CMOのためのGEO：経営会議で扱う5つの方向性指標

なぜ既存のマーケティングKPIでは足りないのか

セッション数、CV数、検索順位は、検索結果やサイト訪問後の行動を中心に測ります。AIの回答内で比較・紹介が行われ、サイト訪問が発生しない場合、その接点は既存のアクセス解析だけでは把握できません。The Digital BloomとLoamlyは、44万6,405件の訪問データのうち、AI経由の70.6%にリファラーがなく、GA4でDirectに分類されたと報告しています。ベンダー調査のスナップショットであり、すべてのサイトに当てはまる固定値ではありません。

CMOが把握したいのは、訪問前の段階で自社が紹介されているか、情報が正確か、どの引用元が使われているかです。これらは通常のアクセス解析とは別に計測します。

経営会議で報告すべき5つの指標

GEOの計測は、次の5軸に集約できます。

1. 可視性（言及率）

想定顧客の質問のうち、AIの回答に自社が登場した割合です。AI上での表示機会を確認する、もっとも基礎的な指標です。

2. 回答内の掲載順位

「おすすめは？」という質問に対し、自社が何番目に挙げられたかを確認します。掲載順位は実行ごとに変わるため、単発値ではなく分布として見ます。

3. センチメント

言及の周辺で、自社がどのように紹介されているかを確認します。「実績が豊富」と「サポートに課題がある」では、同じ言及でも受け取られ方が異なります。

4. 競合とのシェア・オブ・ボイス

同じ質問群で、競合がどの程度言及されているかを測ります。自社の可視性だけでなく、同じ条件での相対的な表示機会を確認できます。

5. 引用元

回答で確認できたドメインと記事を見ます。自社サイトが引用されているか、第三者の古い記事が参照されていないかを確認し、自社コンテンツや外部発信の調査対象を絞ります。

SparkToroの調査では、2回の回答で同じブランド一覧が返る確率は100分の1未満で、掲載順はさらに不安定でした。このため、同じ質問とAIサービスの組み合わせを繰り返し測る必要があります。質問群を広げ、履歴を蓄積することも大切ですが、同じ条件での反復サンプリングの代わりにはなりません。

SuparankuのFree・Starter・Businessでは、1つの質問とAIサービスの組み合わせにつき3サンプルを取得します。単発確認より揺らぎを抑えられますが、統計的有意性や、公開施策が数値変化を起こしたという因果関係を証明するサンプル数ではありません。経営報告には、質問群、対象サービス、サンプル数、計測期間を併記し、小さな差を断定的に説明しないようにします。

投資判断で確認したい2つの前提

予算を検討するときは、次の2点を前提として共有します。

第一に、プリンストン大学らの研究（KDD 2024）は、すでに固定コンテキストへ取得された文書に対する処理を比較し、最大約40%の改善を報告しました。自然検索で見つかる確率、複数サービスでの持続的な改善、流入、成長を示した研究ではありません。施策を検討する材料にはなりますが、予測値としては使えません。

第二に、Googleは生成AI機能についても、通常の検索で推奨してきた基盤が有効だと説明しています※2。クロール、インデックス、利用者に役立つ独自コンテンツなど、既存のSEO基盤をGEOでも活用できます。

最初の90日間のロードマップ

1. 計測の開始（第1〜2週）：想定顧客の質問リストを作り、対象のAIサービスで5指標の基準値を記録します。
2. 課題の特定（第1か月）：誤情報、競合との差、引用元の偏りを確認し、調査対象を絞ります。
3. 改善サイクルの確立（第2〜3か月）：選定したコンテンツ、技術、引用元の課題へ取り組み、反復スキャンで変化を観察します。前後比較だけで因果関係は断定しません。
4. 経営報告への組み込み（第3か月〜）：計測条件と5指標の推移を月次レポートに追加し、アクセス解析とは別の方向性指標として扱います。

Suparankuは5軸を計測し、優先度付きの改善提案を自動生成します。Freeでは診断を1回利用でき、有料プランでは定期スキャンを設定できます。コンテンツブリーフはオンデマンドで生成し、公開作業は企業、支援会社、または権限を持つエージェントが担当します。まずは条件を明記した基準値を作成してください。

※1 Aggarwal et al., KDD 2024（10,000件のクエリを使った固定コンテキスト内の比較） ※2 Google検索セントラル「AI機能とウェブサイト」