a16z 最新インサイト：SEOからGEOへ、トラフィックのルールはどう変わっているか？
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a16z 最新インサイト：SEOからGEOへ、トラフィックのルールはどう変わっているか？
GEO は新しいマーケティング戦略以上のものであり、ブランドと消費者の関係性における根本的な変化を表している。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：a16z
翻訳：深思圏
800億ドル規模のSEO産業が終わりつつあると考えたことはありますか？20年以上にわたり当たり前とされてきた検索のルール――キーワードランキング、被リンク、ページ最適化――は、まったく新しいゲームルールによって完全に覆されようとしています。AppleがPerplexityやClaudeといったAIネイティブ型検索エンジンをSafariに標準搭載すると発表したとき、Googleが長年にわたって築き上げてきた流通独占の地位は揺らぎ始めました。我々は検索史上最大のパラダイムシフトを目の当たりにしています。リンクに基づく検索の時代から、言語モデル駆動の生成型エンジン最適化（GEO）の時代へ。
これは段階的な改良ではなく、完全な書き換えです。従来の検索では、成功とは検索結果の上位に自社のウェブページが表示されることを意味していました。しかしGEOの時代において、成功の定義は全く異なります。あなたのコンテンツがAIが生成する回答の中で直接引用されているか？ あなたのブランドがモデルの「記憶」にどれほど強く刻まれているか？ この変化は、コンテンツ作成戦略からブランド可視性の測定基準まで、デジタルマーケティングエコシステム全体を再構築しようとしています。私が見ているのは技術の更新にとどまらず、ビジネスモデルや競争構造そのものの根本的再編です。
SEOからGEOへの移行で最も重要なのはトラフィック流通チャネルの変化です。マーケティングやグロース担当者にとって最も敏感なのはチャネルの変化であり、新たなチャネルの出現は常に新たなトラフィック機会を意味します。先日、私は即刻（Jike）でもGoogle AI Overviewに関する最新データや考察を共有しました。興味のある方は下図をご覧ください。ちょうど本日、a16zがGEOの登場がいかにトラフィックとマーケティングのルールを変えようとしているかを解説する新記事を公開しました。私の考えや認識も踏まえ、皆さまと共有いたします。
リンクの時代から言語モデルの時代へ
従来の検索はリンクに基づいて構築されていますが、GEOは言語理解に基づいています。この違いは些細に見えるかもしれませんが、実際にはまったく異なる世界観を示しています。SEOの時代には、可視性とは検索結果ページ上で上位にランクインすることを意味し、そのためにはキーワードマッチング、コンテンツの深さと広がり、被リンク、ユーザーエクスペリエンスなどの要素を通じてページのランキングを最適化する必要がありました。しかし今日、GPT-4o、Gemini、Claudeといった大規模言語モデルが人々の情報取得の主なインターフェースとなったとき、可視性の意味は根本的に変わりました。結果ページでの順位ではなく、答えそのものの中に直接登場する必要があります。
この変化の影響は表面以上に深いものだと感じています。回答形式の変化はユーザーの検索行動そのものを変えました。AIネイティブ検索はInstagram、Amazon、Siriなど、さまざまなプラットフォームで断片化しつつあり、それぞれ異なるモデルとユーザー意図によって駆動されています。ユーザーのクエリはより長くなり（平均23語、従来の検索は4語）、検索セッションはより深くなり（平均6分）、応答はコンテキストや出典に応じて変化します。従来の検索とは異なり、大規模言語モデルは記憶、推論、複数のソースを統合したパーソナライズされた応答能力を持っています。これにより、コンテンツの発見方法と最適化の仕方が根本的に変わりました。
さらに重要なのは、大規模言語モデル市場は、ビジネスモデルとインセンティブの面で従来の検索市場とは全く異なっている点です。Googleのような従来の検索エンジンは、ユーザーのトラフィックを広告でマネタイズしており、ユーザーは自身のデータと注目を代償としています。一方、多くの大規模言語モデルは有料のサブスクリプションサービスです。この構造的な変化は、コンテンツが引用される方法に影響を与えます。モデル提供者は、それがユーザー体験に貢献したり製品価値を強化したりしない限り、第三者のコンテンツを表示するインセンティブを持ちません。将来的には大規模言語モデルのインターフェースにも広告市場が現れる可能性がありますが、そのルール、インセンティブ、参加者は従来の検索とは大きく異なるでしょう。
このような新環境下で、私は興味深い現象を観察しています。従来のSEOは正確性と繰り返しを重視しますが、生成型エンジンは整理された、解析しやすく、意味が凝縮されたコンテンツ（単なるキーワード密度ではない）を優先します。「要約」といったフレーズや箇条書き形式は、大規模言語モデルが効果的にコンテンツを抽出・コピーするのに役立ちます。この差異は、アルゴリズムに合わせるのではなく、言語理解システムに合わせるための、コンテンツ最適化戦略の根本的な転換を示しています。
特に注目すべき新興の兆候の一つは、大規模言語モデルのインターフェースからの外部クリック量です。たとえば、ChatGPTはすでに数万の異なるドメインにリファラルトラフィックを送っています。これは、AIが直接回答する時代であっても、高品質なオリジナルコンテンツには依然として価値があることを示しており、ただしその価値の実現方法は過去とは全く異なります。ブランドやコンテンツクリエイターは、この新しいエコシステムの中でどのように価値を創造・維持するかを再考する必要があります。
ランキングからモデル関連性への変化
現在のゲームルールはクリック率だけではなく、引用率にかかっています。つまり、あなたのブランドやコンテンツがモデル生成の回答でどの程度頻繁に引用されたり出典として使われたりしているかです。AI生成出力の世界では、GEOとは、あなたがどこに表示されるかというよりも、モデルが何を選んで引用するかを最適化することを意味します。この変化は、ブランドの可視性とプレゼンスの測定方法を再定義しています。
Profound、Goodie、Daydreamといった新しいプラットフォームが台頭しており、ブランドがAI生成の応答における自身のパフォーマンスを分析し、モデル出力の感情傾向を追跡し、どの出版社がモデルの行動に影響を与えているかを把握できるようになっています。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模倣するためにモデルを微調整し、トップのSEOキーワードを戦略的に注入し、大量の合成クエリを実行します。その後、出力を操作可能なダッシュボードにまとめて、マーケティングチームが可視性、メッセージの一貫性、競合の音声シェアを監視できるようにします。
カナダグース（Canada Goose）は、大規模言語モデルが同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こうしたツールを使用しています。防寒性や防水性といった製品機能だけでなく、ブランド認知そのものについてです。重要な洞察は、ユーザーがカナダグースをどうやって見つけるかではなく、モデルが自発的にブランドを言及するかどうかにあるのです。これはAI時代における無支援ブランド認知の指標です。このようなモニタリングは、従来のSEOダッシュボードと同様に重要になっています。AhrefsのBrand Radarのようなツールは、AI概要におけるブランドの言及状況を追跡し、企業が生成型エンジンにどのように位置づけられ、記憶されているかを把握するのを助けます。
Semrushも、生成プラットフォームにおけるブランド認知の追跡、AI可視性コンテンツの最適化、大規模言語モデル出力に現れた新たな言及への迅速対応を目的とした専用のAIツールキットをリリースしました。これは、従来のSEO関係者がGEO時代に適応していることを示しています。我々は、公衆の中での認知だけでなく、モデル内での認知も考慮する必要がある、新しいタイプのブランド戦略の誕生を目撃しています。AIレイヤーにどのようにコード化されるかが、新たな競争優位になります。
現在、GEOはまだ実験段階にあり、SEOの初期段階と似ています。主要なモデルのアップデートごとに、これらのシステムとの最適なやり取り方法を再学習（あるいは忘れてしまう）リスクがあります。かつてGoogleの検索アルゴリズムのアップデートが企業にランキングの変動に対処させたように、大規模言語モデルの提供者も、コンテンツ引用の背後にあるルールを調整し続けています。いくつかのアプローチが登場しています。一部のGEO戦略はすでに明確になっています（例えば、大規模言語モデルが引用するソース文書内で言及されること）。一方で、ニュースコンテンツをソーシャルメディアコンテンツよりも優先するか、トレーニングセットの違いによる好みの変化など、他の仮説はもっと推測的です。
この不確実性は、課題であると同時に機会でもあると感じます。迅速に適応し、実験できるブランドにとっては先行者利益を得られるタイミングです。一方で、投資判断はより慎重になる必要があります。今日有効な戦略が明日には通用しなくなる可能性があるからです。これは、固定されたベストプラクティスに頼るのではなく、より高い適応力と実験精神を持つようマーケティングチームに求めるものです。
SEO時代から学ぶ教訓
SEO市場は巨大ですが、独占的な勝者が生まれたことはありません。この現象は私に多くの示唆を与えます。Semrush、Ahrefs、Moz、Similarwebといった企業向けSEOおよびキーワード調査ツールはそれぞれの分野で成功していますが、いずれも技術スタック全体を完全に支配していません（Similarwebのように買収で成長した例もありますが）。各社は逆リンク分析、トラフィック監視、キーワードインテリジェンス、技術監査など、独自のニッチを開拓しています。
SEOは常に断片化していました。業務は代理店、社内チーム、フリーランサーの間で分散されており、データは混在し、ランキングは推定され、検証されることはほとんどありませんでした。Googleがアルゴリズムの鍵を握っていますが、どのベンダーも市場全体を完全に支配しているわけではありません。最盛期であっても、最大のSEO関係者はあくまでツール提供者に過ぎませんでした。ユーザーのエンゲージメント、データの支配、ネットワーク効果がなく、SEO活動を集約する中心となることはできなかったのです。クリックストリームデータ――ユーザーがサイトを閲覧中にリンクをクリックする記録――は、リアルなユーザー行動を理解する上で最も明確な窓口と言えるでしょう。しかし歴史的に、このデータはISP、SDK、ブラウザ拡張、データブローカーの背後に閉じ込められており、深層インフラや特権的アクセスなしでは、正確でスケーラブルなインサイトを構築することは事実上不可能でした。
GEOはこのすべてを変えます。この変化の鍵は、大規模言語モデルの動作方式が本質的により透明で予測可能である点にあります。モデルの内部メカニズムを完全に理解することはできませんが、大規模なクエリと分析を通じてその行動パターンを理解できます。これにより、SEO時代よりも正確で実行可能なインサイトを提供できる、次世代のツールやプラットフォームの機会が生まれます。
GEOで勝利するプラットフォームは、ブランド分析を超えて、アクションインフラを提供するでしょう。リアルタイムでマーケティングキャンペーンを生成し、モデルの記憶を最適化し、毎日イテレーションを行い、大規模言語モデルの行動変化に合わせて調整します。これらのシステムは運用的になります。これは可視性以上の広い機会を解放します。GEOがブランドがAI応答で引用されるように保証する手段であるなら、それはまたブランドがAIレイヤー自体との継続的な関係を管理する手段でもあるのです。GEOは大規模言語モデルとのインタラクション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上の存在、パフォーマンス、成果を追跡できるようにします。そのレイヤーを掌握すれば、背後の予算を掌握したことになります。
GEOツールの台頭とプラットフォーム化の機会
これは単なるツールの変化ではなく、プラットフォームの機会です。最も競争力のあるGEO企業は、単なるデータ測定機能に満足しないと信じています。それらは自社のモデル微調整機能を構築し、複数業界にわたる数十億の暗黙的プロンプトから学習するでしょう。それらはインサイト、クリエイティブ入力、フィードバック、イテレーションという完全なクローズドループを備え、差別化された技術を通じて大規模言語モデルの行動を観察するだけでなく、能動的にその行動を形作ることができるようになります。さらに重要なのは、クリックストリームデータを獲得し、第一者および第三者データソースを統合する方法を見つけることです。
私の見解では、ここに独占の可能性があります。単にインサイトを提供するだけでなく、チャネルそのものになるのです。SEOが非中央集権的でデータ隣接的な市場であったなら、GEOはまさにその反対――中央集権的でAPI駆動、ブランドのワークフローに直接組み込まれたものになるかもしれません。GEO自体が最も明らかな楔となるのは、検索行動の変化を見るときに明らかですが、最終的には、より広範な効果型マーケティング領域に切り込むことになります。GEOを支えるブランドガイドラインとユーザー理解は、グロースマーケティングを推進するのと同じです。これが大企業が構築する方法であり、ソフトウェア製品が複数のチャネルをテストし、イテレーションし、最適化できるようにします。AIは自律型マーケターを可能にするのです。
タイミングは重要です。検索の変化は始まったばかりですが、広告資金は非常に速く動きます。特に裁定取引の機会がある場合です。2000年代はGoogleのAdWordsでした。2010年代はFacebookのターゲティングエンジンでした。そして今、2025年には、大規模言語モデルと、ブランドのコンテンツがこれらのモデルにどのように取り込まれ、引用されるかをナビゲートするプラットフォームです。言い換えれば、GEOは「モデル思考」への参入競争なのです。
私は、成功するGEOプラットフォームが単なる分析ツールから全スタックのマーケティングOSへと進化しているという重要なトレンドを観察しています。それらはブランドがAI応答でどのようにパフォーマンスを発揮しているかを伝えるだけでなく、生成型エンジンでの可視性を高めるためにコンテンツを作成、最適化、配信するツールも提供します。この統合されたアプローチは、より強い顧客ロックインと高いライフタイムバリューを生み出します。
さらに興味深いことに、一部のGEOプラットフォームが予測機能の探索を始めているのを見ています。大規模言語モデルの行動パターンを分析することで、将来のクエリでより多く引用される可能性のあるコンテンツの種類、または話題になりそうなテーマを予測できます。この先見性はブランドに大きな戦略的優位性をもたらし、競合に先んじて有利なポジションを確保できるのです。
本当に大きな機会は、GEOをより広範なマーケティング技術スタックと統合できるプラットフォームにあると考えます。GEOツールがCRMシステム、コンテンツ管理プラットフォーム、ソーシャルメディア管理ツール、分析ダッシュボードとシームレスに統合できるとき、それは独立した最適化ツールからマーケティングオペレーションの中核ハブへと変貌します。この統合は効率を高めるだけでなく、新たなデータインサイトと自動化の可能性を生み出します。
マーケティングの未来：AI時代のブランド記憶競争
AIがビジネスと発見の玄関口となる世界で、マーケターが直面する問いは、「モデルはあなたを覚えているか？」です。この問いは表面以上に深く、複雑です。ブランド認知だけではなく、AIシステム内でのブランドの立ち位置、引用される文脈、他のブランドとの相対的な重要性にも関わる問題です。
この競争の本質が従来のマーケティングとは全く異なると感じています。SEOの時代には、ブランドは検索結果ページ上の位置を争っていました。ソーシャルメディアの時代には、ユーザーの注目とエンゲージメントを争いました。しかしGEOの時代には、ブランドは大規模言語モデルの「記憶」に占める位置と与えられる重みを争うのです。これは全く新しい競争次元であり、全新的な戦略的思考が必要です。
さらに面白いのは、この競争が同業界内のブランド間だけでなく、業界横断的にも行われている点です。「最高の投資先は何か」という質問に対して、伝統的な金融ブランドは、テック企業、不動産プラットフォーム、さらには暗号資産プロジェクトと、AIの引用を巡って競合する必要があるかもしれません。この境界を越えた競争は、従来の業界の境界線を曖昧にし、ブランドが自らのポジショニングと価値提案を再考することを迫ります。
成功するGEO戦略は、AIシステムの動作原理を深く理解することに基づかなければならないと考えます。これは技術的理解だけでなく、AIの学習データ、更新頻度、バイアスの傾向への洞察も含みます。ブランドはGoogleのアルゴリズムを理解するように、異なるAIモデルの特徴や好みを理解する必要があります。たとえば、あるモデルは権威性のあるコンテンツを好むかもしれませんが、別のモデルは新しさや実用性を重視するかもしれません。
長期的には、GEOがまったく新しいマーケティング職種と専門スキルを生み出すだろうと信じています。過去20年間でSEO専門家がデジタルマーケティングチームの必須人材になったように、GEO専門家は将来のマーケティングチームに不可欠な存在になるでしょう。これらの専門家は、AI技術への深い理解、データ分析能力、コンテンツ戦略的思考、技術変化に迅速に適応する敏捷性を兼ね備える必要があります。
私はまた、GEOがコンテンツ制作に与える深远な影響も見ています。従来のコンテンツマーケティングは、人間の読者にとって価値のあるコンテンツの創造に焦点を当てていました。しかしGEOの時代には、コンテンツは人間とAIシステムの両方にとって価値を持つ必要があります。これはコンテンツクリエイターに新たなスキルを求め、人間の読者を惹きつけつつ、AIシステムが効果的に理解し引用できるコンテンツを創造する方法を理解する必要があります。
最終的に、GEOは単なる新しいマーケティング戦略ではなく、ブランドと消費者の関わり方そのものの根本的変革を意味しています。この新しい世界では、ブランドの成功はどれだけ多くの消費者に届けるかではなく、決定的な瞬間にAIシステムに選ばれ、推薦されるかにかかっています。この変化は、ブランドが自らの価値提案、コンテンツ戦略、技術投資を再評価し、AI主導の未来で競争力を維持することを求めます。
早期にGEOのルールを理解し、掌握できたブランドは、今後数年間で巨大な競争優位を得ると確信しています。一方、従来のマーケティング思考に固執するブランドは、AI時代における可視性が急激に低下するのを目の当たりにするかもしれません。これは誇張ではなく、技術変革がもたらす必然的な結果です。GEOの時代は到来しました。ゲームのルールは変わりました。肝心なのは――あなたは準備ができていますか？
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