AIを活用したアシスタントは、重要な意思決定の出発点となり、ますますその判断を完結させる場にもなっています。Adobe Digital Indexのデータによると、AIチャネルから訪問した顧客のコンバージョン率は、他のチャネルより31%高くなっています。顧客は既に調査を済ませ、ブランドのサイトに到着する前に、AIから得た情報によって見解を形成しているのです。
だからこそ、この取り組みは非常に重要なのです。AI生成の回答に表示されるだけでは十分ではありません。重要なのは、ブランドがどのように表示されるかです。権威ある選択肢なのか、多くの選択肢の中の一つなのか。AIは、ブランドが自ら発言する機会を得る前に、ブランドへの信頼を構築するか、静かに損なうかのどちらかです。アドビの調査では、80%の企業がLLMの結果におけるコンテンツ表示に大きなギャップを抱えており、多くの企業がAIシステムが実際に自社について何を言っているかを把握していないことが分かっています。
生成エンジン最適化（GEO）をプロジェクトではなく、実践として扱う
アドビがAdobe.comにGEOの実践を導入した結果、Adobe Fireflyの引用が5倍増加し、Adobe AcrobatのLLM可視性が200%向上し、LLM経由のトラフィックが41%増加しました。これらの成果は数週間で達成されました。ユーザー事例では、Slalom Inc.のデジタルチームが最近、100以上のページで最大100%のコンテンツ可視性を達成し、引用数が10倍増加しました。GMは、LLMフレンドリーなコンテンツページを作成し、その結果、AI可視性が23%向上し、引用数が35%増加しました。
このような成果は、可視性だけでは得られません。Adobe LLM Optimizerの使命は、常にインサイトを明らかにすることにとどまらず、それらを行動につなげる手段を直接提供することです。アドビが構築するすべての機能は、知ることと実行することの距離を縮めることを目的としています。
この実践は、3つのコア機能によって形作られます。AIサーフェス全体でブランドがどのように表示されるかを測定および監視すること、これらのインサイトに基づいてコンテンツを改善すること、そして活用と連携を通じて最適化を継続的かつ部門横断的な実践にすることです。
これら3つの柱こそが、Adobe LLM Optimizerの基盤となっています。Adobe Summitに先立ち、アドビは3つすべての領域にわたる重要な新機能を発表します。
測定と監視：全体像の把握
見えないものは最適化できません。しかし、多くのブランドは不完全な情報のもとで対応しています。エンゲージメントデータ、コンバージョン指標、サイト行動など、自社の分析データはAI可視性にとって重要なシグナルのほんの一部に過ぎません。残りの部分、つまりAIシステムがブランドについてどう認識しているか、どのページをクロールしているか、製品をどう特徴づけているか、競合他社との比較はどうかといった情報は、これまでほとんど見えませんでした。
Adobe LLM Optimizerは、主要機能と統合により、この全体像を明らかにします。
- Adobe AnalyticsによるLLMリファラルトラフィックの強化：すぐに使えるAdobe Analytics統合により、LLMリファラルトラフィックを売上高、コンバージョン、エンゲージメントなどのビジネス成果に直接結び付けます。チームは既に使用しているレポート環境内で、GEOの取り組みによるROIを証明できます。
- マルチブランドとブランド階層のサポート：複数のブランドやサブブランドのポートフォリオを管理する組織向けに、LLM Optimizerは単一プラットフォームから統合トラッキングと管理を提供します。ブランド間の可視性を比較し、ポートフォリオ全体のギャップを特定し、インスタンスを切り替えることなく最適化を管理できます。
- ブランドの主張：AI生成の回答には、製品品質、価格設定、信頼性、競合ポジションなど、ブランドに関する暗黙的で明示的な主張が数多く含まれています。ブランドの主張は、これらの発言を構造化されたカテゴリに自動的にグループ化し、認識ギャップがどこに存在し、AIがどこで間違った情報を提供している可能性があるかを明らかにします。自社のナラティブ管理に注力してきたブランドにとって、これは待ち望んでいた可視性です。
- エージェント型およびリファラルトラフィックからのプロンプト生成：ブランドにとって最も重要なプロンプトを推測するのではなく、LLM Optimizerは実際のエージェント型訪問とリファラルシグナルを新しいモニタリングプロンプトに自動変換できるようになりました。既にサイトへのAIトラフィックを生み出している質問が、測定対象となる質問になります。推測ではなく、実際の顧客行動に基づいています。
- Google Search Consoleの統合：Google Search Consoleに接続してトレンド検索クエリを自動的に表示し、モニタリングするプロンプトが顧客の実際の質問内容を反映し、実際の需要に基づいたGEO戦略を実現します。
これらの機能を組み合わせることで、チームはブランドがAIサーフェス全体で実際にどのように表示されているかを、トラフィックの観点だけでなく、どのように解釈され比較されているかという観点からも、はるかに明確に把握することができます。
しかし、可視性だけでは成果は変わりません。次のステップは、これらのインサイトを活用してギャップがどこに存在するかを特定し、同じく重要なこととして、改善の機会がどこにあるかを見極めることです。
実行と改善：ギャップを迅速に解消する
アクションのない可視性は、単なるダッシュボードに過ぎません。強力なGEO実践の第2の柱は、学んだことに基づいて迅速に、大規模に、そしてチームの足を引っ張る新たな技術的な制約を生むことなく行動する能力です。
- エッジでの最適化：ほとんどのコンテンツ最適化には、開発者の関与、CMS変更、長い公開サイクルが必要です。エッジでの最適化は、その依存を完全に排除します。これは、AIフレンドリーなコンテンツ改善（LLMフレンドリーな要約、関連FAQ、簡素化されたコンテンツ、復元された非表示コンテンツ）をCDNレイヤーで直接提供するノーコードのデプロイメント機能で、人間の訪問者や検索エンジン最適化ボットの体験に影響を与えることなく、AIエージェントのみをターゲティングします。特定された機会は数分で稼働でき、完全なプレビュー、編集、ワンクリックでのロールバック機能が組み込まれています。Adobe Experience Manager Cloud Service、Fastly、Akamai、Cloudflareを含む、あらゆるCDN設定で動作します。GEO業務のためのエンジニアリングリソースの確保に苦労してきたマーケティング、SEO、コンテンツチームにとって、これは状況を大きく変えるものです。
- 発見のための製品およびカタログのエンリッチメント：コマースおよび小売ブランドにとって、AI生成回答における製品の発見性は、LLMがカタログをどれだけよく理解しているかに依存します。製品およびカタログのエンリッチメントは、カタログ属性を提示し、LLM Optimizer内で製品に関するナラティブコンテキストを直接追加することで、AIシステムが製品が実際にどのようなものであるかを理解し、曖昧さを減らし、AI主導の発見体験におけるレコメンデーションの精度を向上させます。
- ソーシャルおよびコミュニティのオフサイト最適化の機会：AI回答におけるブランドの存在は、webサイト上の内容だけで決まるものではありません。YouTube、Reddit、コミュニティフォーラム、レビューサイトを含むサードパーティプラットフォームは、ほとんどのLLMにとって重要な情報源です。LLM Optimizerは現在、これらのオフサイトチャネル全体で改善機会を分析して明らかにし、AI回答を形成する会話から欠落している箇所の全体像をチームに提供します。
- 検証されたビジネスインパクト：LLM Optimizerは、すべての最適化が測定可能で、効果の帰属が可能で、統計的に検証されることを確実にします。制御された実験、適応的測定、ベースライン検証を通じて、最適化を実際のビジネス成果に結び付けられた継続的なクローズドループシステムに進化させます。
これらの機能により、インサイトからアクションへの移行を大幅に迅速化し、コンテンツの最適化を遅らせていた従来のボトルネックの多くを解消することができます。
チームが可視性のギャップを埋め、コンテンツの理解度を向上させ始めると、焦点は自然と個別の最適化から、より一貫性があり反復可能なアプローチの構築へと移行します。
活用と連携：GEOを共通の実践にする
GEOは単一の役割に留まりません。SEO、コンテンツ、ブランド、プロダクトマーケティング、PR、ソーシャルなど、さまざまな分野を結び付けます。強固な実践の第3の柱は、関連するすべてのチームメンバーが、サイロ化された情報から作業したり、作業を重複させたりするのではなく、明確性、適切なアクセス、共有されたコンテキストを持ってインサイトに基づいてアクションを起こすことを可能にするインフラストラクチャです。
- アラートと通知：可視性スコアが低下したり、競合他社が大幅な引用シェアを獲得したり、キープロンプトが不利なブランド主張を生成したりした場合、即座に知る必要があります。LLM Optimizerは、設定可能なメール通知と製品内通知を提供し、チームが変更に迅速に対応できるよう、各アラートに最も関連性の高いダッシュボードや最適化の機会へのリンクを含めて通知します。
- オポチュニティワークスペース：チームが最適化施策でコラボレーションし、担当を割り当て、変更がブランド可視性に与える影響を測定することができる共有ワークスペースです。インサイトと実行の間のループを閉じ、GEOを個人の取り組みではなくチームの取り組みにします。
- プロジェクト管理ツールとのシームレスなワークフロー：GEO業務は、マーケティング業務の他の領域から独立して行われるものではありません。LLM Optimizerは間もなくJira、Slack、Adobe Workfrontと統合し、チームが既に使用しているツールで直接最適化タスクを作成し追跡できるようになり、GEO業務を他の業務と並行して進めることができます。
- ユーザーの役割と権限：GEO業務がマーケティング、SEO、コンテンツ部門全体に拡大するにつれ、ガバナンスが不可欠になります。役割ベースのアクセス制御により、管理者は管理者権限と読み取り専用権限を設定でき、より大規模なチーム全体でスケーラブルなガバナンスをサポートする、より詳細な役割へのロードマップも示しています。適切なワークフローと共有コンテキストが整備されることで、以前はサイロ化された状態で運営されていたチームや役割間で、GEO業務の調整が容易になります。
時間の経過とともに、その調整が最適化を継続的な実践に変え、AIサーフェスと顧客の行動が変化し続ける中で、その実践も進化し続けます。
Adobe Summitにご参加ください
これらの機能は、AI主導の発見環境において真剣にプレゼンスを確立したいブランドにとって、可能性を大きく広げる飛躍を意味します。しかし、その背後にある戦略こそ、Adobe Summitで詳しく探求していくものです。以下のセッションをご確認ください。
ブランドのAI可視性を理解し始めたばかりでも、より洗練されたGEO実践の構築を目指している場合でも、Adobe Summitでは実際のユーザー事例、ライブ製品デモ、そして迅速な行動を支援するフレームワークを通じて、それがどのように実現されるかをお見せします。
今すぐGEO実践の構築を始めましょう
AI主導の発見で成果を上げているブランドは、環境が安定するのを待っていません。現在の状況を測定し、発見したことに基づいて行動し、最適化を継続的に行うチーム習慣を構築しています。
Adobe LLM Optimizerは、初期のベースラインの確立から成熟した部門横断的なGEOプログラムの運営まで、あらゆるステージでその業務をサポートするよう設計されています。
詳細については、Adobe LLM OptimizerとGEOベストプラクティスをご覧ください。そして、Summitでお会いしましょう。
Karthik Muralidharanは、グループプロダクトマーケティングマネージャーとして、Adobe Experience Managerにおけるアドビのエージェント型webアプリケーションと成長プロダクトラインの市場投入戦略とプロダクト戦略に焦点を当てたチームを率いています。アドビでの8年以上の経験を通じて、Muralidharanは、ブランドの可視性向上、コンテンツ管理、フォーム管理、デジタルサイネージなど、幅広いユースケースにわたって組織のデジタル体験向上を支援してきました。アドビ入社前は、経営コンサルタントとして、営業力の最適化、チャネル効果、顧客ロイヤルティプログラムについてクライアントにアドバイスを提供していました。
