生成AI最適化の落とし穴：架空の質問文で戦略を組んでいた企業が数百万件の実会話分析に転換した理由

ChatGPTなどの生成AIが回答を生成する際に自社ブランドが言及されやすくするための最適化、いわゆる「GEO（Generative Engine Optimization）」に取り組む企業の多くが、実際のユーザー行動とかけ離れた架空の質問文を基準に戦略を設計していた。この根本的な欠陥を指摘したのは、PR会社Golin Ketchumでデータとアナリティクスをグローバルレベルでまとめるジョニー・ベントウッド氏だ。広報・コミュニケーション業界向けの専門メディアPR Dailyが2026年9月21日、同氏の寄稿を公開した。

「推測を小数点以下まで計測」していた業界の実態

ベントウッド氏は記事の中で、週に約10回、クライアントから「実際にどんな人がChatGPTで自社について聞いているのか、そこで自社はどう表示されているのか」を問われると明かしている。正直に答えられるようになったのはごく最近のことだ、とも述べている。

記事によれば、これまでのGEO戦略の大半は担当者の経験則と感覚による「想定プロンプト」で成り立っていた。チームで集まり、ユーザーが入力しそうな質問のリストを作り、Googleトレンドを補助的なデータとして添える。そのリストに照らして最適化を行い、成果を報告する、という流れだ。ベントウッド氏はこの構造の問題を端的に表現している。「リストが推測なら、その先にあるものはすべて、小数点以下2桁まで計測した推測に過ぎない」と述べている。

見落とされてきた欠陥はもう一つある。質問を「重みなし」で扱うことだ。1万人が実際に入力する質問と、40人しか入力しない質問を同じ優先度で並べ、均等にリソースを配分する。それを戦略と呼んでいた。

Similarwebで数百万件の実会話を解析

この状況を変えるために、ベントウッド氏のチームはウェブ分析サービスのSimilarwebと連携した取り組みを始めた。ユーザーが生成AIに対して実際に行っている会話を数百万件規模で収集し、その会話を話題ごとに分類した上で、各話題が全体の会話の中でどの程度の比重を占めるかで重み付けする手法だ。

ベントウッド氏は「フォーカスグループより正確だ」と語っている。モデレーターを前にした調査やアンケートでは人は整えられた答えを返すが、AIに対しては本音をさらけ出す。質問の背後にある本当の懸念、誰かに言えない本心を、AIには思考のまま打ち込む。そうした会話が大規模に積み重なったデータは、自身の20年のキャリアで見た中で最も正直な生活者調査だと述べている。

測定だけでなく、コンテンツ制作の優先順位も変わる

この変化は単に測定精度の問題ではない、とベントウッド氏は強調する。実際にどの話題が生活者からAIに持ち込まれているかが分かれば、担当者が「関心があるはず」と思い込んでいたテーマ向けのコンテンツを作り続けるのをやめられる。コンテンツ戦略を内部の想定ではなく、実際の需要に基づいて設計できるようになる。

ベントウッド氏は業界の慣習として「大きな主張をしすぎる」風土があることを認めた上で、それでも一点だけ断言すると述べた。「推測をやめて観察された行動から出発することは、私がこの数十年で目にした生活者理解における最大の前進だ」と語っている。技術の巧みさが理由ではなく、これまでのあらゆる取り組みの土台にあった推測を取り除けるからだ、と説明している。