AIシステム：ChatGPT、Perplexity、Geminiの概要
今日、質問をすると、10個の青いリンクではなく、すでに完成された回答が表示されることがますます多くなっています。ChatGPT、Perplexity、GoogleのGeminiといった生成AIシステムは、検索の仕組みそのものや、ユーザーが情報にアクセスする方法を根本的に変えつつあります。 企業にとっては、自社のコンテンツがそうした回答にそもそも含まれているかどうかが重要になってきており、これは現在、あらゆるGEOエージェンシーが真剣に取り組んでいる課題となっています。
検索の文脈における主要なAIシステム
OpenAIのChatGPTは、生成型AI検索に広く注目を集めた最初のシステムでした。このシステムは質問に直接回答するだけでなく、現在では過去の学習データだけに頼るのではなく、ウェブ上でリアルタイムに検索を行い、情報源を表示することも可能になっています。 そのため、多くのユーザーにとって、従来の検索エンジンを開く前にまず利用されるツールとなっています。
注：すべてのシステムがウェブ上でリアルタイムに検索を行うわけではありません。回答の中には、トレーニングデータのみに基づいており、最新の情報ではないものもあります。そのため、変化の激しいトピックでは、明らかな誤りが生じる可能性があります。
一方、Perplexityは当初から出典を明記する回答エンジンとして設計されており、あらゆる主張が直接リンクで裏付けられているため、最も透明性の高いシステムの一つと見なされています。これにより、ユーザーはシステムを盲目的に信頼することなく、あらゆる主張を即座に自分で確認することができます。
- ChatGPT：ウェブ検索機能付き会話
- Perplexity：出典を明記した回答
- Gemini：Googleと深く統合されている
- これら3つはいずれも、言語モデルを基盤としている
これらのシステムがコンテンツをどのように選択するか
従来のソーシャルメディアのアルゴリズムや検索エンジンとは異なり、AIシステムは単なるリストではなく、複数の情報源から抽出した要約された回答を提供します。どの情報源が引用されるかは、テキスト内のキーワードの出現頻度だけではなく、各ページの明瞭さ、構成、信頼性によって決まります。
まさにここに、ジェネレーティブ・エンジン・オプティマイゼーションの役割があります。コンテンツは、言語モデルが容易に要約し、正確に出典を特定できるよう構成されます。 構造が明確で簡潔な質問は、構造が不明確で長々と入り組んだ文章ブロックよりも、モデルに正しく認識される可能性が高くなります。また、専門用語も一貫して使用することで、モデルがブランドを確実に識別できるようになります。
- 文章の洪水ではなく、明確な構成を
- 具体的な質問に対する明確な回答
- 本文中の信頼できる出典情報
- 古い情報ではなく、最新の情報
企業にとっての重要性
マーケティング担当者にとって、これはつまり、可視性がGoogleの1位で終わるのではなく、AIシステムの回答にまで及ぶようになったことを意味します。そこに表示されない企業は、クリックが行われる前から、ますます増え続ける接触機会を失うことになります。 特にブランドや製品に関する質問の場合、多くのユーザーにとって、AIによる回答は、ウェブサイトを直接訪問することなく、従来の検索プロセスを完全に置き換えるようになっています。この傾向は、もはやテクノロジーに精通したターゲット層だけにとどまらず、市場全体にますます広がっています。
- 複数のシステムにわたる可視性
- クリック前の新たな接点
- 信頼は、その答えの段階ですでに生まれている
- とはいえ、従来のSEOは依然として基本である
企業がAIシステムをどのように監視すべきか
回答はシステムや時期によって異なる可能性があるため、ChatGPT、Perplexity、Geminiで自社の主要な質問を定期的にランダムに確認しておく価値があります。そうして初めて、自社のブランドが実際に引用されているかどうか、その頻度はどの程度か、また競合他社がこの点ですでに先行しているかどうかを把握できるのです。 そのための手段としては、質問、日付、結果を記載したシンプルな表で十分であり、技術的な基盤を確認するために時折SEO/GEO監査を行うと良いでしょう。
- 主要な事項を定期的に手動で確認する
- 複数のシステムを並行して監視する
- 引用した出典を正確に記録する
- 経時的な変化を比較する
AIシステムを正しく位置づける：企業が犯しがちな間違い
よくある間違いとして、AIシステムがライブWebデータへのアクセス頻度や優先する情報源が異なるにもかかわらず、すべてのシステムを同じように扱ってしまうことが挙げられます。ChatGPT向けの戦略をそのままPerplexityやGeminiに適用してしまうと、各システムが情報源の選択や引用方法において独自の基準を採用しているという事実を見落としてしまいます。
同様に、技術的な基盤も軽視されがちです。堅実な技術的SEOを土台としない限り、そのサイトは従来の検索エンジンのクローラーと同様に、生成型システムにとってもアクセスしにくいままとなります。
- システムを同一視しない
- どのシステムも独自の情報源を優先する
- 技術的な基盤が依然として前提条件である
- 戦略をそのまま適用しない
AIシステム向けにコンテンツを適切に加工する
最初のステップは、多くの場合、コンテンツ監査を行うことです。これにより、既存のページのうち、適切なテーマをすでに網羅しているものの、表現がまだ十分に明確ではないものを特定します。その後、的を絞ったテキストの最適化を行うことで、回答を短く明確な段落に分割し、言語モデルが容易に処理できるようにします。
これら2つの手順を1回きりで済ませるのではなく、定期的に繰り返すことで、個々のシステムやその評価基準が時間の経過とともに変化しても、引き続き存在感を維持することができます。
- 第一歩としてのコンテンツ監査
- 明確な段落構成のための文章の最適化
- この2つの手順を定期的に繰り返してください
- システムの変更があっても可視性を維持する
AIシステムにおける自社の可視性を、従来のランキングと同様に真剣に捉える企業は、時間の経過とともにその真価が発揮される優位性を手に入れることになる。 すでに現在、生成型回答に自社がどのように登場しているかを定期的に確認している企業は、可視性の低下がすでに測定可能になってから初めて対応する競合他社に比べ、将来の検索環境の変化に対してはるかに冷静に対応できるでしょう。
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