GEOから得られる現実的なROIは？実際の数字を共有してください

実際の数字を共有します。複雑ですがリアルです。

当社の投資額：

年間$180K（$15K/月）、18ヶ月間

成果（B2B SaaS、ACV $50K）：

ROI計算：

• 1年目：-39%（投資フェーズ）
• 2年目：+677%（リターンフェーズ）
• 累計：+364%

正直なところ：

1年目のROIはマイナスでした。インフラ構築期間です。2年目で大きく回収できました。

アトリビューション方法：

1. フォーム項目：「どこで当社を知りましたか？」（ChatGPT/Perplexity選択肢あり）
2. 営業が商談時に質問
3. 可視性とブランド検索の相関
4. CRMのAIソース項目

当社B2B SaaS（PLGモデル、ACV $15K）の数字です。

投資額：

年間$120K（$10K/月）

12ヶ月後の結果：

売上インパクト：

• AI起因サインアップ：89件/月
• 22%が有料転換
• ACV $15K
• = AIチャネルから$293K ARR

ROI：

($293K - $120K) / $120K = 144%（1年目ROI）

1年目からROIがプラスだった理由：

PLGモデルでセルフサーブ転換。アトリビューションが明確。AIユーザーが直接サインアップ。

営業サイクルがあるB2BエンタープライズはROIがゆっくり。

ROIタイムラインの現実です。

フェーズ別の期待値：

GEO ROIが最初遅い理由：

1. AIシステムがコンテンツを発見・インデックスするのに時間がかかる
2. 権威性構築は時間とともに複利化
3. アトリビューションデータの精度向上にデータ蓄積が必要
4. 営業サイクルのタイムラグ

マインドセット：

GEOはインフラ、キャンペーンではない。

この前提で期待値を設定しましょう。

LTVが40%高いというのは本当です。その理由です。

当社データ（B2B SaaS）：

AI顧客のLTVが高い理由：

1. 事前教育済み：AIがカテゴリを説明し、価値を理解
2. 高い意図：目的を持って解決策を探し、流し見でない
3. フィットが良い：AIが自社用途にマッチさせている
4. 価格に敏感でない：価値重視で安さ狙いではない

営業サイクルの違い：

AI顧客は教育済みで来るため、説得工数が少ない。

ROIへの意味合い：

初回ディールサイズだけで評価するとAI顧客を過小評価してしまう。LTV差を加味しましょう。

ROIはリードだけではありません。競争上の立ち位置も重要です。

競争で動かないことのコスト：

実際の競争データ：

AI回答でのシェアオブボイス（SOV）を12ヶ月追跡。

ビジネスインパクト：

• 競合との勝率：+18%
• 競合とのディールサイズ：+12%
• 競合より営業サイクル短縮：-15日

動かないリスク：

もし毎日53%がAIで検索し、自社が不可視なら候補にも入れません。

これは測定可能なROIではありませんが、確かなビジネスインパクトです。

まさに知りたかった内容です。経営層向けのフレームワークをまとめました。

ROI期待値設定：

計測フレームワーク：

投資提案：

年間$180K、以下のマイルストーン：

経営層へのメッセージ：

「GEOはインフラ投資。1年目は構築、2年目が回収。動かないコストは見えませんが、今投資する競合がAI可視性を独占し、後から追いかけることになります。」

Am I Citedで初日から可視性トラッキング中。

皆さん、リアルな数字ありがとうございました！