今年の初めに、私たちは生成エンジン最適化（GEO）の実践構築に必要なものについて書きました。これは、AI生成の回答におけるブランドの表示状況を測定し、発見したギャップに対処し、最適化を継続的で部門横断的な習慣にする取り組みです。その重要性はすでに明らかでした。AI経由のトラフィックは、オーガニック検索の4.4倍のコンバージョン率を示しています。SafariにおけるGoogle検索数は、過去22年間で初めて減少しました。現在、ブランドの8割がAIプレゼンスに大きなギャップを抱えています。

それ以降、同様に明確になったのは、測定だけではこれらのギャップを埋めるには不十分だということです。私たちが連携するブランド企業は着実に進歩を遂げていますが、最も迅速に進歩している企業は、いずれも同じ壁に直面しています。自社の現状を把握することは、なぜそこにいるのか、具体的に何が状況を変えるのか、そして解決に向けた取り組みが実際にビジネス成果につながるのかを理解して初めて意味を持ちます。これこそが、Adobe Brand Visibilityが解決するために構築された課題なのです。

市場から学んだこと

Adobe LLM Optimizerは、ブランドにこれまで存在しなかったものを提供しました。それは、AIシステムがどのようにブランドを認識しているのか、競合他社がどこで優位に立っているのか、どのコンテンツがユーザーに提示される回答を形成しているのかを把握するための可視化です。これは意義ある第一歩でしたが、GEOの取り組みが成熟するにつれて、3つのギャップが一貫して明らかになってきました。

• 第一に、AIプレゼンスは単独で評価できるものではありません。AI生成の回答におけるブランドのプレゼンスは、競合環境全体の中で捉えて初めて意味を持ちます。自社が獲得できていないプロンプトでどの競合が優位に立っているのか、なぜ優位に立っているのか、そしてその差を埋めるためには何が必要なのかを理解する必要があります。市場全体を見渡す視点と根本原因に対する明確な診断がなければ、最適化の取り組みは確かな基盤を持つことができません。
• 第二に、十分に診断されたギャップであっても、自然に埋まることはありません。GEOチームは迅速に行動する必要があります。遅れるたびに競争上の差が広がり、その差を取り戻すことがより困難になるからです。スピードを実現するには、自社コンテンツ向けのデプロイメントツールだけでは不十分です。GEOチームには、アーンドメディア、コミュニティフォーラム、サードパーティのメディアや出版物に影響を与える部門横断的なパートナーやチャネル担当者に適切なレコメンデーションを提供する仕組みが必要です。企業全体で行動できる能力こそが、継続的に成果を積み上げるプログラムと、現状維持にとどまるプログラムを分ける要因なのです。
• 第三に、そして最も重要なことに、収益への貢献を示せなければ、GEO投資を拡大することはできません。アトリビューションループが引用シェアで止まってしまう場合、マーケティング組織はGEOプログラムを経営層レベルの議論に持ち込むことはできません。

この3つのギャップすべてを解決するには、これまで存在しなかったものが必要です。シグナルからアクション、そして成果の検証までをシームレスにつなぎ、AIネイティブな競争が求めるスピードで実行できる統合プラットフォームです。

Adobe Brand Visibilityを発表

本日、エンタープライズブランド向けの統合GEOプラットフォームBrand Visibilityを発表します。Brand Visibilityは、Semrushの豊富な市場インテリジェンスとAI検索データを、アドビの実行機能およびアトリビューション機能と組み合わせ、単一の統合システムとして構築されています。

差別化はデータから始まります。Brand Visibilityは、競合他社がいまだ単一のシステムに統合できていない4つのインテリジェンスを統合しています。2億6,100万件の実際のAI検索プロンプト（推定モデルによるデータではありません）、通常の分析では把握できないCDNログ分析から得られるエージェント型トラフィック、Adobe Analyticsを通じてビジネス成果と結びつけられたLLM経由のリファラルトラフィック、そしてAIシステムが回答を生成する際に使用するサブクエリを明らかにするSEOクエリファンアウト分析です。

各ディメンションは異なる側面を明らかにします。これらを組み合わせることで、他では決して得られない意思決定の基盤をエンタープライズチームに提供します。

シグナルからアクション、そして成果へ

適切なインテリジェンスを持つことだけでは十分ではありません。Brand Visibilityがそれをどのように活用するかが、ブランドに真の競争優位性をもたらします。エンタープライズ全体のチームが、GEOのあらゆる側面において、シグナルからアクションへ、そして成果の検証へと進むことを可能にします。

• AIシステムがブランドを実際にどのように認識しているのか、その全体像を把握できます。回答に表示されるかどうかだけでなく、自社が獲得できていないプロンプトでどのブランドが優位に立っているのか、どのサードパーティソースがAIの認識形成に影響を与えているのか、そしてAIボットが実際にサイトをどのようにクロールしているのかも把握できます。
• リソースを投入する前に、何を作成すべきかを把握できます。クエリファンアウト分析により、十分な権威性を持ちながらも引用につながっていない領域や、1つのコンテンツギャップを埋めることでトピッククラスター全体でのブランドプレゼンスを向上できる領域が明らかになります。チームは効果の薄いギャップに対するコンテンツ制作をやめ、実際にAI引用シェアの向上につながる施策について、何に優先的に取り組むべきかを明確に把握したうえで作業を進めることができます。
• エンジニアリングチームの対応を待つことなく、あらゆるサーフェスで最適化を実行できます。CDNエッジの変更は数分で反映されます。CMS更新により、その効果を継続的に維持できます。さらに、対応範囲は所有コンテンツを超え、LLMが回答を生成する際に特に重視するWikipedia、YouTube、Reddit、コミュニティフォーラム、レビューサイトなどのソースにも及びます。これらは、ほとんどのGEOツールではまったく到達できないサーフェスです。
• 経営陣がすでに使用しているシステム上で、GEOが収益創出に貢献していることを実証できます。Adobe AnalyticsおよびCustomer Journey Analyticsとのネイティブな連携により、AIボットが更新されたコンテンツを読み取ったことをサーバーレベルで確認したうえで、あらゆる最適化をコンバージョンや収益と直接結び付けることができます。レポートのサイロ化を防ぎ、GEOをコストセンターから成長施策へと位置付け直すための確かな根拠となります。

これら4つの機能すべてを支えるのは、エンタープライズコラボレーションレイヤーです。Web、コンテンツ、PR、ソーシャル、デマンドジェネレーションの各チームが同じ優先順位に基づいて連携できる共有のオポチュニティワークスペースを提供し、担当者管理、進捗管理、ガバナンス機能が組み込まれています。GEOは常にマーケティング組織全体に関わる取り組みでした。Brand Visibilityは、そのような運用を前提に設計された初のプラットフォームです。

結果はすでに現れており、今こそリードする好機

初期導入の結果がそれを物語っています。WK Kelloggはコンテンツ最適化を実施し、8週間でAI引用が350%増加しました。SlalomはAI引用を4週間で10倍に増加させました。General Motorsは導入から数週間でAIプレゼンスが23%、AI引用が35%増加しました。

今GEOインフラを構築するブランドは、現在のクエリで優位に立つだけではありません。AIシステムが参照するコンテンツに基づいて市場への理解を継続的に更新するため、そうしたブランドは月を追うごとに強固なポジションを築いています。AIサーフェス全体における自社の表現上のギャップを今のうちに解消するブランドは、その優位性が時間とともにさらに強化されていくでしょう。一方で、対応を先送りするブランドは、その差を埋めることがますます難しくなるでしょう。

Adobe Brand Visibilityは、このダイナミクスを理解し、その変化をリードしようとするブランドのために構築されたプラットフォームです。

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。

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