テッサー・ナピトゥプル氏は、2023年から生成エンジン最適化（GEO）のパイオニアとして知られるインドネシアのArfadiaの創業者兼CEOである。
誰かがChatGPTにマーケティング会社、ファイナンシャルアドバイザー、ソフトウェアプラットフォームを推奨するよう依頼すると、その回答はほぼ権威的に感じられる。短いリストが表示される。詳細な説明を得るものもあれば、簡単に言及されるだけのものもある。そして、大半は全く表示されない。
しかし、すべての経営者が懸念すべき点がある。AIプラットフォームがどのブランドを表示するかを決定する方法は、Google検索のランキングの仕組みとは異なるのだ。そして、ChatGPTの週間アクティブユーザー数が9億人に達し、グーグルのAIオーバービューが全検索の約50%に表示されている現在、これらのシステムに対して不可視のブランドは、取り戻せない可能性のある地位を失いつつある。
私はこの3年間、東南アジア市場全体でAI検索の可視性に取り組んできた。この地域では、断片化の問題が欧米経済よりもさらに顕著である。インドネシアだけでも、1回の購買行動で通常5つから6つのプラットフォームを横断する。TikTokでの発見からWhatsAppでの販売者との会話、マーケットプレイスでのチェックアウトまで、AI推奨が複数の接点に挿入されることが増えている。私がクライアントデータで繰り返し目にするパターンは、研究が現在大規模に確認していることと一致している。
プリンストン大学とインド工科大学デリー校の研究者が2023年11月に発表した研究では、生成エンジン最適化（GEO）と呼ばれるフレームワークが導入された。彼らの主要な発見は、特定のコンテンツ最適化技術により、AI生成応答における可視性を最大40%向上させることができるというものだった。しかし、効果的だった技術は、ほとんどのマーケターが予想していたものではなかった。
従来のキーワード最適化は、最小限の影響しか示さなかっただけでなく、可視性を積極的に損なった。この研究では、キーワードの詰め込みは、最適化を全く行わないベースラインよりも約10%悪い結果となった。実際に効果があったのは、検証可能な統計の追加、コンテンツ内での権威ある情報源の直接引用、そして研究者が権威的で説得力があると表現したトーンでの執筆だった。1万件のクエリに対して9つの異なる手法がテストされ、結果は一貫していた。AIプラットフォームは、自身が回答を構築する方法を反映したコンテンツに引き寄せられるのだ。
より最近のデータは、この全体像に重要な詳細を加えている。SE Rankingは、20の業界ニッチにおいて12万9000の固有ドメインと21万6524ページを分析した。この研究により、120語から180語のコンテンツセクションに構造化されたページは、より短いセクションを持つページよりも70%多く引用されることが明らかになった。また、過去3カ月以内に更新されたコンテンツは、古い素材よりも2倍引用される可能性が高いことも判明した。そして、ほとんどのコンテンツ戦略が完全に見落としている要因がある。参照ドメインの多様性が、ChatGPTの引用確率の最も強力な予測因子であることが判明したのだ。3万2000以上の参照ドメインを持つサイトは、200未満のサイトよりも3.5倍多く引用された。
この最後のデータポイントは強調に値する。なぜなら、不都合な真実を明らかにしているからだ。コンテンツだけでAI可視性を最適化することはできない。ドメインオーソリティ（被リンク、メディア報道、コミュニティでの言及、インターネット全体でのブランドプレゼンスを通じて獲得される）は、AIプラットフォームがコンテンツの質を評価する前に使用するベースラインフィルターとして機能する。
コミュニティプレゼンスといえば、SE Rankingのデータは、RedditやQuoraで大きく言及されているブランドは、ChatGPTからの引用率が約4倍高いことを示した。AIプラットフォームは、あなたのウェブサイトを読んでいるだけではない。他の人々があなたについて何を言っているかを読んでおり、ほとんどの企業はそれを意図的に管理していない。
ほとんどの企業が戦略を誤っているのはここだ。彼らは、Google検索で1ページ目にランクインすることが、自動的にAI応答での可視性につながると想定している。2025年半ばまでは、その想定は成り立っていた。Ahrefsの研究では、グーグルのAIオーバービューで引用されたURLの76%が、オーガニック検索結果のトップ10にもランクインしていることが判明した。現在、その重複は約38%に低下している。Ahrefsは、改善された引用検出方法が低下の一因である可能性が高いと指摘しているが、方向性の変化は明白である。BrightEdgeによる別の分析では、重複率は17%にまで低下している。
そして、さらに複雑になる。異なるAIプラットフォームは異なる情報源を引用する。Ahrefsの研究では、グーグルのAIオーバービューとグーグル自身のAIモードの間で、両方ともグーグル製品であるにもかかわらず、引用の重複はわずか13.7%しかないことが判明した。ChatGPT、Perplexity、グーグルのAI機能は、最も言及される情報源の14%しか共有していない。AI検索を一枚岩のチャネルとして扱うことは、戦略的誤りである。
では、経営者は実際に何をすべきなのか。研究と、検索の断片化がすでに進んでいる市場での私の観察に基づくと、優先すべき4つの調整がある。
1. ランキングではなく、抽出のために構築する。AIプラットフォームは、完全な回答として単独で成立できる120語から180語の自己完結型の文章から引用する。最も価値の高いページを見直し、個々のセクションが意味を失うことなくAI応答に引用できるかどうかを問うべきだ。答えがノーなら、再構築する。
2. 参照ドメインの多様性を主要KPIとして扱う。被リンクプロファイルの広さとAI引用確率の相関関係は、あらゆるコンテンツレベルの最適化よりも強い。メディア報道、ディレクトリリスティング、権威あるサイト全体での獲得言及は、ページ内戦術では再現できない方法でAI可視性を複合的に高める。
3. ブランドのコミュニティフットプリントを監査する。Reddit、Quora、Trustpilot、G2で自社名を検索する。そこで見つけたもの、または見つからなかったものが、AIがあなたを推奨するかどうかに影響を与えている可能性が高い。真のコミュニティプレゼンスの構築には時間がかかるが、引用データはROIの根拠を明確に示している。
4. AIプラットフォームを1つのチャネルとして扱うのをやめる。引用の重複データは、プラットフォーム固有の戦略が必要であること、または少なくとも、1つでのパフォーマンスが別のプラットフォームに転用されると想定するのではなく、ChatGPT、グーグルAIオーバービュー、Perplexityで個別に可視性を検証する必要があることを示唆している。
1つの重要な注意点がある。これらのいずれも、優れた検索最適化の基本を置き換えるものではない。ドメインオーソリティは依然として重要である。コンテンツの質も依然として重要である。プリンストン大学とIITデリー校の研究者自身が、GEOをSEOの代替ではなく拡張として位置づけている。違いは、可視性を獲得するためのルールが拡大したことであり、依然として10個の青いリンクのためだけに最適化している企業は、データがもはや支持しない前提に基づいて運営しているということだ。
