GEOの取り組みを数ページからどのように拡大しますか？数百ページを効率的に最適化するには

私たちも5,000ページ超で同じ課題に直面しました。以下がスケール方法です：

階層的アプローチ：

Tier 1：フル最適化（上位100ページ）

• 完全な再構成
• カスタムFAQセクション
• オリジナルコンテンツ追加
• 1ページあたり3～4時間

Tier 2：標準最適化（次の500ページ）

• テンプレートベースの再構成
• 自動スキーママークアップ
• 見出し最適化
• テンプレートからのFAQ追加
• 1ページあたり45分

Tier 3：クイックウィン（次の1,000ページ）

• スキーママークアップのみ
• 最初の段落の最適化
• 見出し構造のチェック
• 1ページあたり15分

Tier 4：テクニカルのみ（残りのページ）

• プログラムによるスキーマ
• 自動チェック
• 1ページあたり2分（自動化）

結果：

• 100ページ × 4時間 = 400時間（Tier 1）
• 500ページ × 0.75時間 = 375時間（Tier 2）
• 1,000ページ × 0.25時間 = 250時間（Tier 3）
• 3,400ページ 自動化 = 最少時間（Tier 4）

合計：約1,000時間で5,000ページ。20,000時間ではありません。

テンプレートこそ、品質を落とさずスケールする方法です。

私たちのテンプレートシステム：

コンテンツタイプ別テンプレート：

• 商品ページテンプレート
• ブログ投稿テンプレート
• ガイド/ハウツーテンプレート
• 比較ページテンプレート
• FAQページテンプレート

各テンプレートには以下を含みます：

• 必須の見出し構造
• 最初の段落フォーマット
• コンテンツブロックの種類
• FAQセクションの配置
• スキーマ要件

ライターガイドライン： テンプレートごとに1枚のガイド：

• このコンテンツをAIフレンドリーにするポイント
• ビフォー/アフターの例
• セルフチェックリスト

編集チェックリスト： エディターが確認：

• 最初の段落で答えを出しているか
• 質問形式の見出しか
• 段落は4文以内か
• 適切にリスト活用
• 比較は表で
• FAQセクションがあるか
• スキーマが実装されているか

結果： 新規コンテンツは作成時点でAI最適化済み。 既存コンテンツも更新時はテンプレートに従う。 エディターが公開前に問題を発見。

スキーママークアップは大規模に完全自動化可能です：

私たちのプログラム的アプローチ：

1. コンテンツタイプのマッピング

• CMS内の12種類のコンテンツタイプを特定
• 各タイプに特定スキーマを割り当て

2. テンプレートベースの注入

• CMSテンプレートでスキーマを自動生成
• 構造化コンテンツフィールドから情報取得
• 手作業によるマークアップ不要

3. 動的FAQスキーマ

• 「？」で終わるH2は自動的にFAQ質問へ
• 直下の段落は答えとして設定
• 自動でFAQスキーマにラップ

4. 検証レイヤー

• 公開時に自動テスト
• 無効または不足のスキーマはアラート
• 毎週クロールで問題検出

実装：

• 開発者2週間
• 新旧全ページをカバー
• スキーマ作業はページごとゼロ

効果： 3,000ページ以上、手作業なく適切なスキーマを実装。

スキーマ最適化はページ単位でなく、インフラレベルで解決しましょう。

Tier 2最適化のためのバッチ処理ワークフロー：

週次バッチ：25ページ

月曜：バッチ監査

• 優先リストから25ページをエクスポート
• 監査ツールでチェック
• 最適化推奨事項を生成

火～水曜：最適化

• コンテンツチームがバッチに取り組む
• テンプレート＆チェックリストに従う
• 推奨ツールを出発点に

木曜：QA

• エディターがバッチを確認
• AIフレンドリー基準でチェック
• 問題は差し戻し

金曜：公開＋追跡

• 最適化ページをデプロイ
• トラッキングシステムに記録
• 問題をモニタリング

指標：

• 週25ページ
• 月100ページ
• 6か月で600ページ

3人で週2～3バッチ可能＝月200～300ページ。

鍵は一貫性。同じ流れを毎週続けることです。

大規模では徹底的な優先順位付けが不可欠です。

私たちの優先順位付け式：

スコア = （収益インパクト×3）＋（トラフィック×2）＋（AIギャップ×2）＋（手間逆数×1）

収益インパクト（1～5）： 5 = 直接売上/リードに貢献 1 = 認知目的のみ

トラフィック（1～5）： 5 = トップ10％のトラフィック 1 = 下位50％

AIギャップ（1～5）： 5 = 競合は可視、当社は不可視 1 = すでにAIで上位

手間逆数（1～5）： 5 = すぐ最適化可能 1 = 大幅な再構成必要

スコア例： 商品ページ：（5×3）＋（4×2）＋（5×2）＋（4×1）＝37 古いブログ：（1×3）＋（2×2）＋（3×2）＋（2×1）＝15

スコアが高い順に最適化。

これで低インパクトページへの無駄な工数を防げました。

3人だけではスケールできません。トレーニングでスケールが必要です。

私たちのトレーニングアプローチ：

1. GEO認定プログラム

• 2時間のトレーニングモジュール
• AI向け執筆法
• テンプレート使用法
• セルフチェック手順

2. 40名をトレーニング

• コンテンツライター（15）
• プロダクトマーケター（10）
• 専門知識者（8）
• サポートコンテンツ担当（7）

3. 分散オーナーシップ

• 各担当が自分の分野を持つ
• 日常業務で最適化を実施
• 新規コンテンツは標準でAI最適化

4. 品質管理

• コアチームによる月次スポットチェック
• フィードバックループで改善
• 四半期ごとのリフレッシュトレーニング

結果： GEO作業は3人ではなく、40人が日々の業務に組み込み。

スケールはプロセスだけでなく能力構築から生まれます。

AIツールで作業を加速できます：

AIを使う用途：

1. コンテンツ分析 AIがページをレビューし、以下を特定：

• 答え先行要素の欠落
• 長すぎる段落の分割
• リスト化候補
• FAQの機会

2. ドラフト生成 AIが提案：

• 書き直した最初の段落
• 質問形式の見出し
• ページテーマに基づくFAQ

3. 監査自動化 AIが評価：

• 構造の質
• スニッパビリティ
• 答え先行準拠
• FAQ有無

ワークフロー：

1. ページをAI分析ツールに投入
2. 推奨事項をレビュー
3. 提案を承認/修正
4. 人が最終レビュー
5. 公開

時間短縮： Tier 2最適化：45分 → 1ページ20分

AIが分析・ドラフト、人が判断と承認。

効果的にスケールするには測定が不可欠です。

最適化ROIを追跡：

各最適化済みページについて記録：

• 最適化前のAI可視性
• 最適化後（30・60・90日）のAI可視性
• トラフィック変化
• エンゲージメント変化

測定から得られた知見：

1. ページ種別による反応差

   • 商品ページ：平均AI可視性+45%
   • ブログ投稿：平均+25%
   • リソースページ：平均+60%

2. 一定点以降は効果減少

   • 最初の3回最適化で効果の80%を獲得
   • フル再構成とクイックウィンの差はわずか

3. 効果が出ない最適化もある

   • 外部シグナルがない古いコンテンツ
   • 構造に関わらず薄いコンテンツ

スケーリングインサイト： 反応が良いページ種別に集中。 低優先ページはクイックウィンで。 効果薄いカテゴリは最適化スキップ。

データでスケーリング判断を。

このスレッドで私の考え方が完全に変わりました。新しいスケーリング計画：

インフラ構築（1ヶ月目）：

• CMSでプログラム的スキーマを実装
• 各ページタイプのコンテンツテンプレートを作成
• ライター向けトレーニングプログラムを構築
• バッチ処理ワークフローを整備

トレーニング（2ヶ月目）：

• コンテンツチームにAIフレンドリーな執筆法を教育
• 各チームに権限を分散
• セルフチェックリストを作成

階層的実行（3～6ヶ月目）：

• Tier 1: 100ページ、フル最適化
• Tier 2: 500ページ、バッチ処理
• Tier 3: 1,000ページ、クイックウィン
• Tier 4: 残りは自動化のみ

測定：

• 階層ごとのAI可視性を追跡
• ページ種別ごとにROI測定
• 結果に基づき優先順位を調整

主な気付き：

1. スキーマはプログラムで解決。ページ単位はNG
2. テンプレート＞個別最適化
3. 他チームにトレーニングしコアチームを拡張
4. 階層アプローチですべてにフル対応不要
5. 効果測定で本当に効くものを判断

皆さん、ありがとうございました。これで実現可能になりました。