ChatGPT
78%
Gemini
64%
Perplexity
51%
Copilot
42%
Generative Engine Optimization/ Live推測や勘ではなく、
推測や勘ではなく、
データに基づくGEO 戦略。
Google・Microsoft の特許分析、リスニングマインドの実消費者インテント、Embeddingベースのセマンティック評価。
GEOは推測ゲームではありません。Ascentは 根拠のあるフレームワーク で設計します。
01 AI Search Shift
ページリンクから「答え」へ。
検索の仕組みが根本から書き変わる。
検索の主戦場は、Google結果画面からAIの回答へ。AIに"引用される"ことが、ブランドの新しい露出指標になります。
— Before · 2010—2024
SEO時代
リンクとキーワードを軸に、SERP の上位を競った時代。
→
— Now · 2025+
AI Answer時代
回答エンジンが直接回答する。AIに引用されることこそが、露出。
02 Why Ascent
なぜAscentのGEOは違うのか。
4 本の柱が、AI 検索の中で「なぜ引用されるのか」を 定量で説明 します。
01 PATENT-BASED
特許ベースの GEO 分析
Google / Microsoft の検索特許を解析し、Passage Ranking や Intent Ranking など内部メカニズムから GEO を逆算します。
詳しく見る →03 GEO Framework
5 ステップで回す、
循環型 GEO 設計。
GEO Framework Loop
01 · INTELLIGENCE
Question Intelligence
CDJ ベースの質問生成 / Question Cluster の抽出と優先度化。
02 · ANALYSIS
Semantic GAP 分析
10点評価でスコアリング / 意味的類似度によるギャップ計測。
03 · ENGINEERING
GEO コンテンツエンジニアリング
Passage Optimization / FAQ・Schema 構造の最適化。
04 · VISIBILITY
AI Visibility
Visibility / Citation / AI Traffic を多角的にトラッキング。
05 · LOOP
Optimization Loop
継続的な改善サイクル。検証結果を 01 へ反映。
04 Services
質問 → 分析 → 制作 → モニタリング。
フルスタックで提供。
A · QUESTION CLUSTER
質問クラスター抽出
CDJ 5 段階 × 検索量 × 文脈データから、ブランドが応答すべき質問群をデータ基盤で導出。
- CDJ 5 段階分類
- 検索量による優先度化
- cluster · path 文脈結合
初期探索202K
情報探索19K
経験探索8.2K
購買確定4.1K
購買以後2.1K
B · GAP ANALYSIS
Semantic GAP 分析
質問とコンテンツの間にある意味的ギャップを発見。10点のスコアで定量評価します。
- 質問 ↔ コンテンツ GAP
- 10点評価でスコアリング
- Cluster Mapping
8.4
/ 10.0
C · CONTENT ENGINEERING
GEO コンテンツ制作
AIに「引用される」構造を設計するライティング。一文単位で最適化します。
- Passage 最適化
- FAQ / Schema 設計
- GEO Writing
H2What is GEO?
P·1GEO is the discipline of optimizing…
FAQHow does AI cite content?
SCHEMA{ "@type": "QAPage" }
D · MONITORING
GEO モニタリング
可視性・引用・トラフィックを継続トラッキング。施策効果を月次で可視化。
- Brand Visibility
- Citation Tracking
- AI Traffic 分析
+148%Citation YoY
JANFEBMAR