結論
出典と数字を確認できるGEO対策の公開事例は、2026年10月時点で国内4社・海外8社あります。多くは2〜3か月で「特定の質問への露出」が伸び、問い合わせや申し込みのような事業の数字が動くまでには半年前後かかっています。共通するのは、測る質問を先に決めて定期的に測り、AIの説明が間違っている製品・料金のページから直したことです。ただし12件はすべて支援会社やツール会社などが公開した成功例で、指標も事例ごとに違います。数字を横に並べて比べたり、自社の目標にそのまま使ったりはできません。本記事では、当社（仁頼）自身のサイトの実測データも、うまくいかなかった点とあわせて公開します。
【2026年10月8日 全面改訂】全面的に書き直しました。旧版で紹介していた業種別の5つの事例は、出典や計測条件を示せないため外し、出典を確認できる国内外12社の公開事例と、当社自身・支援先の実測データに置き換えています。FAQの構造化データを最優先の施策とするなど、2026年の検証結果と合わない記述も削除しました。
「GEO対策（ChatGPTやGoogleのAI検索で、自社が紹介・引用されるようにする取り組み。AIO対策・LLMO対策とも呼ばれます）で、実際に成果が出た会社はあるのか」。導入を考えている方から、最もよく聞かれる質問です。
答えは「あります。ただし、数字の読み方に注意が必要です」です。公開されている事例の多くは、支援会社やツール会社が自社の画面で測った成功例です。測っている指標も、推奨率・言及率・引用回数・流入数と、事例ごとに違います。
本記事では、2026年10月8日に出典ページを開いて数字を確かめられた事例だけを紹介します。あわせて、当社のサイト（jinrai.co.jp）で2026年3月から9月までに何が起きたかを、Search Consoleなどの実測データで公開します。なお、当社もGEO対策の支援と計測ツールを提供しており、本記事で紹介する会社の多くと競合関係にあります。
GEO対策の成功事例一覧（国内4社・海外8社）
出典ページで数字を確認できた12件です。「主な成果」は、出典の表記に沿って載せています。
| 企業 | 国・業種 | 主な成果（出典の表記） | 期間 | 公開元 |
|---|---|---|---|---|
| 株式会社ラクス | 日本・BtoB SaaS | 特定の質問でのブランド露出率が計測開始初期の130％に。AI起点のリードの含有率が約30％増 | 約2〜3か月（リードは2025年12月〜2026年6月） | Faber Company |
| 株式会社プラスアルファ・コンサルティング | 日本・BtoB SaaS（人事） | 生成AIからの推奨率が59%→85% | 3か月 | LANY |
| 株式会社キュリエ | 日本・BtoC（EC） | 一部の質問で言及率が30％台→最大42％、引用率が20％台→最大30％ | 2026年春から | Faber Company |
| 匿名（BtoCの相談獲得型サイト） | 日本・BtoC | 月間のAI引用回数が222回→3,969回。問い合わせが月35件→71件 | 9か月（問い合わせは6か月時点） | sai X aid |
| Ramp | 米国・BtoB（法人の経費・支払管理） | 支払業務分野のAI可視性が3.2%→22.2% | 1か月 | Profound |
| Plaid | 米国・BtoB（金融データ連携） | LLM経由の流入が300%超増、その流入からのコンバージョンが210%増 | 記載なし | Profound |
| Webflow | 米国・Web制作SaaS | LLM経由のサインアップ比率が4%→8%、シェア・オブ・ボイスが33%→64% | 2025年1〜8月 | Graphite |
| Runpod | 米国・BtoB（GPUクラウド） | ChatGPT経由の新規顧客獲得が4倍、CVR 8% | 90日 | Scrunch |
| BairesDev | 米国・BtoB（開発受託） | よく引用される第三者サイトでの露出が16%→78% | 2か月 | Scrunch |
| Strapi | 国の記載なし・開発者向けCMS | 社名を含まない質問での引用が226%増 | 12週間 | Scrunch |
| Semrush | 米国・SEOツール | AI上のシェア・オブ・ボイスが13%→32% | 2か月 | Semrush（自社） |
| Vercel | 米国・開発者向けクラウド | ChatGPT経由が新規サインアップの約10%に（6か月前は1%） | 6か月 | Vercel（自社ブログ） |
いずれも2026年10月8日に出典ページで確認。RunpodとBairesDevは出典に国の記載がないため、一般に知られている本社所在地を記載しています。各事例の出典は本文と記事末尾の「出典」に載せています。
事例を読む前に知っておきたい3つの注意点
1. 指標が事例ごとに違う
推奨率、言及率、引用率、シェア・オブ・ボイス（追跡している質問の回答の中で、自社が占める割合）、引用回数、流入数、サインアップ比率。同じ「成果」でも、測っているものが違います。たとえばラクスの「130％」は「計測開始初期を100としたときに130」という意味で、「130％増えた」ではありません。数字の大きさで事例どうしを比べることはできません。
2. 公開されるのは成功例だけ
12件のうち11件は、支援会社やツール会社が自社の顧客事例として公開したもので、残る1件（Vercel）も自社のブログです。第三者が検証したものはありません。うまくいかなかった事例は公開されないため、成功例だけを見ていることによる偏り（生存者バイアス）がかかっています。
3. 計測の条件が書かれていないことが多い
AIの回答は、同じ質問でも聞くたびに変わります。SE Rankingの調査（1万キーワード、Search Engine Land 2026年10月2日）では、同じ質問を同じ日に3回したとき、引用されたURLの重なりは平均9.2%でした。何件の質問を、どのAIで、何回測ったかが書かれていない数字は、たまたまの振れなのか本当の変化なのかを判断できません。施策をしていないページと比べる検証（対照群）を置いていたのは、12件のうちWebflowの一部の施策だけでした。
本記事での書き方
・数字は出典の表記に沿って載せ、英語の出典は原文と和訳を並べます。
・各事例に「注意点」を添えます。
・Faber Company、LANY、sai X aid、Profound、Scrunch、Semrush、Graphiteは、GEO対策の支援やツールを提供する会社で、当社と競合する、または近い事業をしています。公開されている情報だけを引用し、当社からの評価は加えていません。
当社（仁頼）自身のサイトの事例｜2026年3月〜9月の実測
当社は横浜でSEO・GEO対策の支援をしている会社で、2026年3月からGEO関連の記事を自社サイトで公開してきました。他社の事例を紹介する前に、自分たちのサイトで何が起きたかを、使ったデータと限界とあわせて公開します。
Search Consoleで見た変化
Googleの無料ツール「Search Console」の数字です。「生成AI機能での表示回数」は、AI Overviews（検索結果の上に出るAIの要約）やAIモードの回答の中に、当社のページが表示された回数です。このレポートは2026年8月31日から全世界で使えるようになったもので、当社のデータは5月18日の分から残っています（Search Consoleの生成AIレポートとは）。
| 月 | 検索のクリック数 | 検索の表示回数 | 生成AI機能での表示回数 |
|---|---|---|---|
| 2026年3月 | 204 | 5,490 | 記録なし |
| 4月 | 1,800 | 6.18万 | 記録なし |
| 5月 | 1,340 | 7.1万 | 2,240（18日以降） |
| 6月 | 2,940 | 10.6万 | 1.37万 |
| 7月 | 4,800 | 16.4万 | 2.89万 |
| 8月 | 3,670 | 16.8万 | 2.92万 |
| 9月 | 4,200 | 17万 | 3.54万 |
出典：当社のSearch Console（ドメイン全体・ウェブ検索）。2026年10月8日に確認。数値はSearch Consoleの画面に表示される概数です。
読み取れることは3つです。
- AI機能での表示は、通常の検索より速く伸びました。6月から9月で、検索の表示回数は約1.6倍、生成AI機能での表示回数は約2.6倍になっています。
- AIに表示されるページが広がりました。9月に生成AI機能で表示されたページは329ありました。
- ただし、AIに多く表示されているのはGEOの記事だけではありません。9月の上位は、生成AIサービス「Claude」の料金や使い方の記事でした。GEO関連では、AIO対策ツールの比較（1,237回）と、AIでの引用状況の調べ方（1,209回）の記事が上位です。
検索のクリック数も3月の204から9月の4,200に増えましたが、この間に記事の数も大きく増えています。伸びのすべてがGEOの施策によるものとは言えません。
ChatGPTに同じ質問を5回した結果
2026年9月19日、ChatGPTのアプリに「GEO対策を外注したいのですが、どこに頼めばいいですか」と5回続けて聞きました（18時59分〜19時08分、ログインした状態）。質問に「おすすめ」「比較」は入れていません。
| 回 | 当社の扱い | 当社の料金は引用されたか |
|---|---|---|
| 1回目 | 最後に絞り込まれた4社に残った | 引用された（月12.8万円／32.8万円） |
| 2回目 | 回答に出てこなかった | 回答に出ていない |
| 3回目 | 比較表に掲載 | 引用されず、説明は抽象的 |
| 4回目 | 比較表の1行目に掲載 | 引用された（スポット19.8万円と初期費用まで） |
| 5回目 | 比較表に掲載 | 引用された（月30万円台） |
出典：当社「GEO最新トレンド調査 2026年9月版」第5章。
当社が回答に出てきたのは5回中4回でした。5回すべてに出てきたのは1社（LANY）だけで、1回の回答に出てくる会社は4〜7社と、毎回顔ぶれが入れ替わりました。4回目の回答には「仁頼のGEO Hackは料金体系がかなり具体的」という評価が添えられていました。料金が引用された回ほど詳しく紹介され、料金に触れなかった3回目は説明が抽象的でした。
ただし、これは5回だけの結果です。「5回中4回（80%）」の95%信頼区間（本当の割合がこの範囲にあると考えられる幅）は約45〜98%と広く、ログインした状態だったため、ChatGPTのメモリ機能の影響も排除できていません。1つの質問・1つの業種で、当社自身が調べた結果です。
Ahrefsで見たAIの引用数
SEOツールのAhrefsは、同社が集めた質問をAIに投げ、回答の中で引用されたページを数えています。当社のドメイン（jinrai.co.jp）の数は次のとおりです。
| 時点 | AIの回答での引用数 | 引用されたページ数 |
|---|---|---|
| 2026年5月1日 | 10 | 6 |
| 2026年7月1日 | 17 | 17 |
| 2026年10月 | 35 | 19 |
出典：Ahrefs（AIの回答での引用数。対象のAIすべての合計、サブドメインを含む）。2026年10月時点のAI別の内訳は、Copilot 15、Perplexity 4、ChatGPT 3、Google AI Overviews 2、Google AIモード 2、Gemini 0（ほかのAIを含めた合計が35）。
5か月で3倍以上になりましたが、母数は小さく、Ahrefsが集めた質問の範囲での数字です。当社に関係する質問をすべて調べたものではありません。
当社がやったこと
- 既存の記事を「答えから書く」形に直しました。記事が130本あった時点で、FAQがある記事は約75%、見出しの直後に答えを置いた記事（アンサーカプセル）は約40%でした。全130記事にFAQと冒頭の直接の答えを入れ、構造が崩れていた47記事と、同じ内容を取り合っていた4組の記事を直しています。WordPressの記事を外部から一括で編集する仕組み（REST API）とAIによる一括分析を使い、作業は約3日でした（詳しくはAIO対策のやり方）。
- 料金を具体的な金額で公開しました。支援サービスのページに、プランごとの月額と初期費用を金額で載せています。上のChatGPTの実測で引用された金額は、このページの金額と一致しています。
- 調査レポートを定期的に出しました。国内外の公開調査を出典つきでまとめた調査レポートを2026年8月と9月に公開し、9月版では自社での実測も公開しています。
- 同じ検索語を取り合う記事を整理しました（2026年10月）。「AIO対策 費用」などで複数の記事が同じ検索語を取り合っていたため、検索語ごとに中心となる記事を1本決め、ほかの記事は役割を分けるか、評価を中心の記事にまとめる設定（canonical）にしました。
うまくいかなかったこと
成功例だけを並べると、当社も同じ偏りを生むことになります。気づくのが遅れた失敗も書いておきます。
- 料金が「要問い合わせ」に置き換わっていました。2026年4月24日に複数の記事を一括で書き換えた際、費用相場の記事などで金額が「要問い合わせ」に変わってしまい、10月5日まで気づきませんでした。料金の記載は、AIに引用されるうえで効果が大きいと分かっている要素です（SIGIR 2026採択論文の対照実験）。それを5か月以上失っていたことになります。現在は元の金額に戻しています。
- 同じ検索語を複数の記事で取り合っていました。たとえば「AIO対策 費用」では、2本の記事がそれぞれ平均10.4位と32.3位に表示され、評価が分かれていました（Search Consoleの3か月のデータ）。上の整理は、この反省から行ったものです。
- この記事自体が古いままでした。本記事の旧版は、業種だけを示した5つの事例を紹介し、FAQの構造化データ（FAQPageスキーマ）を最優先の施策として勧めていました。出典や計測の条件を示せないこと、FAQのリッチリザルト表示が2026年5月に終わったことから、今回すべて書き直しました。
当社の事例の限界
当社の数字は当社自身が測ったもので、中立な観測ではありません。同じ期間に記事の数も増えているため、伸びのうちどこまでがGEOの施策によるものかは切り分けられていません。
また、AI経由の問い合わせの件数は、まだ数字として示せる段階にありません。2026年10月から、記事内の電話とフォームの導線ごとに、問い合わせの計測を始めたところです。記事を読んだ方から直接お電話をいただいた例もありますが、その方がAIを経由して記事にたどり着いたかどうかは確認できていません。
当社の支援先の事例
当社が支援した2社の事例です。どちらも当社の事例ページで公開しているもので、社名は伏せています。
EC支援会社A様｜AIでの引用が1か月で月5件→45件に
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | EC事業者の売上拡大を支援する会社（BtoB） |
| 課題 | SEO対策はしていたが、ChatGPTやPerplexityなどAI検索での認知が低く、AI検索経由の問い合わせはほぼゼロだった |
| やったこと | 既存50記事の書き直し（冒頭の定義文、FAQ、構造化データ）／EC・マーケティング分野の新しい記事／サービスと導入に関するQ&Aページ（計50問）／技術面の整備（robots.txt、IndexNow、Bing Webmaster Tools） |
| 成果 | AI検索での引用数が、1か月で月5件から45件に（9倍）。6か月後には、サイト全体のページビューが対策前の4.5倍に |
ご担当者からは「特にFAQ制作と構造化データの実装が引用数の増加に直結したと感じています」というコメントをいただきました（事例ページ）。
ただし、2026年に公開された約210万件の引用の分析では、同じサイトの中で比べると、構造化データの有無による差は確認されていません（arXiv 2609.35077。BtoB SaaS 19社が対象の観察研究で、著者はGEO支援会社）。当社では現在、構造化データを「引用の決め手」ではなく基本の土台として扱っており、この事例で効いたのは、よく聞かれる質問に答えから書いたページを増やしたことだと見ています。なお、この事例ページでは計測の条件（対象のAIと質問の数）を公開していません。
外資系ソフトウェアH様｜5製品の情報がAIの回答に出るように
Notes/Domino、AppScan、BigFix、Volt MX、Unica+の5つの製品ラインについて、見込み客が「BigFixとは？」のようにAIに聞いても、自社の情報が回答に含まれないことが課題でした。3か月で、製品ごとに10本以上、合計50本以上のQ&A形式の記事を制作しました。製品ごとの専門用語を正確に使うため、先方のエンジニアチームと確認しながら進めています。
その結果、PerplexityやChatGPTで製品名を聞いたときに、制作した記事の情報が回答に出るようになりました。この事例は数字では示していません（事例ページ）。現在も記事の追加を継続してご依頼いただいています。
国内の公開事例4件
ここからは他社が公開している事例です。いずれも支援会社やツール会社が公開したもので、当社とは競合関係にあります。
株式会社ラクス｜特定の質問でのブランド露出が130％に（BtoB SaaS）
やったこと：商材ごとに20個のキーワードと質問（プロンプト）を設計し、ChatGPT・Gemini・Claude・Google AI Overviewsで定期的に測りました。AIが製品を「従来型のメール配信ツール」と説明していたため、製品サイトのプラン別ページの構成と文章を整理し、MA（マーケティングの自動化）機能の説明を加えています。リードを獲得するときのアンケートには「AIがきっかけで問い合わせたか」を入れ、商材ごとに集計しました。
成果：特定の質問でのブランド露出率は、2〜3月に測っていた水準と比べて130％になりました。全リードに占めるAI起点のリードの含有率は、2025年12月〜2026年6月の半年で約30％増えています。製品ページを整理してから約3か月後に、AI検索で露出するようになったとしています。
注意点：130％は特定の質問に限った数字で、「130％増」ではありません。「約30％増」が相対的な増加か、ポイントの差かは書かれていません。リードの判定はアンケートでの自己申告で、測った質問は20件と少なめです。
出典：Faber Company（計測ツール「ミエルカGEO」の提供元）「ラクス様の導入事例」（2026年8月23日公開、10月7日更新）、PR TIMES「ラクスの事例に関するリリース」（2026年9月10日）
株式会社プラスアルファ・コンサルティング｜AIの推奨率が59%→85%（BtoB SaaS）
やったこと：人事の管理システム「タレントパレット」の事例です。支援会社のLANYが、導入を検討する人が重視する選定理由に合わせて、自社サイトと外部メディアの情報を整えました。AIが自社サイトより外部メディアを優先して参照していたため、外部メディアの整備を先に進めています。訴えるポイントを「簡単さ」から「高機能・多機能で幅広いニーズに対応」へ切り替え、問い合わせフォームの流入経路に「生成AI」の選択肢を加えました。
成果：3か月で、タレントマネジメント分野の質問に対する推奨率（AIの回答に自社サービスが含まれる割合）が59%から85%に上がりました。経路に「生成AI」を加えてから、AI経由の問い合わせも出ています（件数の記載はありません）。
注意点：59%を測った時期が書かれておらず、2026年3月以降は対象の質問を広げているため、前後の条件が同じではありません。ご担当者自身も、AIの推奨結果は日々の変動が大きいと述べています。
出典：LANY（GEO・LLMO対策の支援会社）「プラスアルファ・コンサルティング様の事例」（公開日の記載なし。2026年10月8日に閲覧）
株式会社キュリエ｜一部の質問で言及率が最大42％に（BtoC EC）
やったこと：プリンターのインクを販売するEC「インクのチップス」の事例です。「当日発送」に関する質問で自社が出てこなかったため、配送のページを追加しました。トップページにブランドの情報を加え、自社の宣伝ではなく、保証や価格など5つの基準で互換インクのメーカーを比べる記事を新しく作っています。インデックスされていなかった保証のページも見つけて直しました。20件の質問を毎週1回、定点観測しています。
成果：質問によっては、ブランド名の言及率が30％台から最大42％に、引用率が20％台から最大30％になったケースがありました。
注意点：「最大」とあるとおり、一部の質問での上振れで、全体の平均ではありません。流入や売上の数字はありません。
出典：Faber Company「キュリエ様の導入事例」（2026年9月28日）
匿名（BtoCの相談獲得型サイト）｜AIでの引用が月222回→3,969回
やったこと：既存のコラム29本の書き直しから始め、AIが回答の一部として取り出しやすい形に直しました。最終的に書き直した記事は62本です。
成果：月間のAI引用回数は、施策の翌月に施策前の1.5倍（+50%）、5か月目に1,929回（8.7倍）、8か月目に3,969回（17.9倍）になりました。7か月目には1,260回まで下がっており、一直線に伸びたわけではありません。広告を出していないサイト経由の問い合わせは、6か月の時点で月35件から71件になっています。
注意点：社名は非公開で、引用回数の数え方、対象のAI、計測ツールは書かれていません。ページ自身が「1社の事例」で、効果を保証するものではないと明記しています。
出典：sai X aid（AI検索対策の支援会社）「AIO X aid」サービスページ（2026年8月8日時点の実測値。2026年10月8日に閲覧）
数字のない国内の事例
・株式会社八代目儀兵衛（お米のギフトEC）：200件の質問で測り、レビューのページをニーズ別に分け、自社の調査をプレスリリースで発信しました。施策を始めて半年ほどで、アンケートに「AI検索で知った」という声が届き始めたとしています（Faber Company、2026年5月11日）。
・株式会社IDEATECH（BtoBの調査PR）：直近3年で、アンケートの調査データをもとにしたプレスリリースを300本以上発信しています。Geminiで調べた大手企業から問い合わせがあり、契約に至った1件の事例です（Faber Company、2026年7月13日）。
どちらも、自社の調査データを第三者の場に出したことが共通しています（GEO対策にプレスリリースは有効か）。
電話で相談できます
読みながら「うちの場合は？」と思ったら、そのまま電話で聞いてください
たとえば、こんなことを聞いていただけます。
- ChatGPTやGeminiで自社名を聞いても出てこない。何が原因？
- SEOは外注しているが、AI検索の対策は別に頼む必要がある？
- 社内でできることと、外に頼むべきことの線引きは？
受付：平日10:00〜18:00｜担当者が直接お答えします
「記事を見た」とお伝えいただくと、お話がスムーズです。
受付時間外の方・文章で相談したい方はこちら
✓ 相談・見積もりは無料 ✓ 営業電話やしつこい勧誘はしません ✓ 情報収集の段階でも大丈夫です
海外の公開事例8件
海外、主に米国の事例です。英語の出典は原文の一部と和訳を並べます。日本語のAI検索で同じ結果になるとは限りません。
Ramp｜支払業務分野のAI可視性が1か月で3.2%→22.2%
法人向けの経費・支払管理サービスです。AIが「自動化・AI・ソフトの比較」の内容をよく引用していると分かり、中小企業向けと大企業向けの支払業務ソフトのページ2本と、支払業務の自動化ソフトを比べるページなどを新しく作りました。
原文は「from 3.2% to 22.2% in just 1 month」（わずか1か月で3.2%から22.2%に）。新しく作った2ページで、1か月に300件超の引用を得たとしています。
注意点：ページ内のグラフの数値が、本文の基準値（3.2%）と一致していません。可視性の計算方法も示されていません。
出典：Profound（AIでの見え方を測るツールの会社）「Ramp」（公開日の記載なし）
Plaid｜LLM経由の流入が300%超増
金融データをつなぐAPIの会社です。ChatGPT・Perplexity・Claudeが自社をどう説明しているかを見える化し、300件以上の質問を分析しました。ページを引用されやすく書き直す仕組みと、購買担当者がAIに聞く質問を集める仕組みを作っています。
原文は「Increase in LLM referral traffic to plaid.com」（300%+）と「Increase in conversion from that traffic」（210%）。LLM（ChatGPTなどの大規模言語モデル）からの流入が300%超、その流入からのコンバージョンが210%増えたとしています。
注意点：基準値も期間も書かれていないため、伸び率だけが独り歩きしやすい数字です。
出典：Profound「Plaid」（2026年9月3日）
Webflow｜対照群つきの検証がある唯一の事例
ノーコードでWebサイトを作るサービスです。「best CMS」のような質問に対して、チームの種類や連携ツールごとの細かい答えを用意し、約1,500のテンプレートページの上部に回答の形の文章を置きました。見出しをユーザーの質問の形に書き直し、ブログに目次を付け、宣伝しない形でRedditにも参加しています。
原文は「2x the amount of sign-ups coming from LLMs」（LLM経由のサインアップが2倍）で、サインアップに占める割合が4%から8%に、シェア・オブ・ボイスが33%から64%になりました。見出しを質問の形にした施策では、施策をしていない10ページと比べて、4週間のAI経由の訪問が58%多くなっています（平均41→70）。
注意点：対照群と統計的な検定（差が偶然かどうかを確かめる方法）を使った検証があるのは、12件の中でこの事例の一部の施策だけです。ただし対象は各10ページと小さな規模です。
出典：Graphite（SEO・AEOの支援会社）「Webflow」（2026年1月）
Runpod｜ChatGPT経由の新規顧客が90日で4倍
AIモデル向けのGPUクラウドの会社です。測る質問を50件から300件に広げ、タイトルだけがインデックスされて本文が読まれていない記事など、表示の問題を見つけて直しました。メタデータやページの構造も見直し、記事の制作を社内に移しています。
原文は「4x increase in new customer acquisition through ChatGPT」（ChatGPT経由の新規顧客獲得が4倍）。約2万8,000の訪問から2,100件のコンバージョンがあり、CVRは8%でした。
注意点：開発者向けのAIインフラは、もともとChatGPTで比較・検討されやすい分野です。一般的なBtoBにそのまま当てはめるのは注意が必要です。
出典：Scrunch（AIでの見え方を測るツールの会社）「Runpod」（2025年7月28日更新）
BairesDev｜第三者サイトでの露出が16%→78%
ソフトウェア開発を受託する会社です。そのテーマでAIが最もよく引用する第三者のサイトを分析し、上位のサイトと競うのではなく、そのサイトの中で自社が紹介される機会を増やす方針をとりました。自社ブログからは10記事を選び、実際の質問に合わせたFAQや、信頼できる出典へのリンクを加えています。
原文は「Presence across the most-cited third-party domains increased from 16% to 78%」（最もよく引用される第三者のドメインでの露出が16%から78%に）。期間は2か月です。
注意点：78%の計算方法と分母は書かれていません。自社サイトより「第三者の場」に重点を置いた例として読むのが適切です。
出典：Scrunch「BairesDev」（2025年4月15日更新）
Strapi｜社名を含まない質問での引用が12週間で226%増
開発者向けのヘッドレスCMS（表示の部分を持たない、コンテンツ管理のシステム）です。支援会社とともに、AI上での競合の監視、検索ボリュームと伸びによる質問の優先順位づけ、サイトの監査と修正（メタデータの更新、足りないコンテンツの補充）を進めました。
原文は「226% lift in citations for non-branded prompts within 12 weeks」（社名を含まない質問での引用が12週間で226%増）。
注意点：基準値がなく、伸び率だけです。社名を知らない人の質問で伸びた点は、BtoBの新規獲得を考えるうえで参考になります。
出典：Scrunch「Strapi」（公開日の記載なし）
Semrush｜AI上のシェア・オブ・ボイスが2か月で13%→32%
SEOツールの会社が、自社の新製品で行った事例です。AI検索向けに出した2つの製品がAIの回答に出てこなかったため、情報収集の質問と、購入直前に機能を確かめる質問を集めて競合と比べました。関連する課題を扱っている既存の記事に製品の情報を加え、Wikipedia、Reddit、Quoraなど外部の情報源でのブランドと製品の説明も更新しています。
原文は「We were able to lift this to 32% from 13%」（13%から32%に引き上げた）。2か月での結果です。
注意点：ツールの会社が自社のツールで自社を測った事例で、もともと知名度の高いブランドです。
出典：Semrush「Semrush（自社事例）」（公開日の記載なし）
Vercel｜ChatGPT経由が新規サインアップの約10%に
開発者向けクラウドの会社が、自社ブログで公開した観測です。SNSや開発者のコミュニティで出てくる質問から、競合の情報が手薄なテーマを狙い、数値・コード・表を入れた独自のコンテンツを作っています。BingとGoogleでインデックスされているかも確認しています。
原文は「ChatGPT now refers around 10% of new Vercel signups」（新規サインアップの約10%がChatGPT経由）。前月は4.8%、6か月前は1%でした。
注意点：施策の前後を比べた検証ではなく、ChatGPTからの獲得が伸びたという観測です。記事自身も、AI経由の流入を正確に区別するのは難しいと認めています。GEOの商材を売っていない会社の数字という点では、利害関係は小さめです。
出典：Vercel「How we’re adapting SEO for LLMs and AI search」（2025年6月10日）
成功事例に共通する7つの施策
12件と当社の事例を並べると、繰り返し出てくる施策は次の7つです。
| 施策 | 出てくる事例 |
|---|---|
| 1. 測る質問を先に決め、定期的に測る | ラクス（20件）、キュリエ（20件を毎週）、Runpod（50件→300件）、Plaid（300件以上）、八代目儀兵衛（200件） |
| 2. AIの説明を確かめ、製品・料金のページを直す | ラクス（「従来型のメール配信ツール」という説明を修正）、プラスアルファ（訴えるポイントを変更）、Semrush（既存記事に製品情報を追加）、当社（料金を金額で公開） |
| 3. 比較やカテゴリの質問にそのまま答えるページを作る | Ramp（企業規模別のページと比較のページ）、キュリエ（5つの基準での比較記事）、Webflow（「best CMS」の細かい質問） |
| 4. 第三者の場での露出を増やす | BairesDev、プラスアルファ（外部メディアを優先）、Semrush（Wikipediaなど）、八代目儀兵衛・IDEATECH（調査データのプレスリリース） |
| 5. クロールやインデックスの不具合を直す | Runpod（本文が読まれていない記事）、キュリエ（インデックスされていない保証ページ）、EC支援会社A様（robots.txt、IndexNow） |
| 6. 既存の記事を「答えから書く」形に直す | 匿名のBtoC（62本）、Webflow（質問の形の見出し）、当社（130記事）、EC支援会社A様（50記事） |
| 7. AI経由の問い合わせを、フォームやアンケートで測る | プラスアルファ（経路に「生成AI」を追加）、ラクス（「AIがきっかけか」を質問） |
目立つのは、露出を増やす前に「正しく説明されること」を直した例が多いことです。NTTデータの調査（2026年9月30日公表、n=3,948）では、AIの回答が企業の公式情報と食い違うのを見た人が37.9%おり、そのうち66.6%が購入をやめていました。料金や仕様を正確に、具体的に書くことは、引用されるためだけでなく、売上の取りこぼしを防ぐためにも効きます。
一方、構造化データは一部の事例で施策の一つとして出てきますが、それだけで成果が出たと示した事例はありませんでした。第三者の場での露出についてはGEO対策における被リンク・サイテーションの重要性で詳しく解説しています。
成果が出るまでの期間は？
公開されている範囲で、最初の変化と主な成果の時点を並べました。
| 事例 | 最初の変化 | 主な成果の時点 |
|---|---|---|
| 匿名のBtoC（sai X aid） | 翌月に施策前の1.5倍 | 5か月目に8.7倍、8か月目に17.9倍（7か月目に一度低下） |
| Webflow | 3週間以内に、70%の質問でシェア・オブ・ボイスが上昇 | 検証は4〜5週間 |
| Ramp | 記載なし | 1か月で3.2%→22.2% |
| EC支援会社A様（当社の支援先） | 1か月で月5件→45件 | 6か月でページビュー4.5倍 |
| Semrush | 数日から数時間で変化（自社の説明） | 2か月で13%→32% |
| BairesDev | 数週間以内（顧客のコメント） | 2か月で16%→78% |
| Strapi | 記載なし | 12週間で226%増 |
| Runpod | すぐに効果が出た（事例ページの記述） | 90日で4倍 |
| プラスアルファ・コンサルティング | 取り組みを始めてまもなく | 3か月で59%→85% |
| ラクス | 記載なし | 製品ページの整理から約3か月後に露出 |
| 八代目儀兵衛 | 記載なし | 半年ほどで「AI検索で知った」という声 |
| Vercel | 記載なし | 6か月で1%→約10% |
- 早い例は1か月以内、多くは2〜3か月で、質問単位の露出や引用が動いています。
- 問い合わせや売上のような事業の数字は、半年前後かかっています。
- 多くのサイトで「最初に引用されるまでの日数」を測った、独立した公開データは見つかりませんでした。途中で一度下がる例もあり、「◯か月で必ず」とは言えません。
GEO対策の失敗事例・よくある後悔
失敗した事例は、社名つきではほとんど公開されません。ここでは、公開されている調査と当社自身の失敗から、よくある後悔のパターンを挙げます。
1回だけ測って「増えた」「減った」と判断した
前に書いたとおり、同じ質問を同じ日に3回しても、引用されるURLの重なりは平均9.2%です（SE Ranking）。1回だけの結果で施策の良し悪しを決めると、たまたまの振れに振り回されます。当社では、1つの質問につき7回以上測ることを目安にしています（AI引用の計測は何回反復すべき？）。
構造化データやllms.txtに工数をかけすぎた
約210万件の引用を分析した研究（arXiv 2609.35077）では、同じサイトの中で比べると、構造化データや表示速度に意味のある差は見られませんでした。最も大きく効いたのはサイト全体の強さで、ページ単位では「実際の質問文と内容が一致していること」でした。Googleも、AI検索のために特別な対応は必要ないとしています（Mueller氏、2026年8月25日）。構造化データは基本の土台として整えつつ、工数の中心は中身に置くのが現実的です。
AIで記事を大量に作った
GoogleのGary Illyes氏は、AIによる量産コンテンツが「リンクスパム以上の問題になりつつある」と話しています（2026年10月5日報道）。9月24日にはスパムアップデートも始まりました。評価の回復には6か月以上かかる場合があるとも説明されています。ただし、AIで書いたこと自体が罰せられるわけではありません。問題になるのは、価値の低いページを大量に作ることです。
AI経由のアクセス数だけで判断した
Profoundの米国での分析では、AIに名前を挙げられたブランドへの訪問のうち、AI経由と見分けられるのは約2.5%でした。AIで知った人の多くは、社名で検索し直したり、直接サイトに来たりするためです。アクセス解析の「AI経由」の数字だけで判断すると、効果を小さく見積もります（AI検索の流入はどう計測する？）。
料金や実績を書かず、AIに古い説明をされた
料金や仕様を書いていないと、AIは古い情報や第三者の推測で説明します。先に紹介したNTTデータの調査のとおり、食い違いを見た人の3分の2が購入をやめています。当社自身も、料金が「要問い合わせ」に置き換わっていたことに5か月以上気づきませんでした。公式の料金・仕様・会社情報が正しく書かれているかは、定期的に確かめる必要があります。
「必ずAIに表示」「順位保証」をうたう会社に頼んだ
AIの回答は聞くたびに変わるため、特定の回答に必ず表示させることはできません。成果を約束する説明より、何をどう測るか、下がったときにどうするかを具体的に説明できるかを確かめてください。次の5つの質問が役に立ちます。
支援会社の実績を見極める5つの質問
支援会社から事例を見せられたときは、次の5つを聞いてみてください。答えのない数字は、良し悪しを判断できません。
| 聞くこと | 確かめる理由 |
|---|---|
| 1. その数字は何を数えたものですか（言及・引用・流入・問い合わせ） | 指標が違うと比べられないため |
| 2. どのAIで、何件の質問を、何回測りましたか | 回答は毎回変わるため。広告業界団体IABの基準では、傾向を見る目安でも50件以上の質問が必要とされています |
| 3. 施策前の数字（基準値）と期間はいくつですか | 伸び率だけでは、変化の大きさが分からないため |
| 4. 問い合わせや売上の数字は動きましたか | 露出が増えても、事業の数字が動くとは限らないため |
| 5. 下がった時期や、うまくいかなかった施策はありますか | 一直線に伸びる事例は少ないため。答えられる会社ほど、計測に誠実です |
当社の事例にも、この5つに答えきれていない部分があります（上の「当社の事例の限界」をご覧ください）。会社の比較はGEO対策会社おすすめ、費用の目安はGEO対策の費用相場にまとめています。
自社でGEO対策の成功事例をつくる手順
事例を読むだけでなく、自社で成果を確かめられる形にしておくことが大切です。公開事例と当社の経験から、次の順番をおすすめします。
- 測る質問を20〜50件決める。Search Consoleの検索語、営業でよく聞かれる質問、広告の検索語から作ります。社名を含む質問と含まない質問は分けておきます。実際、この記事にもSearch Consoleで「日本でGEO対策の成功事例はありますか？」のような質問の文がそのまま検索語として届いています。
- 施策の前に数字を残す。複数のAIで、各質問を複数回測ります。「社名が出たか（言及）」と「自社のURLが出たか（引用）」は分けて数えます。
- Search Consoleの生成AIレポートを毎月記録する。無料で使えます。表示回数だけでクリック数は出ないため、通常の検索の数字と並べて見ます。
- 問い合わせフォームに「AI」の経路を足す。プラスアルファ・コンサルティングやラクスのように、自己申告の経路を組み合わせると、アクセス解析に表れない効果が見えます。
- 料金・仕様・事例・会社情報のページから直す。AIに聞いて、公式の情報と食い違っている部分を優先します。
- 何をいつ変えたかを記録する。施策の日付が分からないと、数字が動いた理由を後から説明できません。
- できれば、直したページと直していないページを比べる。Webflowのように対照群を置くと、施策の効果を説明しやすくなります。
どの数字を追うかはGEO対策の効果測定｜追うべき5つのKPIで詳しく解説しています。
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よくある質問
日本でGEO対策の成功事例はありますか？
あります。社名と数字を公開している例として、ラクス（特定の質問でのブランド露出率が計測開始初期の130％）、プラスアルファ・コンサルティング（AIの推奨率59%→85%）、キュリエ（一部の質問で言及率が最大42％）があります。いずれも支援会社やツール会社が公開した成功例です。当社自身のサイトと支援先の数字も、本記事で公開しています。
GEO対策で成果が出るまで、平均どれくらいかかりますか？
公開事例では、質問単位の露出は早いもので1か月以内、多くは2〜3か月で動き、問い合わせなどの事業の数字は半年前後でした。多くのサイトで測った信頼できる平均値は公開されておらず、「◯か月で必ず」とは言えません。
GEO対策を実施した企業の、平均的な効果はどれくらいですか？
比べられる平均値はありません。事例ごとに測っている指標が違い（推奨率、引用回数、流入、サインアップの比率など）、計測の条件もそろっていないためです。自社で施策前の数字を測り、その変化を見るのが確実です。
AIO対策・LLMO対策の事例と、GEO対策の事例は違うものですか？
呼び方が違うだけで、ほぼ同じ取り組みです。GEO・LLMO・AIO・AEOの使い分けは会社ごとにばらばらで、統一された定義はありません。本記事の事例も、公開元によって呼び方が違います（SEO・GEO・LLMO・AIO・AEOの違い）。
GEO対策の調査データや業界レポートはどこで見られますか？
当社は、国内外の公開調査を出典つきでまとめた「GEO最新トレンド調査」を定期的に公開しています。自社サイトのデータは、Search Consoleの生成AIレポートで無料で確認できます。
出典
- Faber Company「ラクス様 導入事例」（2026年8月23日公開、10月7日更新）
https://mieru-ca.com/ai-seo/rakus_case/ - PR TIMES：ラクスの事例に関するリリース（2026年9月10日）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000340.000031263.html - LANY「プラスアルファ・コンサルティング様 事例」（2026年10月8日閲覧）
https://www.lany.co.jp/work/plusalpha-consulting - Faber Company「キュリエ様 導入事例」（2026年9月28日）
https://mieru-ca.com/ai-seo/qrie_case/ - sai X aid「AIO X aid」サービスページ（2026年10月8日閲覧）
https://www.saixaid.com/services/aio-x-aid - Faber Company「八代目儀兵衛様 導入事例」（2026年5月11日）
https://mieru-ca.com/ai-seo/gihei/ - Faber Company「IDEATECH様 導入事例」（2026年7月13日）
https://mieru-ca.com/ai-seo/ideatech/ - Profound「Ramp」
https://www.tryprofound.com/customers/ramp - Profound「Plaid」（2026年9月3日）
https://www.tryprofound.com/customers/plaid - Graphite「Webflow」（2026年1月）
https://graphite.io/five-percent/case-studies/webflow-llm-signups - Scrunch「Runpod」（2025年7月28日更新）
https://scrunch.com/case-studies/2025-07-how-runpod-leveraged-the-scrunch-ai-platform-to-achieve-4x-growth%2C-turning-chatgpt-into-a-top-performing-acquisition-channel-/ - Scrunch「BairesDev」（2025年4月15日更新）
https://scrunch.com/case-studies/2025-04-from-underdog-to-powerhouse-bairesdevs-78-ai-search-surge - Scrunch「Strapi」
https://scrunch.com/case-studies/strapi-customer-story - Semrush「Semrush」（自社事例）
https://enterprise.semrush.com/case-studies/semrush/ - Vercel「How we’re adapting SEO for LLMs and AI search」（2025年6月10日）
https://vercel.com/blog/how-were-adapting-seo-for-llms-and-ai-search - NTTデータ「生成AIと購買行動に関する調査」（2026年9月30日、n=3,948）
https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2026/093003/ - Search Engine Land（SE Ranking、1万キーワード）（2026年10月2日）
https://searchengineland.com/ai-search-visibility-changing-what-to-do-492661 - arXiv 2609.35077（約210万件の引用の分析。2026年公開のプレプリント）
https://arxiv.org/html/2609.35077v1 - Search Engine Roundtable（Gary Illyes氏の発言、2026年10月5日報道）
https://www.seroundtable.com/google-search-spam-updates-ai-42226.html - Search Engine Roundtable（評価の回復期間についての発言）
https://www.seroundtable.com/google-crawling-indexing-serving-data-42225.html - Search Engine Roundtable（John Mueller氏の発言、2026年8月25日）
https://www.seroundtable.com/google-generative-ai-search-responses-todo-41916.html - Profound「The AI Mention Effect」（2026年7月1日）
https://www.tryprofound.com/blog/the-ai-mention-effect - PPC Land（IABのAI可視性の計測基準についての記事）
https://ppc.land/only-16-of-brands-track-ai-visibility-as-iab-sets-measurement-standard/ - 価格記載の効果：SIGIR 2026採択論文｜252,000試行・6つのLLM（2026年5月）
- 当社データ：Search Console（2026年10月8日確認）、Ahrefs（2026年10月確認）、GEO最新トレンド調査 2026年9月版、EC支援会社A様の事例、外資系ソフトウェアH様の事例
※本記事は2026年10月8日時点の公開情報と、当社のSearch Console・Ahrefsのデータにもとづいています。各社の事例ページは更新されることがあり、数値や表記が変わる可能性があります。紹介した事例は、効果を保証するものではありません。
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株式会社仁頼 代表取締役。横浜市在住。 2018年からデジタルマーケティング業界に携わり、Google広告・SEO・コンテンツマーケティングを中心に8年以上の実務経験を持つ。これまでに制作した記事は9,000本以上、70名を超える専門ライターとのチーム体制で、幅広い業界のWebマーケティングを支援してきた。 2022年9月に株式会社仁頼を設立。「受けた御恩を忘れず、信頼を得られるよう迅速かつ最適な対応をする」という信念のもと、SEO・広告運用・サイト制作などのマーケティング支援を行っている。 近年は、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索でサイトが引用される「GEO（生成エンジン最適化）」の分野にいち早く注力。自社サービス「GEO Hack」を通じて、AI時代の新しい集客手法を企業に提供している。 「難しいことをわかりやすく、小さな会社にも大きな成果を」をモットーに、日々クライアントと伴走中。
