SEOだけじゃない、生成AI時代におけるSEO・GEO・AIOの最適化戦略

こんにちは、唐沢農機サービス・ビーズクリエイトのNakanoです。今回は、近年注目を集めている「生成AIに対する最適化」、すなわち「GEO（Generative Engine Optimization）」と「AIO（Artificial Intelligence Optimization）」について、従来のSEO対策との違いや、具体的な対策方法について考察したいと思います。

従来の検索エンジン vs. 生成AI：使い方の違いと利用シーン

従来の検索エンジン（Googleなど）は主にウェブ上の情報を「検索クエリに一致するウェブページの一覧」という形で提供します。ユーザーはキーワードを入力し、関連するページのリンクを自分でクリックして情報を探します。

一方、ChatGPTなどの生成AIは、検索結果そのものではなく「質問に対する直接的な回答や文章」を生成する点が大きな違いです。例えば、あるレストランについて知りたい場合、Google検索ではレビューサイトや地図が表示されますが、ChatGPTに尋ねれば「そのレストランの特徴やおすすめメニュー」を文章で教えてくれるかもしれません。

この違いにより、利用シーンにも得意不得意があります。検索エンジンは最新ニュースの確認や公式サイトの閲覧、商品を比較検討する際など、多数の情報源を自分で精査したい場合に適しています。

一方、生成AIは複数の情報を統合したり文章を作成したりするのが得意で、問い合わせ対応やアイデア出し、文章の下書き作成、コードの生成・デバッグなど幅広い用途で活用されています。例えばビジネスメールの文案作成、資料の要約、簡易な翻訳やプログラミングの支援など、従来検索では手間だった作業を生成AIが代替・支援してくれます。またChatGPTのような対話型AIは追加質問で詳細を深掘りできるため、調べ物以外にもブレインストーミングや学習パートナーとして活用するケースも増えています。

ただし生成AIの回答は情報ソースが明示されないことも多く、内容の正確性確認には注意が必要です。例えばChatGPTの回答には参考文献リンクが無い場合があります。そのため、事実確認や裏付けが重要な場面では、依然として従来型の検索や公式情報の確認が欠かせません。

一方で、ユーザーの検索行動自体は変化しつつあり、ChatGPTは2024年時点でMicrosoftが提供するBing検索を上回る利用がなされるほど普及しています。このように「調べる」から「答えてもらう」へのシフトが起きている今、企業としては検索エンジン向けの対策（SEO）だけでなく、生成AIを見据えた情報発信戦略にも目を向ける必要があります。

GEO（Generative Engine Optimization）とは何か？

GEO（Generative Engine Optimization、生成エンジン最適化）とは、ChatGPTなどの生成AIエンジンに対して自社の情報発信を最適化する戦略です。従来のSEOが検索エンジンで自社サイトを上位表示させることを目的としていたのに対し、GEOはAIが回答を生成する際に自社のコンテンツをきちんと理解・活用してもらうことを目指します。言い換えれば、検索結果の一覧の中で上位に出るだけでなく、ユーザーがAIに質問したときにその回答の中に自社の情報が盛り込まれるようにする取り組みです。

GEOが注目される背景とSEOとの違い

なぜGEOが重要になってきたかというと、前述のようにユーザーが直接AIに質問して答えを得るケースが急増しているからです。2024年にはChatGPTの月間利用者数がBingを超えるなど、情報検索やコンテンツ消費の形が変化しています。GoogleもSGE（Search Generative Experience）のように検索結果にAI回答を表示し始めており、この潮流は今後も続くでしょう。こうした中で、企業の情報発信戦略も「検索エンジン最適化（SEO）＋生成エンジン最適化（GEO）」へシフトしていく必要があります。

GEOとSEOは目的や焦点が一部異なります。SEOでは主に人間のユーザーと検索アルゴリズムを意識し、キーワード最適化や被リンクの獲得、メタタグの整備などによって検索結果ページでの順位向上を図ります。

一方GEOでは、対象が検索アルゴリズムだけでなくAIモデルそのものになります。AIが膨大なテキストデータを学習・クロール（クローラーと呼ばれるロボットがウェブページを発見・巡回し、そのページの内容を読み込み、コンテンツや画像・ファイルなどを収集すること）して回答を生成する際に、自社に関する言及や公式コンテンツがしっかり取り込まれていれば、AIの回答にも自社情報が反映される可能性が高まります。

例えば、あるニッチな質問に対してChatGPTが回答する際、その分野で信頼性の高いサイトの記事を学習していれば、その内容に基づいた回答が生成されます。GEOはその学習・生成プロセスにおいて自社のコンテンツ露出を最大化するための施策と言えます。

具体的な違いとして、SEOが「キーワード」と「被リンク（権威性）」を重視するのに対し、GEOではそれに加えて「文脈や意味の理解」「ブランドやコンテンツの一貫性」が重視されます。

生成AIは単純なキーワードマッチではなく、文章全体の意味やコンテキストから回答を作ります。このため、自社サイト内のコンテンツ同士の関連性や、ブランド名と専門トピックとの結びつきを強めておくことが重要です。また、他の信頼できるサイトに自社への言及（サイテーション）が多ければ、AIがその分野の知識を形成する際に自社を権威ある存在として認識しやすくなるとも言われています。

なお、GEOは決してSEOを置き換えるものではなく、補完関係にあります。従来の検索エンジンで上位表示されることは、それ自体がAIにとっても信頼信号になりますし、サイト訪問者が増えればそれだけコンテンツが引用・共有される機会も増えるため、AIの学習コーパス上でも目立ちやすくなります。つまり「まずSEOで基盤を固め、その上でGEOでAI時代に備える」という二段構えの戦略が有効です。

GEO対策のポイントと導入の流れ

では実際にGEOを意識した戦略とはどのようなものか、具体的なポイントを考えてみましょう。

①ユーザーの質問ニーズを調査する：まず、自社のターゲット顧客が生成AIにどんな質問を投げかけそうかリサーチします。従来のキーワード調査に加え、長文の質問文（ロングテールクエリ）や対話型の質問を想定します。例えば「○○メーカーのトラクターは他と比べてどう？」といった具体的疑問を洗い出します。それに対応する回答を自社コンテンツで用意しておけば、AIがその質問を受けた際に内容を引用してくれる可能性が高まります。

②コンテンツ戦略を最適化する：見つけた質問ニーズに答える高品質なコンテンツを作成します。ここで重要なのがE-E-A-T（後述）を満たす内容にすることです。具体的には「キーワード詰め込み」だけではなく、ユーザーの意図を的確に汲んだ簡潔で要点を押さえた文章にし、必要に応じて図表や動画も交えて理解しやすい記事にします。また構造化データや見出しタグを適切に使い、AI・検索エンジン双方が内容を解釈しやすい構造にすることも大切です。コンテンツには執筆者の名前を明示し、できれば著者ページで経歴等を紹介すると信頼性が上がります。定期的な情報更新や独自の洞察の追加も、有用性と鮮度を保つポイントです。

③コンテンツの分散・露出を図る：自社サイト上のコンテンツだけでなく、社外のプラットフォームにも情報を展開します。具体的には業界フォーラムや専門的なQ&Aサイト（例えばRedditやQuora）、SNSコミュニティなどで有益な発言をすることです。自社ブログの記事内容を要約して回答したり、関連する質問に自社サイトへのリンクを添えて回答することで、AIが学習するデータの中に自社コンテンツが出現する機会を増やします。「生成AIにコンテンツを盗んでもらう」という表現もありますが、まさにインターネット上に価値ある情報をばらまいておくことでAIに学習・引用してもらおうという発想です。ただし露骨な宣伝ではなく、ユーザーに本当に役立つ形で情報提供することが大前提です。

④権威性・信頼性を高める：ブランドの権威性をインターネット上で高める施策もGEOでは重要です。具体的には業界関連のニュースサイトや協会のウェブサイト、著名ブログなどに取り上げてもらったり、プレスリリース配信や専門家とのタイアップ記事（バイライン記事）を発表したりすることです。こうした外部からの言及や被リンクはSEO的にもプラスですが、AIにとってもそのブランドやサイトが信頼できる情報源であることを示すシグナルになります。また、自社サイト内でも「会社概要」「スタッフ紹介」「受賞歴・導入事例」などを充実させておきましょう。これらはユーザーの安心感につながるだけでなく、構造化データを使ってマークアップしておけば検索エンジンやAIがサイトの運営主体や専門分野を理解しやすくなるメリットがあります。

⑤技術的な最適化（Technical SEO/GEO）：AIに自社コンテンツを発見・理解してもらうには、サイトの技術面の土台も重要です。例えばクロールしやすいサイト構造にする、重要ページが適切にインデックス登録されているか確認する、ページ表示速度を改善しておく、といった従来からのSEO技術施策は引き続き必須です。加えて、生成AIが引用しやすいようページ内のコンテンツ構造を明確にし、見出しタグや箇条書きを活用する、記事ごとに要約やポイントを冒頭に記載する、といった工夫も有効でしょう。これによりAIがコンテンツの要旨を掴みやすくなります。また後述する構造化データも技術的最適化の一環です。

以上のようなGEO施策を講じることで、ユーザーがAI経由で情報収集する場合でも自社の発信が埋もれないようにすることができます。実際、「AIに最適化されたコンテンツは従来以上に成果を上げうる」とのデータも出始めており、早期に着手した企業が競合優位に立つ可能性があります。

E-E-A-Tの重要性と強化策（農機具販売サイトの例）

GEO戦略において特に鍵となるのがコンテンツの質＝E-E-A-Tです。E-E-A-TはExperience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）の頭文字で、元々Googleの品質評価ガイドラインから注目された概念ですが、生成AIにも大きな影響を及ぼします。実際、ある研究では「LLM（大規模言語モデル）の回答内容に影響を与えるのはE-E-A-Tを備えたコンテンツである」と結論づけられています。AIも人間と同様に、信頼に足る情報をベースに応答しようとするためです。

では具体的にE-E-A-Tを強化するにはどうすればよいか、例えば「農機具販売」の分野を例に考えてみましょう。小規模な農機具販売会社が自社サイトのブログでトラクターやコンバインなどに関する情報発信をするとします。このとき、単に製品スペックを載せるだけではなく、次のような点に配慮するとE-E-A-Tが高まります。

• 経験（Experience）：実際のユーザー経験に基づく情報を入れることです。例えば「農業歴30年のベテランが語るトラクターの選び方」「実際の導入事例（農家Aさんは当社のコンバインで収穫作業が効率化しました）」など、実体験や具体例をコンテンツに盛り込みます。また独自に収集したデータや社内のノウハウも一次情報として共有すれば、内容の独自性と価値が上がります。
• 専門性（Expertise）：その分野の専門的知識に裏付けられた内容にします。製品の技術的な比較検証や、農機具の選定基準に関する詳細な解説など、プロでなければ書けない深い知見を提供します。可能であれば記事の執筆や監修を農業機械の専門家（例えば農業大学の教授や農機具メカニック資格者など）に依頼するのも良いでしょう。専門家の名前を出すだけでも権威性・信頼性の向上につながります。
• 権威性（Authoritativeness）：サイトや著者がその分野で権威があると示すことです。先述のように専門家による執筆・監修は権威付けになりますし、他にも業界団体への加盟、公式な認定資格の保有、第三者機関からの表彰実績などがあればサイト上で明示します。さらに業界の有名メディアに取り上げられた経験や、大手企業との取引実績なども権威性を補強する情報です。こうした情報を「選ばれる理由」ページなどにまとめて掲載し、可能ならば構造化データでマークアップすると良いでしょう。権威性は一朝一夕に築くのは難しいですが、地道なPRや発信の積み重ねで向上していきます。
• 信頼性（Trustworthiness）：読者やユーザーに安心してもらうための仕組みです。基本的なところではサイトの運営者情報（会社名や所在地、連絡先）を明確に提示し、問い合わせ先がすぐ分かるようにします。記事には著者名と略歴を載せ、顔写真やSNSアカウントも公開できれば親近感と信用度が増すでしょう。サイト全体ではプライバシーポリシーや利用規約を整備し、SSL化（https）などセキュリティ対策も万全にします。コンテンツ面では事実関係のファクトチェックを徹底し、出典がある情報には可能な限りリンクや引用を付けます。ネガティブな情報も正直に記載し、誇大表現を避けることで誠実さを示します。

以上を踏まえ、農機具販売サイトであれば「専門家インタビュー記事」や「農家の成功事例レポート」などがE-E-A-Tを満たしやすいコンテンツと言えます。例えば「●●農機具の上手な選び方：プロに聞くポイントと失敗しないコツ」という記事を作成し、ベテラン農家や農機具整備士へのインタビューを掲載すれば、経験と専門性が感じられるでしょう。記事内で具体的なエピソードや数字データを示せば信頼性も高まります。著者情報欄にはインタビュー対象者の肩書きや当社担当者（農学修士など）のプロフィールを載せ、記事公開後には業界団体のニュースレター等にも紹介してもらう、といった工夫をすれば権威性も補強できます。

このようにE-E-A-Tを意識したコンテンツ作りをしておくことが、結果的にGEO対策にも直結するのです。高品質なコンテンツは検索エンジンにも評価されやすくSEOにもプラスになり、そのコンテンツがウェブ上で引用・共有されるほどAIの目にも留まりやすくなります。「結局のところGEOに新しいことは何もない。基本に忠実であれ」という専門家の指摘もあるほどで、GEO時代でも王道のコンテンツ施策（＝ユーザーにとって価値が高い情報提供）が最善策と言えるでしょう。

構造化データとは？メリットと実装例

構造化データとは、ウェブページ上のテキストに対してその意味や属性をマシン可読な形でマークアップしたデータのことです。通常、検索エンジンはページのテキストをクロールして内容を推測しますが、生の文字列だけでは文脈の解釈が難しい場合があります。構造化データを追加すると、たとえば「<code>株式会社○○＝組織（Organization）の名称（name）</code>」というように、コンテンツの意味付けを検索エンジンに直接教えることができます。これにより情報の解釈精度が上がり、検索結果にも反映されやすくなります。実際Google検索では、一部の構造化データを認識して「リッチリザルト（強調スニペット）」と呼ばれる特殊な表示を行います。

リッチリザルトとは、通常のタイトル・説明文の検索結果に加えて、評価の星やイベント日時、FAQの質問と回答など視覚的・機能的に拡張された検索結果表示のことです。構造化データを適切にマークアップすると、検索結果にこれら追加情報が表示され、ユーザーの目を引きやすくなります。例えばFAQページに構造化データ（FAQPageスキーマ）を施すと、検索結果に質問と回答の一覧が直接表示される場合があります。

このように、検索結果上で自サイトの表示領域が拡大し目立つ効果が期待できるため、構造化データはSEOの強力な助っ人になります。特に中小企業にとって、ブランド知名度が低くてもリッチリザルトによってユーザーの注意を引ければクリック率向上や信頼感醸成につながります。さらに構造化データはGoogleアシスタントなど音声AIが情報を取得する際にも利用され、音声検索やAIからの参照にも有利になる可能性があります。

では、どのような種類の構造化データがあるかというと代表的なものに以下があります：

• FAQ（よくある質問）：質問と回答のペア一覧（FAQPageスキーマ）。検索結果にQ&Aが直接表示される。
• レビュー・評価：製品やサービスの星評価やレビュー数（ReviewやAggregateRatingスキーマ）。平均評価★や口コミ抜粋が表示される。
• 製品情報：価格や在庫状況、商品画像（Productスキーマ）。通販サイトなどで商品スニペットが強化表示。
• 組織情報：会社や団体の住所・電話・ロゴ（Organizationスキーマ）。ナレッジパネルやローカル検索で活用。
• イベント：イベントの日時・場所・チケット情報（Eventスキーマ）。検索結果に開催情報が表示。
• レシピ：料理の材料・所要時間・カロリーなど（Recipeスキーマ）。画像付きで手順や評価が表示。
• How-to：手順のステップ一覧（HowToスキーマ）。手順ごとに分かれた表示。

構造化データ導入の効果としては、リッチリザルト表示によるクリック率向上や流入増加が期待できます。ただし構造化データを入れたからといって必ずリッチ表示されるわけではなく、Googleの判断によります。2023年以降、特にFAQリッチリザルトは表示件数が制限されるなど動向も変化しています。それでも検索エンジンに内容を正確に伝えるメリットは大きいので、可能な範囲で対応しておくと良いでしょう。中小企業でも、FAQや口コミ、所在地情報などから着手すれば実装難易度は高くありません。例えばお問い合わせページのQ&Aを構造化データ化したり、商品ページに実際の顧客レビュー評価（★）をマークアップしたりすることから始めてみましょう。

AIO（Artificial Intelligence Optimization）とは？ – トークン効率・埋め込み・文脈理解の重要性

近年、SEOやGEOに加えてAIO（Artificial Intelligence Optimization、人工知能最適化）という考え方も登場しています。AIOには文脈によって2つの意味があり得ますが、ここでは「自社のコンテンツや情報をAIが解釈・利用しやすいよう最適化すること」と捉えます（加えて、社内業務でAIを有効活用するという意味もあります）。一言で言えば「AI時代に情報発信側が配慮すべき技術的ポイント」がAIOの中心テーマです。

従来のSEOは人間の検索エンジン利用を前提に最適化を行いましたが、AIOはAIがテキストを処理・生成する仕組みに着目して最適化を行います。具体的には、LLM（大規模言語モデル）がどのようにテキストを入力し理解し出力するかを理解し、それに合わせてコンテンツの形式や提供方法を工夫します。以下、ポイントとなる概念である「トークン効率」「埋め込み（Embedding）」「文脈理解」について順に考察します。

トークンとコンテキストウィンドウ – 無駄のない情報提供を

生成AI（LLM）はテキストを「トークン」と呼ばれる最小単位に分割して処理します。トークンは単語そのものではなく、単語の一部や短い文字列です。モデルごとに1度に処理できるトークン数の上限があり、これをコンテキストウィンドウ（コンテキスト長）と呼びます。コンテキストウィンドウはモデルの「一度に記憶できるテキスト量」に相当し、この制限を超える入力は切り捨てや要約が必要になります。例えばGPT-4では8,000トークン程度（日本語で数千文字相当）が上限で、超過した部分は考慮されません。

このため、AIにこちらの情報を伝える際は「トークン効率」を意識する必要があります。トークン効率とは、限られたコンテキスト枠内で最大限の情報を伝える効率のことです。具体的には、余計な前置きや冗長表現を避けて簡潔かつ明確に要点を伝えること、長大な情報は一度に渡すのではなく適切に分割し必要な部分だけ提供することなどが挙げられます。例えば、自社の商品カタログ全文をAIに読ませるのではなく、「商品スペックの要約＋特徴の箇条書き」にして渡す方がトークンを節約できます。またユーザーからの質問に答えるチャットボットを自社で構築する場合でも、一度の回答で詰め込みすぎず対話の中で少しずつ情報提供する方が、コンテキストに収まりやすく適切な応答が得られます。モデルの性能向上でコンテキスト長は徐々に長くなっていますが、同時に計算コストや誤答リスクも高まるため、必要十分な情報をコンパクトに伝えるスキルがこれからのライティングには求められます。

埋め込み（Embedding） – AIに自社データを検索させる仕組み

次に埋め込み（Embedding）です。埋め込みとは、テキストなどのデータを高次元のベクトル（数値列）に変換することです。これにより、意味の類似した文章同士はベクトル空間上でも距離が近くなるという特徴があります。LLMは内部で単語や文の埋め込み表現を使って意味を捉えていますが、開発者側がこの技術を応用することで大量のテキストデータから適切な情報を検索し、AIに与えることが可能になります。

具体例として、自社が扱うFAQデータベースが何百件もあるとします。ユーザーから質問が来た際、そのすべてを毎回AIに読ませるのはトークン数的に非現実的です。そこで各QAペアをベクトル化しておき、ユーザーの質問文を同じベクトル空間に射影して最も近いQ&Aを数件だけAIに提示する、というアプローチが取られます。これをベクトル検索あるいはRAG（Retrieval Augmented Generation）と呼び、ChatGPTプラグインや社内チャットボットで活用が広がっています。埋め込みを活用することで、AIは必要な知識だけをピンポイントで取得して回答を作成できるのです。

中小企業でも、自社サイト内の重要ページや社内ドキュメントを埋め込みベクトル化し、AIアシスタントに統合する事例が出始めています。「社内の規程集を質問するとAIが答えてくれる」ようなサービスがその一例です。AIOの観点からは、自社コンテンツをAIが利用しやすい形で提供するために埋め込み用のデータセットを整備することがポイントになります。具体的には、社内のナレッジを一箇所にまとめてクリーニングする、段落ごとに適切なメタデータを付与する、といった準備です。これにより、将来的にAIを導入する際にスムーズに自社データを活用できるようになります。

文脈理解 – AIに「何を聞かれて何を答えているか」を把握させる

文脈（コンテキスト）理解とは、AIが会話や文章の前後関係を正しく把握することを指します。人間同士の会話でも文脈を無視すると的外れな返答になりますが、AIも同様です。AIOでは、AIに正確な文脈を提供し、誤解を減らす工夫が求められます。

LLMは基本的に与えられたテキスト（プロンプト）のみを頼りに返答を生成します。しかしユーザーの質問は必ずしも完結せず、前の対話履歴や暗黙の前提を含む場合があります。例えばユーザーが2回目の質問で「それの価格は？」と尋ねたとき、AIは「それ」が何を指すか文脈から推測しなければなりません。また「昨日の会議の議事録作って」と指示された場合、「昨日の会議」が何の話題かを把握していなければ正しい議事録は作れません。

このように文脈次第で意味が決まる情報を扱うため、AIOのテクニックとしてはプロンプト（AIへの指示文）に適切な文脈情報を含めることが重要です。例えば自社の商品説明文をAIに要約させる際、「対象読者は農業初心者で、目的は商品の利点を分かりやすく伝えること」など、期待するアウトプットの前提を与えるとAIは文脈を踏まえて回答しやすくなります。また会話型AIを運用する場合、ユーザーの発言だけでなくバックエンドで関連情報を都度投入することも有効です。たとえばユーザーが「○○トラクターについて教えて」と聞いたら、自社データベースから○○トラクターの仕様を検索し、それを文脈としてAIに与えてから回答させるといった仕組みです。これも先述の埋め込み＋検索を活用すれば実現できます。

文脈理解にはもう1つ、「会話の記憶」も関係します。チャットボットではユーザーとの対話履歴が積み重なりますが、LLMには先述のとおり有限の記憶枠（コンテキストウィンドウ）しかありません。そのためどのくらい過去の発言まで覚えておけるかも限界があります。AIOでは、この限界を踏まえて適切に文脈をリセット・要約することも求められます。一定以上古い履歴は要約して短くする、ユーザーの毎回の発言を自己完結的にしてもらうようUIで工夫する、などの対策です。逆に言えば、AIに永続的に覚えていてほしい情報（例えば店舗営業時間など）は、ユーザーとの会話文脈に埋もれさせず毎回プロンプトに付加するという運用も考えられます。

以上のように、AIOでは「AIの脳内」で何が起きているかを意識しつつ情報を供給する視点が重要です。言い換えれば、AIOはコンテンツをLLMにとって解釈しやすく信頼しやすい形にすることだと言えます。例えば専門用語には定義を添える、曖昧な指示には具体例を与える、出典を明示して事実と意見を区別させる、といった工夫です。これはそのまま高品質なコンテンツ制作のポイントでもあります。「人にもAIにも伝わる明解な情報発信」を心がけることが、結果的にAIOにつながるのです。

SEO・GEO・AIOの関係と使い分け – 三者の比較

最後に、ここまで説明してきたSEO・GEO・AIOの違いと関係性を整理しましょう。それぞれ目的や対象は異なりますが、実際には重なり合う部分も多く、総合的なデジタル戦略の中で連携させていく必要があります。「GEOはSEOを置き換えるのではなく補完するもの」であり、またAIOはSEO/GEOを技術面から支える考え方と言えます。以下の表に主要なポイントをまとめました。

（表）SEO・GEO・AIOの比較まとめ。それぞれ目指すゴールや手段に違いはありますが、ユーザーにリーチしビジネス成果を上げるための手段という大きな目的は共通しています。特にGEOとSEOは「検索エンジン経由」と「AI経由」の違いであり、実践すべき施策の多くは重なります。AIOはそれらを支えるテクニカルな工夫であり、生成AIを上手に使いこなすための土台と言えるでしょう。

三位一体の戦略へ：どう組み合わせていくか

結論として、SEO・GEO・AIOは三位一体で取り組むべきものです。まずSEOでサイトの土台（技術とコンテンツ）をしっかり整備し、既存の検索流入を最大化します。その上で、GEOの発想でコンテンツの質と露出先を拡張し、ユーザーが生成AIで質問するようなテーマにも先回りして答えを用意します。AIOの知見を活かして、AIがその答えを見つけやすい形式・手段を整えることも重要です。例えば記事にFAQを付け加え構造化データ化することは、SEO（ロングテールキーワード対策）にもGEO（AIへの情報提供）にも効きますし、社員がChatGPTで回答案を作る際にも役立つでしょう。一石三鳥の施策も多いのです。

また、社内的にはSEO担当・Web担当だけでなく技術チームやカスタマーサポートなども巻き込み、包括的なデジタル戦略チームでこれら最適化を推進するのが理想です。たとえば顧客対応の現場から「AIでこういう質問が増えている」といったフィードバックをもらえれば、新たなGEOコンテンツを投入するヒントになりますし、生成AIを使ったサービス展開（チャットボットの公開など）も視野に入ってくるでしょう。「検索エンジンもAIも味方につける」という意識で全方位に対策を講じることで、中小企業でもデジタル競争で存在感を発揮できるはずです。

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