウェブ検索が行われる。その結果得られた情報が、AIモデル内で要約され、最終的にユーザーへと提示される仕組みとなっている。
- クエリ分解: ユーザーの入力を複数の具体的な検索語に変換する。
- ウェブ検索の実施: Bingなどの検索エンジンで実際の検索が行われ、関連するサイトやデータが抽出される。
- 情報の要約と回答生成: 抽出された情報がAIモデルによって統合・要約され、最も信頼性の高い回答として提示される。
このプロセスにおいて、情報源となるサイトがしっかりとインデックスされ、かつ高い評価を受けることが、生成型AI内での引用に直結する。
4.2 GEOに関する研究論文の知見
現在、生成型エンジン最適化に関する学術的な研究は始まったばかりであるが、既に一部の論文では、統計データや引用、シンプルな文章構造が、AIツールによる評価に大きな影響を与えることが示されている。具体的には、以下の要素が挙げられている。
- 情報の正確性: 誤情報が混在していると、AIモデルは信頼性を低く評価する。
- 引用と出典の明示: 第三者が確認可能な情報源として引用されていると、評価が上がる。
- シンプルな文章構造: 短く明確な文章は、AIによる情報抽出と要約が行いやすくなる。
こうした研究動向は、企業が今後どのようにコンテンツを最適化していくべきかの指針となる。企業は、単なる文章量の多さではなく、質と構造の両面で最適な情報提供を目指す必要がある。
5. 将来予測と応用戦略
5.1 生成型AIとSEOの未来
生成型AIツールの普及は、今後数年間でさらに加速すると予測される。ChatGPTや同様のツールは、今や単なる補助的な情報検索ツールに留まらず、ユーザーの購買意思決定や情報収集の第一選択肢となる可能性が高い。結果として、企業は従来のSEOだけでなく、生成型エンジン最適化（GEO）をも積極的に取り入れることで、市場における競争優位性を確立しなければならない。
具体的には、以下のポイントが今後の焦点となると考えられる。
- マルチエンジン最適化: Google、Bingに加え、ChatGPTや将来的に登場する新たな生成型エンジン向けの最適化手法の確立。
- リアルタイムデータの活用: ユーザー行動やトレンドに基づく最新の統計データ、リアルタイム情報の提供を強化し、AIツールの評価を高める。
- 統合型マーケティング戦略: SEO、コンテンツマーケティング、デジタルPR、SNSなど、あらゆるチャネルでの情報発信を統合し、一貫したブランドメッセージを構築する。
5.2 実践的な応用例
今後の戦略として、具体的に企業が取り組むべき施策には以下のようなものが考えられる。
- サイト全体の見直しと構造最適化:
・Bing Webmaster Toolsによるインデックス確認と最適化。
・モバイルファーストのレスポンシブデザインの徹底。
・構造化データの実装によるAIツールへの情報伝達の最適化。 - コンテンツの再設計と充実:
・短く明確な文章構造と、引用、統計、具体例の積極的な盛り込み。
・トピッククラスター戦略による内部リンクの強化。
・定期的なコンテンツの更新と、最新のデータによる補強。 - デジタルPRの強化と外部連携:
・業界権威やメディアとの連携を強化し、被リンクと引用を増やす。
・自社の調査結果や統計を発表し、専門家としての地位を確立する。
・ソーシャルメディアやオンラインイベントを通じた情報発信を強化する。 - 内部データ分析とPDCAサイクルの実践:
・アクセス解析ツールを活用し、ユーザー行動を定量的に把握する。
・PDCAサイクルに基づき、定期的な戦略見直しと改善施策を実施する。
5.3 市場環境と競争の激化
SEOおよびGEOの分野は、依然としてゼロサムゲームであり、限られた検索結果枠を巡って熾烈な競争が続く。特に、生成型AIツールが市場に浸透する中、次のような課題とチャンスが存在する。
- 競合他社との競争:
・多くの企業が生成型エンジン最適化に取り組む中、差別化を図るためには、より質の高いコンテンツと信頼性の確保が必須となる。
・先行者利益を得るためには、早期の戦略実装と継続的な改善が求められる。 - 新たな検索プラットフォームの登場:
・GoogleやBingに加え、新興の生成型エンジンが登場する可能性がある。これらのプラットフォームごとに異なる最適化手法が必要となるため、柔軟な戦略転換が求められる。
・複数の検索エンジンやチャネルにまたがる統合型戦略が、今後の成功の鍵となる。 - ユーザー体験の変革:
・ユーザーは従来のテキストベースの検索に加え、対話型や視覚的な情報提供により多くの価値を見出すようになる。
・これに合わせたコンテンツやサイトデザインの最適化が、SEOおよびGEOの評価基準となる。
6. 専門家の視点と業界動向
6.1 専門家の意見と経験から見たGEO
業界の先駆者であるExposure Ninjaは、生成型エンジン最適化の分野で実際に多くのクライアントのサイトを改善し、その成果を実証している。専門家は、以下のポイントを特に重視している。
- 統計データと独自調査の活用:
・自社で収集したデータや統計、顧客の実績情報を積極的にコンテンツに反映させることで、AIツールからの引用や評価を得やすくする。 - シンプルかつ明確な文章:
・複雑な言い回しを避け、簡潔で読みやすい文章は、AIの要約処理にも適している。 - 多角的なデジタルPR活動:
・業界メディアとの連携や、外部サイトからの言及を獲得するための戦略的なアウトリーチが、全体のオーソリティ向上に寄与する。
これらの専門家の実践的な取り組みは、今後のSEO戦略において非常に参考になるものであり、企業は積極的に取り入れるべきである。
6.2 今後の業界動向と市場予測
生成型エンジン最適化は、まだ新しい分野でありながら、すでに多くの企業がそのポテンシャルに注目し、実践を開始している。将来的には、以下のような動向が予測される。
- 生成型AIツールのさらなる普及:
・ChatGPTをはじめとするツールの利用が一般化し、ユーザーの情報収集手段として確固たる地位を築く。 - GEOの評価基準の進化:
・AIツール側のアルゴリズムが進化するにつれ、従来のSEO評価に加えて、体験や引用、統計データなど、より細かな指標が重視されるようになる。 - 統合型マーケティング戦略の台頭:
・SEO、コンテンツマーケティング、デジタルPR、SNS連動が一体となった統合的な戦略が、企業の競争力の決定打となる。 - 業界間の競争激化:
・生成型エンジン最適化に早期参入した企業が先行者利益を享受する一方で、後発企業も迅速な対策を求められるため、業界全体での競争は激化することが予想される。
7. 統合的なSEOとGEO戦略への提言
7.1 戦略の全体像
企業が今後のデジタルマーケティングで成功を収めるためには、SEOとGEOの両面から統合的なアプローチを取る必要がある。具体的には、以下のような全体戦略が考えられる。
- 基盤の強化:
・ウェブサイトの技術的最適化（サイト速度、モバイル対応、構造化データ）を徹底する。 - コンテンツの質の向上:
・ユーザーの検索意図に合わせた情報提供と、具体的な統計データや引用情報を盛り込んだコンテンツ作成。 - 外部との連携:
・デジタルPR活動や業界専門家とのコラボレーションにより、外部からの信頼性と被リンクを強化する。 - 生成型AIへの最適化:
・ChatGPTなどの生成型AIツールが参照する情報の質と可視性を高め、特にBingを中心とした検索エンジンの最適化を実施する。 - データドリブンな戦略の実践:
・定期的なデータ分析とPDCAサイクルを回し、施策の効果を検証しながら柔軟に戦略を調整する。
7.2 実行のための具体的アクションプラン
- 初期診断:
・Bing Webmaster ToolsやGoogle Search Consoleを活用し、自社サイトのインデックス状況やパフォーマンスを確認する。 - コンテンツ改善:
・既存記事の見直しと再構築。特に引用、統計、専門家コメントの追加を行い、シンプルで明確な文章にリライトする。 - 外部施策の強化:
・業界メディアへのプレスリリースや、デジタルPRキャンペーンを実施する。 - 内部連携の強化:
・トピッククラスターを構築し、関連コンテンツ同士を内部リンクで強固に連結させる。 - 継続的なモニタリング:
・定期的なアクセス解析と、生成型AIツールの挙動をモニターし、必要に応じて施策を迅速に修正する。
8. 結論：新時代におけるデジタルマーケティングの革新
本記事で解説したように、生成型AIツールの普及は、従来のSEO戦略に大きな変革をもたらしている。ChatGPT with Searchをはじめとする新たな最適化手法は、企業が今後の情報提供の競争で優位に立つための必須ツールとなる。従来の技術的な最適化やコンテンツの充実に加え、外部からの信頼性向上、そして生成型AIに対する最適化を包括的に実施することで、企業はこれまで以上に強固なブランドと持続可能な成長を実現できる。
マーケターや企業は、今後も変化する市場環境に迅速に対応し、常に最新の技術と戦略を取り入れることで、ゼロサムゲームの激しい競争においても、確実な成功を手にすることができるだろう。特に、生成型エンジン最適化（GEO）の分野は、今後ますます注目される領域であり、早期に取り組むことで先行者利益を享受できる可能性が高い。
また、統合型マーケティング戦略の中で、SEO、デジタルPR、コンテンツマーケティング、SNS、動画、音声検索など、多様なチャネルを連携させることが、未来の成功の鍵となる。企業は単一の施策に依存するのではなく、全体最適を目指した戦略を構築し、ユーザーにとって真に価値ある情報提供を行うことで、ブランドの信頼性と認知度を一層高める必要がある。
生成型AIと従来の検索エンジンの融合は、今後も急速に進展することが予測される。企業はこの新たな時代において、変化を恐れず、革新的なアプローチを追求することで、未来のデジタルマーケティング市場におけるリーダーシップを確立できるであろう。
まとめ
本記事では、ChatGPT with Searchを軸とした生成型エンジン最適化（GEO）の全体像、実践的な戦略、そして将来の展望について、第三者の視点から詳述した。以下のポイントが特に重要である。
- 基盤の整備とBing最適化:
・自社サイトがBing上で確実にインデックスされ、可視性が高まるように最適化する。 - 質の高いコンテンツ作成:
・ユーザーの検索意図に合わせた情報提供、具体的な統計データや引用の盛り込み、シンプルな文章構造の採用。 - デジタルPRと外部連携の強化:
・業界専門家との連携や、外部メディアからの引用・被リンクを獲得することで、オーソリティを向上させる。 - 生成型AIへの最適化:
・ChatGPTなどの生成型AIツールが参照する情報の質を高めるため、内部データの充実と構造化データの実装を進める。 - 統合型マーケティング戦略:
・SEO、コンテンツマーケティング、SNS、動画、音声検索など、あらゆるチャネルを連携させた総合的なアプローチを採用する。 - 継続的なデータ分析とPDCAの実践:
・定量的なデータ解析に基づき、施策の効果検証と改善を継続的に実施する。
生成型エンジン最適化は、今後のデジタルマーケティングの新たなフロンティアとして、企業の成長とブランド構築に大きな影響を及ぼすと考えられる。競争の激しい市場環境において、先行者利益を享受するためにも、早期かつ積極的な戦略の実装が求められる。
未来は急速に変化するが、企業がこの新たな技術と戦略を柔軟に取り入れ、統合的なアプローチを実践することで、持続可能な成功を収めることは間違いない。SEOとGEOの両面からの最適化を実現するために、各企業は常に最新の情報と技術をキャッチアップし、変革の波に乗る準備を進める必要がある。
参考情報
https://www.youtube.com/watch?v=pZHpOMiE-A8
