GEOスペシャリストを雇うべきか？ビジネスにとって合理的な判断とは
GEOスペシャリストの採用があなたのビジネスに適しているかを見極めましょう。採用すべきタイミング、重視すべきスキル、既存チームをAI検索可視化のために最適化する方法を学べます。...
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S
SkillBuilder
SEOリーダー
·
2026年1月10日
SEOからGEOにスキルアップしたいと考えています。どんなスキルが重要なのかわかりません。
現在の私のスキル:
- SEO経験5年
- テクニカルSEO（スキーマ、サイト構造）
- コンテンツ戦略
- データ分析
必要だと思うスキル:
- AIシステムの仕組み理解
- 新しいコンテンツ最適化手法
- 異なる測定フレームワーク
- プラットフォーム固有の知識
質問:
- SEOから移行できるスキルは？
- 完全に新しいことは？
- GEOスキルの学び方は？
- 2～3年後に最も重要になるものは？
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11件のコメント
SE
Skill_Expert
エキスパート
GEOコンサルタント
·
2026年1月10日50人以上のSEO担当者をGEOへ移行支援してきました。私のスキルマップです。
移行できるスキル（70％）:
| SEOスキル | GEOでの応用 |
|---|---|
| コンテンツ戦略 | 引き続き基礎 |
| テクニカルSEO | スキーマ、クロール性 |
| データ分析 | 新指標でも同様 |
| 競合調査 | プラットフォームが異なる |
| サイト構造 | 情報構造の設計 |
新たに必要なスキル（30％）:
| 新スキル | 重要な理由 |
|---|---|
| AIシステム理解 | RAGの仕組みなど |
| AI向けコンテンツ構造 | 抽出しやすい内容 |
| マルチプラットフォーム思考 | ChatGPT ≠ Perplexity |
| エンティティ最適化 | ナレッジグラフ |
| AI特有の計測 | 引用トラッキング |
嬉しいニュース:
SEOの基礎があれば7割はクリア。新たに学ぶのは3割で済むのでゼロからのスタートではありません。
TD
Technical_Deep
·
2026年1月10日
Replying to Skill_Expert
必要な技術的理解について。
RAG（検索拡張生成）:
| 概念 | 押さえるべき点 |
|---|---|
| クエリファンアウト | AIがクエリを展開して情報検索 |
| ベクター埋め込み | 数学的な表現手法 |
| セマンティック類似度 | AIが内容をマッチングする仕組み |
| パッセージ検索 | AIがコンテンツ断片を抽出 |
AIエンジニアになる必要はありませんが、以下は理解しましょう:
- AIがどうやってコンテンツを見つけるか
- どんな構造なら抽出しやすいか
- 構造がなぜ重要か
- 引用が決まる仕組み
学習リソース:
- GoogleのAI概要ドキュメント
- AnthropicのClaudeガイドライン
- Perplexityのソース手法
- RAG関連の学術論文
最低限の理解:
同僚に「なぜFAQセクションがテキストの塊より引用されやすいのか」を説明できるようにしましょう。
CS
Content_Skills
コンテンツストラテジスト
·
2026年1月10日GEOに特化したコンテンツスキルについて。
従来のSEOコンテンツ:
| フォーカス | アプローチ |
|---|---|
| キーワード | 検索語との一致 |
| 文章量 | ワード数目標 |
| リンク | 権威づけ |
| 見出し | SEO向け構造 |
GEOコンテンツ:
| フォーカス | アプローチ |
|---|---|
| 回答性 | 直接的・抽出しやすい |
| 構造 | AIが解析しやすいチャンク |
| 引用 | 権威のシグナル |
| 新鮮さ | 定期的な更新 |
新たに必要なコンテンツスキル:
| スキル | 理由 |
|---|---|
| 抽出を意識したライティング | 独立した文で意味が通じる |
| FAQ構造 | AIのクエリパターンと一致 |
| データ提示 | 表や統計の活用 |
| ソース明記 | 信頼性のシグナル |
マインドセットの変化:
SEO：「このキーワードでどうやって順位を上げるか？」 GEO：「この質問の答えになるにはどうするか？」
練習課題:
自分の書いた段落を見直しましょう。各文が単独で抽出されても意味が通じますか？無理なら書き直しましょう。
PK
Platform_Knowledge
·
2026年1月9日プラットフォームごとのスキルが重要です。
各プラットフォームで異なる特徴:
| プラットフォーム | 必要な理解 |
|---|---|
| ChatGPT | 学習データ、Wikipediaの影響 |
| Perplexity | リアルタイム検索、Redditの重み付け |
| Google AI | 従来SEOとの関連性 |
| Claude | 憲法AI、Braveのバックエンド |
各プラットフォームのポイント:
ChatGPT:
- 学習データのカットオフ日
- ウェブ閲覧モードの違い
- パラメトリック vs 検索型回答
Perplexity:
- リアルタイムクロール
- ソース多様性（8,000以上のドメイン）
- Reddit引用率（6.6％）
Google AI概要:
- 検索順位との連動（93.67％が上位10位から）
- YouTubeとの連携
- ローカル検索の挙動
スキル：プラットフォーム別最適化戦略
「AI向け最適化」ではなく「ChatGPTもPerplexityもGoogle AIも個別に最適化」すること。
MS
Measurement_Skills
エキスパート
·
2026年1月9日GEOでは計測スキルが異なります。
SEOでの計測:
| 指標 | ソース |
|---|---|
| 順位 | ランクトラッカー |
| 流入 | GA4 |
| 被リンク | Ahrefs/Semrush |
GEOでの計測:
| 指標 | ソース |
|---|---|
| 引用率 | Am I Cited |
| シェアオブボイス | AIモニタリング |
| プラットフォーム可視性 | マルチプラットフォーム計測 |
| センチメント | 文脈分析 |
新たな計測スキル:
クエリパネル管理
- 代表的なプロンプトの選定
- 継続的なトラッキング
- 競合比較
AI回答の分析
- 変動性の理解
- 文脈の解釈
- 引用の質評価
アトリビューションモデリング
- AI影響下のカスタマージャーニー
- ブランド検索との相関
- 自己申告型の発見経路
課題:
AIの回答は通常40～60％変動します。トレンドとノイズを見極める力が重要です。
LP
Learning_Path
人材開発
·
2026年1月9日GEOスキルの実際の学び方です。
フェーズ1：基礎（1～2週目）
| アクティビティ | 得られること |
|---|---|
| 業界ガイドを読む | 概念理解 |
| AIプラットフォームを手動で試す | 実体験 |
| 計測体制のセットアップ | ベースライン取得 |
フェーズ2：応用（3～6週目）
| アクティビティ | 得られること |
|---|---|
| 既存5ページの最適化 | 実践経験 |
| 結果トラッキング | データ解釈 |
| 比較コンテンツ作成 | 新コンテンツスキル |
フェーズ3：習熟（2～3か月目）
| アクティビティ | 得られること |
|---|---|
| GEOプロジェクト一式 | 一連の実行力 |
| 実験・反復 | 勘所を鍛える |
| 学びを記録 | 専門性の蓄積 |
リソース:
| リソース | 価値 |
|---|---|
| 業界ニュースレター | 最新情報の把握 |
| GEOコミュニティ | ピアラーニング |
| ケーススタディ | 実例の学習 |
| 試行錯誤 | 自分ごとの学び |
現実:
GEOは急速に進化中。今日学んだことの半分は半年後には変わっているかもしれません。継続的な学習こそ最大のスキルです。
S
SkillBuilder
OP
SEOリーダー
·
2026年1月7日非常に参考になりました。私のスキル開発計画です。
既にあるスキル（活用）:
| スキル | GEOでの応用 |
|---|---|
| コンテンツ戦略 | AIコンテンツの基盤 |
| テクニカルSEO | スキーマ、クロール性 |
| データ分析 | 新指標に応用 |
| 競合調査 | 新プラットフォームで活用 |
開発するスキル:
| スキル | 優先度 | 学習計画 |
|---|---|---|
| AIシステム理解 | 高 | 1～2週目：RAGや埋め込みを学習 |
| AI向けコンテンツ構造 | 高 | 2～4週目：抽出しやすいライティング練習 |
| プラットフォーム知識 | 高 | 3～6週目：各プラットフォーム深掘り |
| GEO計測 | 中 | 4～6週目：トラッキング体制構築 |
| エンティティ最適化 | 中 | 6～8週目：戦略を実装 |
30日学習プラン:
1週目: 基礎
- GEOガイド・ドキュメント読了
- Am I Cited計測セットアップ
- 各プラットフォーム手動テスト
2週目: 技術理解
- RAGや検索システムの学習
- AIプラットフォームのソース傾向確認
- 競合のAI可視性分析
3-4週目: コンテンツスキル
- 5ページをAI抽出向けにリライト
- FAQセクション作成
- 比較表追加
5-6週目: 計測
- クエリパネル構築
- 結果のトラッキングと解釈
- レポート枠組み作成
マインドセットの変化:
「キーワードで順位を取る」から「答えそのものになる」へ。
皆さん、ロードマップをありがとうございます！
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Frequently Asked Questions
AI検索最適化に必要なスキルは何ですか？
主なスキルは、AI検索システム（RAG、ベクター検索）の理解、AI抽出に適したコンテンツ構造、AI指標のためのデータ分析、プラットフォーム固有の最適化知識、そして部門横断的な協働です。SEOの基礎は有用ですが、それだけでは十分ではありません。
SEO担当者はGEOスキルを学ぶべきですか？
はい。現在、SEO職の34％がAI検索スキルを求められています。GEOはSEOの基礎の上に成り立ちますが、新たな技術理解（RAG、埋め込み）、AI最適化されたコンテンツ設計、測定システムなどが加わります。キャリアの relevancy のためにはスキルアップが不可欠です。
GEOスキルはどのように学べますか？
AIプラットフォームを使った実践、業界リソースやコース、コミュニティ参加、実プロジェクトでの試行錯誤を通じて学びます。分野の進化が早いため、継続的な学習と適応が必須です。