CMOのためのGEO:経営会議で扱う5つの方向性指標
AIの
目次
CMOが
なぜ既存のマーケティングKPIでは足りないのか
セッション数、
CMOが
経営会議で報告すべき5つの指標
GEOの
1. 可視性(言及率)
想定顧客の
2. 回答内の掲載順位
「おすすめは?」と
3. センチメント
言及の
4. 競合とのシェア・オブ・ボイス
同じ
5. 引用元
回答で
SparkToroの
Supasaito (スーパーサイト)の
投資判断で確認したい2つの前提
予算を
第一に、
第二に、
最初の90日間のロードマップ
- 計測の
開始 :想定顧客の(第1〜2週) 質問リストを 作り、 対象の AIサービスで 5指標の 基準値を 記録します。 - 課題の
特定 :誤情報、(第1か 月) 競合との 差、 引用元の 偏りを 確認し、 調査対象を 絞ります。 - 改善サイクルの
確立 :選定した(第2〜3か 月) コンテンツ、 技術、 引用元の 課題へ 取り組み、 反復スキャンで 変化を 観察します。 前後比較だけで 因果関係は 断定しません。 - 経営報告への
組み込み :計測条件と(第3か 月〜) 5指標の 推移を 月次レポートに 追加し、 アクセス解析とは 別の 方向性指標と して 扱います。
Supasaito (スーパーサイト)は
※1 Aggarwal et al., KDD 2024
出典
- Aggarwal et al.
「GEO: Generative Engine Optimization」 (KDD 2024) - Martinez「Generative Engine Optimization: A Critical Survey」
- Google検索セントラル
「AI機能と ウェブサイト」 - SparkToro
(Rand Fishkin) 「AIs are highly inconsistent when recommending brands/products」 - The Digital Bloom「Gen AI Website Traffic Share Report」
- Loamly「State of AI Traffic 2026: Industry Benchmark Report」