検索は「質問して、検索結果で順位を争う」形から、AIが情報を解釈してまとめた回答を返す形へと移りつつあります。Unite.AIに寄稿されたValtechのRichard Harris氏の意見記事は、GEO（Generative Engine Optimization：生成AIの回答に自社が取り上げられるようにする取り組み）を「次世代のSEO」と捉えるのは誤りで、企業全体の可視性の課題だと主張しています。ここでは、その主張と数字、実務への示唆を整理します。
Table of Contents
評価軸が「順位」から「描かれ方」へ
従来のSEOは、検索結果での順位が一つの目安でした。AIによる発見では、顧客がブランドのサイトを訪れる前に、AIの回答の中で情報が届きます。そのため見るべき点は、次のように変わります。
- ブランドがAIの回答に出てくるか
- どのように描写されているか
- どの情報源が回答に影響しているか
記事が引用している主なデータ
以下は筆者が他社の調査や報道から引用した数字で、独自調査ではない点に注意してください。
- 米国の広告バイヤーの44%が、AI主導の検索を含む消費者行動の変化への対応を最大のメディア投資課題に挙げた（IAB 2026 Outlook Study）。
- 76%が、AI生成回答向けのコンテンツ最適化への注力を強めている（同上）。
- Reach（Mirror、Expressの発行元）は、Googleからのトラフィックが前年比46%減少したとし、AI OverviewsやAI Modeを原因に挙げている（The Guardian）。
- ChatGPT、Claude、Geminiの回答で引用されたリンクの84%が、報道・学術研究などの第三者由来だった（Muck Rackの調査）。
- 2025年のホリデーシーズンに、生成AIツールから米国の小売サイトへの訪問が前年比693.4%増え、転換率も他のトラフィックより高かった（Adobe）。ただし筆者自身が、小さな母数からの成長だと留保しています。
SEO担当だけでは足りない理由
引用の大半が第三者メディアに由来するなら、自社サイトの最適化だけでは影響範囲が限られます。広報（PR）が外部メディアでどう取り上げられるかも、AIの回答に効いてくるからです。さらに、技術面（クローラーが読める構造か）、コンテンツ面（顧客の質問に答えているか）、データ面（情報の一貫性）も絡みます。従来はSEOチーム、コンテンツチーム、広報、開発者で分かれていた責任の境界が、AIでは曖昧になる、というのが筆者の見立てです。
記事が挙げる実務上の提言
- SEOの基礎を見直す：JavaScriptの実行後にしか表示されない商品情報は、すべてのAIクローラーが読めるとは限りません。ページごとに価格やポリシーが食い違っているのも問題です。
- 小技に頼らない：モデルのリバースエンジニアリングのような戦術は寿命が短い、と筆者は述べています。
- コンテンツを点検する：顧客が実際に聞く重要な質問に答えているか、専門性が明確か、重要な情報がデジタル上の各所で一貫しているか、を確認します。
- 自社サイト以外も対象にする：広報チームも議論に加わります。
- AIの可視性の責任者を一人決める：スコアカードやレビューの周期、AIが誤った描写をしたときの対応を担う人です。
- 運用として続ける：一度の監査で終わらせず、継続的な業務にします。
順位ではなく「率」で測る
記事は測定方法も具体的に示しています。
- 顧客がよく聞く質問のセットを作り、主要なAIプラットフォームで定期的に実行する。
- ブランドが出るか、どう描写されるか、どの競合が並ぶか、どの情報源が引用されるかを記録する。
- 回答は毎回変わりうるため、同じ質問を複数回実行する。
- 将来的には、AI経由の参照トラフィック、エンゲージメント、コンバージョンと結びつける。
IABの調査では、86%の買い手が会話型AIやAIエージェント向けに成果の測り方を変えている、または変える予定だとされ、AI経由と従来のジャーニーの比較が最大の測定課題（45%）だと報告されています。
読むときの注意点
これは寄稿者の意見記事であり、数字は引用元のものです。また別の調査では、AI経由の流入量はGoogle検索に比べてまだ小さいことも示されています。「全社で取り組むべき」という主張と、「現時点の流入規模」は分けて考え、自社のデータで確かめながら投資の大きさを決めるのが現実的です。
まとめ
GEOはSEOの延長線上にありつつ、広報・技術・コンテンツをまたぐテーマです。まずは、顧客の質問セットをAIに投げて自社がどう描かれるかを確認し、責任者を決め、基礎的な技術面とコンテンツの一貫性を点検するところから始めてみてください。
