八代目儀兵衛がAI流入4.5倍を達成したGEO施策とは──AI検索時代の「選ばれるブランド」作り

株式会社Faber Company ミエルカ事業部 セールスマネージャー 西田健人氏

検索結果で上位に表示されていても、ユーザーがAIに「おすすめの商品」を尋ねたとき、自社ブランドが候補に挙がるとは限らない。顧客がChatGPTやGoogleのAIモードなどを使って商品を探す中、EC事業者はAIの回答で自社がどう紹介されているかにも目を向ける必要がある。

SEOをはじめとするデジタルマーケティングを、ツールと専門家の両面から支援する株式会社Faber Companyは、GEO（生成AI検索最適化）をSEOの延長線上に捉えている。同社がGEO施策の実践事例として挙げる京都の老舗米屋、株式会社八代目儀兵衛の取り組みから見えてくるのは、既存の情報発信や顧客の声を見直し、AI検索でも選ばれるブランドをつくるための具体的なアプローチだ。

※本記事は2026年8月開催「ECのミカタ カンファレンス」で行われた株式会社Faber Company 西田健人氏のセッションをレポートしたものです

AI検索対策の鍵は、自社サイトの外にもある

GEOは「Generative Engine Optimization」の略で、生成AI検索への最適化を意味する。対象には、Google検索の上部に表示される「AIによる概要」（AI Overviews）や、ChatGPT、Geminiなどが含まれる。西田氏は、AI Overviews、ChatGPT、Geminiの利用状況を「6対2対1」と説明し、AI Overviewsの影響が最も大きいと指摘する。

その仕組みを理解するうえで、西田氏が挙げたのが「クエリファンアウト（Query Fan-Out）」だ。ユーザーの問いを起点に、AIが関連する複数の検索語へと広げ、情報を集める動きを指す。

西田氏は、Googleの「AIによる概要」やAIモードの仕組みとして、例えば「美味しい お米」という問いから、購入先や品種、炊き方、価格、産地、口コミなどの関連する疑問を裏側で作り、それらを使ってWeb検索を行い、回答をまとめる動きを紹介した。細部には違いがあるものの、ChatGPTやGeminiも基本的な考え方は同じだという。

こうしたAIの仕組みを踏まえると、対策は一つの検索語に対応するページを用意するだけでは完結しない。「関連する疑問」にも答える情報が必要となり、さらに、自社サイトの外でブランドがどう語られているかも関わってくる。

画像提供：株式会社Faber Company（カンファレンス登壇資料より　※以下同じく）

Faber Companyでは、この情報発信の領域を「自社」「他社（者）」「メディア」に整理する。自社サイトやSNSで何を伝えるか、他サイトや口コミでどう言及されるか、信頼度の高いメディア・媒体に情報が露出しているかという観点だ。 現状、ChatGPTはここ、AI OverviewsやAIモードはここ、と引用しやすいドメインの傾向があるという。ただし、AIの回答は日々変わり、技術の進化も速い。西田氏は、こうした状況で重視することを次のように語る。

「重要になるのは、いかに権威性の高いメディアで情報を発信していくかです。自社の発信だけという狭いSEOではなく、もともと言われていた質の高い被リンクの獲得や、自社ブランドが他社のサイトでどう言及されているかまで含めた、広い意味でのSEOをやっていくことが重要になります」（西田氏）

こうした情報発信を通じて、「この領域なら、ここ」と認識されるブランドをつくることが重要だと西田氏は説明する。

検索上位でもAIに言及されない――八代目儀兵衛の課題

実践事例として紹介されたのが、京都に代々続く老舗米屋「八代目儀兵衛」だ。同社の米は自宅用だけでなく、結婚内祝い、出産内祝い、香典返しなどのギフトとして利用される機会が多い。そのため、米を販売する会社というよりも、カタログギフトなどを提供する企業を競合として捉えているという。

八代目儀兵衛はSEOで検索上位を獲得できていたものの、「結婚内祝いのおすすめは」「おしゃれな結婚内祝いのおすすめは」とAIに尋ねても、自社ブランドがなかなか露出しないという課題を抱えていた。

検索順位が高くても、AIにもすすめられるとは限らない。この状況に対して、Faber Companyは八代目儀兵衛と競合の露出差を調べ、改善を繰り返すアプローチを取った。

「今のところ、GEOだけに特化した特別な施策はありません。ただ、現状を知り、競合との差分を分析して施策を立て、定点観測をするというPDCAサイクルを回すことは可能です」（西田氏）

同社の「ミエルカ式GEOアプローチ」は、次の4つのステップからなる。

●1　調査設計：自社を露出させたい「問い」や、情報を引用してほしい「問い」をプロンプトとして設計する。
●2　GAP分析：設計したプロンプトに対する、自社と競合の露出差を調べる。
●3　施策立案・実行：差が生じている理由を分析し、打ち手を考えて試す。
●4　定点観測：施策後の露出状況を継続して確認し、結果を振り返る。

例えば、自社のブランド露出率が20％、競合が40％なら、着目するのは数値の差だけではなく、差が生じている理由だ。

八代目儀兵衛の調査分析からは、2つの仮説が浮かんだ。一つは「ギフト専門サイトとしての認識が低いのではないか」、もう一つは「おすすめギフトとしての第三者言及が少ないのではないか」というものだ。この仮説をもとに、自社サイトの説明と、外部で語られる情報の双方を見直していった。

ギフト用途の明示と、PR・レビューの見直し

一つ目の施策は、ギフト専門サイトであることを明確に伝えることだった。八代目儀兵衛では、ブランド認知に注力していたため、ギフト用途への基本的な言及が弱かったという。

「人間の目で見ると、ギフトで使えそうだというのは何となくわかりますが、AIにはこれが届いていませんでした。そこで、さまざまなところにギフトとして使えることを書いてくださいと提案しました」（西田氏）

この提案を受け、ECサイトの見出しや会社サイトなどに、ギフト専門サイトであることや、ギフト用途で利用できることを明記した。ブランド名や商品の魅力だけでなく、どのような場面で選ばれる商品なのかを言葉にして示したのである。

もう一つの仮説である「おすすめギフトとしての第三者言及が少ないのではないか」に対しては、調査PRの活用を提案した。「ギフト」と「八代目儀兵衛」が一緒に語られる機会を増やす狙いだ。ただ、新たに調査を行い、PRの材料を集めようとすると費用もかかる。

そこで活用したのが、これまで蓄積してきたアンケートデータや、自社ECへの流入キーワードだった。すでに持っている情報をもとに、PRの題材をつくっていったという。

「皆さんも、PR活動に大きなお金をかけなくても、自社がすでに持っているデータの中に、活用できる一次情報があるのではないでしょうか」（西田氏）

情報発信の材料を外から集めるだけでなく、日々の事業で得ているデータを見直す。この視点は、限られた予算で取り組むEC事業者にも参考になる。

あわせて見直したのが、自社サイトに蓄積されたレビューの見つけやすさだ。レビューのページ自体は存在していたが、結婚内祝い、出産内祝い、香典返しといった目的別に絞り込んだページは、検索エンジンのインデックスに登録されていなかった。

そこで、目的別のレビューページがインデックスされるように改善した。また、AIのクローラーによっては深い階層のページに届きにくい場合があるため、トップページから各レビューページへの内部リンクも設けたという。顧客の声を蓄積するだけでなく、検索で見つけられる情報として届けるための見直しだ。

AIからの直接流入が4.5倍に。SEOの順位も改善

西田氏がここで紹介したのは施策の一部であり、八代目儀兵衛ではこのほかにも複数の取り組みを実施した。

その結果として、AIからの直接流入は4.5倍、指定プロンプト内でのブランド露出率は8.2％から20.3％へと改善した。八代目儀兵衛が行ったアンケートでは、「AIで知った」と回答し、購入した顧客も確認されているという。

SEOでも変化が見られた。「ギフト」を含むキーワードの平均掲載順位は、11.3位から5.4位へと上昇している。

「GEOのためだけに効く施策ではなく、SEOにも効くような施策を行って、結果としてGEOにも良い影響が出る。それが理想的な状態だと思います」（西田氏）

また、西田氏は「人間と機械の双方にとってわかりやすいコンテンツをつくることは、従来のSEOでも重要とされてきた」と説明し、AIだけを意識した、人にとって理解しにくいコンテンツづくりには反対の立場だと明かした。

流入だけでなく、AIの回答でのブランド露出を追う

AIからの直接流入に加えて、回答の中で自社ブランドがどれだけ露出しているかも、成果を捉えるうえで重要になる。Faber Companyは、基本的にはブランドの露出率をKPIに置くべきだと考えているという。

西田氏によれば、ChatGPTやGeminiからの直接流入は流入全体の1％にも満たない。一方、AIをきっかけにブランドを知った人が10〜15％ほどいるというアンケート結果も紹介した。AIの回答でブランド名を知り、そのブランドや商品を改めて検索する傾向があることから、直接流入だけでなく、回答の中で自社ブランドがどう言及されているかを重視したほうがよいと、西田氏は語る。

一方、効果を確認するための定点観測には難しさもある。普段使っているAIには、過去のやりとりが回答に反映される場合があり、結果も一定ではない。自分の環境で一度質問した結果だけでは、自社の露出状況を判断しにくい。

「AIの回答結果は日によって異なるので、基本的には毎日取得して、平均的に見たときに競合とどうなのかを比較することを重視しています」（西田氏）

こうした調査と改善を支えるのが、Faber Companyが提供するモニタリングツール「ミエルカGEO」だ。対象サイトや参考プロンプトをもとに、購買段階や言い換えを考慮した調査プロンプトを作成し、自社と競合の露出を日次・週次で観測する。ChatGPTやGeminiが検索拡張に使うファンアウトクエリも取得でき、コンテンツの改善や新規制作に生かせる。

自社での運用が難しい企業には、KPI・プロンプト設計から露出分析、施策提案までを支援するGEOコンサルティングも提供している。

八代目儀兵衛の事例が示すのは、人にはわかる商品の用途であっても、AIには十分に伝わっていない場合があるということだ。EC事業者には、どのような「商品選びの問い」に対して自社ブランドが候補に挙がってほしいかを定め、その用途が自社サイトの説明や顧客の声、外部での言及に明確に表れているかを見直す視点が求められる。

さらに、既存の情報資産を生かして改善し、AIの回答における競合との露出差や施策後の変化を継続して確かめる。この取り組みは、EC事業者がGEOを進めるうえで参考になるだろう。