【実録】AI検索対策(GEO)やってみた。構造化データを投入したら、ChatGPTの「勘違い」は直るのか？

「Webサイトに情報を書いておけば、今のAIなら勝手に学習してくれるだろう」 もしそうお考えなら、その認識は少し危険かもしれません。

私たちMedifundは、新サービス「GEOコンサルティング」のリリースに合わせて、ある検証実験を行いました。 「構造化データを使わず、テキスト情報だけでAIはどこまで正しくサービスを理解できるのか？」

結果は、AIによって天と地ほどの差が出ました。 Copilotは数時間で完璧に理解しましたが、ChatGPTは最後まで「御社は地図屋さんですか？」と誤解し続けたのです。

本記事では、LP公開から41時間の全記録と、その後の「構造化データ投入」による劇的なビフォーアフターを公開します。

※本記事は実験レポートの完結編です。 [前回の記事（実験開始編）はこちら]

1. 実験の条件

• 対象: Medifund公式サイト内の新LP（ランディングページ）
• 施策:
  • Phase 1: テキスト情報の更新のみ（※構造化データ未実装）
  • Phase 2: 構造化データ（JSON-LD）の実装
• 検証AI: Copilot, Gemini, Perplexity, ChatGPT (GPT-5.2)
• 期間（Phase1）: 2026年1月5日 18:00 〜 1月7日 11:00
• 期間（Phase2）: 1月7日 11:30 〜 1月7日 23:30

2. 【Phase 1】テキストのみ更新の結果（AI別比較表）

まずは、構造化データを入れずに「テキストだけ」を更新した状態での、各AIの反応まとめです。

AIツール	認識状況	詳細（AIの反応）
Copilot	◎ 完璧	【大成功】公開10時間後にはサービス内容、目的、特典内容まで100%正確に回答。Bingのインデックス能力の高さが際立ちました。
Gemini	◯ 良好	【成長】最初は他社と混同していましたが、時間が経つにつれて「Medifundのサービス」として正しく認識し始めました。
Perplexity	△ 慎重	【証拠不足】「公式情報は確認できない」としつつ、一般的なGEOコンサルの内容を推測で回答。外部ソースがないため断定を避けているようです。
ChatGPT	× 誤認	【大失敗】「GEO」を「地理情報（Geographic Information）」のコンサルティングだと完全に勘違い。「医療機関向けの立地戦略支援です」と自信満々に嘘をつき続けました。

なぜChatGPTは間違えたのか？

これがGEO（Generative Engine Optimization）の最大の落とし穴です。 AIは単語の意味を「確率」で予測しています。世の中のデータ全体で見れば、「GEO」という単語は「地理」と結びつく確率の方が高いため、テキスト情報だけでは文脈（Context）が正しく伝わらなかったのです。

3. 【Phase 2】構造化データ投入後の劇的変化

この誤解を解くために、私たちはLPの裏側に「構造化データ（Schema Markup）」を実装しました。 AIに対して、プログラム言語で「これは地理ではなく、SEOの一種です」と明確に定義する作業です。

実装から12時間後、AIが情報を再学習したタイミングを見計らって再チェックを行いました。 その結果、ChatGPTの反応はどう変わったのでしょうか？

Before（対策前）

ChatGPT: 「MedifundのGEOコンサルは、地理情報（Geographic）を活用した医療機関向け立地戦略支援です。」 （× 完全に誤認）

After（対策後）

ChatGPT: 「MedifundのGEOコンサルティングは、生成AI（ChatGPTやGoogle SGE）において自社情報が引用・推奨されるよう最適化するサービスです。」 （◎ 完全正解！）

見事に「地図屋」の誤解が解け、「生成AI対策」の会社だと認識されました。 さらに、「無料診断」「毎月先着10社限定」といった細かい条件までも正確に回答できるようになりました。

4. 【まとめ】AI別 GEO対策の効果一覧表

今回の実験で明らかになった「各AIの特徴」と「有効な対策」を整理しました。

AIツール	特徴・性格	攻略の鍵（GEO対策）	今回の結果
Copilot	速耳の優等生	テキスト更新だけで即座に反応。Bingインデックスの速さが武器。	最初から最後まで完璧
Gemini	修正能力が高い	Google検索の結果を元に、短時間で軌道修正する。テキスト＋構造化データで盤石に。	途中から正確に認識
Perplexity	慎重な裏付け派	公式サイトだけでなく、外部ソースや構造化データがないと断定しない。	構造化データ投入後に確信
ChatGPT	思い込みが激しい	一度「GEO＝地理」と推論すると、構造化データ（定義）で上書きしない限り修正されにくい。	構造化データで劇的改善

5. 結論：AI時代に「構造化データ」は必須

この実験で明らかになったのは、以下の事実です。

1. テキストだけでは不十分: AI（特にChatGPT）は、専門用語や略語を一般的な意味で解釈してしまうリスクがある。
2. 構造化データは最強の矯正ツール: プログラムで「定義」を与えることで、AIの確率的な推論を強制的に上書きし、正しい情報を学習させることができる。

つまり、GEO対策の本質とは、「AIの推測ゲームに付き合わず、構造化データで『正解』をカンニングさせてあげること」なのです。

■ あなたの会社はAIに「誤解」されていませんか？

今回の実験で、構造化データがないとAIは簡単に嘘をつく（ハルシネーションを起こす）ことが証明されました。 もしあなたの会社名やサービス名が、一般的な単語と似ていたり、略語だったりする場合、AIはとんでもない勘違いをしているかもしれません。

「自社はAIにどう思われているのか？」 「地図屋になっていないか？」

不安な方は、ぜひMedifundの「無料AI検索評判診断」をご利用ください。 現状の誤認レベルをチェックし、正しい情報をAIに学習させるためのロードマップをご提案します。

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