GEO対策はSEO・PRの延長か｜Man of Manyのブランド向けガイドを検証

Man of Manyの主張：GEO専用施策よりSEO・PRを優先

ガイドの中心メッセージは「AI検索への対応は必要だが、基礎のSEOや広報から予算を奪うほどの専用施策ではない」というものです。重要なページが検索エンジンにクロールされ、インデックスされること、テーマについて深い情報を持つこと、第三者から信頼できる形で言及されることを優先しています。

具体的には、技術面ではクロールとインデックス、サイトの健全性、E-E-A-Tを整え、マーケティング面では指名検索を生む活動や信頼できる媒体での言及を重視します。AI回答の成果は、固定された「順位」だけで判断せず、ブランド検索、AI経由の流入、問い合わせや購入まで確認するよう勧めています。

一方、Man of Many自身も広告やブランド向けの編集企画を販売しています。ガイドが第三者メディアへの掲載を強く推す背景には、媒体社としての商業的な利害があります。提案の妥当性は、発行元の主張だけでなく、調査の対象と方法まで確認する必要があります。

GoogleはAI Overviews・AI Modeに特別な最適化は不要と説明

Google Search Centralは、AI OverviewsとAI Modeへの掲載に追加の技術要件や特別な最適化は必要ないと説明しています。対象ページは通常のGoogle検索にインデックスされ、スニペット表示の条件を満たす必要があります。役立つ独自コンテンツ、内部リンク、ページ体験、テキストで読める重要情報など、通常のSEO基盤がそのまま重要です。

Googleは2026年に公開した追加ガイドでも、生成AI機能はコアの検索ランキングと品質システムを使い、通常の検索と共通するSEOの基本が有効だと説明しています。AIOGeoScanでは、この説明から、Google検索に関するGEOをSEOと切り離された別施策として扱う根拠は乏しいと判断します。llms.txtやAI専用のMarkdown、特別なschema.orgマークアップは、Google検索の生成AI機能へ出るためには使われないと明記されています。

これは構造化データ自体が不要という意味ではありません。検索結果の機能や商品情報など、対応する用途では今も有効です。構造化データ本来の用途と、AI回答で推薦される効果を混同せず、画面に見える内容と一致させ、対応する検索機能の要件に沿って使います。

llms.txtは今すぐ優先すべきか

Ahrefsは2026年5月、Ahrefs Web Analyticsを導入している13万7,210ドメインを調べました。llms.txtを設置していた約3万8,000ドメインのうち、97%は1か月間に一度もファイルを取得されていませんでした。取得があったサイトでも、AIの検索・回答機能が情報取得に使うボットからのリクエストは、全リクエストのごく一部でした。

この調査はAhrefs利用サイトに偏り、すべてのウェブサイトを代表するものではありません。また、llms.txtが将来どのサービスにも採用されないと証明したわけでもありません。それでも、Googleが利用しないと明記し、主要AI事業者も対応を約束していない現状では、AI引用を増やす施策として優先順位を上げる根拠は乏しいといえます。

実装コストが小さい場合に実験することはできます。ただし、クロール障害、重要ページの未登録、古い商品情報、出典のない記事といった問題を残したまま、llms.txtだけを整えても成果は検証できません。

第三者の言及は有効か――「85%」の対象範囲に注意

以下の数値はいずれも関連サービスを提供する企業の調査です。対象データ、質問設計、判定基準を確認し、各社の製品価値を裏付ける主張と調査結果を分けて読む必要があります。

Man of Manyは、AI回答でブランドが言及された際に参照された情報源の85%が第三者サイトだったというAirOpsの調査を根拠に、PRや編集記事を重視しています。AirOpsは500超の商用意図クエリをChatGPT、Claude、Perplexityで調べ、6分野の2万1,311件のブランド言及を分類しました。購入判断前に、どのブランドが存在するかを調べる探索段階では、第三者ページ由来が85%、ブランド自身のドメイン由来が13.2%でした。AirOps自身もAI検索向けのコンテンツ支援サービスを提供しています。

この数字は、調査対象となったB2Bソフトウェア中心の商用探索に関する結果です。日本の飲食店、医療、観光、ECなどへ、そのまま85%を当てはめることはできません。第三者掲載を増やせば必ず推薦されるとも示していません。

実務上は、自社サイトと第三者情報を二者択一にしないことが大切です。公式サイトで商品仕様、価格、対象者、制約、更新日を明確にし、その内容が業界媒体、比較記事、利用者レビューなどでも正確に扱われているかを確認します。広告掲載やタイアップは表示ルールを守り、編集記事を装った不自然な言及や自作自演を避けます。

「AI順位」はなぜ単発で判断できないのか

AIの回答は、同じ質問でも候補や順番が変わります。SparkToroとGumshoeの実験では、600人が12種類の推薦質問をChatGPT、Claude、GoogleのAI機能へ合計2,961回入力しました。ChatGPTとGoogleでは、同じブランド一覧が2回そろう確率が1%未満だったと報告しています。推薦系の限られた質問を使った実験ですが、1回の回答画面を固定順位として扱う危険性を示しています。

SemrushとKevin Indigは、米国の1,094カテゴリを2026年1月から6月までChatGPTで追跡しました。関連する5問のうち4問以上に出現し、ブランド言及シェアで2位に5パーセントポイント以上の差を付けたブランドを「明確な首位」と定義すると、該当したカテゴリは15.2%でした。この首位は月次比較の90.4%で維持されましたが、あくまで独自の質問群と判定基準による結果です。

両調査を合わせると、個々の回答は揺れる一方、十分な質問群で見れば継続的な傾向を測れる可能性があります。見るべきなのは「今日1位だったか」ではなく、重要なテーマの質問群でどの程度登場し、どの情報源が引用され、事業成果につながったかです。

AIOGeoScanの分析：AI検索対策を4つの作業に分ける

AI検索対策を一つの商品として捉えると、費用の使途と成果が見えにくくなります。既存のSEO、情報整備、広報、計測に分けて確認すると、追加予算が必要な部分を判断しやすくなります。

• 検索の土台：重要ページがGoogleやBingに登録され、クロール、内部リンク、表示速度、モバイル表示に重大な問題がないか確認する。
• 一次情報：商品・サービスの対象者、価格、仕様、制約、調査方法、更新日を、人にも機械にも読み取れる文章で公開する。
• 第三者評価：顧客、専門家、業界媒体、比較サービスがブランドをどう説明しているかを調べ、誤りを正し、正当な広報活動を続ける。
• 計測：重要テーマごとに質問群を固定し、複数回の掲載率、引用元、AI経由流入、指名検索、問い合わせ・売上を別々に記録する。

日本企業がGEOサービスを選ぶ前に確認する6項目

GEOツールや支援会社を比較するときは、派手な可視性スコアより、データの作り方と施策の目的を確認します。次の6項目に答えられない提案は、費用対効果を評価できません。

• 対象のAIサービス、国、言語、ログイン状態、モデル、確認日を開示しているか。
• 質問は実際の顧客調査から作られているか。都合のよい質問だけを選んでいないか。
• 同じ質問を何回試し、回答の揺れをどう集計しているか。
• ブランド名の登場、推奨、引用リンク、回答内容の正確さを分けているか。
• SEO、広報、コンテンツ改善のどの作業に費用が使われ、変更履歴を確認できるか。
• AI内の掲載率だけでなく、指名検索、流入、問い合わせ、売上まで追えるか。

まとめ：GEOを別世界の裏技にしない

Man of Manyのガイドは、AI検索を無視するよう求めたものではありません。再現性の低い順位や、対応が確認されていない専用ファイルへ予算を集中させる前に、検索の土台、自社が公開する一次情報、第三者からの信頼、測定設計を整えるべきだという提案です。通常のSEO基盤を優先し、Googleの生成AI機能に特別なファイルやマークアップを必須としない点は、Googleの公式説明と一致します。PRや第三者掲載の効果は、対象を限定した各社調査に基づくため、業種や市場を分けて確かめる必要があります。

一方、第三者掲載の効果を示す調査には対象範囲があり、発行元にも広告媒体としての利害があります。日本企業は「GEO」という商品名だけで判断せず、どのAI、どの質問、どの成果を改善する施策なのかを分解し、自社データで検証しましょう。