GEO vs AEOは用語をめぐる議論ですが、その根底にある問いは、AIの回答が自社ブランドを誤って伝えたり、取り上げなかったりしたときに、誰がその問題を修正するのかということです。失敗の種類ごとに担当者を1人、承認者を1人決めておけば、どの呼び方を選ぶかは問題ではなくなります。
GEO vs AEOが的外れな議論である理由
簡単に経緯を整理します。Answer Engine Optimization(AEO)は、強調スニペット、People Also Ask、音声回答を中心に発展しました。Generative Engine Optimization(GEO)は、生成された回答の中で引用されることを扱った2023年の研究論文で名付けられました。狙う対象は異なりますが、素材は同じです。分かりやすいページ、一貫した主張、そして第三者による裏付けです。
Google自身のAI機能に関するガイダンスでも、そこで成果を上げる鍵は通常の検索と同じ基本にあるとされています。定義を並べて比較したい場合は、GEO vs AEO vs SEOガイドをご覧ください。私の実感では、GEO vs AEOの比較の多くは、ちょうど予算の話が始まるところで終わってしまいます。
担当者を決める前に、失敗を特定する
この順番で進める理由は、AIの回答が不適切になる原因が少なくとも3つあり、それぞれ別のチームが担当しているからです。
- 技術面:ページをクロール、レンダリング、解析できない状態です。担当はSEOまたはエンジニアリングです。
- コンテンツ面:ページは存在するものの、購買担当者が使う言葉で質問に答えていない状態です。担当はコンテンツです。
- 権威性:自社サイト以外で自社について語る人がいない、あるいは語られていても内容が乏しい、古い状態です。レビューサイト、報道、ピアコミュニティ、顧客の実績が該当します。担当は、既定では誰もいません。
例として、ページは整理されていて構造も良いのに、回答では競合ばかりが推薦されるミドルマーケット向けB2Bソフトウェアベンダーを考えてみましょう。技術面に問題はなく、コンテンツにも問題はありません。問題は権威性です。最近のレビューが少なく、公開された導入事例もありません。営業チームが件数を重視しており、依頼することがないからです。これはコンテンツ制作の契約では解決できません。この点はSEOプログラムではAI検索の可視性を改善できない理由でも述べています。
どの修正を誰が担うか
以下は、私が出発点として使っている分担です。あくまで実用上の初期設定であり、絶対の決まりではありません。
| 失敗の種類 | 典型的な症状 | 担当 | 承認者 |
|---|---|---|---|
| 技術面 | 順位は維持されているのにブランドが出てこない | SEOまたはエンジニアリング | マーケティング責任者 |
| コンテンツ面 | ブランドは出てくるが、説明が間違っている | コンテンツ | プロダクトマーケティング |
| 権威性 | 競合は引用され、自社は引用されない | RevOpsとカスタマーサクセス | CRO |
| 計測 | 引用と商談を結び付けられない | RevOps | CROとCMOの両者 |
権威性の行は意外に思われがちです。裏付けの厚みは、商談をどう記録するか、顧客にどうレビューを依頼するかで決まります。それはブログではなく、収益オペレーションの領域です。両者の違いはSEO順位とAI引用で取り上げています。
判断ルール:パイプライン計測を握る人が担う
私のルールは、AI可視性の担当者は、パイプラインの計測方法を握っている人だというものです。その人がすべての作業を行うという意味ではありません。どの修正を成果としてカウントするかを決める立場にある、という意味です。
理由は単純です。AI経由の訪問、デモ依頼、成約を結び付ける手段がなければ、各チームはそれぞれの代理指標を報告します。SEOは順位を、コンテンツは引用を報告し、CMOには収益と結び付かないダッシュボードが見えるだけです。CRM、ライフサイクルステージ、流入元アトリビューションを管轄する人だけが、そのギャップがパイプラインの損失につながるから重要だと言えます。
数字を使った目安を挙げます。デモ依頼のうち、信頼できる流入元が記録されているものが5件に1件未満であれば、まだAI検索のプログラムはなく、あるのはレポーティングの問題です。まず流入元の取得を整えてください。これは私が見てきた案件に基づく意見であり、ベンチマークではありません。
実務では、RevOpsが指標を定義します。多くの場合、パイプラインと結び付けたシェア・オブ・モデルのような形です。他のチームはその指標に沿って修正を引き受けます。SEOとコンテンツは実働を担い、RevOpsはスコアキーパーを務めます。
ツールが作業を担い始めると何が変わるか
可視性ツールは、ギャップを見つけ、修正案を作成し、承認を求めるエージェントへと進化しています。これにより下書きは速くなりますが、自社ブランドについて何を語るかを誰かが承認する必要があるため、担当の明確化はいっそう重要になります。この点は自律型AIマーケティングエージェントの発信内容を誰が承認するかで書きました。ソフトウェアは修正を提案できますが、どのギャップに投資する価値があるかまでは判断できません。
購買時の会話も変わります。SEOとAEOを1つの契約としてまとめて販売するエージェンシーや、HubSpotに強いパートナーが別のサービスラインとして付け足す場合、売っているのはコンテンツ層です。失敗の原因がコンテンツであれば問題ありません。しかし原因が権威性や計測にあるなら、その購入は誤りです。そして診断するまで、どちらなのかは分かりません。費用を検討する際は、価格の下限が公開されている現在のGEOプログラムの費用が参考になります。
私に明確な答えがない点
正直に認める限界が2つあります。1つ目は、権威性の取り組みが引用に表れるまでにどれくらいかかるかは、私には分からないということです。計測手法はまだ整備途上であり、正確な数字を示す人は何かを売ろうとしています。2つ目は、AI経由のトラフィックのアトリビューションが不完全であることです。回答を読んでタブを閉じ、後でブラウザに御社名を入力する購買担当者もいて、その場合はダイレクトトラフィックに計上されます。良くも悪くも、実際より少なく計測されます。
だからこそ、ツールよりも診断から始めたいと考えています。最初の取り組みでは、私たちのGEOの支援は3つのステップで進みます。失敗を分類し、失敗ごとに担当者1人と承認者1人を決め、修正を公開する前にスコアボードが存在するよう計測を整えます。フェーズ1は通常数週間です。それ以降は、診断で何が見つかるかによって変わります。
GEO vs AEOについては、チームが好む呼び方を選んでかまいません。そのうえで、失敗ごとに、誰が修正し、誰が承認し、その修正が生み出すはずだったパイプラインを誰が数えるのかを書き出してください。