すべてが緊急に感じるとき、実際にGEOタスクをどう優先順位付けしていますか？効果的なフレームワークを探しています

まさにこの状況を20社ほど支援してきました。私が使うフレームワークはこちらです：

GEOのためのEisenhowerマトリクス：

第1象限 - 緊急かつ重要（最優先で実施）:

• robots.txtでAIクローラー（GPTBot、PerplexityBot、ClaudeBot）をブロックしていないか修正
• コンテンツアクセスを妨げる技術的な問題を解決
• ブランドに関するAI回答の重大な誤情報を修正

第2象限 - 重要だが緊急でない（予定化）:

• AI抽出性向上のためのコンテンツ再構成
• 権威サイトでのWeb言及構築
• E-E-A-Tシグナルの育成
• FAQと比較コンテンツの作成

第3象限 - 緊急だが重要でない（委任・最小化）:

• メタデータの細かな更新
• 小さなフォーマット修正
• プラットフォーム固有の細かい調整

第4象限 - どちらでもない（スキップ）:

• 低トラフィックページの最適化
• ゼロボリュームキーワードの追求
• 全ページへの過剰なスキーマ実装

多くのチームが技術的な障壁があるまま、いきなりコンテンツ制作に飛びつくのが間違いです。AIクローラーがサイトに正しくアクセスできなければ、他はすべて無意味になります。

パレートの法則（80/20）を徹底適用してください。

GEOの80/20：

• トラフィックとコンバージョンの80%はキーワードの20%から。まずそのページをAI向けに最適化
• AIクローラー訪問の80%はページの20%に集中。なぜそのページが選ばれるのか分析
• AIでの言及の80%は20%のプラットフォームから。そこ（うちの場合はRedditと業界メディア）に注力

当社ではトラフィック・収益インパクトで上位15ページを特定し、AI抽出性重視で再構成（見出し明確化、回答先出しパラグラフ、比較表など）。

結果：AIでの引用率が6週間で35%改善。500ページ全部やるよりROIがはるかに高かったです。

似た状況でした。うまくいったのは段階的アプローチです：

第1フェーズ（1～2週目）：基盤固め

• AIクローラーアクセス監査
• 各プラットフォームでのエンティティ一貫性確認
• Am I CitedでAI可視性のベースライン計測

第2フェーズ（3～6週目）：クイックウィン

• 上位20ページにFAQスキーマ追加
• ホーム・主要プロダクトページ再構成
• AIが参照する古い情報を修正

第3フェーズ（7～12週目）：権威構築

• 戦略的なWeb言及構築
• 比較コンテンツ作成
• オリジナル調査発表

最大の気づき： Am I Citedを使い、競合には言及があるのに自社にはないプロンプトを特定。それがコンテンツ施策の着眼点になりました。勘で動かず、計測すべきです。

「全部再構成」に強く反対した者ですが、実際に機能したコンテンツ優先順位はこちら：

優先1：意思決定段階のコンテンツ 購入直前のユーザーが見るページ。「ベスト[カテゴリ]ソフト」比較・価格ページなど。トラフィックは少なくても収益インパクトは10～15倍。

優先2：自社独自の専門性 オリジナル調査、事例、独自手法の解説など。AIは独自ソースを重視します。

優先3：高トラフィック情報系コンテンツ AI抽出性を意識しつつ再構成。ただし過度にこだわらない。認知目的のコンテンツはコンバージョンへの寄与は少なめ。

完全にスキップ：

• トラフィックのほとんどない古い記事
• どこでも見かける汎用コンテンツ
• ゼロボリュームキーワード狙いのページ

コンテンツを顧客の購買ステージにマッピングし、まず意思決定段階を最適化。認知系より収益直結です。

技術面の優先順位はシンプルです：

Day 1修正：

1. robots.txt―AIクローラーをブロックしていないか確認
2. サイト速度―FCP0.4秒未満なら引用されやすさ3倍
3. モバイル表示―AIクローラーはモバイルUAを多用

Week 1修正：

1. 主要ページにスキーママークアップ（FAQ、HowTo、Organization）
2. クリーンなURL構造
3. 重要コンテンツへの内部リンク

Month 1修正：

1. コンテンツアクセシビリティ（重要情報をタブやアコーディオンの裏にしない）
2. alt付き画像最適化
3. llms.txt実装

他は後回しでOK。これらの技術的基盤がすべての施策の前提です。クローラーアクセスを直しただけでAIでの言及0→15以上になった事例もあります。

言及とバックリンクのデータが優先順位を根本から変えました：

Web言及：AI可視性との相関0.664 バックリンク：AI可視性との相関0.218

言及の方が3倍効果的。でも多くのチームがリソースの70%をリンクビルディングに使っています。

私たちの言及構築優先順位：

1. Wikipedia（対象なら）―AIトレーニングデータで最高権威
2. Reddit（本当に有益な参加）―AIシステムが頻繁に引用
3. 業界メディア―カテゴリ権威
4. レビューサイト（G2、Capterra）―プロダクト向け可視性
5. ニュースサイト―新規性シグナル

リソース配分を70%言及、30%リンクにシフト。AI可視性は従来SEOより早く向上しました。

あなたのCEOが90日で結果を求めているなら、これを優先してください：

1～14日目：ベースライン＆技術対応

• Am I Cited等でベースライン計測
• AIクローラーアクセスの問題修正
• Wikidata、Crunchbase、LinkedInでエンティティ情報更新

15～45日目：コンテンツクイックウィン

• 上位10ページをAI抽出性重視で再構成
• FAQスキーマをよくある質問ページに追加
• 強力な比較コンテンツを1本作成

46～75日目：権威構築

• オリジナル調査やデータ公開
• 権威サイトで5～10件の良質な言及獲得
• 「ベスト」や「代替」系コンテンツ作成

76～90日目：計測＆報告

• 可視性向上を記録
• AI起因のトラフィック/リード数算出
• 継続投資のビジネスケースを作成

このスケジュールはタイトですが現実的です。私たちはこの計画で90日で40%の可視性向上を達成しました。

優先順位論に懐疑的でしたが、データを見て考えが変わりました。

実際に可視性を動かしたもの：

1. 技術的問題の修正：2週間で+15%
2. 上位5ページの再構成：4週間で+12%
3. 比較コンテンツ公開：6週間で+8%
4. Reddit/業界サイトでの言及構築：8週間で+18%

可視性が上がらなかったもの：

• 低トラフィックページのメタディスクリプション微調整
• キーワード配置への過度なこだわり
• 再構成せずに新規コンテンツ作成
• 言及を伴わないバックリンク構築

最大の学び：最適化前に必ず計測。何が効くかの思い込みではなく、実データで優先順位を決めましょう。

ほぼ一人チームの場合、現実的な優先順位付けはこうです：

1週目：

• robots.txt確認（10分）
• 可視性の簡易トラッキング設定（1時間）
• 主要3プラットフォームで会社情報更新（2時間）

2～4週目：

• 重要な5ページを選び、毎日1ページAI向け再構成
• それらのページにFAQスキーマ追加

2ヶ月目：

• 比較ページを1本作成（自社vs競合トップ3）
• 週2～3回、Redditの関連スレで本気の参加

3ヶ月目：

• 週1回ゲスト投稿またはインタビュー提案
• AIが引用する古い情報を更新

これだけ。これらが終わるまで他は無視。限られたリソースであれこれ手を出すと、結局何も成果が出ません。

このスレッドは宝の山です。皆さんの意見を元に自分のアクションプランをまとめました：

私の優先順位フレームワーク：

1. まず：技術基盤（1週目）

   • サーバーログでAIクローラーアクセス監査
   • robots.txtや403問題の修正
   • Am I Citedで可視性データ取得

2. 次に：クイックウィン（2～4週目）

   • 売上貢献トップ10ページを再構成
   • 主要ページにFAQスキーマ追加
   • 各プラットフォームでエンティティ情報更新

3. その次：コンテンツギャップ（月2）

   • 意思決定段階向け比較コンテンツ作成
   • オリジナル調査を1本公開

4. 最後に：言及強化（月2～3）

   • Redditと業界メディアに注力
   • バックリンク／言及比率を逆転

最大の気づき： 海を沸かそうとしないこと。常に80/20。Eisenhowerマトリクスが新しいバイブルです。

これを月曜の経営会議で提案予定です。皆さんありがとう！