AI検索最適化に本当に必要なチームロールは？

3社でGEOチームを構築してきました。現実はこうです。

必須ロールと、あると便利なロール：

あなたのチーム規模（4人）の場合：

選択肢A：既存チームを育成

• SEOスペシャリストにGEOを追加（30%稼働）
• コンテンツマネージャーがコンテンツ主導
• データアナリストがAI指標を追加

選択肢B：スペシャリストを1人採用

• GEOスペシャリストが戦略担当
• SEOチームが技術対応
• コンテンツ＋アナリストがサポート

私のおすすめ：

まず3ヶ月は選択肢A。成果が出れば選択肢Bへ。

重要なポイント：

GEOは今やSEOロールの34%を占めます。これらのスキルはどのみち必要です。

育成と採用の判断フレームワークです。

既存チームを育成すべき場合：

スペシャリストを採用すべき場合：

70-20-10アプローチ：

あなたのケースの場合：

既に4人いるので、次のように勧めます：

• SEOチームにGEO教育（70%）
• 戦略のためエージェンシー起用（20%）
• 成果出次第採用検討（10%）

タイムライン：

1〜3ヶ月目：トレーニング＋エージェンシー 4〜6ヶ月目：評価し、必要なら採用 7ヶ月目以降：完全内製化

どの階層にGEOスキルが求められているかの興味深いデータです。

シニアリティ別AI検索スキル必要率：

意味すること：

まず戦略ありき。リーダーがGEOを理解しないと現場は動けません。

あなたのチームへの示唆：

あなた（ディレクター）はまずGEOリテラシー必須。その後チームに展開を。

よくある失敗：

リーダーの理解不足のままジュニアGEOスペシャリストだけ採用→戦略的サポートなく行き詰まる

より良い方法：

1. ディレクターがGEOの基礎を学ぶ
2. チームに教育・指導
3. 戦略明確化後にスペシャリスト採用

この段階では、現場実行よりリーダーのコミットが重要です。

GEOロールの採用市場の現実。

現状：

米国市場の給与レンジ：

GEO人材の探し方：

1. 既にGEOを学んでいるSEOプロフェッショナル
2. AIを理解する元ジャーナリスト
3. 技術志向のコンテンツストラテジスト
4. サーチに興味あるデータアナリスト

面接でのNG例：

• RAGを説明できない
• キーワード最適化しか知らない
• AIプラットフォーム知識ゼロ
• 計測のアイデアなし

面接でのOK例：

• AI検索の仕組みを明快に説明
• AI可視化の事例紹介
• 各プラットフォームの違いを理解
• 計測フレームワークを持つ

GEOは部門横断の調整が不可欠です。

GEOに関わるチーム：

よくある調整失敗：

構成例：

GEOリードが全チームにドットラインで繋がるべき。

毎月の連携会議：

• コンテンツ：制作内容
• PR：獲得したい言及先
• セールス：顧客の声
• アナリティクス：成果

最大の失敗：

GEOをSEOチーム内で孤立化させてしまうこと。

完璧です。皆さんのアドバイスを元に自分の計画を立てました。

フェーズ1（1〜3ヶ月）：育成＋エージェンシー

フェーズ2（4〜6ヶ月）：評価＋調整

フェーズ3（7ヶ月〜）：スケール

成果が出れば：

• 専任GEOスペシャリスト採用
• エージェンシー依存度低減
• 完全内製体制へ

ロール配分：

ツール：

可視化トラッキングにはAm I Citedを導入予定。

みなさん、チーム構成についてのアドバイスありがとうございました！