AIの回答に、会社名が出ますか？

GEOはまだ新しい領域です。研究でも、どの会社にも効く万能の修正は示されていません。だからPierre Researchは、AIエージェントで世界各地から実際の検索に近いクエリを走らせ、会社ごとに何が足りないかを診断します。

1. 測定実際の顧客に近い質問を、複数エンジン・複数地域で反復実行します。
2. 診断出ていない原因を切り分けます。引用元か、比較情報か、地域情報か。
3. 施策統計・出典の明示・信頼できる引用——最新の研究で効果が確認された信頼できる施策を適用します。
4. 再測定同じ条件で測り直し、施策適用の前後を比較します。

	一律のGEO施策	Pierre Research
出発点	「この修正を入れれば効く」という前提で始まりがちです。手法を総当たりで検証した研究では、54の「手法×分野」のうち有意に効いたのは3つ、質問応答ではゼロでした。	先に測ります。会社別・地域別・エンジン別に、現在の見え方を記録します。
測定の単位	全社共通のチェックリストや、1回のスクリーンショットに寄りがちです。	AIエージェントで、複数エンジン・複数地域の検索行動を再現します。引用元の日次一致率は0.34〜0.42——だから反復し、割合と信頼区間で報告します。
成果保証	「順位1位」や「最大40%改善」が約束に使われがちです。その40%は5件の文書が固定された文脈で測られた相対値で、実際の検索での出現率やサイト訪問数を示していません。	順位は約束しません。45件を精査した批判的サーベイでも、安定的・長期的・横断的な因果効果を示した手法はひとつもありません。示すのは回数です。
診断の深さ	「出ていない」ことは分かっても、原因が曖昧なままになりがちです。	出現率、引用元、競合、地域差から、次に直すべき場所を突き詰めます。

出典：Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization, KDD 2024 — arXiv:2311.09735 ／ Martinez et al., A Critical Survey of GEO (2023–2026) — arXiv:2607.14035（40%の範囲限定・C-SEO Bench・反復回数の根拠）

まずは診断だけでも承ります。AIエンジン別のGEOデータをお渡しした上で、必要であれば施策まで実行します。診断だけで終えていただいても構いません。