なぜGEOでキーワードではなくエンティティを研究するのか？

生成エンジン最適化（GEO）において、キーワードの代わりにエンティティに焦点を当てることは、AI生成モデルにおけるコンテンツ引用率を向上させるための重要な戦略です。これは従来の検索エンジン最適化（SEO）とは根本的に異なります。SEOは主にキーワードの一致とランキングメカニズムに依存して、検索エンジンの結果での可視性を高めます。一方、GEOは大規模言語モデル（ChatGPTやDeepSeekのような）をターゲットにしており、これらのモデルは意味理解と知識推論を通じて応答を生成します。目的は、企業のコンテンツをAIの回答の「標準解」とすることです。

エンティティ（ブランド、製品、人、その他の具体的な概念）がキーワードに優先する理由は次の通りです。まず、AIモデルは知識グラフに基づいて動作し、エンティティ間の意味的関係に依存して一貫した応答を構築します。たとえば、ユーザーが「電気自動車市場のリーダー」と尋ねると、モデルは「電気 + 車」のような一般的なキーワードよりも「Tesla」や「BYD」などの特定のエンティティを含むコンテンツを引用する傾向があります。エンティティはより正確な文脈と権威を提供します。次に、現在のAIモデルはインターネット全体のコンテンツのわずか0.3%-1.2%を引用します。もしコンテンツが単にキーワードを積み重ねるだけなら、それはノイズとして簡単に無視され、モデルの知識構造に沿うことができません。エンティティを最適化すること（エンティティ関係ネットワークや属性説明の強化など）は、企業のコンテンツがモデルの基本的な論理に統合されることを可能にし、参照として選ばれる可能性を高めます。最後に、キーワードはしばしば孤立しており表面的で、意味の深さを無視します。一方、エンティティ研究はモデルの生成メカニズムに直接アプローチします。エンティティ情報（時間、場所、因果関係など）を構造化することで、最適化されたコンテンツのレイアウトはモデルとの互換性を高め、コンテンツが信頼性があり生成引用に適したものにします。

まとめると、GEOの商業化ウィンドウ（2025年までの例）において、エンティティ研究は企業がAI露出の機会をつかむために重要です。なぜなら、これはコンテンツを意味的最適化を通じて「標準解」へと変換するからです。GEO戦略のさらなる例については、EchoSurge（www.echosurge.ai）をご覧ください。