DMS25 Part 2: 検索マーケティングの新時代: ジェネレーティブエンジン最適化 (GEO) の理解

デジタルマーケティングサミット2025のソウルでのロビーとエントランスの様子のコラージュ

これは私のDMS 2025ソウルレポートのPart 2です。Part 1はこちらからご覧いただけます。

私が参加した講演の一つは、セバスチャン・エドガーによるもので、AI（より正確にはLLM）がデータをどのように見ているか、それが私たちの露出にどのように影響するかについて深く掘り下げました。

検索マーケティングに関しては、ユーザーがオンラインで情報を発見する方法において、重要な変化が起きています。Googleが検索市場の約90%を支配している一方で、ChatGPTのようなAIチャットボットは急速に地位を獲得しており、特に若いユーザーの間でその傾向が顕著です。この進化により、私たちは従来のSEOを超えた最適化戦略を適応させる必要があります。

変化する検索の風景

データは、私たちが転換点にいることを明確に示しています。Googleは依然として支配的なプレイヤーですが、AIを搭載した検索は指数関数的に成長しています。プレゼンテーションによれば、Z世代（18-24歳）は従来の検索エンジンの代わりにAIチャットプラットフォームにますます頼るようになっています。実際、この年齢層の46.7%が検索にチャットボットを使用することを好んでいます - これはこれらのプラットフォームが進化するにつれて増加する可能性のある傾向です。

SEO専門家にとって特に懸念される統計は、Googleが検索結果にAI概要（AIO）を表示すると、クリック率が3.97%からわずか0.64%に劇的に低下するというものです。これはAIサマリーが表示されるとオーガニックトラフィックの可能性が大幅に減少することを意味します。

もう一つの興味深い洞察は、ChatGPT検索の52.2%が情報型であるのに対し、Google検索はよりブランド化されているか、ナビゲーション型である傾向がある、ということです。この区別は、異なるプラットフォームに対する最適化方法を理解するために重要です。

私も過去に検索エンジンにおけるAIの影響：どのように大規模言語モデルがオンライン検索行動を再形成するのかについて書きました。

LLMの動作原理: 技術的基盤

AIシステムを効果的に最適化するためには、大規模言語モデル（LLM）がどのように機能するかを理解する必要があります。これらのモデルは：

1. 共通クロールデータ、微調整されたデータセット、強化学習で訓練されている
2. トークン化（単語を数値表現に変換すること）を通じてテキストを処理する
3. 実際には情報を「知っている」わけではなく、次に最もありそうな単語のシーケンスを予測する
4. トレーニングデータにおける近接性と頻度に基づいてブランドをクエリと関連付ける

これにより、最適化へのアプローチが根本的に変わります。従来のキーワードの詰め込みはLLMに効果的ではありません。代わりに、彼らは以下のことにより良く反応します：

• 統計や引用を含む明確で高品質なコンテンツ
• 適切な可読性スコアを持つコンテンツ（フレッシュ・キンケイド8前後）
• HTMLテーブルや適切な引用を使用した構造化フォーマット
• 権威あるドメインからのコンテンツ（特にウィキペディア）

LLMのための最適化戦略

会議で発表された研究に基づいて、いくつかの最適化技術が有望な結果を示しています：

コンテンツ最適化

データは説得力があります。コンテンツに特定の要素を追加することで、AI応答での可視性を劇的に向上させることができます：

これらの数字は、すぐにあなたのコンテンツ戦略を転換させるはずです。これらの技術を実装することで、AIが生成した回答で参照される可能性を大幅に向上させることができます。

しかし、興味深いことに、セバスチャンのスライドでこれらを見たとき、私はすぐに読者に客観的な価値を与えるというSEOのベストプラクティスを思い出しました。これらは基本的に同じです！

技術的最適化

いくつかの技術的要因も、LLMがあなたのコンテンツを解釈し推奨する方法に影響を与えます：

1. あなたのrobots.txtを確認 - LLMボットがあなたのコンテンツをクロールできるようにする
2. JavaScript依存を減らす - LLMはまだJavaScriptが多いサイトに苦戦している
3. スキーママークアップを実装 - 特にMicrosoftにリンクされたボットにとって重要
4. 内部リンクの最適化 - ページが概念的にどのように接続されているかを示すのに役立つ

トラフィック分析

プレゼンテーションからの興味深い洞察：LLMトラフィックの77.35%がブログページに行くのに対し、ホームページはわずか9.04%、ニュースページは8.23%です。製品ページや検索ページはトラフィックの1%未満を占めます。これはあなたのGEO戦略における情報コンテンツの重要性を強く裏付けています。

簡単に言えば、あなたのビジネスはブログを持つ必要があります。

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AIを使用してAIを最適化する

最も興味深いアプローチの一つは、Greedy Coordinate Gradient (GCG)を使用してコンテンツを繰り返し改善し、LLMの可視性を向上させることでした。製品の可視性を高めるための大規模言語モデルの操作研究は、AIが他のAIシステムのためにコンテンツを最適化する方法を示しています。

一例では、AI生成コンテンツが最適化後にSEMrushコンテンツスコアが44%から68%に増加しました。キーワードカバレッジは、最適化されたバージョンで42%から77%に成長しました。

これは実用的なアプローチを示唆しています：チャットボットを使用して自身のコンテンツを最適化する - 効率的かつ効果的なメタ最適化戦略です。

GEOのための実用的なツール

GEOの取り組みを実施し測定するために、いくつかのツールが推奨されました：

1. AIRank by Dejan - ターゲットコンセプトとのブランド関連をテストする
2. HubSpot AI Search Barometer - AI最適化のためのサイトの準備状況を評価する
3. ログファイル分析 - LLMボットトラフィックを追跡する（OpenAI、Gemini、Grok）
4. Google Data Studio with regex filters - AIによるトラフィックの分離と分析を行う

GEO最適化チェックリスト

これを実行可能にするために、セバスチャンのプレゼンテーションに基づいた包括的なチェックリストを以下に示します：

LLMコンテンツ最適化

• 信頼できる情報源からの引用を含める
• 権威ある情報源からの関連引用を統合する
• 興味深く関連性のある統計を追加する
• 言語を簡素化する
• 可読性を向上させる（フレッシュ・キンケイド可読性スコアを使用）
• コンテンツを適切に構造化する（段落、リスト、テーブル）
• ウェブサイトを適切に接続し、URLリンクを確保する

LLM外部最適化

• 外部言及を改善する（リンクより重要）
• ブランド認知度を向上させる（SVの成長で測定可能）
• ブランド化コンテンツを作成する（ブランドの物語を所有する！）
• ウィキペディアページが正確であることを確認する！

LLM技術的最適化

• サイトがクロール可能であることを確認する！チャットボットをrobots.txtで許可する
• JSを使用している場合は注意が必要。チャットボットはうまくレンダリング出来ない（現時点では）
• スキーママークアップ — Microsoftはスキーママークアップを使用してLLMを支援することを確認
• 内部リンクを最適化する — ページがどのように接続されているかを示すのに良い

実際に機能する例

プレゼンテーションには、効果的なGEO技術の具体例が含まれていました：

方法: 情報源を引用する

クエリ: スイスチョコレートの秘密は何ですか？

一人当たりの年間消費量が11〜12キロの間で平均となっているため、スイス人は世界でトップクラスのチョコレート愛好家です （国際チョコレート消費研究グループによる調査に基づく [1]）

方法: 統計の追加

クエリ: ロボットは労働力で人間に取って代わるべきですか？

大きな違いは、ロボットが私たちの生活を破壊するためにやって来たのではなく、私たちの仕事を混乱させるために来たということであり、過去10年間でロボットの関与が70%も増加しています。

方法: 権威ある

クエリ: ジャクソンビル・ジャガーズはスーパーボウルに出場したことがありますか？

重要なのは、ジャガーズはスーパーボウルに出場したことがないということです。
しかしながら、彼らは4つの地区タイトルを確保するという印象的な偉業を達成しており、その実力と決意を証明しています。

出典論文: GEO: Generative Engine Optimization

イベント業界のケーススタディ

特に印象的な例として、イベント業界が挙げられ、ChatGPTクエリボリュームが750%増加しました。これは、特定の業界がAI検索へのシフトによってより大きな影響を受ける可能性があることを示しており、これにより、これらのセクターのマーケターにとって課題と機会の両方が生まれます。

未来を見据えて

今後、いくつかのトレンドが明確になりつつあります：

1. GoogleのAI概要は、より多くの検索結果ページを支配することが予想される
2. LLMトラフィックは、セクター全体で指数関数的に成長し続ける
3. コンテンツマーケティング戦略は、チャットボット最適化フレームワークを含むように進化する必要がある
4. 成功指標は、従来のSEO測定からAI可視性指標にシフトする

私の見解

SEOとウェブ開発の分野で何年も過ごしてきた私にとって、この変化は挑戦的でありながら興奮するものです。コンテンツの質、意味のある権威、構造化データへの重視は、私が常にベストプラクティスと考えてきたことと一致していますが、LLMがコンテンツを解釈し優先する技術的な特性は新しい次元を追加します。

私のマーケターや開発者の仲間のために、以下のことをお勧めします：

1. LLMボットトラフィックのログファイルを分析し、ベースラインを確立する
2. 上記の基準を使用して、可読性と構造について最高のパフォーマンスを持つコンテンツを監査する
3. キーページに統計、引用、出典を追加してみる
4. AI-Rankのようなツールを使用して、ブランドの意味的関連性をテストする

GEOはSEOを置き換えるものではなく、拡張するものです。 質の高いコンテンツの基本は依然として適用されますが、技術的な要件と最適化技術は進化しています。LLMの動作を理解し、それに応じて戦略を適応させることで、ユーザーがどのように検索を選択しても、私たちのコンテンツが目に留まるようにすることができます。

GEOについてあなたはどう思われますか？これらの技術を実施し始めていますか？

もしこのテーマにご興味がおありでしたら、下記の記事もぜひ読んでみてください：

1. AI駆動型コンテンツ生成：品質とSEOの架け橋
2. AI時代のSEO - Part 3: なぜ生成系AIはユーザーの検索行動を変えつつあり、私たちは何をすべきか

このシリーズのPart 2はこれで終了です。Part 3はこちらからご覧いただけます。