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今回は、GEO（生成エンジン最適化）についてご紹介します。
GEO（Generative Engine Opitimization、生成エンジン最適化）という言葉が、中国のマーケティング業界で無視できない言葉になってきています。
SEO（Search Engine Optimization）は、自社のウェブを検索エンジンの検索結果の上位に表示させるためにはどうしたらいいかという技術でした。検索結果の上位に表示されることで、自社商品を知る人が増え、販売につながるというわけです。
一方、GEOとはチャット型生成AIに自社商品を露出させる技術です。例えば、ChatGPTなどに「肌荒れをしない化粧水を紹介して」と問い合わせると、さまざまな商品を紹介してくれます。この時、自社商品が紹介されるかが重要になってきています。GEOは、自社商品を生成AIに取り上げてもらうための技術です。
商品を選ぶ時に、チャット型生成AIを利用する人は確実に増えています。例えば、よく耳にするのが次のような悩みです。ある商品を販売するために、中国版TikTok「抖音」（ドウイン）でプロモーションするためにショートムービーを制作しました。その商品が欲しい人は、タップするだけで抖音商店で購入することができます。このムービーは好評で、大きな再生回数を獲得しました。ところがコンバージョンが思うようにあがらないのです。つまり、ムービーは見てもらえるのに、タップをして商品を買うところまで進んでもらえません。これはなぜなのかというのがマーケターの悩みになっています。
その理由として考えられるのが生成AIです。ムービーを見た後、すぐにタップして買うのではなく、チャット型生成AIで、その商品が確かなものか、他の商品と比べてどうなのかを調べて、そこに他のブランドの商品が薦められているとそちらを購入してしまうケースが増えているようなのです。
このため、販売業者としては、AIに自ブランドの商品を推薦してもらえるようにしなければなりません。その手法が生成エンジン最適化と呼ばれています。
購入行動モデルとしては、「AIDMA」「AISAS」などが有名で、多くのマーケターがこの購入購入モデルを前提にプロモーションの計画を立てています。
AIDMAとは
Attention：注意・認知
Interest：興味、関心
Desire：欲求
Memory：記憶
Action：行動・購入
というもので、1920年代に提唱されたもので、マスメディアが主役の時代の考え方です。
テレビ広告などで商品を知る（Attention）。それに興味を持つ（Interest）。雑誌などでも詳細記事を読み欲しくなる（Desire）。商品名を記憶する（Memory）。お店に行って購入する（Action）というものです。
この購入行動モデルのリンクの弱点は記憶にあります。当時は、テレビをタップしたら商品が買えるなどという仕組みがないために、商品名を記憶して小売店に行かなければなりません。ここで商品名を忘れてしまって、店頭でどの商品かわからなくなるという人が多数いました。
そのため、マーケターは商品名を覚えやすくし、パッケージを差別化して目立つようにし、CMを打って商品名を連呼し、記憶を強化する必要がありました。マーケターの重要な仕事は消費者の頭の中に商品名を刻みこむことだったのです。
ちなみにテレビ通販は、このMemoryによるリンクの切断をスキップする画期的な方法でした。Memoryという離脱率が高いフェーズをつくらないために、テレビ通販では「今すぐお電話を」「これから30分以内はxx%引き」ということをやります。
これがインターネットのウェブとECの時代になって変わりました。痛点であった記憶が不要となりました。
この購入行動モデルがAISASです。
Attention：注意・認知
Interest：興味、関心
Search：検索
Action：行動・購入
Share：SNSなどで発信
検索というのは、口コミュレビューやブログなどを見て、その商品が間違いないかどうかを確かめる行為です。ECから見ると、ここにリンクの切断があります。そこで、アマゾンなどの大手では、サイト内に口コミレビューを用意して、アマゾンの外に離脱されない工夫をしています。
ですので、アマゾンの視点からはレビューの公正性は非常に重要です。消費者が公正なレビューだと感じれば、その場でActionに移ってくれるからです。ところが、販売業者にとってはレビューの公正性よりも、自社の製品に対する高評価の方がはるかに重要です。アマゾンはサイト内のどの製品であっても買ってもらえればそれでいいわけですが、販売業者は他社の製品を買われてしまったら困ります。そのため、いわゆる「さくらレビュー」というのは販売業者が積極的に行い、アマゾンはそれを規制するという攻防が行われています。
ECプラットフォームとしては、アフィリエイト広告でAttentionを得たら、Search以降の機能はすべて自社サイト内で行ってもらえるクローズドループをつくりだすのが理想です。
この消費行動モデルが、AI時代になり、Searchの部分がAIに変わりました。
言うなればAIAiASということになります。
Attention：注意・認知
Interest：興味、関心
AI：AIによる比較検討
Action：行動・購入
Share：SNSなどで発信
アマゾンなどは、口コミレビューを充実させることで、外部のSearchに流出させず、自サイト内だけでSearch機能に相当する行動が取れるようにしていました。しかし、AIを使われるようになると、一度自サイトにきてもらったトラフィックが外に流出することを防ぐことができなくなっています。
アマゾンは抜け目なく、Rufusという自社AIを用意し、AIの段階でもトラフィックを流出させないようにしています。しかし、アマゾンのAIであることから、公正性に疑問を感じる人も少なくありません。一方、ECとは何の利益関係もないChatGPTなどのチャット型生成AIであれば信頼ができると考えます。
ところが、外部のAIは、必ずしも自社の商品を推薦してくれるとは限りません。他社の商品を推薦してしまうこともあります。そこで、AIに自社商品を推薦してもらえるようにGEOが重要になってきているのです。
GEOは、SEOの延長線上にあるものではありません。SEOは、検索エンジンの特性を利用し、自社ウェブを検索結果の上位に表示させる技術です。消費者があるジャンルの商品を検索で調べた時に、上位に表示されていれば、安心をして購入をしてくれることになります。
グーグルなどの検索エンジン運営会社は、「品質の高い、あるいは有用性の高いウェブが上位にくる」ように検索エンジンの判定基準を調整します。SEOはこの判定基準を推定して、それにかなうようにウェブの内容を編集していくことになります。
では、グーグルはどのようなウェブを「品質が高い、有用」と考えるでしょうか。これははっきりしていて、クリック率の高いウェブです。クリックするかどうかはインターネットの利用者が判断をしています。ですので、見出しで人の心に訴え、思わずクリックしてしまうウェブがいいウェッブということになります。もちろん、これには副作用があり、いわゆる「釣りタイトル」にして、内容は平凡ということも起こりますが、SEOの世界は「人間がいいと思う」ウェブが上位にきます。人間の判断がベースになっているということが重要です。
一方、GEOの世界ではAIが情報を取捨選択します。心はありません。「今すぐ年収が30%あがる、5分でできる方法」などというタイトルのウェブがあったら、人は半信半疑であってもクリックしてしまいますし、クリックする人が多ければ検索エンジンは有用なウェブと判定します。しかし、AIはこのような釣りには惑わされません。ウェブの内容を解析して、有用と考える部分の情報だけを切り出して、AIの回答に利用します。
つまり、SEOとGEOでは考え方や手法を大きく変えなければならないのです。
後ほどご紹介しますが、AIがネット上のどの情報源を参考にしているかは、さまざまな調査検証によりある程度わかってきています。そのような場所に、商品関連情報を置きにいくというのが基本になります。
形式としてはSNSや掲示板への投稿、ウェブページということでかまわないのですが、忘れてはならないのは人に読んでもらう必要はないということです。AIに読んでもらえるように情報を構成する必要があります。ここがGEOのコアテクニックになります。
もちろん、GEOは始まったばかりで、確立した技術はありません。現在のところは、「こうやると結果がよくなる/よくなるのではないか」というレベルにすぎません。SEOと同じように試行錯誤のところが多く、AI運営のポリシー変更により手法を大きく変えなければならなくなることも想定されます。ですので、あまり細部にこだわるよりは、今、GEOがどのような考え方で行われているのか、その方向性を読み取っていただけると幸いです。
今回は、GEOが現在、どのような考え方で行われているのかについてご紹介します。
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