はじめまして。AI検索時代のマーケティングを、現場から検証していきます

はじめまして。AI検索最適化（GEO）プラットフォーム「Genview（ジェンビュー）」で、CMOを務めている吉田 清登（よしだ きよと）です。

私はこれまで、再春館製薬所をはじめ複数の企業で、約20年にわたり通販・CRMの現場に携わってきました。通販に関することは一通り経験してきましたが、中でも特に長く向き合ってきたのがCRMです。

また、EC・通販業界の発展を目指す一般社団法人 JECCICA（ジャパンEコマースコンサルタント協会）の客員講師も務めており、EC事業者様向けにGEO（AI検索最適化）に関する解説記事の寄稿なども行っています。

参照：ECサイトのためのGEO（生成AI最適化）実践ガイド｜JECCICA

お客様をどう理解し、どのタイミングで、どんな情報を届けるべきか。一度購入してくださったお客様と、どう長く関係を築いていくのか。企業都合ではなく、お客様にとって本当に必要な接点とは何か。そうした「お客様中心」の考え方は、前職時代から今も自分の中に深く染みついています。

そんな私が今、強く関心を持っているのが、「AI検索」です。

最近、ChatGPTやPerplexityに、こんなふうに聞く人が増えています。

• 「おすすめのCRMツールは？」

• 「EC事業に強いマーケティング支援会社は？」

• 「この業界でコスパの良いサービスは？」

これまでであれば、ユーザーはGoogleで検索し、検索結果に並んだページを自分で見比べていました。しかし今は、AIに直接質問し、AIが候補を整理し、いくつかのサービス名を挙げて回答する場面が増えています。

これは単なる検索の変化ではありません。私の感覚では、企業とお客様が出会う場所そのものが変わり始めている、ということです。

AIにどう見られているかが、これからの顧客接点になる

通販やCRMの世界では、昔から「顧客接点」が重要だと言われてきました。広告、LP、メルマガ、LINE、DM、同梱物、コールセンター、マイページ。お客様が企業と接する場所を一つひとつ整え、そこでどんな体験をしてもらうかを考えてきました。

では、AI検索はどうでしょうか。

お客様がAIに相談し、AIがいくつかの会社やサービスを推薦する。その回答の中に自社が出てくるのか。出てくるとして、どのように説明されているのか。競合と比べて、どんな立ち位置で語られているのか。そもそもAIに正しく理解されているのか——。

私は、これはこれからの時代における新しい顧客接点だと考えています。

Googleの検索順位だけを見ていればよかった時代から、AIがどのように企業を理解し、比較し、推薦するのかまで見なければいけない時代に入っています。この領域の最適化が、GEO（Generative Engine Optimization）です。

日本語では「生成AIに正しく理解され、推薦されるための最適化」と捉えると分かりやすいと思います。SEOが「検索エンジンに見つけてもらうための最適化」だとすれば、GEOは「AIに正しく理解され、適切な文脈で候補に挙げてもらうための最適化」です。

ただ、私はこの説明だけでは半分しか言い当てていないと思っています。それは後ほど。

Genviewとはどんなサービスか

私たちが開発・運営している「Genview（https://genview.io/）」は、AI検索時代のブランド認知を可視化し、改善につなげるためのGEOプラットフォームです。一言で言えば、次の3つを叶えるツールです。

• AIが自社ブランドをどう認識しているかを測り、

• どこに課題があるかを見つけ、

• 推薦される可能性を高めるための改善アクションまで提示する

AI上での見え方を継続的に確認し、改善につなげるためのサービスです。大きく分けると、Genviewには3つの役割があります。

1. 計測する

ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、GrokなどのAI上で、自社ブランドがどのように言及されているかを可視化します。

・おすすめ候補に入っているのか
・どのような文脈で紹介されているのか
・競合と比べて、どのような立ち位置にいるのか

こうした状態を、GEOスコアやAI別・質問別のスコアとして確認できます。

2. 改善する

AIに正しく理解されるために、どこを直すべきかを整理します。

たとえば、サービス説明が不足している、比較される軸が曖昧、FAQや構造化データが足りない、信頼情報が弱い、llms.txtが整っていないなど、AIに伝わりにくい原因を見つけます。

そのうえで、サイトやコンテンツをどう改善すべきかを、実務で動ける形に落とし込みます。

3. 深める

GEOは、一度設定して終わりではありません。AIの回答も、競合の情報も、市場で語られる内容も変化します。Genviewでは、AI上での見え方やスコアの推移を継続的に確認し、改善前後でどう変化したかを追うことができます。

AIにどう見られているか。
そこから実際の流入や成果につながっているか。

この両方を見ながら、GEOの改善サイクルを回していくことを目指しています。

なぜ、このnoteを始めるのか

Genviewは、立ち上がったばかりのサービスです。一般に広く広告を打って売るというよりは、現在はAI検索やGEOに強い関心を持つ一部の企業様を中心に、限定的にご利用いただいています。

自走型のSaaSではありますが、私自身も日々フロントの現場に立っています。提案営業の場に出たり、クライアント企業様の疑問を聞いたり、そこから機能設計に反映したりしています。

その中で、非常に多くのリアルな質問をいただきます。

• 「SEOとGEOは、具体的に何が違うのか？」

• 「AIに学習されるには、自社サイトのどこを直せばいいのか？」

• 「質問が具体的になると、やっぱり大手企業が有利なのか？」

• 「AIに出てくる情報が古い場合、どうすれば更新されるのか？」

どれも、現場で実際に出てくる切実な問いです。

一方で、GEOはまだ新しい領域です。ネットで調べても、海外の抽象的な論文や、ツールを売るためのポジショントークが多く、実務者がすぐに使える情報はまだ多くありません。

「それなら、私自身が現場で受けた質問や、日々考えていることを、できるだけオープンに共有していこう」そう思ったのが、このnoteを始めたきっかけです。

Genviewは、通販・CRMの知見とAI研究から生まれた

FIDは、通販・CRM領域のツールを長く扱ってきた会社です。私自身も、通販・CRMの現場で長く仕事をしてきました。一方でFIDには、ここ数年AIに関する研究を重ねてきたチームがあります。

• 通販・CRMの現場知見

• AI領域の技術・検証知見

• 実際の企業がAIにどう見られているかを調べる実験データ

この3つを掛け合わせて立ち上げた新しいプロダクトが、Genviewです。

Genviewのチームには、海外のGEO事例や最新トレンドを積極的に収集し、発信しているメンバーもいます。そのおかげで、社内にはGEOに関する知見が少しずつ蓄積されてきました。

その中で、私が主に担当しているのは、GEOの実験設計や、Genviewのサービス企画・機能設計です。「AIにおすすめされる会社は、どう決まるのか」「質問の仕方が変わると、推薦されるブランドは変わるのか」「有名企業だけが有利なのか、それとも中小企業や新興サービスにも勝ち筋があるのか」「AIは、どんな情報を根拠に企業を比較しているのか」——こうした問いを、感覚ではなく、できるだけデータで確かめていきたいと考えています。

このnoteで発信していくこと

現場でいただいた質問への回答です。クライアント企業様との商談や打ち合わせの中で出た、きれいごとではないリアルな疑問。それに対して、Genviewとしてどう考えているのか、PMとしてどのように整理しているのかをお伝えします。

もちろん、個別企業が特定されるような情報は出しません。ただ、「GEOは何から始めればいいのか」「AIに引用されるには何が必要なのか」といった、同じような疑問を持っている多くのマーケターや経営者の方に対して、できるだけ実務に近い形で答えていきます。

GEOの本質は、AIの先にいる"お客様"への接客である

ここが、私の持論です。

GEOというと、多くの人が「AIにどう好かれるか」を思い浮かべると思います。構造化データ、llms.txt、被リンク——たしかにどれも大切です。でも私は、20年間通販の現場でお客様と向き合ってきた経験から、少し違う考え方を持っています。

GEO対策は「AIに好かれる」話ではなく、「悩みの言葉とブランドの結びつきをどこまで作れているか」という話だと思うんです。

再春館製薬所時代に叩き込まれたのは、「お客様第一」「お客様のお悩みを解決する」という、シンプルだけどとことん徹底された考え方でした。企業都合ではなく、お客様にとって本当に必要な接点って何だろう。通販の現場は、こうした問いにずっと向き合い続けてきた業界です。

AIとの対話も、根っこは同じ問いの延長線上にあると思っています。AIに質問している人が何に悩んでいるのか、そこに本気で向き合った結果として、AIにもちゃんと理解してもらえる。テクニックは、その後についてくるものであって、先にあるものじゃないんですよね。

AIに選ばれるためだけに情報を作るのではなく、お客様が知りたいことを整理し、自社の強みや向き不向きを正しく伝え、比較検討しやすい情報を用意する。結果として、それがAIにも理解されやすい状態につながっていく。

GEOは、小手先のテクニックではなく、企業がお客様に対してどれだけ分かりやすく、誠実に情報を出せているかを問われる領域でもあると感じています。

さいごに

AI検索の世界は、まだ正解が固まっていません。だからこそ、面白い領域でもあります。そして同時に、何もしないまま放置していると、気づかないうちに競合だけがAIに推薦されている、ということも起こりえます。

このnoteでは、Genviewの開発や実験を通じて見えてきたこと、現場でいただいた質問、GEOに関する実務的な考え方を発信していきます。

• AI時代のマーケティングに悩む方

• SEOの次に何を考えるべきか知りたい方

• 自社がAIにどう見られているのか気になっている方

そうした方にとって、このnoteが少しでも役に立つ場所になれば嬉しいです。

これから、どうぞよろしくお願いいたします。よろしければ、ぜひフォローや「スキ」で応援していただけると、開発や実験の励みになります。