AEO研究の到達点と限界、そして「突破点」としての観測ログ

kanna qed
1月19日
読了時間: 6分

— Generative Engine Optimization (GEO) の先にあるもの —

Date: 2026-01-19 Category: Analysis / AEO / GEO Reference:

0. 序論：なぜ今、AEOの再定義が必要か

現在、AEO（AI Engine Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれる手法が、実務と学術の両面で議論されています。しかし、それらの議論には決定的な「空白」が存在します。

それは、「人間が読み、AIが要約する」という因果順序の固定です。

本稿では、既存研究の到達点と限界を整理した上で、当研究所（GhostDrift Research）で2026年1月に観測されたトラフィックデータ（観測ログ参照）を提示します。このデータは、既存の理論枠組みでは説明がつかない「AIによる先行参照」を示しており、AEO議論の突破点（Breakthrough）となり得るものです。

1. 既存AEO研究の到達点（The Status Quo）

現在のAEO/GEO研究および実務における「最適解」は、以下の領域で確立されています。これらは有効ですが、あくまで「AIに選ばれるためのテクニック」に留まります。

A. 構造化データと仕様への準拠（Schema.org）

Googleの「AI Overviews（AIによる概要）」やリッチリザルトに採用されるための標準的な手法です。

手法: FAQPage, HowTo, Article等の構造化データの実装。
Googleの公式見解: 構造化データはAI理解を助けますが、AI機能のために特別な追加措置（"Special optimization"）は公式には求められておらず、高品質なコンテンツ作成が基本であるとしています[^1]。

B. Generative Engine Optimization (GEO)

学術分野では、検索生成AI（SGE等）における可視性を高める手法として「GEO」が提唱されています。

研究の到達点: 近年提案されている「Generative Engine Optimization（GEO）」に関する研究・実務報告では、権威ある出典の引用、統計データの提示、平易な言葉遣いなどが、生成エンジンでの掲載率（Impression）を高めると報告されています[^2]。
実務ノウハウ: 「質問に対する直接回答（Direct Answer）」を記事冒頭に置くスタイルが定着しています。

👉 ここまでの限界

これらは一貫して「人間向けに作られたコンテンツを、いかにAIに要約・引用させるか」という視点に立脚しています。

2. 現在の理論が抱える「限界」（The Missing Link）

既存のAEO/GEO論では説明できない、あるいは看過されている「欠落」があります。

A. 因果順序の未定義

「人間が見ていない（Buzzしていない）情報は、AIも重要視しない」という暗黙の前提があります。しかし、「人間が認知する前に、AIが構造定義として参照しに来るケース」については理論化されていません。

B. 指標の不整合（Traffic vs Reference）

既存AEOは依然として「人間によるクリック（流入）」を成果指標に置いています。しかし、AI Overviews等の普及により「ゼロクリック検索」が増加する中で、「流入なき参照（Unclicked Reference）」の価値をどう測定するかというモデルが欠如しています。

C. 「学習」と「検索」の混同

Wix等の解析ツールでは、AI関連ボット（検索生成AIのクエリ応答・参照・クロール用途）と従来の検索インデックス用ボットが区別して計測されます[^3]。既存のAEO議論はここを混同しており、「参照（Reference）」や「定義参照（Defining）」を意図した最適化の視点が抜けています。

3. 突破点としての観測事実（The Breakthrough）

当研究所の観測ログは、上述の限界を突破する一つの実証例です。本稿では、①観測事実、②整合的解釈、③理論的示唆を明確に区別して記述します。

観測された現象

AI先行型トラフィック: 人間のセッション（306）に対し、AI関連クエリ（1,077）が圧倒的に上回りました。
定義への集中: 参照先はフロー記事ではなく、「AI Safety」「Governance」等の定義・構造ページ（Stock）でした。
イベント駆動: 1月14日に特異なスパイク（急増）が確認されました。

本スパイクは、クローラ設定変更や外部リンク増加といった要因によって生じた可能性も否定できません。ただし、その場合であっても「定義ページへの偏重参照」という事実自体は変わらず、既存AEO指標では説明困難である点は維持されます。

このデータが示す意味

これは「テクニックによる最適化（Optimization）」の結果ではなく、「AIシステムが、人間の合意形成よりも先に構造（Definition）を固定しに来た現象（Observation）」であると考えられます。

既存のGEOが「AIに選ばれる競争」だとすれば、本事例は「AIのインフラ（辞書）として機能する状態」を示しています。

4. 提言：AEOの再定義

本観測に基づき、AEOの概念を以下のように「上流」へ拡張することを提言します。

項目	従来のAEO / GEO	GhostDriftが提唱する視座
役割	AIに「要約」されるメディア	AIに「定義」を提供するリポジトリ
順序	人間が評価 → AIが引用	AIが構造固定 → 人間が参照
対象	回答（Answer）の最適化	構造（Structure）の固定化

GhostDrift理論が示す通り、複雑化する社会においては「意味」よりも「構造」が先に決定されます。Webサイト運営者は、人間のアテンションを奪い合うだけでなく、AIシステムのための「定義ファイル」を整備するという新たな役割を担うことになるでしょう。

5. 結論

既存のAEO研究は、生成AI時代のWeb活用における「第一章」に過ぎません。当研究所の観測ログは、「人間不在のトラフィック」が失敗ではなく、次世代の情報の在り方（構造的アンカー）であることを示唆しています。

これはテクニック論を超えた、WebとAIの関係性に関するパラダイムシフトの記録と言えます。本ログは、将来的なAEO／GEO研究における「AI先行参照事例」の一次資料として参照可能な形で保存されます。

本稿の結論は、特定サイトにおける観測事実に基づくものであり、一般化や因果の確定を主張するものではありません。あくまで、既存AEO理論では十分に説明されてこなかった現象の記録として位置づけられます。

付録：用語整理とデータについて

本稿における用語定義

Flow：時系列的に消費される記事・投稿。
Stock：定義・概念・構造を固定的に記述したページ。
Definition File：AIが参照する前提構造として機能するWebページ群。

データの再現性について

本ログは Wix Analytics による自動集計結果に基づくものであり、個別クエリや時系列値を恣意的に編集することはできません。

Appendix: English Summary

Title: Revisiting AEO: An Observation Log of AI-First Structure Referencing

Summary: This article discusses the current state and limitations of AEO (AI Engine Optimization) and GEO (Generative Engine Optimization), particularly highlighting the lack of discussion regarding the causal order of information consumption. Based on traffic data observed in January 2026, where AI-related queries significantly outnumbered human sessions, we propose a new perspective: AI systems may reference and index structural definitions before human social consensus is formed. This suggests a potential shift for websites to function as "definition repositories" for AI architectures, rather than solely as media for human consumption. This report is intended as a contextual analysis of specific observational data and does not claim to establish a general causal law.

出典・参考文献

[^1]: Google Search Central: "Google Search's AI Overviews and your website". Google公式ドキュメントでは、AI Overviewsのために特別な構造化データは不要であり、通常のSEOベストプラクティスに従うことが推奨されています。

[^2]: 近年のGEOに関する研究・実務報告（例：生成AI検索における可視性向上手法の整理）。※本稿では理論的位置づけのみを参照し、個別手法の妥当性評価は行いません。

[^3]: Wix Help Center: "Understanding Your Bot Traffic"等。Wix解析において「AI Bots」は、検索生成AIの参照・クロール・クエリ応答用途として計測されるボット群として説明されています。