ウリ・サメット氏は、生成エンジン最適化（GEO）、オンライン評判管理、デジタルPRサービスを専門とするAIマーケティングエージェンシーBuzz DealerのCEOである。
数十年にわたり、ブランドの第一印象は通常、検索エンジンの結果ページで形成されてきた。自社のカテゴリでトップ10にランクインすれば、ゲームに参加できた。しかし、2026年に入りさらに進むにつれ、その現実は根本的に変化している。
今日、消費者は単に用語を検索して参照リストを期待しているわけではない。代わりに、質問を投げかけ、答えを期待している。米国ユーザー1人あたりのグーグル検索回数が前年比で約20%減少している中、多くの消費者は従来の検索エンジンからChatGPT、Perplexity、Geminiといったプラットフォームに移行している。マッキンゼーの調査によると、消費者の50%が「現在、意図的にAI搭載検索エンジンを探し求めており、ユーザーの大多数が購買決定を下すために使用する最上位のデジタル情報源だと述べている」という。
この新しい状況において、ブランドは単にランク付けされるだけでは不十分であり、AIエンジンが提供する回答の中に統合される必要がある。潜在顧客が質問をするとき、彼らはリンクのリストを求めているのではない。彼らは、語られた自信に満ちた推奨を求めている。あなたのブランドがAIエンジンに十分認識されていなければ、事実上、会話の中に存在しないも同然となる。
これが生成エンジン最適化（GEO）の時代であり、この変化はデジタル行動のあらゆる側面に影響を及ぼす。生成エンジン、すなわち「回答エンジン」は、オンラインでブランドや製品を発見する方法を変えるだけにとどまらず、それらに対する感情を決定する上でも大きな役割を果たす可能性がある。ブランドエクイティは、人間中心の社会的構成概念から社会アルゴリズム的なものへと移行しており、AIモデルが主要な審判として機能している。これらのモデルは、あなたのブランドに関するあらゆるデータを分解し、ユーザー向けに統合された物語に組み込む。
あなたのブランドが推奨可能な状態を維持するために、GEO監査が当然ながら最初の段階となるべきである。以下は、AIエンジンが現在あなたのブランド情報をどのように処理しているかを判断し、ギャップを発見して対処するための5つのシンプルなステップである。
1. 発見と推奨のギャップを測定する
AIツールは現在、多くの顧客ジャーニーのリサーチ段階を事実上所有しており、ユーザーがウェブサイトを訪問する前に温かい推奨を提供することが多い。この段階におけるあなたのブランドの存在を監査するには、ブランド名検索を超えて進む必要がある。主要な回答エンジンに対し、あなたの業界に関するブランド名を含まないカテゴリレベルの質問を投げかけ、潜在顧客が辿るであろう自然な経路を模倣するのだ。
もし競合他社が一貫して言及され、あなたが言及されていない場合は、AIエンジンが提供する引用を分析すること。もし彼らがあなたが掲載されていない業界リストや特定のニュース記事を引用している場合、従来のSEOだけでは修正できない発見ギャップを特定したことになる。
2. 正確性とアルゴリズム的信頼を検証する
AIモデルは確率的推論者である。一貫性のないデータに遭遇すると、彼らは仮定やハルシネーションでギャップを埋める傾向がある。これが、あなたのブランドに関する物語が機械可読で、可能な限り明確かつ簡潔でなければならない理由である。
主要な大規模言語モデルがあなたの企業のサービス、リーダーシップチーム、中核的使命について提供する説明を監査すること。古いLinkedInプロフィールや矛盾するB2Bデータベースエントリーなど、主要プラットフォーム間での一貫性のない情報は、アルゴリズム的信頼を損なう可能性がある。
高品質な構造化データを維持するブランドは、AIエンジンが大規模にそれらを表現する正確性において大幅な向上を見ることができる。戦略的データレイヤーとして機能することで、これらの機械可読タグはブランドエンティティ間の特定の関係を定義し、AIモデルを検証可能な事実に効果的に根付かせ、しばしばハルシネーションにつながる曖昧さを減らす。
3. 信頼シグナルのためのPRフットプリントを評価する
AIエンジンは、ブランドの言葉を額面通りに受け取ることはほとんどない。彼らは外部の「信頼シグナル」を優先し、しばしば確立されたニュースメディアや業界出版物を引用してブランドの信頼性と証拠を検証する。
あなたのブランドが、AIエンジンが信頼できると考える出版物において十分なフットプリントを持っているかどうかを確認すること。もし第三者による報道が不足している場合、AIエンジンは高リスクのクエリであなたを推奨する可能性が低くなる。なぜなら、悪い回答を提供する自身のリスクを最小化するために必要な検証が欠けているからである。
4. 関連性とトピカルな深さを分析する
AIエンジンは、特定のサブトピックと明確かつ繰り返し関連付けられた「トピカルオーソリティ」を持つブランドを好む傾向がある。もしあなたのコンテンツが広範すぎるか一般的すぎる場合、AIエンジンはあなたを正しく位置付けるのに苦労する可能性がある。
機械可読な価値の証明についてデジタルプレゼンスを監査すること。これには構造化データ（スキーママークアップ）や「LLMs.txt」ファイルのような他の技術的シグナルが含まれる。これにより、AIエンジンがあなたのサイトから直接正確な情報を抽出できるようになり、あなたの専門性が正しく分類されることが保証される。
5. センチメントとシグナルの整合性を監視する
AIエンジンは、あなたのブランドを取り巻く会話のトーンを重視する。Redditや業界フォーラムなどのプラットフォームからのシグナルは、公式マーケティング以外の現実世界のコンテキストを提供する。
AIエンジンが現在これらのプラットフォームから直接情報を引き出している中、センチメントは重要な信頼シグナルとなっている。もしユーザーのセンチメントが混在しているか、一貫した苦情のパターンがある場合、AIエンジンはあなたのブランドの要約に警告や限定詞を追加する可能性がある。
このようなネガティブな物語が定着するのを防ぐには、受動的な監視を超えて、AI応答を積極的に監査してその情報源を特定すること。その後、構造化データや高権威のブランドデータセットを通じて正確な事実を強化し、AIエンジンのナレッジグラフを再調整できる。
結論
2026年において、AIエンジンに対する不可視性は戦略的失敗である。我々は、AIの統合された物語がブランドの評判となる世界へと向かっている。もしあなたがこれらのエンジンがあなたのエンティティをどのように理解するかを積極的に形成していないなら、事実上、第一印象を偶然に委ねていることになる。
