グラウンディングクエリの見つけ方：データで示す GEO プロンプト調査の手順

要点

• グラウンディングクエリ（grounding queries）とは、AI エンジンが回答する前に自分自身のために実行する検索のことです。どのページが候補プールに入るかを決めるため、ここに出てこないサイトが引用されることはありません。
• GEOly が観測した ChatGPT のグラウンディングクエリ 119 万件と Google AI Overviews の 61 万件を比べると、両エンジンの挙動はまったく異なります。ChatGPT は 1 回答あたり約 1 件、Google AI Overviews は約 8 件の検索を実行します。
• ChatGPT のグラウンディングクエリの 58.4% に「best」が含まれ、26.9% に「review」が含まれます。エンジンが求めているのはランキング記事とレビューで、あなたのトップページではありません。
• ChatGPT のグラウンディングクエリのうち疑問文形式はわずか 0.1%。質問型キーワードの最適化は、間違ったレイヤーに力を入れていることになります。
• 実践手順：観測データから実際のグラウンディングクエリを取得 → 文型でクラスタリング → 各文型が実際に取ってくるコンテンツ資産を用意する。

プロンプト調査はキーワード調査ではない

多くの GEO 解説は プロンプト（人間が ChatGPT に打ち込む文）を調査せよと言います。出発点としては正しいのですが、引用されるかどうかはこのレイヤーでは決まりません。

人間のプロンプトと最終回答のあいだには、検索（retrieval）のステップが挟まります。モデルはプロンプトを 1 件以上の機械生成クエリに書き換え、検索インデックスに投げ、返ってきたものを読みます。この機械生成クエリがグラウンディングクエリ（query fan-out、クエリ・ファンアウトとも）です。あなたのコンテンツが本当に一致させるべき需要シグナルは、こちらです。

ここに多くのチームがつまずく落差があります。人間のプロンプトで見事に上位表示されていても、見えないままでありえます。エンジンはそのプロンプト文を検索しておらず、自分で書いた別の文を検索しているからです。

データが示していること

GEOly はグラウンディングクエリを直接観測しています。追跡対象のすべての回答について、その回答を生成するためにエンジンが実行した検索も同時に記録します。ChatGPT の回答 180 万件と Google AI Overviews の観測 77,639 件を集計した結果が以下です。