2025年1月、中国のあまり知られていない研究所「DeepSeek」が業界に衝撃を与えました。DeepSeek-R1という推論モデルをリリースし、OpenAIのo1に匹敵する性能を持ちながら、コストはわずかで済むというものでした。これにより、競合他社を圧倒するだけでなく、世界的なAI価格戦争を引き起こしました。数週間のうちに業界全体の推論コストは90%以上も低下し、それまで高級サービスとされていたものが一夜にしてコモディティ化しました。
開発者にとってはボーナスのような状況です。しかし、ブランドマーケターにとっては「DeepSeek効果」が示すものはより厳しい現実です。それは、検索の風景が分散化しているということです。1つの支配的なエンジンに最適化する時代は終わり、GEOもそれに合わせて変化しなければなりません。
主なポイント
- DeepSeek-R1は最先端の推論能力を低コストで実現し、業界全体の推論価格を90%以上引き下げ、高度なAIをコモディティ化しました。 - 安価なインテリジェンスにより参入障壁が崩れ、法務、医療、コードなどに特化した垂直型モデル、ノートパソコンで動作するローカルLLM、専門的なショッピングやリサーチエージェントなどのモデルが爆発的に増加しました。そしてAIはチャットボックスから飛び出しました。現在では、ショッピングアプリ、スマートグラス、車のダッシュボード、企業向けツールに組み込まれ、購入者の質問に答え、購買行動に影響を与えています。 - 顧客はもはやGoogleだけで検索するわけではなく、ChatGPTだけでもありません。DeepSeekを搭載したコーディングアシスタントにどのソフトウェアを購入すべきかを尋ねたり、Llamaを搭載したエージェントにファッションアドバイスを求めたりします。 - GEOにとって、これは単一エンジンのプレイブックの終焉を意味します。1つのモデルに最適化するだけでは、他の場所で行われているAI会話の大部分を見逃してしまいます。 - 異なるモデルは異なる情報源を引用し、異なる結論に達します。そのため、ブランドは単一のダッシュボードではなく、複数のエンジンでの可視性を確保する必要があります。
インテリジェンスのコモディティ化
DeepSeek以前は、高度なインテリジェンスを持つAIは高価であり、市場は資金力のある少数のプレイヤーに集中していました。OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiがその例です。しかし、DeepSeekは「賢い＝高価」という常識を覆しました。推論コストが100万トークンあたり数セントにまで低下したことで、2つのことが同時に起こりました。
参入障壁が崩壊し、モデルのカンブリア爆発が起こりました。法務、医療、コードに特化した垂直型AI、ノートパソコンで動作するローカルLLM、専門的なショッピングやリサーチエージェントなどが次々と登場しました。そしてAIはチャットボックスを超えて進化しました。現在では、ショッピングアプリ、スマートグラス、車のダッシュボード、企業向けツールに組み込まれ、購入者の質問に答え、購買行動に影響を与えています。
ブランドへの影響は直接的です。顧客はもはやGoogleだけでなく、ChatGPTだけでもありません。ある顧客はDeepSeekを搭載したコーディングアシスタントにどのソフトウェアを購入すべきかを尋ね、別の顧客はLlamaを搭載したエージェントにファッションアドバイスを求めるかもしれません。それぞれのやり取りが、あなたのブランドが推奨されるか、静かに見過ごされるかの瞬間です。
SEOモノカルチャーからGEOの分散化へ
過去20年間、SEOはシンプルでした。Googleで勝てば、すべてに勝てる。しかし「DeepSeek効果」はそのモノカルチャーを打ち砕き、エンジンごとにオーディエンスが分散するマルチモデルの世界へと私たちを押し進めています。
プレミアムユーザーはChatGPT PlusやGemini Advancedに留まるかもしれません。開発者や技術ユーザーはDeepSeekやClaudeに集まり、コーディングや技術的な質問をします。プライバシーを重視するユーザーはLlamaのようなローカルモデルをOllamaなどのツールを通じて利用します。ショッピングをする人々はPerplexityや特定のカテゴリ向けに構築された垂直型エージェントに頼ります。もしあなたのブランドがGoogleだけに最適化されているなら、これらの会話の大部分において見えない存在となります。そして、ChatGPTだけに最適化している場合、より安価な代替手段に流れるコスト重視のユーザーを見逃してしまいます。
異なるモデル、異なる「真実」
分散化は人々がどこで質問するかだけでなく、何を伝えられるかにも関係しています。それぞれのモデルは異なるコーパスで訓練され、異なるスケジュールで更新され、情報源を異なる重み付けで評価しています。「小規模な代理店に最適なプロジェクト管理ツールは？」と3つのエンジンに尋ねれば、3つの異なるリストが提示され、3つの異なるレビューやスレッドが引用される可能性があります。
ブランドにとって、これは可視性が単一の数値ではなくなることを意味します。あるエンジンの推奨で圧倒的な存在感を示していても、別のエンジンでは存在感がないかもしれません。そして、Google中心のレポートからはそれを知ることはできません。リスクは、たまたま注目しているモデルに全力で最適化する一方で、他の3つのモデルを競合に奪われてしまうことです。
GEOにとっての意味
単一エンジンのプレイブックは廃止されました。これに代わる3つの原則があります。
どこでも測定する。可視性をデフォルトでマルチエンジンとして扱いましょう。ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、Grok、Google AI Modeなど、1つのエンジンでの成功が他のエンジンでの結果を保証するわけではありません。 分岐を診断する。エンジンがあなたについて異なる結果を出す場合、その原因は通常、情報源にあります。それぞれのエンジンが信頼するドメインや、それらのページに記載されている内容を確認しましょう。情報源を修正すれば、複数のエンジンに同時に影響を与えることができます。 カテゴリ全体を視野に入れる。自社だけに焦点を当てるのではなく、カテゴリ全体を見渡しましょう。重要なのは自社のスコアだけでなく、競合が手を付けていないホワイトスペースを見つけることです。
これはまさにGEOlyが解決するために設計された問題です。GEOlyは業界レベルのインテリジェンスに基づいたGEOデータプラットフォームで、単一ブランドのダッシュボードではなく、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AIにわたるブランドランキング、商品カードと価格、広告、各エンジンが依存する引用元をマッピングします。分散化されたマルチモデル市場において、このクロスエンジンかつカテゴリレベルの視点は、推測と確信の違いを生み出します。[GEOlyとは何か](/blog/what-is-geoly-ai)をご覧ください。
