ポール・エヴァンス氏は、V2RSIONの創業者兼チーフ・ポジショニング・エンジニアであり、企業の成長ポテンシャルを引き出す支援を行っている。
2026年には、マーケターはついに生成エンジン最適化（GEO）を「ChatGPT向けSEO」として扱うことをやめ、それが実際には何であるかを認識するようになると私は考えている。それは、ポジショニング、ブランド、デジタルPRの戦略的な融合である。
現在、ほとんどのGEO実践者は、アプローチが逆になっている。彼らは、そもそも自社のビジネスが大規模言語モデル（LLM）によって推奨されるに値する理由を確立する前に、コンテンツを最適化している。これは、誰に何を販売するかを明確にする前に、セールストークを磨くようなものだ。リーダーが知っておくべきことは以下の通りである。
順序の問題
AIモデル向けの最適化への殺到は、戦術的な狂乱状態を生み出している。企業はウェブサイトにスキーママークアップを詰め込み、「AI可読性」のためにコンテンツを書き直し、ChatGPTの応答における引用配置に執着している。これらは間違った動きではない。ただ時期尚早なのだ。
従来のSEOは、明確化する前に最適化することで何とかなった。なぜなら、グーグルのアルゴリズムは曖昧なポジショニングに対して比較的寛容だったからだ。解決する緊急の問題や、他の47のソリューションとどう違うのかを明確にしなくても、「プロジェクト管理ソフトウェア」でランク付けできた。トラフィックはとにかく到着した。
LLMはそのようには機能しない。ChatGPTやPerplexityがあなたのビジネスを推奨すべきかどうかを評価する際、キーワード密度やバックリンクプロファイルを見ているわけではない。特定の緊急の問題を解決しているかどうかを評価している。差別化が明確かどうか。どのカテゴリーコンテキストで事業を展開しているか。競合する代替案は何か。これらはポジショニングの問題である。デジタルフットプリント全体でこれらに一貫して答えていない場合、どれだけ技術的な最適化を行っても、AIモデルにあなたを推奨させることはできない。
ポジショニングが最初に来る理由
2026年にLLMの推奨を獲得する企業は、GEOがポジショニングから始まることを理解するだろう。解決する緊急の問題、差別化された価値、カテゴリーコンテキスト、競合する代替案である。これはオプションの背景作業ではない。AIモデルがあなたを推奨するのに十分なコンテキストを持っているかどうかを決定する戦略的基盤である。
ポジショニングが不明確な場合に何が起こるかを考えてみよう。ホームページはあることを言い、製品ページは別のことを言い、ソートリーダーシップはまた別のことを言う。人間の購入者は判断力とコンテキストを持ち込むため、この不一致を許容するかもしれない。LLMはそうではない。彼らは見つけたものを統合し、技術的には正確だが戦略的には役に立たない要約を生成することが多い。なぜなら、あなたが彼らに一貫性のあるものを何も与えなかったからだ。
強力なポジショニングはこれを解決する。解決する問題、創造する価値、競合する代替案を定義すると、その明確さが伝わる。チームの話し方、コンテンツが強調するもの、繰り返す証拠に現れる。この一貫性は、コンテキストと組み合わさることで、AIモデルにあなたを推奨する自信を与える。なぜなら、彼らはあなたが何をするかだけでなく、なぜ誰かがあなたを選ぶべきかを説明できるからだ。
ポジショニングから実行へ
ポジショニングが確立されると、ブランドとデジタルPRは、このコンテキストをデジタルエコシステム全体に埋め込む重要な実行レイヤーとなる。ブランド作業は、ポジショニングがビジュアルアイデンティティ、メッセージングフレームワーク、コンテンツ戦略に一貫して現れることを保証する。デジタルPRは、そのポジショニングを権威を持つコンテキスト（出版物、ポッドキャスト、専門家のまとめ）に配置し、人間とAIモデルの両方があなたが誰であるかを学べる場所に配置する。
これはアルゴリズムを操作することではない。あなたのビジネスについて語られたいストーリーが、実際に語られるストーリーであることを保証することだ。ジャーナリストがあなたのカテゴリーについて書くとき、彼らはあなたのフレーミングを参照する。アナリストがソリューションを比較するとき、彼らはあなたの言語を使用する。AIモデルがあなたの分野に関する情報を統合するとき、彼らはあなたのポジショニングがすでに埋め込まれているソースから引き出す。
ここで技術的なGEO戦術は重要だが、脇役である。スキーママークアップはAIモデルが構造化情報を抽出するのを助けるが、その情報が戦略的に健全である場合に限る。引用最適化は推奨頻度を高めるが、明確な差別化を通じて推奨を獲得した場合に限る。コンテンツ最適化はAI可読性を向上させるが、読むべき一貫した戦略的メッセージがある場合に限る。
3層アプローチ
戦術的に考えるのをやめ、戦略的に考え始めよう。GEOの効果は、3つの段階的なレイヤーに依存している。
1. ポジショニングの基盤を監査する。
すべてのチームメンバーが、解決する緊急の問題を10語で明確に述べることができるか。営業、マーケティング、製品は、差別化を同じ方法で説明しているか。そうでない場合、どのGEO戦術もあなたを救うことはできない。
2. ポジショニングのAI理解度をテストする。
ChatGPT、Perplexity、Claudeに、あなたの会社が何をしているか、誰のためのものかを要約するよう依頼する。応答は、あなたのポジショニングが伝わるか、統合の下で崩壊するかを明らかにする。
3. ポジショニングをコンテンツエコシステムに組み込む。
既存のコンテンツを最適化するだけでなく、AIモデルが抽出して参照できる明確な問題ステートメント、差別化主張、カテゴリーコンテキストを中心に再構築する。次に、デジタルPRを通じて戦略的に配信し、AIモデルが学習する権威あるソースにポジショニングを配置する。
戦略的シフト
GEOは戦術的な分野ではない。ポジショニング戦略によって推進される市場参入能力である。技術的最適化として扱う企業は、技術的には正確だが戦略的には役に立たないAI推奨を受け続けるだろう。しかし、ポジショニングに基づいて取り組む企業は、AIモデルが最も効果的な販売チャネルになる可能性が高い。なぜなら、彼らはそれらのモデルに推奨する価値のあるものを与えたからだ。これは、即座のハックやパッチではなく、短期的および長期的なビジネスニーズを解決することである。
今、問題は生成エンジン向けに最適化するかどうかではない。最適化を価値あるものにするポジショニング作業を行うかどうかである。
