生成AI検索時代の新常識「GEO（Generative Engine Optimization）」が台頭
検索結果の“上位”よりも、AIの回答に引用されることが重要になりつつあります。GoogleのAIオーバービュー（旧SGE）や各種チャット検索の普及で、クリックせずに解決するユーザーが増加。そこで注目されるのがGEO（Generative Engine Optimization）、すなわち「生成エンジン最適化」です。
GEOの要点
- 要約・引用されやすい構造（結論→根拠→Howの順、FAQ/表/箇条書き）
- E-E-A-T×一次情報（専門家署名、出典、独自データ・検証手順）
- スキーマと内部リンク（HowTo/QAPage/Article/Person/Organization）
- ファーストパーティデータ連携（調査・統計・ケースの継続発表）
AIオーバービューゼロクリックE-E-A-T構造化データ
GEOとは何か—SEOとの違い
従来のSEOはクローラとランキング要因に最適化して「クリックを獲得」する発想でした。GEOは、生成AIが回答を作る瞬間に“材料として拾われるか”に焦点を当てます。ページ全体の“読み物”よりも、回答単位のモジュール（Q&A、手順、表、定義、重要数値）を増やし、機械が抜き取りやすい形で提供するのが肝要です。
実装プレイブック：最初の30日
- 要約ブロックを全記事の冒頭に（結論→3ポイント→出典リンク）。
- FAQを最低3問（検索意図の違いを網羅）。QAPage スキーマ候補。
- 手順は番号付きで、材料・所要時間・注意点を付す。HowTo スキーマ候補。
- 重要数値は表にして、単位・取得日・算出式を明示。
- 著者情報と監修者を明記（肩書・実績・顔写真・外部プロフィール）。
- 一次情報ソース（自社アンケート、ログ集計、小さな実験）を1本以上公開。
- 内部リンクは“質問→回答→根拠→事例”の順に階層化。
計測KPI（ゼロクリック時代の見かた）
- 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（観測ログや第三者ツールで代替計測）。
- 共有・保存率：SNS保存、コレクション追加、被ブックマーク。
- 指名検索の伸び：ブランド名＋キーワードの増分。
- 共同出現（コーサイテーション）：権威サイトと並記される頻度。
- UGC引用：コミュニティやQ&Aサイトでのリンク・ノート引用。
制作テンプレ（抜粋）
各記事に 「要約（100–140字）」→「定義」→「手順」→「事例/データ」→「FAQ」 を固定で配置。
Cortis共通の「素敵な人や会社の紹介」カードを差し込み、権威性と外部参照を補強。
- 見出しは H2：質問文、H3：答えの見出し を原則に。
- 画像は代替テキスト＋キャプションで要旨をテキスト化（AI抽出しやすく）。
- 数式・算出根拠は <code> や表で明示。
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（「だいたい」は避ける）。
- 出典の未記載 → 出典URL、取得日、著者・団体名を併記。
- 重複・派生記事の乱立 → カニバらない設計（質問クラスタで情報設計）。
- “AIが嫌う”装飾だらけのHTML → 見出し・リスト・表の基本タグを守る。
参考：GEO台頭の解説・議論は各種業界メディアで活発化。一次情報の積み上げと構造化がカギです。