検索の終わりがやってきた、そしてマーケターたちはまあまあ満足している。

20年以上にわたり、SEOはオンラインでの可視性のためのデフォルトの戦略でした。それはキーワードの詰め込み業者、バックリンク仲介者、コンテンツ最適化者、監査ツールなどの業界を生み出し、それらを運営する専門家や代理店も誕生しました。しかし、2025年には検索が変化しています。離れて従来のブラウザからLLMプラットフォームへ。AppleがPerplexityやClaudeのようなAIネイティブ検索エンジンがSafariに組み込まれると発表したことで、Googleの配信独占が問題の. 800億ドル以上のSEO市場の基盤が崩れました。

新しいパラダイムが登場しています。それはページランクではなく、言語モデルによって駆動されています。私たちは検索の第2幕、生成エンジン最適化（GEO）に入っています。

リンクから言語モデルへ

従来の検索はリンクに基づいていました。GEOは言語に基づいています。

SEO時代において、可視性は結果ページで高くランキングされることを意味していました。ページランクは、キーワードの一致、コンテンツの深さと幅、バックリンク、ユーザーエクスペリエンスのエンゲージメントなどに基づいてサイトをインデックス化することによって決定されました。今日、GPT-4o、Gemini、ClaudeなどのLLMが情報を見つけるためのインターフェースとして機能している今、可視性は結果ページで高くランキングされるのではなく、直接回答そのものに表示されることを意味します。

回答の形式が変わるにつれて、検索方法も変わります。AIネイティブの検索は、Instagram、Amazon、Siriなどのプラットフォームに分散しており、それぞれが異なるモデルとユーザーの意図によって支えられています。クエリは、長い（平均23語、対4語）、セッションはより深く（平均6分）、応答は文脈と出所によって異なります。従来の検索とは異なり、LLMは記憶し、推論し、パーソナライズされた複数のソースの合成で応答します。これにより、コンテンツの発見方法と最適化の必要性が根本的に変わります。

従来のSEOは精度と繰り返しを重視しますが、生成エンジンは、整理されていて解析しやすく、意味が豊富（単なるキーワードではなく）なコンテンツを優先します。「要約すると」や箇条書きのフォーマットなどのフレーズは、LLMがコンテンツを効果的に抽出し再現するのに役立ちます。

LLM市場は、ビジネスモデルやインセンティブの観点からも従来の検索市場とは根本的に異なることにも注意する価値があります。Googleのようなクラシックな検索エンジンは、ユーザーのトラフィックを広告を通じて収益化しました。ユーザーはデータと注意を支払っていました。それに対して、ほとんどのLLMはペイウォールのあるサブスクリプション型サービスです。この構造的変化は、コンテンツの参照方法に影響を与えています。モデル提供者が第三者のコンテンツを取り上げるインセンティブは少なく、ユーザー体験を補完する場合や製品の価値を強化する場合を除きます。LLMインターフェースの上に広告市場が最終的に出現する可能性はありますが、そのルール、インセンティブ、参加者は従来の検索とは非常に異なるものになるでしょう。

その間、LLMインターフェースの価値の新たな兆候は、アウトバウンドクリックの量です。例えば、ChatGPTはすでに数万の異なるドメインへのリファラルトラフィックを生み出しています。

ランキングからモデルの関連性へ

クリック率だけではなく、参照率が重要になっています。どれだけ頻繁にあなたのブランドやコンテンツがモデル生成の回答で引用されたり、情報源として使用されるかです。AI生成の出力の世界では、GEOはモデルが何を参照するかを最適化することを意味し、従来の検索での表示場所や存在だけではありません。このシフトは、ブランドの可視性とパフォーマンスをどのように定義し、測定するかを再考させています。

すでに、新しいプラットフォームが登場しています。深い, グッディ, と 白昼の夢ブランドがAI生成の応答にどのように表示されるかを分析し、モデル出力全体のセンチメントを追跡し、モデルの振る舞いを形成している出版社を理解できるようにします。これらのプラットフォームは、ブランドに関連するプロンプト言語を反映するようにモデルを微調整し、戦略的にトップSEOキーワードを注入し、大規模に合成クエリを実行することによって機能します。出力は、その後、マーケティングチームが可視性、メッセージの一貫性、競争力のある発言シェアを監視するのに役立つ実用的なダッシュボードに整理されます。

カナダグースは、LLMがブランドをどのように参照しているかを理解するために、そのようなツールの1つを使用しました。製品の特徴である暖かさや防水性だけでなく、ブランド認知自体に関してもです。得られた知見は、ユーザーがカナダグースをどのように発見したかではなく、モデルがブランドを自発的に言及したかどうか、AI時代における無援助の認知の指標です。

この種の監視は、従来のSEOダッシュボードと同じくらい重要になっています。ツールのようなAhrefsブランドレーダーは、AIオーバービュー内のブランド言及を追跡し、企業が生成エンジンによってどのように表現され、記憶されているかを理解するのに役立ちます。Semrushまた、ブランドが生成プラットフォーム全体での認知を追跡し、AIの可視性のためにコンテンツを最適化し、LLM出力における新たな言及に迅速に対応できるように設計された専用のAIツールキットもあります。これは、従来のSEOプレイヤーがGEO時代に適応していることの兆候です。

新しいタイプのブランド戦略の出現を目にしています。それは、公共の認識だけでなく、モデルの中での認識も考慮に入れたものです。AIレイヤーにどのようにエンコードされるかが新しい競争優位性です。

もちろん、GEOはまだ実験段階にあり、SEOの初期の頃に似ています。主要なモデルの更新ごとに、私たちはこれらのシステムと最適にやり取りする方法を再学習（または学び直し）するリスクがあります。Googleの検索アルゴリズムの更新が企業にランキングの変動に対抗するために奔走させたように、LLMプロバイダーも自社のモデルが引用する内容の背後にあるルールを調整し続けています。複数の考え方が浮上しています：いくつかのGEO戦術は比較的よく理解されており（例：LLMが引用するソース文書に言及されること）、他の仮定はより投機的です。例えば、モデルがジャーナリズムコンテンツをソーシャルメディアよりも優先するかどうか、または異なるトレーニングセットによって好みがどのように変化するかなどです。

SEO時代からの教訓

その規模にもかかわらず、SEOは決して独占的な勝者を生み出さなかった。企業のSEOやキーワードリサーチを支援するツール、例えばSemrush, Ahrefs, モズ, と シミラーウェブ, それぞれが独自の成功を収めましたが、全体のスタックを捉えたものはなく（Similarwebのように買収で成長したものもありません）、各社はバックリンク分析、トラフィック監視、キーワードインテリジェンス、または技術監査など、特定のニッチを切り開きました。

SEOは常に分散していました。作業はエージェンシー、内部チーム、フリーランスのオペレーターに分配されていました。データは乱雑で、ランキングは推測されていましたが、確認されていませんでした。Googleはアルゴリズムの鍵を握っていましたが、どのベンダーもインターフェースを制御していませんでした。そのピーク時でさえ、最大のSEOプレーヤーはツール提供者でした。彼らはユーザーエンゲージメント、データコントロール、ネットワーク効果を持っておらず、SEO活動が集中するハブになることはできませんでした。クリックストリームデータ — ユーザーがウェブサイトをナビゲートする際にクリックするリンクの記録 — は、実際のユーザー行動を最も明確に示す窓口であると言えます。しかし、歴史的に見て、このデータはISP、SDK、ブラウザ拡張機能、データブローカーの背後にロックされており、アクセスするのが非常に難しいものでした。これにより、深いインフラストラクチャや特権アクセスなしでは、正確でスケーラブルなインサイトを構築することがほぼ不可能になりました。

GEOはそれを変えます。

言及の作り方：GEOツールの出現

これは単なるツールの移行ではなく、プラットフォームの機会です。最も魅力的なGEO企業は、測定にとどまりません。彼らは自社のモデルを微調整し、さまざまな分野で数十億の暗黙のプロンプトから学びます。彼らはループを所有します — インサイト、クリエイティブな入力、フィードバック、反復 — 単にLLMの行動を観察するだけでなく、それを形成する差別化されたテクノロジーを持っています。また、クリックストリームデータをキャプチャし、ファーストパーティとサードパーティのデータソースを組み合わせる方法を見つけるでしょう。

GEOで成功するプラットフォームは、ブランド分析を超えて、行動するためのインフラを提供します：リアルタイムでキャンペーンを生成し、モデルのメモリを最適化し、LLMの動作が変化する中で日々繰り返し改善します。これらのシステムは運用可能になります。

それは、可視性よりもはるかに広い機会を解放します。GEOがブランドがAIの応答において言及されることを保証する方法であるなら、それはまたAIレイヤー自体との継続的な関係を管理する方法でもあります。GEOは、LLMと対話するための記録システムとなり、ブランドが生成プラットフォーム全体での存在、パフォーマンス、結果を追跡できるようにします。そのレイヤーを所有すれば、それに裏打ちされた予算を所有することになります。

それが独占的な可能性です：洞察を提供するだけでなく、チャネルになることです。SEOが分散型でデータに隣接した市場であるならば、GEOはその逆である可能性があります — 中央集権的で、API駆動型で、ブランドのワークフローに直接組み込まれています。最終的には、GEO自体が最も明白な楔であるかもしれません。特に検索行動の変化が見られる中で、しかし最終的には、広義のパフォーマンスマーケティングへの楔であることが本質です。GEOを支える同じブランドガイドラインとユーザーデータの理解は、成長マーケティングを支えることができます。これが大企業が構築される方法です。ソフトウェア製品が複数のチャネルをテストし、反復し、最適化できるからです。AIはこれを可能にします。自律的なマーケター.

タイミングが重要です。検索はまだシフトし始めたばかりですが、広告費は素早く動きます。特にアービトラージがあるときはそうです。2000年代には、それがGoogleのAdwordsでした。2010年代には、Facebookのターゲティングエンジンでした。今、2025年には、LLMと、ブランドがそのコンテンツがどのようにモデルによって取り込まれ、参照されるかをナビゲートするのを助けるプラットフォームです。言い換えれば、GEOはモデルの思考に入るための競争です。

AIが商取引と発見への玄関口である世界では、マーケターにとっての疑問は：そのモデルはあなたを覚えているだろうか？

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