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。
あなたの顧客は質問を投げかけ、マーケティングチームがおそらく十分に注視していない場所で答えを見つけている。ChatGPTは昨年、週間アクティブユーザー数が8億人に達し、グーグルのAIモードは月間アクティブユーザー数が1億人超、Perplexityは静かに6000万人超の月間アクティブユーザー基盤を構築している。
この成長は、従来のウェブトラフィックに大きな犠牲を強いている。ゼロクリック検索は現在、グーグルの全クエリの約60%を占めており、AI Overviewsが表示されると、最上位ページのオーガニッククリック率は58%低下する。ますます多くの人々が、あなたのウェブサイトを一度も訪れることなく答えを得ているのだ。
従来のSEO（検索エンジン最適化）は、ランク付けされたリンクのために構築された。AI検索は異なるルールを設定し、あなたのブランドはAIモデルが生成する答えの一部にならなければならない。これを実現するための戦略と戦術は、生成エンジン最適化（GEO）として知られている。
私のエージェンシーは過去数カ月間、GEO優先のフレームワークへの移行を進めており、現在のすべてのクライアントのプロジェクトと将来の提供サービスに実践的に導入している。すでに素晴らしい結果が出ている。
以下は、この移行を自ら実現するための7つの戦略である。
1. ブランドの現在のAI可視性を監査する
最適化に投資する前に、ベースラインが必要だ。私の経験では、ほとんどのマーケティングチームは、ChatGPT、Claude、Perplexity、グーグルAI Overviewsにわたって自社がAI生成の回答にどのように表示されるかをテストしたことがなく、それを改善するために行動した企業はさらに少ない。
まず、顧客が実際に使用するであろうプロンプトで各プラットフォームにクエリを実行することから始める。どのブランドが言及され、どの情報源が引用され、どこであなたが不在なのかを記録する。研究によると、ChatGPTが2回以上の応答で同じブランドリストを返す確率は1%未満であるため、信頼できる全体像を得るために各クエリを複数回実行する。
また、アナリティクスでAI参照トラフィックを追跡する。これらのセッションは2025年1月から5月の間に527%増加しており、このチャネルを測定していない場合、不完全なデータで意思決定を行っている可能性がある。
2. ランキングではなくAI引用のためにコンテンツを再構築する
AIモデルは簡潔で権威ある記述を抽出し、それらを答えに統合するため、コンテンツアーキテクチャはこれらのシステムが情報を引き出す方法に合致しなければならない。
最良の素材をどこに配置するかから始める。研究によると、ChatGPTの全引用の44.2%がコンテンツの最初の30%から来ているため、最も強力な洞察を冒頭に配置する。構造化データマークアップ（主にFAQと「HowTo」スキーマ）を使用してコンテンツを機械解析可能にし、AIモデルが抽出して明確に帰属できる直接的で事実に基づいた文章で書く。重要な主張がマーケティングの誇大表現の下に埋もれている場合、AIモデルは答えを明確に述べている競合他社を引用する可能性がある。
3. サードパーティの言及を通じて権威を構築する
AI生成の回答は、ブランド所有のコンテンツから引用することはほとんどない。Ahrefsによる7860万件のAI Overviews、ChatGPTプロンプト、Perplexityプロンプトの分析では、Wikipediaが3つのプラットフォームすべてで最も引用されるドメインであることが判明した。Wikipedia以外では、YouTubeがPerplexityを支配し、RedditがAI Overviewsで高くランク付けされている。
直接的なブランドクエリなしに、AIモデルがあなたを推奨する理由は、あなた自身のウェブサイトである可能性は低い。推奨を促進するのは、これらのシステムがすでに信頼している情報源全体でのあなたのフットプリントである。これにより、デジタルPRはAI可視性に直接的な影響を与える。業界出版物で言及され、専門家フォーラムやレビュープラットフォームでプレゼンスを構築し、正確なWikipedia参照を維持する。
4. 会話型およびロングテールクエリに最適化する
人々はグーグルとは異なる方法でAIを使用する傾向があり、より長く、より会話的なクエリを使用する傾向がある。
BrightEdgeは、8語以上のクエリがAI Overviewsをはるかに頻繁にトリガーすることを発見し、Measure Protocolによる約14万3000件のChatGPT会話の分析では、5件に1件が商業的意図を示しており、このプラットフォームが購買決定を積極的に形成していることを示唆している。
ニュアンスのあるシナリオベースのクエリを含め、顧客が尋ねる可能性のある質問の全範囲をマッピングする。グーグルで「プロジェクト管理ソフトウェア」を検索することと、ChatGPTに「Slack統合を備えた15人のリモートチームに最適なプロジェクト管理ツールは何か」と尋ねることには意味のある違いがある。特定のユースケースに対応するブランドは、AIモデルによって表面化される可能性が高い。
5. ブランドのエンティティプロファイルを強化する
AIモデルは、ブランドを属性、カテゴリ、関係性に結び付けるナレッジグラフを構築する。ウェブ全体でブランドのアイデンティティが一貫しているほど、これらのシステムはより自信を持ってそれを表面化する。
これが重要なのは、ブランド検索ボリュームがAIチャットボットの言及と意味のある相関を示すためである。ウェブサイト、ソーシャルプロファイル、LinkedIn、ビジネスディレクトリ、業界ディレクトリ、データアグリゲーター全体でブランド情報を整合させる。創業日の違い、矛盾する製品説明、古い役員経歴などの小さな不一致でさえ、複数の情報源から単一の信頼できる答えを統合するように設計されたシステムにおける信頼を損なう可能性がある。
6. トラフィックがさらに減少する前にグーグル以外に多様化する
多くの企業は、AI検索の結果として検索参照トラフィックが減少していることに気付いている。ニューヨーク・タイムズやコンデナストを含むメンバーを持つDigital Content Next組織は、グーグル検索参照トラフィックの前年同期比中央値10%の減少を報告した。教育分野では、Cheggが2025年1月に非サブスクライバートラフィックの49%の減少を報告した。
教訓はグーグルを放棄することではなく、唯一の発見チャネルとして依存することをやめることである。メールリスト、コミュニティ、ポッドキャスト、オウンドメディアを通じて直接的なオーディエンス関係を構築し、各AIプラットフォームに個別に最適化する。
7. AI推奨を継続的に監視する
測定されるものは管理される。約40%のアメリカ人が少なくとも1つのAIツールを月に1回使用しており、20%はヘビーユーザーで、月に10回以上AIツールを利用している。しかし、これらのプラットフォームがどのように自社を表現しているかを体系的に追跡しているブランドはほとんどない。
ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini、グーグルAI Overviews全体で、言及頻度、センチメント、正確性、競合他社のシェア・オブ・ボイスを監視することで、このギャップを埋める。不正確さや欠落した詳細を見つけた場合、トラフィックの多いプラットフォームでのネガティブレビューに与えるのと同じ緊急性でそれらに対処する。なぜなら、それらはまさにそういうものだからである。
機会の窓は閉じつつあるかもしれない
AI主導の発見への移行は、注視すべきトレンドではなく、すでに進行中の変革である。AI駆動のトラフィックは、オーガニック検索よりも165倍速く成長しており、AI検索戦略を持たない各月は、競合他社がこれらのモデルが推奨するブランドになるために使える月である。
勝ち残る企業は、AI検索をSEOの延長として扱うことをやめ、独自のルール、指標、プレイブックを持つ根本的に新しいチャネルとして扱い始める企業である。そのプレイブックはまだ書かれている最中であり、リードする機会は大きく開かれている。しかし、それは長くは続かないだろう。
