【GEO研究】アクセスはあるのに成果が出ないのはなぜか。AI時代に始まった「裏取り」の正体

「アクセスは減っていないのに問い合わせだけ減った。」

最近、GEO対策やAI検索対策に取り組んでいる企業から、こうした相談を受けることが増えてきました。

Googleアナリティクスを見ると、

検索流入はある。

記事も読まれている。

順位も大きく落ちていない。

AI検索からの流入も増えている。

それなのに、

以前より問い合わせが少ない。

すると、多くの企業は、

「GEO対策が足りないのだろうか。」

「AEO対策ができていないのだろうか。」

「AI Overviewの影響だろうか。」

「ChatGPTにユーザーを奪われているのだろうか。」

と考えます。

もちろん、それらも一因かもしれません。

しかし、

もし単純にアクセスの問題なら、

アクセス数と問い合わせ数は同じように減っているはずです。

ところが現実には、

アクセスはある。

でも成果が出ない。

という現象が起きています。

なぜ、このようなことが起きているのでしょうか。

【GEO研究】アクセスと成果の関係は変わり始めている

昔のSEOは比較的シンプルでした。

検索順位が上がる。

↓

アクセスが増える。

↓

問い合わせが増える。

つまり、

SEO = 集客 = 成果

という構造です。

実際、多くの企業がこの流れで成長してきました。

しかし最近は、

アクセスが維持されているのに成果だけ落ちている会社。

逆に、

アクセスは少なくても成果が伸びている会社。

こうしたケースも珍しくなくなってきています。

もしかすると、

GEOやAI検索の時代になり、

「アクセスさえ増えれば成果が出る」

という前提そのものが変わり始めているのかもしれません。

【AI検索研究】確認行動が増えた時代

私たちは昔より疑い深くなったのでしょうか。

もしかすると、

そうではないのかもしれません。

昔より、

確認できる環境が増えた。

そう考えた方が自然なのかもしれません。

口コミ。

SNS。

YouTube。

ChatGPT。

Perplexity。

比較サイト。

今の私たちは、

一つの情報だけで決断しなくなりました。

会社選びも同じです。

検索して見つけた会社に、

そのまま問い合わせすることは少なくなっています。

アクセスの後に、

「本当に大丈夫か」

を確認する時間が始まっているのです。

【GEO研究】問い合わせ前に始まる「裏取り」という新しい比較行動

ある精密金属加工会社では、

検索順位もアクセス数もほとんど変わっていませんでした。

しかし、

問い合わせだけが大きく減少していました。

最初は、

SEOの問題。

Googleの問題。

競合の問題。

そう考えていたそうです。

しかし顧客へのヒアリングを進めると、

別の現実が見えてきました。

「御社のサイトは最初に見つけました。」

「でも、それだけでは社内の稟議が通らないので、会社名で検索し直しました。」

担当者はそう話したそうです。

つまり、

サイトを見た後に、

評判を調べる。

口コミを見る。

代表者を見る。

AIにも聞く。

そうした「裏取り」が始まっていたのです。

アクセスは取れていた。

しかし、

その後の安心材料が不足していた。

だから、

比較の途中で静かに脱落していたのかもしれません。

【AEO研究】人は「正解」よりも「失敗しない理由」を探している

ここで少し考えさせられます。

人間は本当に、

「一番良い会社」

を探しているのでしょうか。

もしかすると、

「失敗しない理由」

を探しているのかもしれません。

特にBtoBでは、

担当者も責任を背負っています。

「なぜこの会社を選んだのか。」

を説明できなければいけません。

だから、

ホームページのキャッチコピーだけでは足りない。

口コミ。

第三者の評価。

代表者の考え方。

AIの客観的な意見。

そうした証拠を集めながら、

「自分の判断は間違っていない」

という確信を作ろうとしているのかもしれません。

AEO（Answer Engine Optimization）は、

単にAIに答えを作ってもらう技術ではありません。

もしかすると、

人間が安心して答えを採用できる状態を作ることなのかもしれません。

問い合わせとは、

「この会社が良さそう」

と思った瞬間ではなく、

「この会社を選んだ自分は間違っていない」

と思えた瞬間に起きるのかもしれません。

【AIO研究】AIに理解される会社と理解されない会社の違い

ここで一つの問いが生まれます。

もしお客様が、

社名検索をしたら。

ChatGPTに聞いたら。

Perplexityに聞いたら。

代表者を調べたら。

口コミを見たら。

そのとき、

安心できる材料は揃っているでしょうか。

それとも、

公式サイトしか出てこないでしょうか。

実績よりも。

アクセス数よりも。

AIが理解しやすい情報が揃っているか。

AIが推薦しやすい証拠が存在するか。

これが、

AIO（AI Optimization）の新しい評価基準になっていくのかもしれません。

【AI検索研究】変わったのは検索ではなく、人間の行動なのかもしれない

最初は、

Googleの変化だと思っていました。

次に、

AI検索の影響だと思いました。

しかし、

ここまで考えてくると、

本当に変わったのは検索ではなく、

人間の行動なのかもしれません。

昔は、

SEO

↓

アクセス

↓

問い合わせ

でした。

しかし現在は、

SEO

↓

アクセス

↓

GEO（裏取り）

↓

AEO（自己納得）

↓

問い合わせ

というプロセスが存在しているようにも見えます。

もしそうなら、

アクセスはゴールではありません。

安心を作るための入口になった。

そう考えることもできそうです。

【GEO研究】AI時代に乗り越えるべき壁

もしかすると、

私たちが乗り越えるべき相手は、

Googleでも。

AIでも。

競合でもないのかもしれません。

「アクセスさえ増えれば成果が出る。」

という昔の常識そのものなのかもしれません。

今起きていることは、

検索エンジンの変化だけではなく、

人間の意思決定の変化。

そう考えると、

アクセスと成果のズレも、

少し違った景色に見えてくるのかもしれません。

研究メモ

現象

アクセスはある。

しかし問い合わせが減っている。

最初の仮説

GEOの問題。

AEOの問題。

AI検索の問題。

SEOの問題。

違和感

アクセスが維持されているのに、

成果だけ落ちるケースが存在する。

逆に、

アクセスが少なくても成果が出る会社も存在する。

今回の仮説

GEO時代では、

アクセス獲得の後に「裏取り」が始まっている。

発見

GEOでAIが推薦しやすい会社とは、

「この会社を選んだ自分は間違っていない」

と思える証拠を提供できる会社なのかもしれない。

新しい構造仮説

昔

SEO

↓

アクセス

↓

問い合わせ

現在

SEO

↓

アクセス

↓

GEO（裏取り）

↓

AEO（自己納得）

↓

問い合わせ

次に研究したいこと

AIは、

どのような会社を「安心して推薦できる会社」と判断しているのだろうか。

そして、

その判断基準は、

人間の安心とどのように繋がっているのだろうか。