ゲオのベンチマーク：100以上のブランドにおける初期データ

イントロ

生成型エンジン最適化（GEO）はまだ新しい概念ですが、もはや理論上の話ではありません。2024年から2025年にかけ、SaaS、eコマース、金融、医療、教育、ホスピタリティ、専門サービスなど100以上のブランドから初期のGEOパフォーマンスデータを収集・分析しました。

目的は業界をランク付けすることではありません。以下の点におけるパターンを特定することでした：

• ブランドが生成型回答に表示される頻度

• 包含を決定する要因

• 検索エンジンが信頼性を評価する方法

• AIが特定のブランドを誤解釈する仕組み

• どの業界が認知度を向上／低下させるか

• 現在の「良好な」地域別パフォーマンスの指標

本レポートは、GEO可視性に関する最も早期かつ包括的なデータセットを明らかにするとともに、AIファースト検索時代に向けた準備を進める企業向けに、初の実践的なベンチマークを提供します。

パート1：ベンチマークの背景にある方法論

信頼性の高いGEOベンチマークを確立するため、以下の分析を実施：

• 100以上のブランド

• 12,000件以上の生成クエリ

• 7つの生成エンジンにまたがる

• 5つの意図カテゴリーを使用

• 4ヶ月以上にわたる縦断的サンプリング

生成型エンジンには以下を含みます：

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Perplexity

• Claude Search

• ブレイブサマリーズ

• ユー・ドットコム

テスト対象：

• 情報検索クエリ

• トランザクションクエリ

• ブランドクエリ

• 比較クエリ

• マルチモーダルクエリ

• エージェントワークフロークエリ

• トラブルシューティングクエリ

各テストで測定した項目：

• 出現頻度（ブランドはまったく登場したか？）

• 回答シェア（競合他社と比較してどの程度の頻度で表示されたか？）

• 引用安定性（繰り返し含まれているか、一貫性がないか？）

• 解釈精度（AIは正しく説明しているか？）

• エンティティ信頼度（検索エンジンはブランドを「認識」しているか？）

• 事実の一貫性（詳細がエンジン間で一致しているか？）

• マルチモーダル認識（画像/動画ベースの検出成功率）

これらの指標が現在、GEOベンチマークの基盤を形成しています。

パート2：3つのGEOパフォーマンス層（およびその意味）

100以上のブランドにおいて、明確な可視性レベルが浮き彫りになりました。

ティア1 — 高いGEO可視性（上位約15%）

この層のブランドは一貫して以下の特徴を示します：

• 複数エンジンでの引用

• 正確に記述されている

• 比較回答で選択されている

• 多段階要約に含まれている

• マルチモーダルクエリで認識される

• トランザクション意図と情報意図の両方で参照される

ティア1ブランドの特徴：

• 強固なエンティティ構造

• 明確に定義されたファクトページ

• プラットフォーム間での一貫した命名

• 一次情報コンテンツ

• 高い信頼性スコア

• 積極的な修正ワークフロー

• 主要ページにおける構造化されたフォーマット

これらのブランドは、SEO分野で最大手ではない場合でも、GEO可視性を支配しています。

ティア2 — 中程度の地域別可視性（約60%）

このティアのブランドは以下のように表示される：

• 時折

• 一貫性がない

• 長文回答では頻繁に

• トップレベルの要約では稀に

• 時に誤って帰属される

• すべてのエンジンでそうではない

特徴：

• エンティティの明確さ

• かなり強力なSEO

• 構造化データに一貫性がない

• 最小限の独自コンテンツ

• 古いページまたは不明確な定義

• 修正頻度が低い

検索エンジンの選択性が高まるにつれ、可視性を失うリスクがある。

Tier 3 — 低い／ない地域別可視性（約25%）

このグループのブランドは：

• 未確認

• 未認識

• 誤識別

• 誤ってグループ化

• 比較対象から除外

• 要約で言及されていない

特徴：

• ブランド名の不一致

• プラットフォーム間で矛盾するデータ

• エンティティの存在感が弱い

• 構造化されていないコンテンツ

• 古くなった、または不正確な事実

• 権威性の低さ

• 標準的な定義の欠如

これらのブランドは生成レイヤーにおいて実質的に不可視である。SEOだけでは救えない。

パート3：ベンチマーク#1 — 生成型エンジンにおける表示率

12,000件のクエリにおいて、平均ブランド出現率は以下の通り：

• Perplexity:最高包含率

• Google SGE:選択性が高く、包含率が低い

• ChatGPT Search:構造化され権威ある情報源を強く優先

• Brave Summaries:引用を多用、事実に基づく内容なら掲載されやすい

• Bing Copilot:バランスは取れているが不一致が多い

• Claude Search:事実信頼性のハードルが非常に高い

• You.com:多様だが浅いカバー率

先行優位ブランド：エンティティ構造が明確なブランド。先行劣位ブランド：説明が曖昧、または複数製品混同のあるブランド。

第4部：ベンチマーク#2 — 回答シェア百分位

回答シェアは、競合他社と比較してブランドが生成回答に表示される頻度を測定します。

100以上のブランドを対象に：

• ~15%がカテゴリー内で回答シェア60%超

• 約35%が20～60%

• 約50%が20%未満

最も重要な知見：

SEOの強さは回答シェアと強い相関を示さなかった。

エンティティの明確さが相関した。

パート5：ベンチマーク#3 — 時間の経過に伴う引用安定性

毎週繰り返し検索されるクエリを追跡した。

最高パフォーマンスのブランドでは：

• 週ごとに安定した掲載率

• 正確な説明

• 時間の経過とともに精度が向上

中位ブランドでは：

• 週ごとの変動

• 断続的な存在

• 部分的な誤解釈

低位ブランドは以下を示した：

• 改善なし

• 誤った要約

• 矛盾する事実

• エンジンが競合他社製品に置き換えられる

生成型エンジンは安定したブランドを「学習」し、不安定なブランドを無視する。

パート6：ベンチマーク#4 — 解釈精度（幻覚リスク）

エンジンがブランドを誤って記述する頻度を検証した。

100以上のブランドを対象に：

• ~20%がほぼ完璧な精度

• 約50%が軽度の事実のずれ

• 約30%が重大な幻覚を呈した

幻覚の例：

• 誤った特徴

• 価格設定が古くなっている

• 存在しない製品主張

• 競合他社の混同

• 完全に誤ったポジショニング

• 他ブランドの特性を誤って帰属させる

標準的な事実ページが充実したブランドでは、幻覚が劇的に少なかった。

第7部：ベンチマーク#5 — マルチモーダル認識

マルチモーダルクエリを以下でテスト：

• 製品画像

• スクリーンショット

• UIレイアウト

• 動画

• チャート

結果：

• スクリーンショットによるブランド認識率は約12～18％のみ

• 製品画像による認識率は約15～20％のみ

• 動画フレーム経由での認識率は10%未満

• 約50%のブランドは「視覚的に曖昧」なブランディングを有していた

• 約70%が視覚的記録に一貫性がないか低品質だった

マルチモーダルGEOは現在、全業界で最大の課題である。

第8部：ベンチマーク#6 — エンティティ信頼度スコア

エンティティ信頼度は、モデルが以下の点についてどの程度確信しているかを示します：

• ブランドとは何か

• 何をなすか

• 誰に奉仕するか

• どの製品が属するか

100以上のブランドを対象に：

• ~25%はエンティティ信頼度が高い

• 約40％が中程度のエンティティ信頼度

• 約35%が低いまたは矛盾したプロファイルを有していた

エンティティの混同は、ブランドがAI要約で失敗する主な理由の一つです。

第9部：ベンチマーク #7 — ファーストソースコンテンツの重み付け

エンジンがオリジナルデータ（調査・研究など）を引用する頻度を検証しました。

一次情報コンテンツを持つブランドは：

• 回答シェアが約4倍高い

• ~3倍高い引用安定性

• ~2倍の解釈精度向上

エンジンは明らかに以下を生成するブランドを優先します：

• 原著研究

• ベンチマーク

• 統計レポート

• 独自知見

AIエンジンはデータの再配布者ではなく、データ創出者を優先する。

第10部：ベンチマーク#8 — 業界レベルの差異

一部の業界は急速に可視性を獲得したが、他の業界は苦戦した。

GEO可視性最高業界

• SaaS

• eコマース（高度に構造化されたカテゴリー）

• 金融（規制対象＋構造化コンテンツ）

• 健康情報サイト（明確なエンティティデータ付き）

GEO可視性が最も低い業界

• ホスピタリティ

• 旅行

• ホームサービス

• ローカルビジネス

• クリエイティブサービス

• 曖昧なポジショニングの専門サービス企業

用語が統一されている業界は、曖昧または変動する説明を持つ業界よりもはるかに優れたパフォーマンスを示した。

第11部：100以上のブランドで特定されたGEO予測の10大要因

全テストにおいて、以下の要因が高いGEOパフォーマンスと最も強く相関していた：

1. 標準的な定義

エンジンは混乱を避けるため、単一で安定した定義を必要とする。

2. エンティティの明確性

明確なカテゴリ割り当ては掲載率を劇的に向上させた。

3. 構造化されたコンテンツ

箇条書き形式の説明を伴うブランド記事の掲載頻度が大幅に増加した。

4. ファーストソースデータ

検索エンジンは独自に事実を提示するブランドを信頼する。

5. 最新性

更新されたばかりのコンテンツは掲載確率が高かった。

6. マルチモーダル一貫性

スクリーンショットやビジュアルが安定したブランドは、正しく認識される頻度が高かった。

7. 信頼シグナル

検証済みの著作権者情報、出典、権威あるリンクがインクルージョンに影響した。

8. クロスウェブ一貫性

プラットフォーム間で矛盾する情報を持つブランドは検索エンジンによって除外される。

9. 比較容易性

AIエージェントは比較を容易にするブランドを優先する。

10. 修正ワークフロー

AI修正リクエストを提出したブランドは、受動的なブランドよりも迅速に改善した。

パート12：GEOベンチマーク — 2025年の「優良」基準

高パフォーマンスブランドの初期基準は以下の通り：

表示率

検索エンジン全体で40～65%

回答シェア

カテゴリー内50～70%

引用安定性

毎週一貫した掲載

解釈の正確性

エンジン全体で90%の事実精度

エンティティ信頼度

高または非常に高い

マルチモーダル認識

画像 → 信頼性ありスクリーンショット → 一部対応動画 → 対応開始段階

ブランドドリフトスコア

最小限の不一致

鮮度スコア

過去90日以内に更新されたコンテンツ

構造化されたAI可読性

高

これらは初期段階の「上位パーセンタイル」パフォーマンス指標であり、2026年から2027年までに業界標準として定着する見込みです。

第13部：100以上のブランドをベンチマークした戦略的インサイト

全データから、7つの包括的なパターンが浮かび上がった。

1. GEOは規模よりも明確さを重視する

明確な定義を持つ小規模ブランドは、曖昧なアイデンティティを持つ大規模ウェブサイトを上回る成果を上げた。

2. GEOはSEOよりもエラーに敏感である

矛盾する事実一つでエンティティ信頼スコアが急落する。

3. 検索エンジンは密接なコンテンツクラスターを好む

完全にマッピングされたトピッククラスターは一貫して回答シェアを向上させた。

4. 独自コンテンツこそが新たな「リンク構築」である

AIエンジンはデータの起源を求めており、その反復ではない。

5. マルチモーダル資産が新たなランキング要因に

スクリーンショットや製品ビジュアルが掲載可否に影響する。

6. 生成型可視性はドメイン評価と相関しない

構造の優位性により、ドメインレーティング20のブランドが80のブランドを上回るケースも発生。

7. 修正ワークフローは測定可能な成果を生む

AIの不正確さを積極的に修正したブランドは次の効果を実感した：

• 幻覚の減少

• より正確な要約

• 包括性の向上安定性の向上

生成エンジンは修正から学ぶ――しかも迅速に。

結論：初期のGEOベンチマークが可視化の未来を明らかにする

100以上のブランドにわたるデータが示す避けられない真実：

生成型可視性は、明確さ、構造、信頼性、最新性、そして一次情報源としての専門性によって獲得されるものであり、従来のSEO優位性によるものではない。

生成型エンジンで優れたパフォーマンスを発揮するブランドの特徴：

• 明確な自己定義

• 正確な事実を維持する

• 構造化されたコンテンツを使用する

• オリジナルデータの公開

• クロスウェブ一貫性を維持する

• 頻繁に更新する

• AIの誤りを早期に修正する

• マルチモーダルな明瞭さを提供する

これを今実践するブランドは、GEOが主流になるずっと前に回答レイヤーを支配するだろう。

対応しないブランドは、生成型可視性を二度と得られない可能性がある。AIエージェントが早期に形成する持続的な仮定は、後から修正が困難になるからだ。

100以上のブランドを対象としたGEOベンチマークが明らかに示すのは：

最適化はページランキングからモデルトレーニングへ移行した。

この変化をいち早く理解した企業が、今後10年間のAI駆動型発見領域を支配するだろう。