STEP 1
購買意図の質問を主要AIに投げ、自社と競合の出現を記録します。
STEP 2
引用されたソースと情報の構造から、埋めるべき差を特定します。
STEP 3
AIが根拠として引用できるように、データとページを整えます。公開は人が承認します。
STEP 4
施策の前後を同じ条件で比べ、効果のあった施策だけを残します。
主要なAI検索で自社がどう語られるかを、市場・言語ごとに記録します。認知の入口を観測できる対象に変えます。
カテゴリ質問・比較質問・指名質問など、観測に使う質問セットを製品と市場に合わせて設計します。
言及の有無だけでなく、価格帯・特徴・評判がどう要約されたか、誤りがないかまで分析します。
AIの答えの中で、誰と並べて語られているかを記録します。比較の土俵が分かります。
AIがどの情報源をもとに答えているかを推定します。直すべき場所の当たりがつきます。
誤り・古さが見つかった情報源を、自社で直せるもの、掲載先へ修正を依頼するもの、直接は直せないものの順で並べます。
自社サイト・ECの製品情報を、AIが引用しやすい具体的な記述へ整える支援をします。
市場・言語ごとに足りない情報を洗い出し、優先して用意すべきコンテンツを提案します。
同じ質問セットでの観測結果を時系列で記録し、変化があった箇所だけを報告します。
終売品・誤った価格などで語られ始めたことを検知して通知します。
市場×言語の観測状況を1つの画面で俯瞰します。どこが手つかずかが一目で分かります。
AIに引用されやすい情報の型（具体性・一貫性・第三者言及）に沿って、ブランド情報を組み立てます。
モール・自社ECの商品ページを、AIと検索の両方に伝わる記述へ改善する提案をします。
情報整備の前後で語られ方がどう変わったかを、同じ条件で比較します。効果を記録で示せます。
定点観測の実行スケジュールを管理し、抜けなく回します。頻度は市場の優先度に合わせて調整できます。
1
AI検索での「見え方」が分かるようになる市場・言語ごとに、AIが自社と競合をどう語っているかが記録されます。今まで見えなかった認知の入口が、観測できる対象になります。
2
誤った情報で語られる状態を直せる古い価格や終売品で語られている箇所が特定されるため、直すべき情報源から順に手を打てます。
3
施策の効果を記録で示せるようになる同じ質問での定点観測が続くため、整備の前後で語られ方がどう変わったかを、感想ではなく記録で報告できます。
AIの答えの中でブランド名が挙がる状態をつくる。GEO（生成エンジン最適化）の基本の考え方と、SEOとの役割の違いを解説します。
詳しく見る → 海外の消費者はAIに「おすすめ」を聞き始めた製品との出会い方が検索一覧からAIの回答へ移りつつあります。ブランドが取るべき備えを、発見の経路の変化から考えます。
詳しく見る → SEOの延長ではAI検索に載らない理由検索順位を上げる施策と、AIの答えに選ばれる施策は重なるようで違います。SEOとGEOで何が共通で、何が別物かを切り分けます。
詳しく見る → AIに正しく語られるためのブランド情報の整備価格・成分・取り扱い店。AIが参照する情報源のどこが乱れていると誤って語られるのか。整備の優先順位をチェックリストで示します。
詳しく見る → AI検索での露出をどう測るか — 定点観測の設計順位のように毎日測れないAI検索の露出を、質問セットと記録の型でどう追うか。定点観測の設計手順をまとめます。
詳しく見る → 市場と言語ごとに違うAI検索 — 13市場で見え方を揃える同じ質問でも、言語と市場が変わればAIの答えは変わります。多市場展開でGEOを運用するときの落とし穴と、必要な体制を示します。
詳しく見る →
エージェントの成果物を一緒に確認し、次の一手を決めます。数字と根拠が揃った状態で議論できるので、会議が「報告」ではなく「判断」の場になります。
市場・規制・販路それぞれの領域担当が付きます。エージェントの出力で判断に迷ったときは、人に聞ける体制です。
対象市場の追加、観測頻度の変更、レポート形式の調整など、使いながらの変更に対応します。1市場・1フェーズから始めて広げられます。
GEO対策エージェントでできること
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