Difference 01
従来の SEO は検索順位が中心です。GEO は AI 回答の中で、ブランドが見つかるか、引用されるか、どう説明されるかに焦点を当てます。
Generative Engine Optimization
AI の回答が語るあなたのブランドを、整える。
GEO は、ChatGPT・Perplexity・Gemini といった AI 回答エンジンが今、自社ブランドをどう見つけ、引用し、描写しているかを計測し、その結果を本来あるべき姿へ近づけていく取り組みです。
もっと身近な例で
AI に聞いたとき、あなたのブランドは答えに入っていますか？
上のダッシュボードと同じ仕組みを、誰もが知っている商材で。お客様が AI に「おすすめは？」と聞いたとき、推薦ブランドに入っていなければ、そもそも検討されません。GEO はこの“AI 引用シェア”を計測し、引き上げます。
お客様が AI に聞く質問
乾燥肌向けのおすすめ美容液は？
あなたのブランドの引用シェア
7%19%
ブランド別 AI 引用シェア
GEO 適用前GEO 適用後
- SK-II前30%後26%
- 資生堂前24%後21%
- あなたのブランド前7%後19%
- ESTÉE LAUDER前14%後12%
- Kiehl's前12%後11%
- その他前13%後11%
AI エンジン別の露出（あなたのブランドの順位）
- ChatGPT5位2位
- Perplexity圏外3位
- Gemini圏外4位
- Claude6位3位
ジャンルが違っても考え方は同じです。AI の答えに「入っているか・何位か」を計測し、引用される情報面を整えて順位を引き上げる——上の専門ダッシュボードは、これをキャンペーン単位で精密に運用するためのコンソールです。
ライブトラッキング
すべての AI エンジン上のキャンペーンを、一つのコンソールで。
カテゴリーを動かすクエリにおける、引用シェア・影響度ランク・回答単位のインパクトをライブで追跡。
GEO の考え方
モデルを操作するのではなく、モデルが信頼して引用しやすい情報面を整える。
ChatGPT、Claude、Gemini の内部検索やランキングそのものは直接変えられません。VeReach は、取得されうる結果集合を模擬し、どのページが引用されるかを分析し、次に改善すべきコンテンツを継続的に示します。
Difference 02
勝ち筋となるコンテンツの組み合わせは言語と市場で変わります。英語圏では Reddit や YouTube、日本語圏では Yahoo!知恵袋や note などが重要になることがあります。
Difference 03
本質は、テストして、引用を見て、書き換えて、再テストする反復プロセスです。
機能
引用シェア、競合の語られ方、書き換え優先度をつなぐ一連の仕組み。
この GEO ページでは、コンテンツ診断、回答シミュレーション、加重スコアリングを一つのフローとして見せ、何を改善すべきかをチームが理解できるようにします。
Source Modeling
言語別のソースマップ
01
市場ごとに異なるコンテンツ生態系をモデル化し、AI がどこから根拠を取りやすいかを可視化します。
グローバル一律ではなく、英語圏と日本語圏で別々の戦略を設計できます。
EN 78%
JA 62%
ZH 54%
DE 41%
Answer Simulation
tool-call 風の結果再生
02
AI が取り込みうる検索結果セットを模擬し、自社と競合が同じ回答文脈でどう並ぶかを比較します。
どのページが上位で出やすく、どのページが消え、どこで競合に負けるかが見えます。
#1 Brand A ★
#2 Competitor X
#3 Competitor Y
Citation Scoring
加重型の引用可視性スコア
03
引用有無、引用順、感情、説明品質、権威性などをまとめて評価します。
曖昧な回答空間を、改善可能な GEO スコアへ変換します。
CITE 82
POS 64
SENT 71
QUAL 58
AUTH 49
Iteration Engine
書き換えと再テストの反復
04
比較ページ、FAQ、エンティティ説明、解説記事を更新し、その後に再シミュレーションして変化を検証します。
一度公開して終わりではなく、引用率を継続的に高めていけます。
T1T2T3T4
ワークフロー
フォーカス選定から引用インパクトまで、4 ステップで。
GEO 案件は常に同じ一つのループで動きます：計測可能なフォーカスを選び、ChatGPT / Perplexity / Gemini に同一クエリを再生し、PIRR / PRP / CCD で採点、4 層レコメンデーションを送り出して再計測。
Step 1
フォーカス選定 & クエリ設計
計測可能な GEO フォーカス（プラットフォーム発見、コンテンツ権威、競合捕捉 …）を選び、テーマ × 購入意図 × 地域で高意向クエリ集合を組み立てます。
Step 2
マルチモデル再生
同じクエリ集合を ChatGPT、Perplexity、Gemini で並列に再生し、それぞれの逐語回答から順位・感情・周辺ナラティブをそのまま記録します。
Step 3
計測 & 診断
PIRR（推薦率）、PRP（順位指数）、CCD（競合との類目差分）で定量化し、譲歩文・ブランド帰属・競合フレーミングなどナラティブのギャップを並行して診断します。
Step 4
提案 & 再テスト
戦略・戦術・コンテンツ・対競合の 4 層レコメンデーションを出力し、書き換え・再公開のあとで再生を回し、PIRR / PRP / CCD が実際に動いたかを検証します。
Interactive Demo
6 ステップの GEO ループを、自動再生で。
3 つの設計判断（フォーカス・対象・到達点）で土俵を決め、3 つの計測 & 反復ステージ（再生・採点・提案）で実際に動かします。
期待できる成果
GEO の取り組みでチームが得るべき変化。
モデルを即座に支配する話ではなく、ブランドがどれだけ、どのように表現されるかを継続的に改善できる状態を目指します。
Citation Rate
+18%
コンテンツ改善を反復した後、自社ページが AI 回答で引用される割合が増加。
Q1 Q3
Top-3 Citation Share
41%
回答の上位3つの引用に自社ブランドが入る比率。
YOURS · 41% REST · 59%
Competitor Gap Closed
-12 pts
追跡クエリ群において、先行競合との引用ギャップを縮小。
BEFORE 86
AFTER 74
Iteration Speed
3 loops
四半期単位の見直しを待たず、短い反復でも変化を観測できる運用を示します。
L1
→ L2
→ L3
FAQ
GEO を信頼する前に、必ず聞かれる問いに答える。
能力の境界を正直に説明することで、過剰な期待ではなく現実的な信頼をつくります。
ChatGPT や Claude の内部ランキングを直接変えられますか？
いいえ。内部ランキングや取得ロジックを直接操作することはできません。代わりに、取得されうる結果集合を模擬し、引用状況を観測し、使われやすいコンテンツを改善します。
なぜ言語ごとに GEO 戦略を分ける必要があるのですか？
言語ごとに参照されやすいコンテンツ生態系が異なるためです。英語圏では Reddit や YouTube、日本語圏では質問サイトやクリエイター記事などが重要になる場合があります。
最初に書き換えるべきコンテンツは何ですか？
高意図のランディングページ、比較ページ、FAQ、エンティティ説明、ブランドを要約する解説記事から着手するのが効果的です。
成功はどのように判断しますか？
引用シェアの上昇、より早い順番での引用、回答内でのブランド表現改善、そして競合との差の縮小です。