SEO/GEO成功事例: 年商400億のECブランドが3か月でOrganic購入売上を80%増やした方法

今回のプロジェクトを成功に導いたJunseo Cho様のウェビナー申請はこちら

本日ご紹介する事例は、年間売上400億ウォン以上を誇る有名ECブランドにおけるSearch OS導入事例です。クライアントは、国内で非常に高いブランド認知度と購買需要をすでに持つチームでした。

そのため、最初から「需要を新たに作る必要があるブランド」というよりも、すでに存在する需要が検索とAIを経由して公式サイトへきちんとつながるかどうかのほうが、より重要な状況でした。

プロジェクト結果から見ると、3か月平均で9,206万ウォンだったOrganic購入売上を約1.66億ウォンに増加させました。

同期間にGSCクリックは1,612件から6,845件へ、GSC表示回数は43,916回から151,293回へ増加しました。さらに、AI検索エンジン流入からSEO流入まで2〜3倍増加し、Organic購入売上が80.4%上昇しました。

Search OS導入前、このブランドはオープンマーケットと顧客流入に課題がありました

ブランド規模に比べて、公式モールの検索/AI可視性が十分に機能していなかったのです。

顧客企業はすでに市場で知られたブランドでした。しかし、AIと検索エンジンが公式サイトの商品情報、ブランドメッセージ、購入可能状態を安定して読み取っているとは言い難い状況でした。ブランドが伝えたい説明は公式モールにありましたが、その情報が検索エンジンとAIに伝わりにくい状態になっていました。

技術的な問題

最も代表的な問題は商品状態情報でした。一部の商品は販売中であるにもかかわらず、ページ内部に隠れた 品切れというテキストが残っており、このシグナルがAIの商品推薦判断を妨げる状態でした。人の目には問題がないように見えても、AIがページ内の品切れシグナルを読み取ると、販売可能な商品を推薦候補から除外してしまう可能性があります。

画像依存度も高い状態でした。製品説明、使用文脈、ブランドストーリーの一部が画像内にのみ存在していたため、検索エンジンがテキストとして理解しにくくなっていました。Eコマースではこうした問題は小さく見えますが、実際には検索露出とAI引用、商品推薦、購入転換までつながりうる構造的な問題です。

外部要因

ナムウィキ、外部ブログ記事などで引用され、このブランドの各製品ごとにネガティブなイメージをもたらす問題がありました。

代表的な例として「価格が高すぎる」「競合他社のほうが効果が良い」など、抽象的ではあるものの直感的なレビューにより、AI検索におけるプロンプトの流れの中で最終購入時に顧客が離脱していました。

Search OSが最初に確認したこと

Search OSは、コンテンツをさらに増やす前に、まず公式サイトがどのように読まれているかを確認しました。

公式データに基づくアプローチ

まずAIボットログデータで不足しているデータや好まれているデータを確認し、GSCとGA4で表示回数、クリック、Organic流入、購入売上のベースラインを把握しました。Bingと検索インデックスデータもあわせて確認し、どのURLが検索面に入ってきて、どれが外れていくのかを確認しました。

次にページ構造を確認しました。title、meta、canonical、JSON-LD、レンダリング状態、画像、インデックス可能性を確認し、ボットログではAI/検索ボットのアクセスが実際に発生しているかも確認しました。

これにより、Search OSのAI Renderを通じたGEO Foundationで解決できる部分と、人が直接投入されて分析すべき問題に分けました。したがって、公式に確認できる情報をすべて検証し、優先順位に沿って問題を解決していきました。

製品別ペルソナとKPI

企業ブランドの認知度とイメージを改善することは非常に重要です。しかし、企業ブランドが良くなったからといって、当社製品の露出が増えるわけでもなく、競合製品と比較したときに製品が先に推薦されるわけでもありません。

そのため、3つのKPIファネルに分け、各製品がどのようなジャーニーで露出されるべきか、またどのような差別化ポイントを持つべきかを、20〜50代の男性/女性、さらに職場や家族の人数、性格などを基に各製品のKPI状態を診断しジャーニーをシミュレーションして顧客意図を把握しました。

Search OS導入後のブランドの変化

AI Render - GEO Foundation 導入

Search OSはまずAI Renderを適用し、公式モールが検索エンジンとAIクローラーに有利な環境を構築しました。

AI Renderは、レンダリング、canonical、メタデータ、構造化データ、インデックス可能性のように、Technical SEOで繰り返し発生する問題を自動で診断・改善するGEO Foundationソリューションです。クライアントは3週間にわたりAI Renderを適用し、商品ページと主要コンテンツページの技術的な問題を整理しました。

特に、画像内にのみ存在していた商品説明、使用コンテキスト、ブランドメッセージはOCRを通じてHTMLテキストへ変換しました。人が見るには十分な詳細ページであっても、検索エンジンとAIは画像内の文章を安定的に理解できない場合があるためです。

その後、期間別のボットログを確認しながら学習ボットのアクセス量が増えるかを見て、GPT-Userを通じて実際に引用される可能性の高いページがどこかを追跡しました。頻繁にアクセスされるページタイプを基準に、商品ページ、カテゴリーページ、ブランドコンテンツを優先して改善しました。

その結果、GEO FoundationだけでもSEO露出とGEO露出の両方が約1.5倍水準へ上昇する流れを確認できました。

各製品ページと既存コンテンツの改善 - Search OS Model

AI Renderで技術的基盤を整えた後はSearch OS独自のModelを活用して各製品ページと既存コンテンツを再整理しました。

まず、1か月間蓄積されたプロンプト結果データを確認し、併せて引用されるチャネルやネガティブなチャネルなどを区分したうえで、各チャネルのコンテンツを分析し、既存コンテンツを補完しました。そして、成果の良いブランドは変更の必要がないため、成果の低いコンテンツを優先的に進めました。

もちろん、既存の詳細ページには顧客に見せるための情報は十分ありましたが、検索エンジンとAIにとっては、製品の核心的な効能、使用シーン、成分/特徴、購入理由、ブランドが伝えたいメッセージが画像と長い説明の中に散在していました。

また、隠された品切れテキストのように、AIが誤って解釈しうるノイズを除去しました。販売中の商品であってもページ内に品切れのシグナルが残っていると、AIが推薦候補から除外する可能性があるためです。

最後に、オープンマーケットのC社やE社などに掲載された同一製品について表記方法と説明を確認し、リセラーよりも多くの情報を入れて「顧客ペルソナ」を考慮し、最終購入段階で先に引用されるようにしました。

pSEOとコンテンツ生成

最後の段階では、ボットログと検索データを基にpSEOコンテンツを設計しました。

Search OSは単にキーワードボリュームだけを見ませんでした。実際にAI/検索ボットが頻繁にアクセスするページ、Organicクリックが増加するURL、顧客の質問が集まるトピックを併せて確認しました。これにより、この製品群で顧客が繰り返し尋ねる質問クラスターを把握しました。

例えば、従来は露出していなかった製品比較、使用シーン、成分/効能、購入前の検討事項のように、検索意図と購入意図が重なるトピックを優先順位として設定しました。そして、各質問群に合わせて既存コンテンツを補強するか、必要に応じてpSEOページを新たに生成しました。

pSEOは、急激に大量作成したりスパム性の高い大量生成を行ったりすると、深刻なペナルティを受けることになります。したがって、上記のようにAI Renderを通じてGEO Foundation環境が明確に整えられており、実際の浅いコンテンツではなく、顧客にとって有益な情報とコンバージョンにつながるページを提供しなければなりません。

単に表示回数とクリック数を増やすだけでは、SEO/GEOが成功したことにはなりません。

結果として、検索に表示されるURL数の増加と、顧客のプロンプトジャーニーにおける表示およびクリックも同時に増加しました。Organic流入が商品・カテゴリ・コンテンツページへ拡張されることで、購入売上の向上につながる接点が広がりました。

導入後の結果

検索とAI流入の顧客によるOrganic購入売上を80.4%向上させ、従来3か月の売上9千万円から1.6億円まで引き上げました。

Search OSは長年にわたり、従来のSEOの基本を最も重視してきました。その上にAI検索最適化を重ね、売上と実際の顧客ブランドイメージの課題を解決してきました。

今Search OSチームとの新たな契約により、3億円の売上達成と各製品のBrand Protectionプロジェクトを継続的に進行中です。

既存GEO方式の限界と異なっていた点

多くのGEOプロジェクトは「AIが好みそうな文章を書くこと」から始まります。FAQを増やし、回答形式の文を追加し、コンテンツの発行量を増やす方法です。しかし、大半の企業にはその前に解決すべき問題が多くあり、この方法は限定的で抽象的なため、成果の証明が難しいのです。

Search OSは、コンテンツを大量に作るのではなく、まず公式モールの構造を整理しました。その後、ボットログと検索データを見て顧客質問クラスターを抽出し、既存コンテンツをブランドが求めるイメージに合わせて再整理しました。コンサルティングで終わらず、実行によって証明し、顧客満足にまで到達することがSearch OSのシステムであり目標です。

この事例は、こんなチームに適しています

ブランド認知はあるものの、公式モールのOrganic成果が期待ほど出ていないEコマースチームであれば、特に商品詳細、カテゴリ、ブランドストーリー、レビュー、使用文脈ページが多く、そのうち相当部分が画像中心で構成されているチームであれば、この事例が適しています。

AI検索でブランドイメージが異なって見えたり、レビュー・外部コンテンツがより頻繁に引用されるチームも同様です。

Search OSが見るGEOはコンテンツプロジェクトではありません。Technical SEO、マシンリーダビリティ、ボットログ、質問クラスター、pSEO、成果測定をつなぐ検索運用システムです。今回の事例では、その運用体制がOrganic購入売上を約9,206万ウォンから約1.66億ウォンへ引き上げる変化とともに動きました。

現在このブランドは、同じ運用体制を基盤に、月2億〜3億ウォン規模のOrganic購入売上を目標に改善を続けています。次の段階は、より多くの記事を書くことではなく、売上につながる質問群をさらに精緻に見つけ、AIと検索エンジンが公式モールをより正確に読み取れるようにすることです。

また、今回のプロジェクトを成功に導いたJunseo Choさんのウェビナーも、まもなく開催予定です。

Search OSソリューションを活用し、追加開発/マーケター人員なしで最大の成果を実現しました。Search OSを活用した取り組みで早く成長したいなら、今すぐレポートから始めてみてください！

分析レポートを受け取る:https://searchos.io

このプロジェクトをリードしたチョ・ジュンソさんのウェビナーに申し込む