ある中堅電子部品輸出企業では、Googleの主要キーワード順位が落ちていないにもかかわらず、海外からの問い合わせが2四半期連続で減少していました。そこで30日間のGEO監査を行い、いくつかの情報上の断絶を修正したところ、翌四半期の海外問い合わせは約40%増加。さらに初めて、買い手から「ChatGPTで御社を知りました」と書かれたメールが届きました。問題はコンテンツの量ではなく、製品情報と性能情報をAIエンジンが抽出できないことにあったのです。
背景：検索順位は安定しているのに、問い合わせは減り続けていた
この企業は、能動部品とコネクターの分野で10年以上の実績を持ち、自社ブランドと受託事業を並行して展開しています。主な市場は、欧州と東南アジアの中小規模事業者です。Webサイトには英語ページと型番別PDFがあり、Googleでも主要な製品カテゴリー名や仕様関連キーワードの多くが1ページ目に表示されていました。問い合わせの流入元は、Google検索、展示会での名刺交換、既存顧客からの紹介というシンプルな構成です。ところが2025年後半以降、サイト流入に大きな変化はない一方、問い合わせ一覧に記録される件数は四半期ごとに20%以上減っていました。
商談現場では、さらに明確な変化が見えていました。以前の買い手は「御社の製品シリーズをいくつか見つけました」と問い合わせてきましたが、次第に、接触前から二、三社を比較し終えているような話し方をする人が増えたのです。その事前調査の多くが、AIアシスタント上で行われていました。たとえば買い手はChatGPTに、「欧州規格に対応し、この電流範囲を満たし、小ロット生産が可能なコネクターは？」と尋ねています。
30日間の監査で見つかった3つの課題
監査は大きく二つに分けました。一つ目は、主要AIエンジン（ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Gemini）における企業の実際の可視性です。Brand Radarを使い、買い手が仕入先選定時に実際に入力しそうな質問群も追跡しました。二つ目はWebサイトとデータ構造です。Googleには届いているコンテンツが、なぜAIの回答には採用されないのかを調べました。すると、すぐに3つの課題が浮かび上がりました。
- 重要な仕様がPDF内に閉じ込められていました。製品の電流、電圧、動作温度、外形寸法は型番別PDFにしかなく、HTMLページには概要説明しかありません。AIが取得時に比較可能なパラメーターを抽出できないため、「この条件を満たすサプライヤー」といった質問でも引用候補になれませんでした。
- 製品ページに構造化データがなく、単独で回答として成立する説明文もありませんでした。ページ全体が簡易カタログのような構成で、AIにとって引用に必要な処理コストと誤読リスクが高く、回答候補から外されやすい状態でした。
- 第三者による裏付けがありませんでした。業界メディア、B2Bディレクトリ、規格比較コンテンツにブランド名がほとんど登場せず、AIは情報を相互確認できないため、候補リストに載せにくい状態でした。
この3点を重ねると、一見矛盾した状況を説明できます。Googleは、長年運用されてきたサイトを被リンクの評価とキーワードの一致によって認識します。一方、AIエンジンが求めるのは、直接読み取れ、相互確認でき、安全に引用できる情報構造です。
30日間で実施した改善
監査は、報告書を提出して終わりにはしませんでした。優先度の高い3項目から、すぐに改善へ着手しました。まず、主要製品ラインの重要仕様をPDFからHTMLへ移し、読み取りやすいパラメーター表を作成して、構造化データとFAQPageマークアップを追加しました。次に、製品カテゴリーごとに「このシリーズが適する用途、適さない用途、対応できる条件」を一つの独立した説明文としてまとめ、AIがそのまま参照できる形にしました。最後に、購買意向の強い英語検索クエリを3つに絞り、コンテンツエンジンで比較記事と用途別記事を制作。同時に、関連する複数のB2Bディレクトリと企業情報データベースへブランド情報を追加しました。
「新しいサイトに予算を投じる必要があると思っていました。実際に効果があったのは、すでに持っていた仕様情報を、読める形に変えることでした」— The client's sales manager.
90日後、問い合わせの量と質が変わった
改善後も検証を止めず、Brand Radarを使って2週間ごとに引用状況を追跡しました。最初の30日でAIによる引用が現れ始め、Perplexityは一部の仕様関連質問で製品ページを情報源として挙げるようになり、ChatGPTの回答にもブランド名が登場しました。問い合わせ数の変化は引用より遅れて現れましたが、その効果は翌四半期に表れました。
- 海外からの問い合わせは前四半期比で約40%増加し、とりわけ新規顧客からの連絡が大きく伸びました。
- 買い手から「ChatGPTやPerplexityで見た」という問い合わせが届き始めました。監査前はゼロでした。
- 問い合わせの質も向上しました。仕様と数量が明確で、見積もり可能な案件の比率が高まり、商談前の確認にかかるコミュニケーションコストが減りました。
因果関係は明確にしておく必要があります。広告費は増やしておらず、価格も変更せず、展示会への出展条件も前年と同じでした。この四半期における唯一の大きな変数は、製品情報をAIエンジンが読み取り、引用できるようになったことです。問い合わせ増加は偶然ではありません。買い手が事前調査を始める場所が、GoogleだけでなくAIアシスタントにも広がった結果です。
この施策は自社の製品ラインにも応用できるのか
「Googleの検索順位は維持できているのに、問い合わせが減っている」という状況なら、AIエンジン上で見つけてもらえていない可能性があります。自社の製品情報がChatGPTやPerplexityで使われているのか、どこに不足があるのかを把握したい方は、30分間のGEO診断をご予約ください。実際の購買担当者が使う検索文で検証し、何から着手すべきかをお伝えします。
