専任のGEOスペシャリストを雇うべきか、それともSEOチームで対応できるか？

まさに半年前、同じ決断をしました。学んだことをシェアします。

スキルの重複は約80％：

GEOで本当に新しいこと：

• LLMがコンテンツをどう処理するか理解
• 順位でなく引用を追跡
• マルチプラットフォームの可視化戦略
• AI特有のコンテンツ構造化

当社の決断： 既存チームをスキルアップ＋ツール導入（Am I Citedで追跡）＋GEOに25％の専用時間を割当。

6ヶ月後の結果：

• AI可視化180％増加
• 増員なし
• チームが新スキルを習得
• 一部従来SEO業務の優先度は下げた

採用が向くケース：

• エンタープライズ規模で複雑なニーズ
• チームが本当にキャパオーバー
• 取締役会からの強いプレッシャー
• 予算に余裕あり

「GEOにスキルアップ」させられたSEO担当者として話します：

新たに学ぶ必要があったこと（約2ヶ月）：

1. AIシステムがコンテンツをどう取得・引用するか
2. 引用追跡ツール（Am I Cited）の使い方
3. AI抽出に適したコンテンツ構造
4. マルチプラットフォームの可視化分析

新たに学ぶ必要「なかった」こと：

1. 基本的なコンテンツ最適化（既習）
2. テクニカルSEO（既習）
3. 競合分析（既習）
4. キーワード/トピックリサーチ（既習）

実際に役立ったもの：

• ツール導入（Am I Citedは衝撃だった）
• 試行する許可（20％の時間確保）
• ドキュメント・リソース共有（学びの共有）
• 明確な成功指標

イニシアチブが死ぬ要素：

• キャパなしでGEO業務追加
• 追跡ツール未導入
• オーナーシップ不明確
• 経営層のサポートなし

CMOへのアドバイス： SEOチームでも可能。ただし必要なのは：

1. 時間配分（実質的な専用時間）
2. ツール投資
3. 明確な責任分担
4. 他業務の優先度を下げる許可

これが用意できなければ、採用を検討してください。

採用vsスキルアップ判断の前に、本当に「足りないもの」を棚卸ししましょう：

よくある誤解： 「GEOの能力がない」

現実： 「GEOのインフラがない」

インフラとは何か：

多くのチームの実態：

• スキル：7/10（十分にある）
• インフラ：2/10（ここが足りない）

インフラなしで採用した場合： 新規採用者も迷子。可視化データなし。明確なプロセスなし。成果も見えず6-12ヶ月で退職。

推奨：

1. まずインフラ整備（ツール・プロセス・責任）
2. 既存チームに60日間で進捗を出させる
3. その後、専任採用が必要か判断

インフラが先、人材はその後。

実際の予算計算をします：

選択肢A：GEOスペシャリスト採用

• 給与：$120-150K
• 福利厚生：約30% = $36-45K
• 採用コスト：約20% = $24-30K
• 戦力化まで：3ヶ月
• 初年度合計：$180-225K
• 継続費用：$156-195K/年

選択肢B：スキルアップ＋ツール

• ツール（Am I Cited等）：$12-24K/年
• 研修・リソース：$5-10K
• 既存時間の25％再配分：$30-40K（機会コスト）
• 初年度合計：$47-74K
• 継続費用：$42-64K/年

選択肢C：ハイブリッド（パートタイムコンサル＋ツール）

• コンサル（月10時間）：$24-36K/年
• ツール：$12-24K/年
• チーム時間再配分：$30-40K
• 合計：$66-100K/年

ROI視点： 売上$50Mの場合、2％のパイプライン改善で$1M。 どの選択肢でも、実行次第で実現可能。

私の意見： ミッドマーケット企業なら、B（スキルアップ）またはC（ハイブリッド）。 A（採用）はエンタープライズorチームが本当に限界の時のみ。

「見栄」で採用せず、「キャパ」で採用を。

コンサル立場から、採用すべき/すべきでないタイミングをまとめます：

GEOスペシャリストを雇うべき時：

• 複数プロダクトラインがありAI可視化ニーズが異なる
• 複雑な技術環境で専任対応が必要
• チームが既存業務で100％超え
• 予算に余裕＆スピード重視
• この領域を丸ごと任せたい時

雇うべきでない時：

• GEO成功の定義が曖昧
• 可視化追跡が未整備
• チームに余力はあるが方向性がない
• 予算が厳しい＆早く結果が必要
• 「採用すれば何とかなる」と期待している

失敗パターン：

1. 「GEOスペシャリスト」を採用
2. 指標・ツール・プロセスなし
3. スペシャリストが成果を見せられない
4. 1年以内に退職
5. 「うちにはGEOは合わない」と結論

成功パターン：

1. まずインフラ整備（ツール・プロセス・指標）
2. 既存チームが初期成果を出す
3. キャパがボトルネックになる
4. 専任採用で実績ある体制を拡大
5. 複利的な改善

「何が有効か」を見極めてから、規模拡大のために採用を。

小規模チーム向けの現実的アドバイス：

SEO担当2名。私ならこうします：

1-2週目：

• Am I Cited等に登録
• 現状AI可視化のベースライン取得
• トップ5優先トピックを特定

3-4週目：

• 1人あたり週4時間GEO作業を割当
• まずは主要ページのリライト等で素早く成果を狙う
• 週次で変化を追跡

2-3ヶ月目：

• 成果を評価
• プロセスをドキュメント化
• キャパの現実を算出

その後判断： 進捗・キャパに余裕→継続 進捗良いがキャパが厳しい→採用検討 進捗不良→原因特定（多くはインフラ不足）

週4時間の現実： 週4時間＝年208時間＝フルタイム約5週間分

これだけでも、GEOで十分な進捗を出せます。週4時間も割けないなら、それは人員ではなく優先度の課題です。

チームがスキルアップ可能か見極める方法：

SEOチームへの質問：

1. 「ChatGPTはどうやって引用する内容を決める？」

   • 良い答え：LLMの仕組みを理解している
   • 分からないなら学習ポイント

2. 「AI回答での自社可視化はどう追跡する？」

   • 良い答え：ツールや手法を挙げる
   • 空白ならクリティカルなギャップ

3. 「AI引用向け最適化とGoogle順位向け最適化の違いは？」

   • 良い答え：差分を説明できる
   • Google向けだけ語れるなら訓練で補える

4. 「GEOに集中するため何を後回しにする？」

   • 良い答え：現実的なトレードオフを語る
   • 「何も、全部やる」は要注意

診断結果：

• 4問良回答：自信をもってスキルアップ
• 2-3問良回答：サポート付きでスキルアップ
• 0-1問良回答：採用または重度の研修を検討

大半のSEOプロは2-3問は答えられます。これで十分スタートできます。

このスレッド、まさに求めていたものでした。取締役会向け発表のアウトラインです：

提案：段階的なスキルアップアプローチ

即時採用しない理由：

• タレントプールが小さく（採用に4ヶ月かかる）
• チームのスキルは移行可能（80％重複）
• インフラ不足の方が問題
• リスク低・迅速スタート

第1フェーズ（1-4週）：基礎固め

• Am I Citedで可視化追跡
• 現状AI可視化のベースライン取得
• クイックウィンを特定
• 投資：$15K（ツール＋研修）

第2フェーズ（2-3ヶ月目）：実行

• チームで週8時間をGEOに割当
• [具体的な低インパクトSEO業務]を後回し
• 上位10ページを最適化
• 週次で可視化を追跡

第3フェーズ（4ヶ月目）：判断ポイント

• 目標対比で進捗評価
• キャパ制約を評価
• データに基づき採用有無を判断
• 必要なら採用用予算$150K確保

成功指標：

• AI引用率の向上
• 各プラットフォームでの可視化スコア
• 競合とのシェア

取締役会が好むポイント：

• AIを無視していない（計画あり）
• 責任ある投資（段階的アプローチ）
• 明確な判断ポイント（データ重視）
• 柔軟性（採用オプションを残す）

皆さんありがとう。「採用すべきか？」だけの当初案より遥かに良い計画になりました。