GEO時代の研究者ポジションを狙っていきます【6月18日】

おはようございます、うぃるです。

最近はGEO、つまりGenerative Engine Optimizationについて、改めてじっくり考え直しています。

要は「AI検索時代にどう最適化するか？」という話です。

今、GEOはまさに黎明期で、「GEO元年」と言ってもいいタイミングなんじゃないかとぼくは思ってます。

その一方で、ぼく自身がこれからどういうポジション取るべきなのか、考え直しています。

GEO元年に取るべきポジションは「研究者」かも

GEOは、まだ「正解がない」世界です。

SEOコンサルの世界って、これまでならある程度テンプレ化されたフローがありました。例えば、

• SEO監査で現状把握

• 構造化マークアップや内部リンクの技術改善

• キーワードに最適化したコンテンツSEO

• トラフィックと順位の分析

みたいな感じです。

でもGEOは、まだそのテンプレがまだ存在しません。

というか、みんなまだ「どうすればAI検索に引用されるのか」を模索中。

これは”日本だから”というわけではなく、海外も同じです。

SEO黎明期にやってたことは？

そこで、ふと思ったのが、SEO黎明期に初期のSEOコンサルたちは何をしていたのかということ。

早速ChatGPTさま（o3）に調べてもらいました。

その結果を要約すると以下のとおり。

• 検索エンジンへの登録・申請

• メタタグの最適化

• キーワード詰め込みや隠しテキスト（今で言うブラックハット）

• 相互リンク（この頃は量が大事だった）

• 自分で仮説立てて実験、実験、実験…

それをフォーラムやセミナーで発表して、ポジションを取っていったとのこと。

要は「研究×実践」によって認知されて、仕事が舞い込む流れを作って感じです。

データがないからこそ、実験しながら作っていくしかない

というわけで、今のぼくの結論としては、

GEOの研究者ポジションを狙って、実験してデータを貯めるしかない

ってところにたどり着いています。

正直、今の時点では、GEOに関して「これが正解です」と言える人は誰もいません。

だからこそ、自分でサイトを立ち上げて、実際に試していくしかないと思ってます。

ぼくが考えている実験の方向性

今考えてるのは、以下のような実験ですね。

• 通常のSEOで検索上位を目指すサイトを複数作る

• 今あるスキル×AI自動化で、爆速で記事を生み出していく

• そのサイトにGEO的な工夫（AIに引用されやすい構造、QA形式、自然言語のトーンなど）を少しずつ加えていく

• LLMがそのページをどう評価・要約・引用してくれるかのデータを追う

• LLMへの露出度を測定（例えばOverview欄への掲載率など）

これを「検証できる形」で蓄積していけば、自然とGEOにおける知見が深まるし、それをクライアントに展開していけるようになるはずです。

クライアント案件でもGEOを実践する

今でもありがたいことにSEOコンサルとして継続的にお仕事をいただいています。こちらでも試せるものは試していきます。

とはいえ、リスクがない範囲でGEO的な要素を仕込む感じ。

たとえば…

• LLMが拾いやすい見出しを作る

• Q&A形式を積極的に取り入れる

• 「AI向け構造化テンプレ」で書く

など。

もちろん、クライアントさんが「積極的にGEO対策をやりたい」と行ってきたら全面的に実行していくつもりです。

余談：ブラックハットGEOとかも出てきそう笑

GEOの世界でも、SEOと同様、「ブラックハット的な手法」は出てくると思います。

• 自動生成コンテンツの量産

• 口コミ・レビューの捏造

• フェイクなE-E-A-Tの量産

このあたりですかね。ぶっちゃけ今のSEO界隈でも蔓延っているので、なんとも言えないですね…笑

とはいえ、ブラックハットSEOが淘汰されていったように、GEOでも同じような顛末になるはず。ここ数年間は通用すると思いますが。

今の段階では「これは使えるテクニック」「これは長期的に危険」という線引きを、実験を通じてやっていく必要があると思ってます。

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ぼくのこれから1年〜2年のテーマはこれです。

• 今あるSEO案件では、今まで通りしっかり成果を出す

• その中でGEO的な要素を仕込んで、効果を検証する

• 自社サイトを複数立ち上げて実験を重ねる

• GEO黎明期の「研究者ポジション」を狙う

• 地道にデータと実績を積んで、最終的にはGEO時代の信頼される専門家ポジションへ

この流れで、しっかり布石を打っていこうと思っています。

ということで、まだまだ手探りのフェーズですが、自分なりに仮説を立てて、動きながら学んでいくつもりです。

それでは、また明日。