AIに自社をどう答えてほしいか？GEO対策を始める前に決める「理想のAI回答」

理想のAI回答は、ユーザーへの答えではなく「自社の説明」

「理想の回答」という言葉は、2つの意味で使われています。どちらの話をしているかで、やることが変わります。

「理想の回答」の2つの意味と、この記事で扱うもの

記事の書き方の話は、SEO対策とGEO対策で、記事の書き方は違うのか？で扱っています。この記事は、右の列の話です。

GEO対策を、施策から始めない理由

GEO対策を調べると、すぐに「何をすればいいか」が並びます。

• 構造化データを入れる、FAQを増やす、llms.txtを置く
• AIのクローラーを許可する、一次情報を増やす、外部メディアで言及を増やす

分かりやすいので、ここから始めたくなります。ただ、先に施策を選ぶと、その施策で何を直したいのかがあいまいになります。

FAQを足しても、今のAIの回答で何が足りないのかが分からなければ、そのFAQが要るのかを判断できません。外部メディアで言及を増やしても、どんな文脈で自社を説明してほしいのかが決まっていなければ、社名が出るだけで終わるかもしれません。施策は、理想と今の回答のズレを埋めるために選ぶもの、というのが私たちの立場です。

AIの「認識」は、実際の回答で見る

「AIに自社がどう認識されているか」と言うと、AIの中に「この会社は○○の会社だ」という決まったプロフィールがあって、それを確かめられるように聞こえます。けれども、企業の側からAIの中を見ることはできません。

AIに聞けば分かる、とも言えません。弊社の実験では、AIに「その回答の根拠のURLは？」と聞いても、最初の回答に表示されていた参考リンクと同じURLが返ってきた割合は、ChatGPTで39%、Perplexityで15%、Geminiで2%でした。会話の一言でおすすめが120回中119回変わったときも、その一言を決め手と説明したのは4割でした（出典：株式会社FID／Genview「AIに「その回答の根拠は？」と聞いても、返ってくるのは判断の根拠とは限らない　3つのAIに600回質問してわかったこと」2026年9月）。

AIの説明は、AIが実際に何を見て決めたかの記録ではありません。そこでこの記事では、「認識」を、実際のAIの回答の中で自社がどう説明されているか、という外から確かめられる状態として扱います。

ここからは、理想のAI回答を決めて、今の回答と比べるまでを4つの手順で進めます。

手順1　理想のAI回答を、5つの項目で言葉にする

理想のAI回答は、「AIに出たい」「おすすめされたい」ではありません。少なくとも、次の5つを言葉にします。

1. 何の会社・サービスとして説明されたいか例：メール配信ツールではなく、CRM・マーケティング支援ツール
2. 誰に向けたサービスか例：中小企業全般ではなく、EC・通販の事業者
3. どんな課題を解決するか例：リピート購入が増えない、顧客データがばらばら
4. どんな強みで説明されたいか例：LINE・メール・顧客データを一つにまとめて扱える
5. どんな質問・検討の場面で候補になりたいか例：「EC向けのCRMのおすすめは？」と聞かれたとき

5つがそろうと、理想のAI回答を1〜2文で書けます。たとえば「EC・通販事業者向けに、LINE・メール・顧客データを一つにまとめて扱えるCRMで、リピート購入を増やしたい会社に向いている。『EC向けのCRMのおすすめは？』と聞かれたら、候補に挙がる」。この文が、今のAIの回答と比べるときの物差しになります。

AIに自社をどう理解してもらうかの考え方と、会社・ブランドの情報の整え方は、AIに自社を正しく認識（言及・推薦）してもらうには？会社・ブランド情報を整える方法で解説しています。Genviewのブランド認識改善では、理想の説明と実際の回答のズレを、AIごとに確かめられます。

確かめること：書いた1〜2文に、5つの項目がそろっているか。抜けている項目があると、今の回答のどこが足りないのかを比べられません。

手順2　理想の説明に、確かめられる根拠があるかを見る

理想を決めるときに忘れがちなのが、「そう説明されるだけの根拠が、本当にあるか」です。

「サポートが手厚い」「高品質」「導入しやすい」「業界に強い」は、どれも抽象的です。AIが会社やサービスを比べて説明するときの材料になるのは、対応範囲、料金、機能、導入社数、導入事例、調査結果、利用条件のような、確かめられる情報です。「数字を出せばAIに選ばれる」という話ではありません。自社が言いたい強みを、確かめられる情報で説明できる状態にしておく、ということです。

理想のAI回答は、広告のコピーではありません。実態に基づいて、どう説明されたいかを決めるものです。根拠になる情報の作り方は、GEO対策で使う一次情報の作り方で解説しています。

確かめること：理想の文に書いた強みの1つずつに、料金・機能・導入事例のような、外から確かめられる情報が自社サイトにあるか。

手順3　今のAIの回答を、何度か聞いて確かめる

理想を決めたら、ChatGPTやGeminiに実際に聞いて、今の回答を確かめます。聞くのは、自社名、サービス名、自社が属するカテゴリ、比較やおすすめの質問、ユーザーが抱える具体的な課題の質問などです。どの質問を選ぶかは、GEO対策のクエリ設計とは？自社名なしで候補に入っているかを確かめる3つの軸で解説しています。

1回聞いただけでは判断しません。同じ質問を聞き直すと、AIが引用するサイトは半分前後が入れ替わるからです。それでも、同じ名前が挙がり続ける質問もあります。何回か聞いて「何回中何回」で見れば、傾向はつかめます。数字と、条件のそろえ方はGEO対策のKPIで解説しています。

情報を更新した直後も、回答はまっすぐには変わりません。弊社が料金と機能を変えたとき、Geminiは一度新しい料金で答えたあと、翌日に古い情報へ戻り、名前の似た別の会社と混ぜて説明しました（出典：株式会社FID／Genview「AIの回答はいつ最新になる？自社サービスの機能・価格変更を2週間、定点観測してみた」2026年8月）。

確かめること：決めた質問を何回聞き、そのたびに、理想の文の5つの項目のうちいくつが回答に入っていたか。

手順4　ズレが分かってから、原因を探す

理想と今の回答にズレが見つかったら、なぜそのズレが起きているかを調べます。「EC向け」がAIの回答に出てこないなら、公式サイトにはっきり書かれているか、サービスページで説明しているか、EC企業の導入事例があるか、比較サイトや第三者のメディアでどう紹介されているか、AIがどのURLを引用しているかを確かめます。

自社サイトだけを見ても、原因は分からないことがあります。AIが会社の名前を出していても、その会社のサイトを引用しているとは限らないからです（出典：株式会社FID／Genview「AIがあなたの会社の名前を出すとき、見ているのは自社サイトとは限らない」2026年9月）。5業界の各30問をChatGPTとGeminiに6回ずつ聞いた調査では、AIが何を見ているかは業界でも違い、法律事務所では公的機関や学会、化粧品では口コミやSNSが、ほかの業界より多く引用されていました（出典：株式会社FID／Genview「ChatGPTとGeminiが引用するサイトは、業界でこんなに違う」2026年9月）。

原因が見えて初めて、サービスページを直す、導入事例を足す、FAQを足す、構造化データを入れる、外部の情報の誤りを直してもらう、一次情報を出す、といった施策の順番を決められます。この先の進め方（今の回答の測り方から、自社の情報・第三者の情報の整え方、測り直しまで）は、GEO対策の始め方で解説しています。

確かめること：ずれていた項目ごとに、AIが引用したのが自社サイトか、外部のサイトか。

よくある質問

最初の一歩は、理想のAI回答を1〜2文で書くこと

まずは「AIにこう説明してほしい」という文を、1〜2文で書いてみてください。書けたら、その文を横に置いて、ChatGPTとGeminiに自社のカテゴリの質問を何度か聞きます。

GEO対策全体の考え方は、GEO対策とはで解説しています。