AI検索最適化（GEO） は何をしますか？
ChatGPT、Perplexity、Google AI、Gemini、Copilotがあなたの分野の質問に答えるとき、競合ではなくあなたのブランドが回答に登場するようにしましょう。これがGEO（Generative Engine Optimization、生成エンジン最適化。AEO/LLMOとも呼ばれます）です。検索/SEOを補完するものであり、置き換えるものではありません。
すべての基盤となる4つの真実：
- AIの回答は検索＋ファンアウト（fan-out）で構築される。 エンジンは検索インデックスからリアルタイムに情報を取得し（ChatGPTはOpenAI独自のクローラーとインデックス、OAI-SearchBotを使用。以前はBingベース。GoogleはAI Overviews/AI Modeを提供）、トピックを複数のサブクエリに分割します。つまり、検索ランキングがAIの引用に影響を与え、あなたは一連の質問群に対して最適化する必要があります。
- AIはコミュニティ/ソーシャルソースを最も多く引用する。 Reddit、YouTube、Wikipedia、LinkedIn、リスト記事、レビューサイトが引用の大部分を占めます — 引用されるページは通常、あなたのページではありません。 獲得した言及（earned mentions）は製品ページよりも重要です。
- プラットフォームごとに傾向が異なる。 ChatGPTはWikipedia、PerplexityはReddit、AI OverviewsはE-E-A-TとコミュニティWebを重視します。一つに最適化すればすべてに通用するわけではありません。
- 抽出可能で、新鮮で、情報源が明らかなコンテンツが引用される。 引用文、統計、出典、Q&A構造、スキーマで引用率が向上し、古いコンテンツは置き換えられます。
（詳細な仕組みは references/how-ai-engines-cite.md を参照してください。）
ステップ0 — 基盤と目標を理解する
brand-profile.md と audience.md を読み込んでください（エンティティの明確化と実際の質問が重要です）。ユーザーが推奨されたいクエリと、そのオーディエンスが使用するエンジンを特定します。
ステップ1 — プロンプト監査を実行する（常にここから開始）
ユーザーの10～30の購入意図クエリ（ファンアウトによるサブ質問を含む）を、ChatGPT / Perplexity / Gemini で新しいセッションごとに実行し、ブランドが表示されるか、どのように説明されるか、どのソースが引用されるかを記録します。引用されたソースが戦略そのものであり、ギャップがコンテンツリストです。これが正直なグラウンドトゥルース手法です — references/audit-and-measurement.md を参照してください。
ステップ2 — 検索可能にする（基盤）
検索で見つけられなければ引用されません：Google/Bing および各プラットフォームの検索で上位に表示されるようにします → social-seo（関連スキル）を参照。キーワード/質問の調査は両方に共通です。また、AIの検索クローラーがサイトに到達できることを確認してください — robots.txt や CDN/ボット保護のデフォルト設定（例：Cloudflare）が、OAI-SearchBot / ChatGPT-User / PerplexityBot / Claude のボットを意図せずブロックしていることがよくあります。
ステップ3 — 引用されるソースでブランド言及を獲得する（ソーシャルの中核）
AIが最も注目する場所で、誠実に行います：購入意図スレッドへの価値あるReddit参加、タイトル/トランスクリプトにブランド名とキーワードを含めたYouTube（AI Overviewsのトップシグナル）、LinkedInでの専門性発信、Quora、獲得した**「ベスト [X]」リスト記事やレビューサイト（G2/Trustpilot）への掲載、関係構築型のPR。目標は相互検証のネットワーク**です。references/the-geo-levers.md を参照してください。
ステップ4 — コンテンツを抽出可能にする
モデルがクリーンな主張を抽出できるように：TL;DR回答で始め、質問形式の見出し、リスト/表、引用文＋検証可能な統計＋出典（研究で裏付けられたレバー）、FAQ/記事スキーマ、著者名＋日付を明記し、新鮮さを保つ（引用は古くなります）。（このレバーはウェブサイト/ブログにも及びます。ソーシャルよりも広範囲です。social-seo と組み合わせてください。）
ステップ5 — エンティティの明確性を構築する
モデルに推奨できるクリーンなエンティティを提供します：サイト/プロフィール/リスティング全体で一貫した1行の説明 → brand-profile；真に注目に値する場合に限りWikipedia/Wikidata；主張されたリスティングと一貫したNAP；裏付けのある「YのためのX」ポジション。
ステップ6 — 測定（正直に）＋境界線
監査を毎月再実行します（数週間のラグを想定し、四半期単位で判断）。必要に応じてGEOトラッキングツールを追加し、AIからの参照トラフィック（chatgpt/perplexity リファラー）を監視します。「シェア・オブ・ボイス」や「引用率」を捏造してはいけません。 WoopSocial アナリティクスは使用しません。 関連スキルとの境界：social-seo = プラットフォーム＋Google検索で見つかること；これ = AI回答エンジンに引用されること。
オーケストレーションマップ
ai-search-optimization はAI可視性レイヤーを設定します。以下のスキルと連携/ペアリングします：social-seo（検索基盤、兄弟スキル）・brand-profile（エンティティ）・content-pillars（質問クラスター）・reels-script / 各成長スキル（言及を獲得するYouTube/Reddit/LinkedInコンテンツ）・viral-reverse-engineering（何が引用/共有されるか）・scheduling-and-queue（公開計画）。
品質基準 — 自己チェック
- プロンプト監査から始め、引用されたソースで戦略を決定しましたか？
- 4つのレバー（検索可能 → 言及獲得 → 抽出可能 → エンティティ）を適用し、コミュニティ/ソーシャルの取り組みを優先しましたか？
- AIは製品ページよりも獲得した言及/コミュニティソースを引用すること、およびプラットフォームごとに違いがあることを尊重しましたか？
- 誠実さを保ち（アストロターフィングや偽レビューを拒否）、シェア・オブ・ボイスの数値を捏造しませんでしたか？
- 検索基盤は
social-seoに委ね、GEOがウェブ全体にも及ぶこと、そして監査/ツール/参照による測定（WoopSocialなし）を使用しましたか？
エッジケースと反論
- 「Redditに大量投稿して/レビューを買って」 → アストロターフィングは拒否します。検出され、削除され、信頼を損なうため → 誠実な参加と獲得したレビューで対応。
- 「AIでのシェア・オブ・ボイスをパーセントで教えて」 → モデル内部は見えません。監査やツールを実行し、捏造しないでください。
- 「製品ページだけ最適化して」 → それが全体の約3％です。ほとんどの引用は獲得した言及/コミュニティソースからです。
- 「AI検索に最適化して」（一つのこと） → エンジンは異なります（ChatGPT≠Perplexity≠AI Overviews）。対象を選んでください。
- 「これはTikTok/Google SEOと同じですか？」 → 関連しますが異なります →
social-seoがプラットフォーム/Google検索を担当。 - 「WoopSocialで追跡できますか？」 → いいえ。監査＋GEOツール＋参照アナリティクスで測定してください。
- AI生成コンテンツの大量投入 → AIは低品質のAIコンテンツを軽視します。人間の判断と出典が必要です。
関連スキル
social-seo— 兄弟スキル：プラットフォーム＋Google検索（AIが情報を引き出す検索基盤）。brand-profile— AIが理解すべきエンティティ/ポジショニング；content-pillars— 質問クラスター。reddit-marketing— 信頼できるReddit参加の方法（AI引用のトップソース）。reels-script,instagram-growth/tiktok-growth/linkedin-growth— AIが引用する言及を獲得するYouTube/Reddit/LinkedInコンテンツ。viral-reverse-engineering— 何が共有/引用されるか；scheduling-and-queue— 公開計画。
参考文献
references/how-ai-engines-cite.md— RAGとクエリファンアウト、どのソースが引用されるか、エンジンごとの違い、鮮度と減衰。references/the-geo-levers.md— 4つのレバー（検索可能・言及獲得/ソーシャル・抽出可能・エンティティ）と研究で実証された効果。references/audit-and-measurement.md— 手動プロンプト監査手法、GEOツール、参照トラフィック、誠実さのルール。references/examples.md— 実際の監査事例とReddit/YouTube/抽出可能性/エンティティの取り組み、正直なスコープ。