デジタルマーケティング
GEOとは？新たなマーケティング手法について徹底解説
生成型検索は、ユーザーの情報検索方法とユーザーの情報の使い方を大きく変えています。
検索結果をスキャンする代わりに、人々は今、AIシステムから完全な回答を受け取るようになっています。
企業はAIシステムに対処する新しいアプローチを必要としており、その解決策の鍵となるのが「Generative Engine Optimization（GEO） 」です。
GEOは、AIが回答を生成する際にブランドが可視化され続けることを目的とし、検索順位だけでなく「AIに理解され、選ばれるコンテンツ」を作ることに焦点を当てています。
GEO（Generative Engine Optimization）とは？
GEO（Generative Engine Optimization）とは、生成AIを活用して回答を返すAIチャットボットや検索エンジン向けにコンテンツを最適化することを指します
ユーザーの質問に直接答える、高品質で文脈的に適切なコンテンツを作成し、AIモデルの学習方法、最新データの取得方法、情報の統合プロセスに適合させることを重視します。
生成エンジン最適化には、以下の要素が含まれます。
AIアンサーエンジン：ChatGPT、Gemini、Claudeなどの生成エンジンは、大規模言語モデル（LLM）を使用してユーザーの意図を理解し、会話形式の回答を生成します。
AI搭載検索エンジン：Googleは現在、多くの検索クエリに対して検索結果ページ（SERP）の上部にAI Overviewsを表示しています。
最近の調査によると、一般的な検索クエリの30％、問題解決型クエリの74％が該当します。
2025年6月には、Googleは検索エンジンに完全統合された生成型インターフェース「AI Mode」を正式にリリースしました。
Bingや他の検索エンジンも生成AIによる回答を統合しています。
AIの回答内容への影響：GEOは、AIがどの情報を回答に含めるかに影響を与え、ブランドやメッセージが正確かつ好意的に反映されることを目的としています。
GEO（Generative Engine Optimization）が重要な理由
AI主導の検索の成長により、従来SEOで得られていたウェブサイトへのトラフィックが徐々に減少し始めています。
ユーザーは検索結果をクリックする代わりに、GoogleやBingのAI生成回答、あるいはChatGPTのようなツールの回答だけで満足するケースが増えています。
その結果、AIの回答に自社コンテンツが使われていても、サイト訪問数は減少する傾向にあります。
例えば、Wall Street Journalによると、メールマーケティング大手のMailchimpは、ユーザーがAI要約に依存するようになったことでトラフィックが大きく減少しました。
同社は対策として、AIクローラーに最適化したサイト構造へ移行し、表示速度や構造化コードといった技術要素を重視しています。
この動きは「ゼロクリック検索」の増加によってさらに加速しています。
Search Engine Landが引用したSimilarwebのレポートでは、クリックなしで完結する検索の割合が2024年5月の56％から、2025年5月には69％へ増加しました。
また、バージニア大学ビジネススクールの調査では、消費者の60％以上が購買活動においてAIを活用していることが示されています。
現在、AI経由のトラフィックは全体の1％未満とまだ小規模ですが、成長スピードは非常に速く、特に小売業界で顕著です。
Modern Retailによると、WalmartのAI経由のトラフィックの20％はChatGPT経由と報告されています。
この変化により、マーケターは戦略の再考を迫られています。従来のSEO指標（順位、CTR、掲載位置）は、AIが情報を選ぶ仕組みとは異なるためです。
GEOはSEOを置き換えるものではありませんが、AIエンジン上での可視性を高めるための新たな指標と最適解を導き出します。
GEOの生成AI検索エンジンの仕組みとは？
生成AI検索エンジンは、「事前学習データ」と「リアルタイム検索」の主に2つの情報源からデータを取得します。
事前学習データは、モデルのトレーニングに使用されたデータに基づいており、固定されたカットオフ日があり、定期的には更新されません。
リアルタイム検索により、生成AI検索エンジンは最新の情報を取得して質問に答えています。
ユーザーが「生成エンジン最適化について専門家はどのツールを推奨しているか？」のようなタイムリーな質問をした場合、ChatGPTのようなAIは、古い可能性のある学習データには通常依存しません。
代わりにリアルタイム検索を実行し、上位結果の内容に基づいて回答を構成します。
つまり、AIが使用する検索エンジンにおける情報源と順位が、AIの回答に含まれる内容に直接影響するということです。
AIエンジンが最新データを取得し、回答に使用する技術的仕組みは 「Retrieval Augmented Generation（RAG）」 と呼ばれています。
プラットフォームごとに利用する検索エンジンは異なります。
ChatGPTは主にBingを利用すると考えられていますが、The Informationの報道によると、Googleの検索結果も参照していると報告されています。
Perplexityは複数の検索エンジンを統合し、GoogleのAIはGoogle検索インデックスのみを使用しますが、検索エンジンを介さず、直接ウェブページをクロールするケースもあります。
AI回答に表示されるためには、AIが参照する検索エンジンに最適化し、ページがAIボットから直接アクセス可能でなければいけません。
特にGoogleとBingに対する検索最適化は、AIでの可視性を向上するうえで重要な要素となります。
GEOとSEOの違いとは？
GEOとSEOの共通点
AI回答での可視性を高める施策の多くは、従来のSEOと共通しています。
質問に答える明確なコンテンツ、見出し、FAQ、パッセージを使ったスキャンしやすい構造、本質を捉えたライティング、信頼できる情報源の引用元はこれからも重要です。
デジタルPR、リンク、ブランド言及も重要です。LLMは信頼性が高く、参照された情報源を好みます。
既存のチャネルも共通要素として存在します。ロングテール、会話型クエリ（ファンアウト型の質問）、マルチモーダルアセット（テキスト、画像、動画、音声）、クロスプラットフォームプレゼンス（サイト、SNS、フォーラム）、ローカルシグナル（GBP、レビュー、NAPの一貫性）、構造化データなどは、いずれも長年SEO戦略として活用されており、AI検索のニーズに直接対応しています。
GEOとSEOの異なる点
GEOは、AIプラットフォーム特有の追加レイヤーを加えます。
チームは、複数のLLM（ChatGPT、Google AI Overviews／AI Mode、Perplexityなど）における引用、言及、口コミを追跡し、ブランドがAI回答にどのように認知されているかを分析する必要があります。
また、プロンプト設計、埋め込みと類似性、NLP／セマンティック検索、ワークフロー自動化といったAI隣接スキルの習得も求められます。
現代のAIエンジンが使用するRAGシステムは、LLMが検索結果から文章を抽出し、再ランク付けすることで、従来のランキングとAIによる回答の関連性を強化します。
結果、文章レベルの関連性と明瞭性の基準が引き上げられる一方で、スパム的な文章はリスクが高まります。
AIエンジンは現在、検索エンジンほど高度なスパム対策やペナルティを持っていませんが、スパム行為は検索エンジンからのペナルティを招き、それがAIでの可視性にも悪影響を与えます。
GEOとSEOの統合
GEOプログラムを構築する際には、SEOにおける基本の維持が極めて重要です。
情報設計、高品質なコンテンツ、デジタルPR、技術的な健全性、そしてドキュメント化された用途に合った実用的な構造化データがあってこそ、GEOが効果を最大限に発揮します。
- 主要なAI全体にわたって、LLMの引用、カバー率、ユーザー感情をトラッキングする仕組みを実装します。
- 簡潔で回答しやすい文章、FAQ、本質を捉えたコンテンツによって、ファンアウト質問に最適化します。
- LLMが情報を取得する場所に、テキスト、画像、リッチメディアを展開し、マルチモーダルかつクロスプラットフォームでの存在感を拡大します。
- AIリテラシー、埋め込み／NLP、自動化に関するチーム能力を構築し、リサーチやレポーティングを高速化します。
GEOはSEOの代替ではなく、SEOと共存していくべきものです。
SEO検索における高いパフォーマンスはAIの情報取得を支え、GEOの指標とワークフローは、AI生成回答でのブランドが発見、引用、表現されるうえで役立ちます。
GEO（Generative Engine Optimization）の最適解と戦略とは？
以下は、組織がGEO戦略を構築し、ビジネスを成功に導くための具体的な方法です。
1. 生成AIリサーチと分析
効果的なGEOは、AI主導プラットフォームがあなたのブランド、競合、そしてオーディエンスにとって重要なトピックをどのように認識しているかを明らかにする、構造化されたリサーチプロセスから始まります。
このリサーチは、4つの主要領域をカバーします。
- GEOプロンプトリサーチ：AIプラットフォームが好む会話型、ロングテール、意味的に関連する用語を特定します。当社の生成AIツールを使用することで、情報収集、ナビゲーション、ビジネス、処理（質問・行動・表現）などプロンプトの意図別に、業界内で実際にユーザーが検索しているプロンプトを確認できます。
- AI Overview回答分析：当社のランクトラッカーは、どのクエリがAI Overviewsを表示するかを特定できます。構造を分析し、リスト、表、ミックスメディアなど、好まれる形式に合わせてコンテンツを最適化します。AI Overview内での引用位置をモニタリングし、順位改善に向けて最適化します。
- 生成AI競合分析（AI Competitor analysis）：対象とするクエリに対して、生成AIの回答エンジンやAI Overviewsでの引用者を特定します。引用されている競合のコンテンツ形式、情報の質、マルチメディアの活用状況を分析し、自社のブランドボイスを維持しながら、競合を上回る内容へと改善します。
- ブランド認識分析：生成AIの分析ツールを使用すると、AIプラットフォームやユーザー生成コンテンツがブランドをどのように描写しているかを評価できます。センチメントを監視し、メッセージを調整し、AIシステムが重視する権威性や信頼性シグナルとポジショニングを一致させます。
これらの生成AIツールについては、後半で詳しく解説します。
2. AIクローラー向け技術最適化
AIクローラーは人間のようにページを閲覧しません。高速でページをスキャンし、回答に引用できる明確で定義されたスニペットを探します。
生成回答への掲載を増やすためには、高速、明確、解析しやすいWebサイトでなければなりません。
主な実践項目は以下のとおりです。
- AIボットをブロックしない：多くの組織やCloudflareのようなCDNは、コンテンツの学習を防ぐためにAIボットをデフォルトでブロックしています。ビジネス判断として正当な場合もありますが、GEOとは両立しません。GEOを最大化するには、公開コンテンツへのAIボットのアクセスを制限なく許可してください。
- スキャンのしやすさを意識した設計：明確な見出し（H2／H3）、短い段落、箇条書き、表を使用します。FAQブロックや比較表を追加し、AIが正確なスニペットを抽出できるようにします。
- 構造化データの適用：適切な箇所にスキーママークアップ（FAQ、HowTo、Product）を実装します。HTMLはクリーンでセマンティックに保ち、実際の見出し、リスト、画像のaltテキストを使用します。
- 表示速度の最適化：AIシステムは2秒未満でタイムアウトすることが多いです。Core Web Vitalsと表示速度を改善し、AIボットが直接アクセスした際にページ全体を取得できるようにします。
- 関連クエリの網羅：「X vs Y」、メリット・デメリット、一般的な実体験など、関連する複数の質問への回答を1ページ内で簡潔に網羅することで、パッセージ単位での関連性が高まります。
- 対象言語の拡大：AIの引用は英語に偏る傾向があるため、重要なコンテンツはローカル言語に加えて英語版ページも公開することで、クエリでの掲載機会を最大化します。
3.AIが読み取りやすいコンテンツ構造
AI主導のプラットフォームは、解析しやすく、文脈が明確で、ユーザー意図に直接合致したコンテンツを好みます。
具体的には以下を意味します。
- スキーママークアップと構造化データを使用して、概念間の関係性を明示する。
- 明確な見出し、箇条書き、簡潔な段落で構成し、正確な関連セグメントを抽出できるようにする。
- 情報収集、商業調査、ナビゲーション、トランザクションといった検索意図の全範囲をカバーする。
- 権威ある参照元、統計データ、業界用語をページに含め、信頼性を示す。
- Reddit、Quora、LinkedIn、Mediumなど、生成モデルが頻繁に引用するSNSやプラットフォームに投稿・再投稿する。
4. 上位リスト記事・信頼性の高いサイトでのブランド言及
多くの生成AIの回答は、Googleの上位検索結果、特にリスト形式の記事から直接情報を取得します。上位検索結果の記事に掲載されることは、最も効率的に可視性を高める方法のひとつです。
実現するには、ターゲットとするトピックを包括的にカバーする必要があり、異なるオーディエンスや場面ごとに複数のバリエーションの作成が求められます。
例えば、「金融ソフトウェア」を狙う場合、「ベスト金融ソフトウェア」「中小企業向け金融ソフトウェア」「個人予算管理向け金融ソフトウェア」「企業向けトップ金融ソフトウェアツール」といった専用コンテンツを開発します。
AIエンジンはタイムリーなコンテンツを重視するので、リスト作成後の定期的な更新が重要です。
また、自社でリストを作るだけでなく、AIエンジンに頻繁に引用されている権威あるサイト上のリストを特定することも重要です。
サイトに連絡し、できるだけ上位の位置で掲載されるよう働きかけます。自然検索での上位表示が難しい場合は、信頼できる出版社との交渉による掲載も有効です。
5. 信頼できるディレクトリやデータベースへの掲載を確保する
生成エンジンは、権威性のあるディレクトリやデータベースの情報を頻繁に参照します。
Claudeのように直接これらのデータを参照するケースもあれば、ChatGPTやGeminiのように、インデックスされた検索結果を通じて間接的に参照するケースもあります。
情報源に掲載されることで、信頼性が高まり、AIに引用される可能性が高まります。
最も価値の高い情報源は、一般的に以下の3つのカテゴリに分けられます。
- Statista、McKinsey、Pew Research Centerのような、高権威のリサーチハブ。
- Wikipedia、Bloomberg、Clutchのような、汎用ディレクトリやレビューサイト。
- 特定の業界に特化した、分野別ビジネス。
生成エンジンごとに、これらのカテゴリの影響度は異なります。
例えば、Claudeは高権威リサーチハブへの依存度が高い一方で、PerplexityやGeminiは、リサーチ系とレビュー系の両方に比較的均等に重み付けを行います。
いずれの場合も、信頼性が高く、確立されたディレクトリであるほど、掲載のメリットは大きくなります。
6. 独自性のあるデータ主導のインサイトを公開する
オリジナルリサーチや独自データは、生成AIプラットフォームから引用を獲得するための最も信頼性の高い手段のひとつです。
生成システムは、すでに広く出回っている情報の焼き直しではなく、データに裏付けられたインサイト、ベンチマーク、新しい指標を含むコンテンツを好みます。
例えば、年次の業界ベンチマークレポートの公開、独自調査の結果発表。詳細なケーススタディの制作などの取り組みにより、コンテンツが一次情報源として位置づけられます。
被リンクも集めやすく、結果としてドメインオーソリティが向上し、GEOのパフォーマンス改善にも間接的に寄与します。
既存の常識に疑問を投げかけるソートリーダーシップ記事や、新しいフレームワークを提示するコンテンツも有効です。
また、詳細な評価基準を用いた比較記事は、意思決定を支援する情報として高い価値を持ちます。
コンテンツが独自の専門性を示せば示すほど、生成AIはそれを権威ある参照元として引用しやすくなります。
7. デジタルPR施策を実施する
業界の権威としての評価を築くには、適切なオーディエンスの前に専門知識を届ける必要があります。
デジタルPRは、生成AIが認識する権威ある言及を獲得するために、今もなお最も効果的な手段のひとつです。
例えば、ニュース記事や業界レポートへの専門家コメントの提供、ニッチなポッドキャストへの出演、好意的なメディア露出の獲得、ホワイトペーパーやアナリストレポートでの引用などは、ブランドに結びつく信頼性の高い参照情報を増やします。
それぞれの活動は、ウェブ全体における権威性を強化し、信頼できる情報源を探す生成AIモデルは、複数の高品質メディアで一貫して言及されているブランドを高い確率で回答として提示します。
強固なデジタルPRの実績が、信頼性の高いディレクトリや上位リストへの掲載にも良い影響を与え、長期的に持続可能なGEO戦略の中核となります。
Similarwebの生成AIツールの使い方とは？
GEO（Generative Engine Optimization）では、生成AIプラットフォームがどのようにコンテンツを見つけ、引用しているかを理解することが不可欠です。
Similarwebの生成AIインテリジェンスツールキットは、AI Traffic と AI Brand Visibility という2つの補完的なモジュールを提供し、トラフィックの流入元と、生成AI回答内でブランドへの言及内容を可視化します。
以下は、実在するブランド（Mailchimp）を使ったGEO戦略におけるツールの活用事例です。
AI追跡のステップ別解説
- AI Trafficモジュールを開きます。ログイン後、「生成AIインテリジェンス」→「AI Traffic」に進みます。ドメインを入力する検索ボックスが表示されます。
- AI-generated referrals.分析したいウェブサイトを入力します。分析対象のドメイン（例：mailchimp.com）を入力し、選択します。AI生成リファラルを要約したチャートが表示されます。
- それぞれの生成AIプラットフォーム５とのトラフィック構成を確認します。ドーナツチャートでは、生成AIエンジンごとに参照トラフィックの割合が表示されます。
- ウェブサイトのトラフィックとトレンドを確認します。別パネルでは、チャットボットからの総訪問数と、指標の推移が表示されます。
- 時間経過ごとのトラフィック分布を分析します。積み上げエリアチャートでは、各生成AIソースからの月次トラフィックの統計が確認できます。
- 上位のランディングページを特定します。生成AI経由のトラフィックを最も多いランディングページが一覧表示されます。
GEO戦略への効果：AIトラフィックレポートは、どの生成AIプラットフォーム（ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude など）が自社ブランドにとって最も重要かを示します。
生成AI経由でのアクセスのほぼすべてをChatGPTが占めている場合、OpenAIの情報取得およびランキングアルゴリズムに合わせてコンテンツを最適化すると、効率的な成果の向上が見込めます。
生成AIからの参照トラフィックにおいてパフォーマンスが高い、または低いランディングページを特定することで、今後のコンテンツ改善の方向性を明確にできます。
また、GEO施策によって生成AI経由のトラフィックが実際に増加しているかどうかを測定することにも役立ちます。
AIブランド可視性のステップ別解説
- 生成AIインテリジェンスから「AIブランド可視性」を選択します。既存のキャンペーンと、新しいキャンペーンを作成するためのフォームを表示するダッシュボードが表示されます。
- 新しいキャンペーンを作成します。「Create a new campaign」エリアに、自社のウェブサイト（例：mailchimp.com）を入力し、「Get Started」をクリックします。追加の詳細情報を求める欄が表示されます。
- キャンペーン設定を構成します。ブランド名を確認し、生成AIの回答をモニタリングしたい地域を選択し、ブランドに関連するトピック（例：「Email Marketing」「Marketing Automation」「E-commerce Integration」）を選択します。ターゲティングにより、適切なAIプロンプトと引用情報を追跡します。
- キャンペーンを作成します。設定完了後、「Create Now」をクリックします。選択したトピックと地域での生成AIによる回答を監視し、ブランドの引用内容や地域をレポートします。
- 生成AI上でのブランド言及を分析します。キャンペーンが稼働すると、ダッシュボードにはChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity などのエンジン全体における引用数、ブランド言及を引き起こしたプロンプト、センチメント分布が表示されます。インサイトにより、自社ブランドが認識している生成AIモデルやトピックを把握し、市場でのギャップを特定します。
GEO戦略への効果：AIブランド可視性モジュールは、生成AIの回答におけるブランドの口コミを監視するツールです。自社ブランドが表示されている、もしくはされていないプロンプト、生成AIによるブランド言及のトーン、そして競合比較を可視化します。
自社を引用している生成AIエンジンがどのような文脈で自社ブランドを引用しているのかを把握することで、生成AIモデルでの成果をあげるコンテンツ戦略やデジタルPR施策を最適化できます。
例えば、ChatGPTの回答内で「マーケティングオートメーションプラットフォーム」というクエリに対して自社ブランドが引用されていない場合は、権威性の高いコンテンツの公開、または上位表示を獲得している比較記事やランキングリストにブランドを表示させるなどの対策が必要かもしれません。対策を通じて、生成AIモデルが参照できる高品質な情報源を提供できるようになります。
重要なポイント
- まずはAIトラフィックから着手し、全体像を把握します。アクセスを生み出しているチャットボット、ユーザーの関心を集めているランディングページを特定します。
- AIブランド可視性を活用して、口コミをモニタリングし、認知拡大を目指します。自社ブランドが言及されているトピック、地域、プロンプトを追跡し、その結果に基づいてGEO戦略を調整します。
- 両ツールのインサイトを組み合わせて活用します。例えば、ChatGPTからのトラフィックは多いが競合トピック内でのブランド言及が少ない場合、生成AIが引用できる権威性が高く構造化されたコンテンツ作成が有効です。一方で、ブランド可視性が高くトラフィックが少ない場合、生成AIクローラーがページを取得しやすくなるように表示速度や構造化データなどの技術的要素の最適化が必要です。
シミラーウェブの生成AIツールをGEOのワークフローに統合することで、AIエンジンと自社コンテンツその関わりを示す具体的なデータが得られます。
生成AI経由の参照トラフィックとブランド可視性の定期的なモニタリングにより、従来の検索結果と生成AIによる回答の両方において可視性を維持し、SEOとGEO双方の継続的な施策の改善が可能です。
SimilarwebでGEOの最前線へ
生成型検索は、可視性のルールを大きく変えつつあります。
SEOが検索順位やクリック数に焦点を当てるのに対し、GEOでは主要なAIプラットフォームが情報をどのように解釈し、どのように提示するかに注目する必要があります。
成功の鍵は、生成AIにとってアクセス可能なコンテンツ、コンテンツの権威性、AIによる生成回答で継続的に引用される状態の確保です。
GEOを従来のSEOと統合している組織は、ユーザー行動の変化に伴って、より有利な立場を築くことができます。
強固なSEOの基礎は検索エンジン上でのコンテンツの発見性を維持し、GEOの取り組みはユーザーが情報収集に活用する生成AIの回答における可視性を拡張します。
多くの組織が新しいプラットフォームへの適応に苦戦する中で、Similarwebはその一歩先を行きます。
Similarwebの統合されたSEOおよびGEOツールセットを活用して、競合分析ツールを利用し、GEOリサーチの実施、コンテンツ戦略を構築することで、生成AIプラットフォームが主役となる市場での権威性を蓄積し、さらに強化できます。
GEOに関してよくある質問
Generative Engine Optimization（GEO）とは何ですか？
Generative Engine Optimization（GEO）とは、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews などのプラットフォームにおいて、生成AIによる回答に表示されるようコンテンツを最適化するプロセスです。生成AIモデルが内容を正しく解析、引用できる、構造化され権威性のあるコンテンツを重視します。
GEOは従来のSEOとどう違うのですか？
SEOは検索結果における順位やクリック数に焦点を当てますが、GEOは生成AIシステムがどのように回答を生成し、情報を提示するかに焦点を当てます。GEOには、生成AIによる引用の追跡、可読性を高めるための文章単位での最適化、そしてユーザーだけでなく機械にも理解しやすいコンテンツ設計が含まれます。
なぜ今GEOが重要なのですか？
多くのユーザーが情報収集に生成AIツールを利用するようになり、ウェブサイトへのクリック数は減少しています。GEOは、ユーザーが直接サイトを訪問しない場合でも、生成AIの回答内で自社ブランドが表示され、認知され続けることを可能にします。
GEOの主なベストプラクティスは何ですか？
主なベストプラクティスには、読みやすく構造化されたコンテンツ、構造化データ技術の活用、独自調査やオリジナル情報の公開、高い権威をもつサイトのリストやディレクトリへの掲載が挙げられます。そして、生成AIツールが自社ブランドをどのように引用しているか継続的にモニタリングする必要があります。
Generative Engine Optimizationでよくある失敗は何ですか？
よくあるGEOの失敗には、関連トピックや会話型クエリを網羅せずにキーワード密度だけへの注力、スキーママークアップや構造化データの軽視、古いままのコンテンツを放置、そして信頼性を示すシグナルの不確立が挙げられます。
モバイルに適していないUX、生成AIによる引用の追跡不足、GEOをSEOと切り離して扱うことも、生成AIにおける可視性を低下させる要因となります。
GEOの成果を測るために、どの指標を追跡すべきですか？
GEOでは、可視性を示す指標（引用頻度、口コミ、ブランド言及数、センチメント）、生成AI経由トラフィックの成長、コンバージョン率、AI Overviewへの表示状況の追跡が重要です。同時に、インプレッション数やCTRといった従来のSEO指標も、Googleの生成AI検索における可視性を示す指標として役立ちます。
SimilarwebのようなツールはGEOにどのように役立ちますか？
Similarwebの生成AI分析ツールは、生成AIプラットフォームからのブランド言及、引用、トラフィックを追跡します。マーケターは生成AIの回答で自社ブランドが表示されている箇所を把握できます。生成AI経由の訪問数を測定し、プラットフォーム横断で口コミ拡大のための戦略調整が可能です。
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