GEO対策の前に、自分のサイトで5週間測った

測ったのは「自社サイトが生成AIの回答に出てくるか」です。期間は2026年8月1日から9月8日までの5週間、測定日は5日、記録は23件。エンジンはChatGPT・Perplexity・GoogleのAI Overviewの3つです。

質問は「指名」と「非指名」に分けました。指名は「原駿介 AI研修」のように社名・人名を含むもので、AIが自社を正しく認識できているかを見ます。非指名は「札幌 生成AI研修 おすすめ」のように、買い手が業者を探すときの聞き方です。本丸は非指名のほうで、ここに出なければ新しい相手には届きません。

測るときのコツが1つあります。ChatGPTは必ず新しいチャットで、1つの質問につき1チャットにしてください。同じチャットで続けて聞くと、前の会話が文脈として効いてしまい、自社に有利な結果が出ます。これは実験ではなく自作自演になります。

なお当初はAPIでまとめて測ろうとしましたが、使ったデータベースが米国・英語のみで日本語のカバレッジが無い疑いがあり、自社も競合も一律ゼロ件という結果になりました。判断材料にならないので、実機での目視に切り替えています。

23件のうち、回答に自社が出てきたのは7件（約30%）、出なかったのは16件でした。内訳を見ると、出た場所と出ない場所がはっきり分かれています。

いちばん重く受け止めたのはGoogle AI Overviewの全滅です。測った7つの質問すべてでAI Overviewが出ており、「AI Overviewが出ない質問」が1つも無かったという事実のほうが、自社が不在だったことより大きい。検索結果の上に必ずAIの要約が乗る前提で考える必要がある、ということです。

同じ質問なのにエンジンで結果が食い違う、という場面が2つありました。どちらも「GEO対策」を一括りに語れない理由になっています。

「ゼネラリスト 札幌 AI」と聞いたとき、ChatGPTは自社サイトを引用しました。ところがPerplexityは自社サイトを情報源に一切入れず、代わりに法人登記のデータベースを情報源にして答えました。

原因を調べたところ、自社サイトが所在地・法人番号・正式名称をほとんど持っていなかったことが分かりました。会社を特定する情報がサイト側に無いので、AIは登記情報から会社を特定しにいったわけです。「AIに引用されたい」以前に、自社が何者かをサイトが答えられていなかったという話でした。

こちらは自分の測り方の間違いです。9月7日の記録に、私は「Perplexityで完全に不在」と書きました。後日これは誤りだと分かりました。

正しくは「引用はされているが、勧められていない」でした。回答の下にある情報源カードに自社の記事は入っていたのに、目視で見落としていたのです。そのうえで、回答本文の「おすすめの会社」の表には自社が一度も出てきませんでした。

このとき勧められていたのは5社。その5社はいずれもサービスページを持っていました。一方こちらが拾われたのは解説記事です。「解説する人」として引用されるほど、「頼める会社」の候補からは外れていく——これが5週間でいちばん痛かった発見でした。

「まずSEOで上位を取ればAIにも拾われる」と言われますが、手元のデータはそうなっていませんでした。

1行目と2行目が逆転しています。検索で69.7位のページが引用され、18.6位のページが引用されませんでした。

引用されたページには心当たりがあります。8月上旬に、AI研修の費用について543件ぶんのデータを調べて追加したページでした。そのときの測定では引用されず、1か月後に測ったら引用に変わっていた。データそのものが引用の理由になった可能性があります〈推定〉。順位は69.7位のまま変わっていないので、順位で説明はつきません。

なお「助成金」のようなキーワードでは、AI Overviewの1位が省庁のPDFでした。公的機関が答えを持っている領域は、民間サイトが引用される余地がそもそも小さいと考えたほうが現実的です〈推定〉。

16件の「出なかった」を並べて、共通する原因を3つに絞りました。どれも小手先の対策ではなく、サイトの作りの話です。

所在地・法人番号・正式名称がサイト上にほとんど無いと、AIは外部のデータベースから会社を特定します。そこに古い情報や別会社が混ざれば、そのまま回答に出ます。まず自分の身元情報を自分のサイトに置くのが先で、これは対策というより前提です。

これは調べていて驚きました。自社のページで「札幌」という語が何回出てくるかを数えたところ、きれいに分かれていたのです。

地域性のある文章はガイド記事に、オファーは地域性のないページに——見事に分離していました。「札幌でAI研修を頼める会社」を探しているAIから見れば、申し込み先のページは札幌と無関係に見えます。これでは勧めようがありません。

8月の測定で、ChatGPTが自社の料金メニューを4つ挙げました。そのうち2つは、すでに販売を終了したメニューでした。1か月後に測り直すと、その2つは消えて現行のメニューだけになっていました。

つまり古い情報はすぐには消えないが、サイトを直せばいずれ反映されるということです。逆に言えば、間違ったまま放置した情報は、その間ずっとAIが読者に伝え続けます。検索なら「古いページが下位に沈む」で済みますが、AIの回答は1つにまとまるので、古い情報が唯一の答えとして出てしまいます。

理由2が一番はっきりしていたので、そこから手を付けました。

• サービスページの冒頭に、対応地域を1文で明記した（道内は対面、道外はオンライン）
• ページの説明文を、地域を含む文言に差し替えた
• 構造化データの「提供地域」を、日本全体から日本・北海道・札幌市の3つに分けて書き直した

結果、本番ページでの「札幌」の出現は2回から4回になりました。効果が出たかどうかは、2026年10月中旬に測り直して判定します。見るのは1点だけ、「引用のみ」が「勧められる」に変わったかです。

「札幌×研修の専用サービスページを新設する」という案は出ましたが、やめました。別のページで9月に公開した施策の判定が10月中旬に控えていて、同じ時期に似た手を重ねると、どちらが効いたのか分からなくなるからです。

これはGEOに限りません。施策を重ねるほど、何が効いたかを測る力は落ちます。1つ試して、判定日まで待って、結果を見てから次に進む。遠回りに見えますが、結局これが一番速いというのが自分の実感です。

ついでに被リンクも数えました。参照ドメインは22件ありましたが、実在する関係から来たものは1本だけで、残りはスパムでした。この1か月で「被リンクが増えた」ように見える数字が出ていましたが、増えた分はすべてスパムです。数字が増えたことを成果と読むと、判断を間違えます。

ここまでは「出たか、出なかったか」の話でした。公開後に続きがあったので追記します。測っている間に、AI検索を経由して実際に人が来ていました。2件あります。

どちらも共通点があります。「AI研修」「AI顧問」といったサービス名では探されていません。前者は業務の困りごとの言葉、後者は事例を探す言葉です。

その後、後者の経路がもう少し詳しく分かりました。面談で本人に聞いたところ、ウェビナーに登壇する準備として事例を調べていた過程で、AIコーディングエージェントに「国内の事例」を調べさせ、その結果に当方が入っていた、というものでした。こちらは何もしていません。つまり相手は「発注先を探していた」のではなく「話す材料を集めていた」。それでも面談に至っています。

ここが検索と違うところだと思います。検索は「探している人」しか来ませんが、AIに調べさせる使い方では探していない人の資料集めの中に入り込むことがある。営業の言葉で言えば、認知の前段に置かれる、という形です。同じ週に、まったく別の経路（SNS経由の紹介）からも面談が入りました。入口が2つあって、どちらも「こちらから営業していない」という点だけが共通しています。

この観察を確かめるため、公開から2日後にもう一度測りました。10個の質問を2つのエンジンで、合計20回です。

結果は前回と同じ方向でした。サービス名で聞かれると出ません。業務の困りごとの言葉で聞かれると出ます。そして実際に来た1件は、後者とまったく同じ聞き方でした。

ここから言えることを1つに絞るなら、ページに書くべきなのはサービス名ではなく、相手が困っていることの言い方だということです。「AI研修をやっています」ではなく「申請書類のチェックに時間がかかっていませんか」の側です。

断定はできません。2件は2件であって、率でも傾向でもありません。同じことが3件目に起きるかは分かりませんし、測定も1回が取得できていません。それでも、サービス名のクエリで一度も出ていない一方、業務課題のクエリでは2回とも出ている、という食い違いは記録しておく価値があると考えて追記しました。

ここまでの内容は、全部自分でできます。必要なのはブラウザと、月に10分程度の時間だけです。手順はこの記事に書いたとおりで、①買い手の聞き方で3〜5個質問を決める ②必ず新しいチャットで1問ずつ聞く ③「引用された」と「勧められた」を分けて記録する、の3つです。まずは自分で1回測ってみることをおすすめします。数字を持たずに対策を語っても、何も判断できません。