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実験・コラム

Genviewのメンバーが実施したテストやコラムをお届けします。

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実験

AIは質問によって検索しているのか?|同じAIでも回答が変わる理由を観察してみた

「おすすめのメンズスニーカー」と「最近おすすめのメンズスニーカー」。違いは3文字だけ。でもChatGPTの挙動は変わりました。同じAIでも質問によって回答プロセスが変わっているように見える——その観察を記録します。

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実験

【実験】AIは、どのブランドを"おすすめ"するのか?|狙いと検証方法について

ChatGPTやPerplexityへの質問が具体的になるほど、推薦されるブランドはどう変わるのか。5つのAIをAPI直接呼び出しで比較し、出現率・可視性スコア・大手vs挑戦者シェアで測定する連載の方法・指標解説ページです。

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実験

【実験】AIに推薦されたGenviewは、なぜ推薦されなくなったのか?

外部言及だけではAIへの引用は続かず、内部コンテンツがなければ認知は消える——Genviewが自社ツールで意図的に検証した実験の記録。PR配信後に1位になったGenviewが、なぜ推薦されなくなったのか。

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コラム

私が考えるGEOの本質|AIに「信頼できるブランド」と認識させる3つの層

FAQ・構造化データ・llms.txt——どれも重要ですが、すべて手段です。GEO対策の本質は、AIに「この企業は何者で、何に強く、どの文脈で参照できるか」を一貫して認識させること。自社メディア・外部メディア・顧客の声の3層で定義が一致したとき、AIは初めてあなたを推薦し始めます。

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コラム

GEO対策を始める前に理解しておきたい「認識」の話

GEO対策の本質は自社サイトの最適化ではなく、AIという新しい情報インフラの中で自社の定義をどう認識してもらうかを設計することです。具体的なToDo6ステップとやってはいけない4パターンを解説します。

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コラム

GEO・AEO・LLMOの違いを調べたら、定義がバラバラだった話

GEO・AEO・LLMOは2026年5月時点では業界内で定義が統一されていない。この3つを調べた末に「GEO」という言葉を選んだ理由と、用語の違いより大切な本質を解説します。

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コラム

一次情報は誰でも作れるのか?|私がGEO観察の中で気づいたこと

「うちには調査データがない」という声をよく聞きます。私も最初はそう思っていました。しかしAI回答を観察し続けると、一次情報は大規模調査ではなく「他にない観察」だということに気づきました。

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コラム

自社データがない会社はどうすればいいのか?

「うちはデータがない」という声をよく聞きます。しかし私は「データがない=まだ観察していない」だと思っています。AIを観察する・業界を観察する・顧客を観察する——観察を続けることで、変化そのものが一次情報になります。

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コラム

AIに引用される一次情報の作り方

「観察した。で?」——観察だけでは一次情報にならない。比較・数字・解釈・仮説が加わって初めて、AIが引用できる情報になります。Grokでの観察が仮説になるまでの過程をGenviewの喜多が解説します。

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コラム

AIに引用されても売上は増えない|多くの企業が勘違いしているGEOの落とし穴

GEO対策のKPIとして「引用数」を追う企業が増えています。でも引用されることと売れることは別問題です。引用≠推薦、推薦≠選定——この違いを見落としたまま引用数を増やしても、売上には繋がりません。GEOは引用数ゲームではないとGenviewが考える理由を整理します。

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コラム

有名なのに推薦されない会社、無名でも推薦される会社

AIは有名な会社を選ぶわけではありません。同じようにAIに登場していても、頻繁に推薦される会社とほとんど選ばれない会社があります。定義が明確・比較される文脈を持つ・課題と結びついている——AIに推薦される会社の3つの共通点を整理します。

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コラム

GEO対策でよくある失敗7選|AI時代のSEO思考から抜け出せない企業たち

FAQを増やす。構造化データを入れる。llms.txtを置く。どれも間違いではありません。しかしそれだけでAIに選ばれるようになるわけではありません。GEO対策でよく見る7つの失敗パターンを整理します。

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コラム

AI利用率が高いのにGEO優先度が低い業界とは? |「AIに使われる」と「AIに選ばれる」は別問題

AI利用率が高い業界ほどGEO優先度も高い——そう思っている人がほとんどです。でも実際はそうではありません。「AIに使われる(情報収集)」と「AIに選ばれる(候補選定)」は別問題です。金融・法律・医療がGEO優先度Bである理由と、SaaS・EC・BtoBがSである理由を、構造から整理します。

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コラム

AIクローラーは3種類+土台。GEO対策の正解は「特定Bot最適化」ではなく「全Bot対応」にある

AIクローラーBotはインデックス型・学習型・代理アクセス型の3種類+従来型の「3+1」に分類できます。GEO対策とは特定のBotへの最適化ではなく、どのBotが来ても引用・理解・学習されやすい状態を作ることです。

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コラム

Claude Codeとは?Claudeとの違い|チャットとエージェントの差

ClaudeとClaude Codeは同じではありません。Claudeはチャット形式のAI、Claude Codeはコーディングエージェントです。「考える相手」と「働く相手」——この違いを整理します。

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コラム

Codexとは?ChatGPTとの違い|チャットとエージェントの差

CodexはChatGPTではありません。ChatGPTが質問に答えるAIなら、Codexは開発作業を実行するコーディングエージェントです。混同されがちな2つの違いと、なぜClaude Codeと比較されるのかを整理します。

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コラム

CodexとClaude Codeどっちが良い?|比較の前に問うべきこと

CodexとClaude Codeを比較する記事は増えています。しかし「どっちが良いか」という問い自体が少しズレているかもしれません。性能比較より先に問うべきことを、私なりに整理します。

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コラム

Claudeはなぜエンジニアに人気なのか?|観察と仮説

「普段はChatGPTだが、コードを書く時はClaude」という人が増えています。長文理解・推論・設計相談・Claude Codeの登場——なぜClaudeがエンジニアに選ばれているのかを、私の観察をもとに整理します。

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コラム

AI時代のステマは防げるのか?|Redditで起きているGEOスパム問題

RedditでGEO目的のスパム投稿が組織化されています。投稿履歴を育て・自然なエンゲージメントを作り・ブランド名を埋め込む。AIは「実ユーザーの体験談」として評価します。これはAIにコントロールできるのか。私にはまだ答えがありません。

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コラム

ロングテールキーワードとAI検索の自然文章クエリは何が違うのか|GEO対策でよく聞かれる問いに答える

ロングテールキーワードとAI検索の自然文章クエリは何が違うのか。SEOとGEOの考え方の違い、AI時代に重要になるブランド定義と情報の一貫性、SEO担当者が今から始めるべきGEO対策を解説します。

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