【専門家コラム】「AIからの流入は少ないのに、対策する意味はあるのか」～その問いは、SEOの前提から生まれている～

何が起きたか：3つの調査と反論

冒頭で紹介した3つの調査はいずれも、GA4（Googleのアクセス解析ツール）のデータを使い、AIの効果をサイトへの流入や指名検索（ブランド名や商品名での検索）の数で測っています。

まずは3つの調査について解説します。

3つの調査

※オーガニック検索＝広告を除く、通常の検索結果。CVR（コンバージョン率）＝サイトに来た人のうち、問い合わせや購入などに至った割合。

King氏の反論

King氏は、3つの調査の数字には反論していません。さらに、次の点にも同意しています。

そのうえでKing氏が問題にしたのは、3つの調査がAI検索を成果獲得のチャネルとして測っていることです。King氏は、これを「カテゴリーの取り違え」と呼んでいます。スーパーボウルのテレビCMをクリック率で評価して、テレビは本筋から外れていると判断するようなもの、という例えです。

日本語では、鈴木謙一氏が3つの調査と反論を整理した記事を公開しています。議論の全体像を知りたい方は、あわせてご覧ください。

>>「GEOは無駄」なのか？ AI トラフィックをめぐる 3 つの調査とその反論（海外SEO情報ブログ）

つまり、事実の認識はほぼ一致しています。分かれているのは、AI回答という面を、何の役割で評価するかです。評価のしかたが分かれる背景には、SEOの前提があります。

流入の少なさを問題にしているのは、主にSEOに携わる人たち

AI検索対策を流入で評価する議論は、主にSEOの考え方を前提にする人の間で起きています。

King氏の指摘

King氏によれば、費用をクリックに、クリックを成果に結びつけられるチャネルは、検索だけでした。

そのためSEO業界には、クリックを生まない新しいチャネルを「壊れている」「本筋から外れている」とみなす傾向があります。ほかのマーケティングの領域には、もともとそうした前提はなかった、というのがKing氏の見方です。

PRに携わる人の間では、この議論は起きていない

AI検索対策の領域には、SEOの支援会社だけでなく、PRの支援会社も参入しています。しかし、PRに携わる人の間では、AI検索対策とSEOの関係を問う議論は、私が見てきた範囲では起きていません。

「SEOより流入が少ないから意味がないのではないか」という議論もありません。

PRは、もともと流入で評価されてきた領域ではないのです。King氏も、アーンドメディア（報道や第三者の記事など、費用を払わずに得る露出）は成果の帰属がほぼできないが、ブランドはそれでも投資している、と書いています。

AIからの流入が少ないことを問題にするのは、流入を成果の基準にしてきた、SEOの前提を持つ人だと考えられます。

AI回答は、面としては別、手法としてはSEOと重なる

AI検索対策とSEOの関係は、面（ユーザーが情報に触れる場所）と手法（その面に自社の情報を出すための打ち手）を分けて考えると整理できます。

面と手法を分ける

この2つで見ると、AI回答と検索結果の関係は次のようになります。

面として見れば、検索結果とは別

検索結果は、ユーザーがリンクをクリックしてサイトに来ることを前提にした面です。AI回答は、ユーザーが回答を読む中で、どんなブランドがあり、どう評価されているかを知る面です。

同じ「検索」という言葉で語られても、役割が違います。役割の違いは、前提を外すと、「比べる相手と指標が変わる」で詳しく見ます。

手法として見れば、SEOと重なる部分が大きい

手法として見ると、事情は違います。

The SEO Worksによれば、AIとオーガニック検索からの流入は一緒に伸びる傾向があります。両者は独立しておらず、AIで強くなるにはSEOでの可視性が大きく関わる、という報告です。その背景として、次の同じ取り組みが両方を押し上げている、という読み方を最も妥当な解釈として挙げています。

一方でKing氏は、AIが参照するものの大半はアーンドメディアで、自社サイトだけの問題ではない、と書いています。AI回答に出るための打ち手には、SEOと重なる部分と、PRに近い部分の両方があると言えます。

3つの調査も、面と手法を混ぜている

「SEOかGEOか」という言い方は、手法の名前で比べています。しかし、3つの調査が実際に測ったのは、検索結果とAI回答という面から、どれだけ人が来たかです。面を測った結果から、「GEOという手法は本筋から外れている」という手法の結論が導かれています。

議論に含まれる問いを分けると、次の4つになります。

計測データでも、面が混ざっている

面の混同は、計測データにも表れています。

つまり、比較の基準になっている「オーガニック検索」には、Googleの中にあるAI回答の面から来た人も含まれます。

King氏はさらに、Haynes氏の「いま実際に人を送っているAI検索はChatGPTではなく、Googleだ」という指摘を取り上げています。世界で最も大きなAI検索の面は、比較の基準にしているGoogleのオーガニック検索の中にある、という指摘です。

手法の呼び名はどちらでもいい

AI回答に出るための打ち手が、SEOやPRと重なる部分を持つのは自然なことです。その打ち手をSEOと呼ぶか、GEOと呼ぶか、PRと呼ぶかは、正直に言えばどちらでもよいと私は考えています。

問うべきは、どの面で、どんなプロンプトに対して、自社がどう語られたいか。そのために、どこに、どんな情報を置くか、です。

この点は、以前のコラムでも書きました。

>>【専門家コラム】AI検索対策は「SEOの延長」OR「別途LLMOが必要」？そもそも「Optimization（最適化）」と呼ぶ必要はあるのだろうか

手法が重なる部分が大きいだけに、SEOと同じく「Optimization」で終わる名前は受け入れられやすかったのだと思います。ただ、その名前が、役割の違う面の評価にまでSEOの物差しを持ち込んだのではないか。

それが次の章の話です。

「〜Optimization」という呼び名が、SEOの前提を持ち込んだ

AI検索対策の議論にSEOの前提を持ち込んだ一因は、「〜Optimization」という呼び名にあると私は考えています。

「新しいSEO」という印象

GEO、LLMO、AIO、AEO。いずれも「〜Optimization」がつきます。私の考える流れは、次のとおりです。

手法の呼び名が、面の評価の仕方を決める一因になったとみています。

King氏も、名前の問題に触れている

King氏も、問題の一部は名前にある、と書いています。

ただし、King氏が問題にしたのは「AI Search」という名前です。機械は検索しているが、人は会話している、という指摘で、この記事の「〜Optimization」とは別の論点です。

またKing氏は、自身の仕事をGEOではなく、relevance engineering（AIが情報を集めるあらゆる場所で、自社について正確で具体的な同じ内容が返ってくるようにする仕事）と呼んでいます。

呼び名を広めた私たち支援会社の責任

GEOやLLMOなど、「〜Optimization」という呼び名を広め、サービスとして提案してきたのは、私たちを含む支援会社です。新しい呼び名を付けることが、事業会社のためである前に、支援会社の戦略でもあることは以前のコラムで書きました。

>>「LLMO」「GEO」の喧騒に終止符を。なぜマーケティングの”新概念”は、あなたではなく”支援会社”を救うのか？

「3つの調査はブランドのチャネルを流入の物差しで測っている」というKing氏の指摘は、正しいと私も考えます。

ただ、そのずれの一因は呼び名にあり、それは呼び名を広めた私たち支援会社が引き受けるべきものです。正しい評価の仕方を示すだけでなく、期待の作り方から見直す必要があります。

私ならこう呼ぶ

3章で、手法の呼び名はどちらでもよいと書きました。それでも名前を付けるなら、手法ではなく、AI回答という面で何を目指すかで付けるべきだと考えます。

私は普段、この取り組みを「AI検索対策」と呼んでいます。目指すものをより正確に言えば「生成AIブランディング」、つまりAIに対するブランディングです。英語で名付けるなら「Branding for AI」としたと思います。（この呼び方も「支援会社としての戦略の一つだ」というご指摘はごもっともですが…笑）

AI回答の中で、自社がどの場面で候補に入り、どう語られるかを設計する。目的をこう定義すれば、KPIは自然に言及・推奨・語られ方になり、流入はその先にある指標の1つになります。

前提を外すと、比べる相手と指標が変わる

SEOの前提を外して面の役割で見ると、AI回答と比べるべき相手は変わります。

検索結果ではなく、ブランドを知るきっかけになる他の面です。指標も、流入から、言及・推奨・語られ方に変わります。

リスティング広告とディスプレイ広告をCPAで比べるか

広告に置き換えて考えてみます。

「リスティング広告の方がディスプレイ広告よりCPA（1件の獲得にかかった費用）が良い。だからディスプレイ広告に手を出す意味はない」。こう主張する人がいたら、多くのマーケターは違和感を持つはずです。

役割が違うものをCPAで比べれば、ディスプレイ広告が負けるのは当然です。

AI回答は何と比べるべきか

AI回答を流入で検索結果と比べるのは、これと同じ構図です。

検索結果は、ユーザーがリンクをクリックしてサイトに来ることを前提にした面です。流入で測るのは自然でしょう。

一方、AI回答では、ユーザーは回答を読んだ時点で、どんなブランドがあり、それぞれがどう評価されているかを知ります。回答だけで用が済むこともあり、サイトに来ないこと自体は失敗ではありません。BrightEdgeの調査では、ChatGPTの回答に出るブランドの言及は1プロンプトあたり平均2.4回、回答内のURL（citation）は平均0.74件で、言及は回答内のURLの3.2倍でした。

だとすれば、AI回答と比べるべきは、ブランドを知り、候補を絞るきっかけになる他の面です。比較サイト、口コミ、PR記事、SNS、ディスプレイ広告や動画広告などが当たります。

King氏も、AI回答に最も近いのは、ペイドメディア（広告のように費用を払って載せるメディア）ではなくPRだとし、AI回答を「機械が組み立てるアーンドメディア」と表現しています。

指標を流入から別のものに変えても、比べる相手が検索結果のままでは、同じずれが残ります。

獲得の役割で比べた場合

なお、AI回答にも、サイトに来た人を成約につなげる役割はあります。この役割に限れば、2つの調査がすでに比較をしています。

獲得の役割では、1回の訪問あたりの成果（CVR）は業種によって上下し、量では検索に大きく届かない。ここまでは言えます。

一方、「知るきっかけ」としてのAI回答を他の面と比べた調査は、今回の3つの中にはありません。

「知るきっかけ」としての効果は、まだ確かめられていない

知るきっかけとしての効果はまだ実証されていない、という反論はありえます。

実際、Indig氏は効果を切り分けられず、The SEO Worksも、AIからの流入の伸びがダイレクト流入を増やすという証拠は見つからなかったと報告しています。私も、この点は認めます。

ただ、どちらもサイトへの流入や指名検索の数で測った結果です。役割の違う面の効果は、その役割に合った指標で確かめる必要があります。

役割に合った指標

役割で分けると、比べる相手と指標は次のように整理できます。

このうち、AI回答での言及・推奨・語られ方は、1回の回答ではなく、同じプロンプトへの複数回の回答から測ります。測り方は、IABの枠組みに沿って別のコラムで解説しています。

>>AI検索対策（LLMO/GEO/AIO）のKPIは4つの階層で設計しよう～IABのGEOフレームワークで解説～

指名検索や自己申告のように、人の行動に表れる指標は、短い期間では変化が見えにくい点に注意が必要です。

どちらも、成果をどの施策によるものか特定しにくい、という前提に立った測り方です。

おわりに

「SEOかGEOか」という問いは、手法の名前を比べているように見えます。実際には、役割の違う面を、SEOの前提で比べています。

冒頭の問いに戻ります。

「検索エンジンと比べてAIからの流入は少ないのに、対策する意味はあるのか」。

意味があるかは事業によります。ブランドを知ってもらうきっかけが必要な事業にとっては、意味があります。ただし、その意味は流入の数には表れません。

流入が少ないというデータが示しているのは、獲得の役割では、AI回答の量がまだ小さいということです。ブランドを知るきっかけとしての役割は、流入とは別の指標で確かめる必要があります。

そのうえで、AI検索対策をSEOの予算の中で見るか、ブランドの予算の中で見るかは、各社が決めることです。ただ、どちらで見るかによって、比べる相手も、評価の指標も変わります。まずは、自社がどちらの前提でAI検索対策を見ているのかを確かめるところから始めてみてください。

出典・参考文献

• Marie Haynes, GEO is a distraction（2026年10月21日）
• The SEO Works, How Much Traffic Do AI Assistants Actually Send, And Does It Convert Better?（2026年9月7日公開、10月14日更新）
• Kevin Indig, Does AI drive more direct traffic?（Growth Memo、2026年10月19日）
• Mike King, AI Search Is Not a Distraction, It’s a Branding Channel（iPullRank、2026年10月22日）
• BrightEdge, ChatGPT Brand Mentions vs. Citations: What Triggers Visibility（公開日の記載なし）
• 鈴木謙一, 「GEOは無駄」なのか？ AI トラフィックをめぐる 3 つの調査とその反論（海外SEO情報ブログ、2026年10月23日）