【GEO】Googleに見つけてもらう時代から、AIに選んでもらう時代へ
127【GEO】Googleに見つけてもらう時代から、AIに選んでもらう時代へ
GEOとは、生成AIが回答を作るとき、自社の情報を引用・推薦してもらいやすくするための最適化技術。
会議の資料を作りながら、ふと気になって試してみた。「うちの会社、AIに聞いたらどう出てくるんだろう」。結果、競合の名前ばかりで自社が全然出てこない。正直、一瞬止まった。ホームページも整えたのに、何が足りないんだろう。大丈夫。一緒に、ほんの少しだけその言葉の雰囲気をつかみましょう。
なるほどわかる！【超要約】
GEOとは、生成AIが答えを作るとき、あなたの会社や情報を引用・推薦してもらいやすくするための最適化技術のこと。
SEOはGoogleの検索順位を上げるための対策。GEOはSEOと違い、「検索結果に表示される」のではなく「AIの回答の中に登場する」ことを目指す点が特徴です。
Googleでキーワードを検索していた時代から、生成AIに直接質問する時代へ。評価する相手が変わった以上、最適化の方法も変わります。完全に理解する必要なんてない。なんとなく雰囲気だけつかめたくらいで十分です。
今日から使える！【たとえ話】
転職活動を思い浮かべてみてください。
求人サイトに登録するだけだと、採用担当者は「経験年数5年以上」「資格あり」というフィルターで機械的に絞り込む。条件に合っていれば目に入るし、合っていなければそれまで。
でも転職エージェントは違います。「山田さんは3年前に、あの難しいプロジェクトを立て直した実績があります。御社が今求めているポジションにぴったりです」と、理由と文脈を添えて推薦してくれる。
生成AIが答えを生成するとき、まったく同じことをしています。キーワードの数ではなく、「この情報は信頼できる、この質問への答えとして使える」と判断した情報を引用する。
では、AIという転職エージェントに推薦してもらうには何が必要か。大きく3つです。
一つ目は「明確な定義」。○○とは何か、を短く一文で書いておくこと。AIは「○○について教えて」という質問に答えることが多いので、辞書のように引用しやすい一文があると選ばれやすくなります。
二つ目は「具体的な実績・エピソード」。こういう問題を、こうやって解決した、という話は根拠として機能します。転職エージェントが実績を語るのと同じです。
三つ目は「ターゲットの明確化」。誰の役に立つかをはっきり書くこと。AIはその質問をした人に最適な情報を出そうとするので、ターゲットが明確な情報は推薦されやすくなります。
高橋部長とミサキの「ながら聞き」会話例
部長：「最近、うちの会社を検索したとき、出方が変わってきたと思ってさ。」
ミサキ：「今、従来のSEO対策が通用しなくなってきているんです。」
部長：「じゃあどうしたらいいんだい？」
ミサキ：「転職エージェントを思い浮かべてほしいんです。求人サイト登録と、エージェントの推薦は全然違いますよね。」
部長：「なんか、採用の面接対策みたいだな。」
ミサキ：「今回のGEOをたった5分で耳で学べる私ミサキと高橋部長の掛け合いが楽しいポッドキャスト版こっそりAI教室は以下のリンクからどうぞ！」
今回のまとめ
転職エージェントが実績と文脈を語って推薦するように、AIも「なぜこの情報源か」を判断して回答に組み込みます。あなたの会社が「AIに選ばれる存在」になれるかどうか、それがGEOの問いです。
だからこそ大丈夫。僕が、アラフィフ以上のみんなをちゃんと連れて行きます。焦らず、なんとなくの雰囲気だけでもつかんでいきましょう。一緒に、少しずつ、AIの波に乗っていきましょう。
