AI時代のSEO（GEO）は、検索数（ボリューム）ではなく『顧客の悩み』で動かす

プロンプトボリュームは不確実な「推定値」に過ぎない

ツールが表示するAIの検索数は、Googleのデータのように正確ではないため、鵜呑みにして大金を投じると失敗する

従来のSEOであれば、Googleが公式に（あるいは信頼できるツールが）「このキーワードは月間1万回検索されている」という確かなデータを出してくれました。

しかし、ChatGPTやPerplexityなどのAI運営会社は、ユーザーがどんな言葉（プロンプト）で検索しているかのデータを外部に一切公開していません。 現在、一部のツールが「プロンプトの検索ボリューム」として出している数字は、過去のGoogleの検索データから予測した、いわば「当てずっぽうの推測値」です。

また、AIの検索数の中には、システム開発者が実験で自動実行した「ロボットによる検索」が大量に含まれており、人間のリアルな購買行動を反映していないケースが多々あります。数字の大きさだけで狙うテーマを決めるのは非常に危険です。

AIの回答は動的（非決定論的）で流動的である

AIの回答は毎回変わるため、SEOのように『特定のキーワードで1位をキープする』という概念自体が通用しない

Googleの検索結果は、アルゴリズムのアップデートがない限り、今日見ても明日見ても同じようなサイトが1位〜10位に並びます（決定論的）。

しかし、生成AIは「その瞬間に最も確率が高い言葉」をその都度組み立てて回答を作っています（非決定論的）。そのため、同じユーザーが同じプロンプト（質問）を投げても、朝と夜で紹介されるWebサイトが変わったり、回答の切り口が変わったりします。

「このプロンプトで我が社が1位に表示されるように最適化する」という部分最適なアプローチは、AIの仕組み上、そもそも意味を成しません。

「ICP（理想の顧客像）」と「文脈のクラスター化」から逆算する

単発のキーワードを狙うのではなく、理想の顧客が抱く『一連の疑問や悩み』を、網羅した塊（クラスター）として先回りして解決しておく必要がある

AIを使うユーザーは、単語ではなく「●●で悩んでいるんだけど、費用を抑えて解決できる中小企業向けのサービスを比較して」といった、具体的で長文のコンテキスト（文脈）で質問します。

これに対応するには、自社が本当に届けたい理想の顧客（ICP = 追うべきペルソナ）を深く理解し、その人が検索しそうな周辺の疑問（例：選び方、費用相場、失敗事例、導入手順など）を、一つのテーマの「塊（クラスター）」としてWebサイト内に網羅しておく必要があります。

AIは、そうした特定のテーマに対して包括的で専門的な情報を持っているサイト（トピックオーソリティ）を好んで引用・学習するためです。

まず着手すべきこと

キーワードの「検索数」を見るのを一度やめ、既存顧客や商談相手から「最近どんなことで悩んでAIやネットに質問したか」を直接ヒアリングし、その悩みに全方位で答えるコンテンツ群（クラスター）の設計に着手してください。

参考資料
https://neilpatel.com/blog/geo-best-practices-prompt-volume-shoudnt-drive-strategy/