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生成AI検索時代の新常識「GEO(Generative Engine Optimization)」が台頭
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検索の主戦場は「上位表示」から「AI回答への引用獲得」へ。AIオーバービュー普及でゼロクリックが増える中、要約・FAQ・表・HowToとスキーマ設計を軸に、生成AIが“拾いやすい構造”を作る「GEO」が注目されている。
GEOの要点
- 要約されやすい構造:結論→根拠→How、FAQ/表/箇条書きでモジュール化。
- E-E-A-T×一次情報:専門家署名、出典、独自データ・検証手順を明示。
- スキーマと内部リンク:HowTo / QAPage / Article / Person / Organization を適用。
- ファーストパーティデータ:調査・統計・ケースを継続発表し信号を強化。
GEOとは何か—SEOとの違い
従来のSEOは「クリック獲得」に最適化。GEOは生成AIが回答を組み立てる瞬間に引用されるかを重視。読み物全体より回答モジュール(Q&A、手順、表、定義、重要数値)を増やし、機械可読性を最大化する。
実装プレイブック:最初の30日
- 要約ブロック:冒頭に「結論→3ポイント→出典リンク」。
- FAQ×3:検索意図の違いを網羅(QAPage候補)。
- 番号付き手順:材料・時間・注意点(HowTo候補)。
- 重要数値は表:単位・取得日・算出式を明示。
- 著者/監修者:肩書・実績・顔写真・外部プロフィール。
- 一次情報:アンケート/ログ/小実験を最低1本公開。
- 内部リンク設計:「質問→回答→根拠→事例」の階層化。
ゼロクリック時代のKPI
- AI引用率:AIオーバービュー/要約回答に出典として挙がる率。
- 保存・共有率:SNS保存/ブックマーク/コレクション追加。
- 指名検索の伸び:ブランド名+キーワードの増分。
- 共同出現:権威サイトとの並記(コーサイテーション)。
- UGC引用:コミュニティ/QAサイトでの引用・リンク。
運用の落とし穴と対策
- 曖昧表現の多用 → 定義と数値で締める。
- 出典の未記載 → URL/取得日/著者・団体名を併記。
- 重複・派生記事の乱立 → 質問クラスタでカニバ回避。
- 装飾過多のHTML → 見出し/リスト/表の基本タグを順守。
出典・参考
注:本稿は公開情報と自社運用のベストプラクティスを再編集したものです。
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