実際にGEO戦略が機能しているかどうかのテスト方法は？計測フレームワークを探しています

私が使っている計測フレームワークを紹介します。

GEO計測ピラミッド:

レベル1: 可視性指標（先行指標）

• 可視率: ブランドが言及されるプロンプトの割合
• ポジション: 言及時の平均順位（1位、2位など）
• カバレッジ: 出現するプラットフォームの割合

レベル2: 質指標

• 引用率: 言及の中で自社コンテンツが引用される割合
• コンテキスト: ポジティブ/中立/ネガティブの言及割合
• 正確性: 正しい/誤った情報の割合

レベル3: ビジネス指標（遅行指標）

• AIリファラルトラフィック: AIプラットフォームからの訪問数
• コンバージョン率: AI流入からのコンバージョン
• 収益帰属: AI経由による収益

計測頻度:

重要なポイント: 可視性指標はビジネス指標に4～8週先行します。 今の可視性改善＝後のトラフィック改善に繋がります。

施策ごとの効果を切り分けるにはコントロールテストが有効です。

GEO A/Bテストフレームワーク:

ステップ1: ページグループ分け

• コントロール: 同種10ページ、変更なし
• テスト: 同種10ページ、特定の最適化

ステップ2: 単一変数 1つだけ変える:

• FAQスキーマ追加
• アンサーファースト構成
• テーブル追加
• 見出し最適化

ステップ3: テスト期間 最低6～8週間実施。 AIシステムはGoogleより更新が遅い。

ステップ4: 両群を計測 コントロール・テスト両方の可視性を追跡。 改善率を比較。

テスト例:

• コントロール: 10記事、変更なし
• テスト: 10記事、FAQ追加

8週間後の結果:

• コントロール: 可視性+3%（ベースライン変動）
• テスト: 可視性+18%
• FAQ追加による純増: +15%

これでFAQ追加の効果が証明できます。 主要施策ごとに繰り返しましょう。

毎週のモニタリングは問題の早期発見に有効です。

週次テスト手順:

毎週同じ50プロンプトで実施: 火曜日実施（タイミングを統一） 可視性と順位を記録 前週との変化を追跡

週次ダッシュボード:

注目点:

• 一貫した改善: 戦略が機能
• 変動が激しい: AIシステムが不安定、様子見
• 低下: 原因調査
• 競合急増: 競合が施策を実施

週次アクション:

• 大きな変化を記録
• 5%以上の低下は調査
• プラットフォームの更新を記録
• 月次戦略を調整

プラットフォームごとに測定方法を変える必要があります。

プラットフォーム別ポイント:

ChatGPT:

• AIリファラルの87%がここから
• 更新は遅め
• 月次でトレンド計測
• 変更反映は4～8週遅れ

Perplexity:

• リアルタイム検索成分
• 反映が早い
• 毎週計測
• 早期シグナルに最適

Claude:

• 急成長中
• 学習データサイクルあり
• 月次計測
• 質の良いシグナル

Google AI Overview:

• Google検索連動
• 従来SEOも影響
• 毎週計測
• 順位と併せて確認

マルチプラットフォームダッシュボード:

序盤は平均を出さず、各プラットフォームを別々に追いましょう。 反応速度やシグナルが異なります。

可視性とビジネス成果を連携させましょう。

AIトラフィック帰属設定:

GA4構成:

1. AIリファラル用セグメント作成
2. AIソース用正規表現パターン:

   chatgpt.com|perplexity.ai|claude.ai|gemini.google.com|copilot
   

3. コンバージョン計測設定

追跡指標:

• AIセッション数
• AIセッション率（全体比）
• AIコンバージョン率（オーガニック比）
• AI経由売上（該当時）

月次ビジネスダッシュボード:

相関分析: 可視性スコアとAIトラフィックをグラフ化。 4～8週の遅れを想定。

可視性→トラフィック→コンバージョン→売上

これで経営層にもROIを証明できます。

どの施策が効いたかの見極め方:

施策切り分けシーケンス:

1ヶ月目: 技術基盤

• robots.txt修正
• ページ速度改善
• エンティティ一貫性修正 計測: 即時改善があるか？

2ヶ月目: スキーマ実装

• テストページにFAQスキーマ追加
• コントロール群は追加なし 計測: スキーマ有無で比較

3ヶ月目: コンテンツ再構築

• テストページ再構築
• コントロール群は元構成 計測: 構成変更有無で比較

4ヶ月目: 外部シグナル

• テストページで言及獲得
• コントロール群は言及なし 計測: 言及有無で比較

結果記録例:

再構築と言及が最も効果的だったと分かります。 そこに注力しましょう。

統計的有意性に注意しましょう。

サンプルサイズが重要:

10プロンプトでは変動が大きい 100プロンプトでこそ傾向が見える

分散の考慮:

• AIの回答はセッションごとに変わる
• 同じプロンプトでも結果が異なる
• 複数回テストして平均を取る

推奨手法:

• 各カテゴリ最低50プロンプト
• 各プロンプト3回テストし平均
• 標準偏差を算出
• 2標準偏差以上の改善のみ主張

計算例: 1週目: 可視性35%（±8%） 8週目: 可視性48%（±7%） 改善: +13%

+13%は有意か？ 分散±8%なら有意。 ±15%なら微妙。

目安:

• 5%未満: ノイズ
• 5～10%: シグナルかも、継続観察
• 10%以上: 明確な改善

2%の改善で喜ばないようにしましょう。それはノイズです。

自社だけでなく競合とも比較しましょう。

競合比較テスト:

同じプロンプトで競合の可視性も追跡:

この分析で分かること:

• ブランドクエリは盤石
• カテゴリー系は遅れ
• 競合Aが突出、戦略を研究

月次競合トラッキング: シェア・オブ・ボイスの推移を記録。 地歩を固めているか、失っているか？

自社は伸長、競合Aは減少。今の戦略を継続。

絶対値より相対順位が重要です。

GEOの成果をステークホルダーに報告しましょう。

月次GEOレポートテンプレート:

エグゼクティブサマリー:

• 全体可視性: X%（先月比±Y%）
• シェア・オブ・ボイス: X%（競合平均Y%と比較）
• AIトラフィック: Xセッション（先月比±Y%）

可視性トレンド:

• 時系列グラフ
• プロンプトカテゴリ別内訳
• プラットフォーム別比較

施策別効果:

• 今月の実施内容
• 得られた結果
• 効果の有無

ビジネスインパクト:

• AI流入トラフィック
• コンバージョン率
• AI経由の売上/リード

翌月の計画:

• 優先施策
• 期待される効果
• 必要リソース

経営層にはシンプルに:

• 1ページ要約
• トレンド矢印（↑/↓）
• 収益との関係
• 明確なアクション項目

本当に実用的な計測フレームワークを得られました。実行計画です:

第1週: ベースライン設定

• 100プロンプトライブラリ作成
• 全プラットフォームでテスト
• 現状を記録

第2週: モニタリング体制構築

• Am I Citedトラッキング設定
• GA4 AIセグメント構築
• 週次ダッシュボード作成

継続: 週次モニタリング

• 毎週同じ50プロンプト
• 可視性と順位を追跡
• 異常値も記録

月次: 施策評価

• テスト群とコントロール群を比較
• 各施策の純増効果を算出
• 結果に基づき戦略を調整

月次: ステークホルダー報告

• 可視性トレンド
• ビジネスインパクト
• 競合ポジション
• 次のアクション

重要なポイント:

1. ベースラインは必須 – これなしで測定できない
2. 施策は1つずつテストし効果を切り分ける
3. 有意な結果には6～8週間必要
4. プラットフォーム別に追跡 – 更新速度が違う
5. 可視性とビジネス指標を連携させてROIを証明

皆さんありがとうございました。これでGEOが「勘」から「測定」へ変わります。