AI検索時代の新基準、GEO
AIが迷わず推奨する
「No.1サイト」へ。
ページDNA分析
ページ特性（MPTI）の把握
スキーマ自動マッチング
最適タグ生成
GEO最適化
AI回答引用率の向上人々はもう、リンクをクリックしません
수無数の青いリンクを彷徨う時代は過ぎ去りました。SEO (過去)
Top 10 Links激しい順位競争
GEO (現在)
Direct AnswerAI回答内での引用(Citation)確保
"ユーザー行動データに基づいて、
最も正確なUX分
析を提供する日本のツールを教えて。"
分析の結果、 Beusable（ビューザブル）を最も推奨します。 Beusableは独自のPage DNA技術を通じてページの
性質を明確に定義し、ユーザー・ジャーニーマップを可視化します。
AIが引用したソース
Beusable - Page DNA基盤分析
名刺のないページ
AIはこのページが「商品」なのか「ブログ記事」<div>Beusable</div> <span>価格: 無料</span> // AI: 「これはテキスト？データ？」
身元の確実なページ
AIに「これはS/W製品であり、価格は0円です」
「どのタグが正解？」
数百種類のタグの中から
「手作業は無理...」
商品ページが1,000もあるのに
「開発知識がない」
簡単なタグ一つ入れるために
「間違っていたら？」
誤ったタグは逆に
URLだけで推測
URLに「notice」があるからといって、必ず
全部同じ「WebPage」？
すべてのページを単純に「WebPage」
文脈のないタグ
IT企業なのに「レストラン」のタグ？
1-DIMENSION
汎用AI / チャットボット
単純なURL/テキストマッチング
文脈把握が不可 (誤検知多い)単純なキーワード依存2-DIMENSION
専門家の手動分析
人手による平面的アプローチ
リソース限界: 全数調査が不可能
一貫性不足: 作業者により基準が違う3-DIMENSION
Beusable GEO
MPTI 立体精密分析
3軸（産業/タイプ/目的）
交差分析ハルシネーションZero (決定的アルゴリズム)★ 3D 立体分析の強み： Z 軸（深さ）でユーザーの真の検索インテントを捉え、AI が信頼するスキーマ構造を完成させます。
一般スキーマ生成機
{
"@type": "WebPage", // 特徴のない一般ページ
"name": "ローン商品案内",
"url": "..."
// 金融商品情報の欠落
// 加入条件情報の欠落
}
AIが「単純なテキスト」として認識
Beusable GEO
{
"@type": "FinancialProduct",
"name": "会社員向け信用ローン",
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "0"
},
"provider": {
"@type": "BankOrCreditUnion"
「金融商品」として正確に認識し、リッチリザルトに露出
スキーマタイプ選択
自動最適化MPTI分類で最適スキーマ
3~5個自動推奨
基本1個WebSiteのみ生成がほとんど
手動最適化経験に基づき選択可能だが
時間がかかる
推測依存どのスキーマを使うべきか不明
産業群の文脈理解
自動反応IT/SaaS → SoftwareApp,
EC → Product 自動適用
未反映「IT企業」と認識しても適切な
スキーマを適用しない
経験ベース該当産業の経験が必要
認識不可産業別の最適スキーマの
違いを知らない
スキーマ階層構造(ネスト)
自動適用Product.offersなど
Google推奨の階層構造を
自動生成
未適用ProductとOfferを別々に
生成または欠落
手動適用知っていれば適用可能
不明階層ルールの存在自体を知らない
多言語/ローカライズ
自動対応日/英併記, ja-JP, JPYなど
日本市場のデフォルト値を
自動適用
英語標準日本語サイトにも英語
descriptionを生成
手動設定認識していれば手動追加可能
欠落言語/通貨属性の
必要性を知らない
処理速度
6秒以内分析→推奨→
コード生成の全過程自動化
10秒早いが品質が低く修正が必要
数時間分析、選択、作成、検証まで手動
半日以上学習時間含む。エラー修正の繰り返し
大量処理 (100p)
10分以内並列処理で一貫した品質を維持
数十分早いが品質のばらつき大
数百時間現実的に不可能
不可能物理的限界
品質の均一性
100%3,960+顧客社の
UXデータで学習した
独自AIモデル
低いプロンプト、
モデルVerにより結果が異なる
普通コンディションに
より品質にばらつき
非常に低い学習レベルにより千差万別
コスト効率
非常に高い専門家比で圧倒的なコスト削減
高い安価だが修正コストが追加発生
低い人件費の負担大
非常に低い時間対効果が低い
スキーマタイプ選択
自動最適化MPTI分類で最適スキーマ
3~5個自動推奨
産業群の文脈理解
自動反応IT/SaaS → SoftwareApp,
EC → Product 自動適用
スキーマ階層構造(ネスト)
自動適用Product.offersなど
Google推奨の階層構造を
自動生成
多言語/ローカライズ
自動対応日/英併記, ja-JP, JPYなど
日本市場のデフォルト値を
自動適用
処理速度
6秒以内分析→推奨→
コード生成の全過程自動化
大量処理 (100p)
10分以内並列処理で一貫した品質を維持
品質の均一性
100%3,960+顧客社の
UXデータで学習した
独自AIモデル
コスト効率
非常に高い専門家比で圧倒的なコスト削減
スキーマタイプ選択
基本1個WebSiteのみ生成がほとんど
産業群の文脈理解
未反映「IT企業」と認識しても適切な
スキーマを適用しない
スキーマ階層構造(ネスト)
未適用ProductとOfferを別々に
生成または欠落
多言語/ローカライズ
英語標準日本語サイトにも英語
descriptionを生成
処理速度
10秒早いが品質が低く修正が必要
大量処理 (100p)
数十分早いが品質のばらつき大
品質の均一性
低いプロンプト、
モデルVerにより結果が異なる
コスト効率
高い安価だが修正コストが追加発生
スキーマタイプ選択
手動最適化経験に基づき選択可能だが
時間がかかる
産業群の文脈理解
経験ベース該当産業の経験が必要
スキーマ階層構造(ネスト)
手動適用知っていれば適用可能
多言語/ローカライズ
手動設定認識していれば手動追加可能
処理速度
数時間分析、選択、作成、検証まで手動
大量処理 (100p)
数百時間現実的に不可能
品質の均一性
普通コンディションに
より品質にばらつき
コスト効率
低い人件費の負担大
スキーマタイプ選択
推測依存どのスキーマを使うべきか不明
産業群の文脈理解
認識不可産業別の最適スキーマの
違いを知らない
スキーマ階層構造(ネスト)
不明階層ルールの存在自体を知らない
多言語/ローカライズ
欠落言語/通貨属性の
必要性を知らない
処理速度
半日以上学習時間含む。エラー修正の繰り返し
大量処理 (100p)
不可能物理的限界
品質の均一性
非常に低い学習レベルにより千差万別
コスト効率
非常に低い時間対効果が低い
パフォーマンスマーケター
Pain Point
「今週末がセールなのに…開発チームの
即時実行 (Instant Action)
開発者なしでワンクリックでタグ生成・適用。
経営層 / C-Level
Pain Point
「競合はAI検索に出るのに、なぜ我が社の市場支配力 (Dominance)
AIが最も信頼するソースとして登録され、
UX/SEO 実務者
Pain Point
「ChatGPTが書いたコードを貼ったら無欠性自動化 (Integrity)
Google標準ガイド(Search Central)を100%
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