「『お金はどこ？数字はどこ？』と聞かれるんですが、いまは存在しないと答えるしかない」——Mondelez Internationalのデジタルマーケティング戦略担当VP、Jennifer Mennes氏が5月14日のEMARKETERサミットで吐露した言葉だ。「メディア業界30年近くの私が『ROIを言えません』と言うのは、本当に難しい会話なんです」。
この会話を不安にさせるのは、Mennes氏のブランドポートフォリオを知っているからだ。Mondelezは世界最大のクッキーブランドOreoを擁する。マーケットシェア世界1位だ。にもかかわらず、消費者がLLMに「クッキーのおすすめは？」と聞いたとき、Oreoは1位に出てこないという。
既存ブランド優位は通用しない
Mennes氏は理由を「LLMは有機的なコンテンツ、インフルエンサー、レシピ、ウェブサイト記事を見ている。我々はそれをブランド広告とコマース広告のために後回しにしてきた」と分析した。検索エンジン時代であれば、巨大な広告予算とSEO投資で押さえ込めた領域が、生成AIでは効かなくなっている。
Seer InteractiveのCEO、Wil Reynolds氏はもう一つの深刻な発見を共有した。同社の調査で、LLMは米国の結果に26倍のバイアスを示すという。「もし学習データが米国の用量、米国の成分情報で組まれていたら、他国のユーザーは間違った答えを受け取ることになる」。これは日本市場にとっても他人事ではない。日本企業の英語コンテンツが薄ければ、LLM上ではそもそも会話にすら登場できない。
5つのLLMで35通りの答えが返る
GistのCMO、Peter Sloterdyk氏は別の角度から問題を指摘した。「『どんな洗顔料を使えばいい？』という1つの質問が、5つの主要LLMで35通りの答えバリエーションを生む」。検索広告のように「特定キーワードで上位を取れば見える」という単純な勝ち負けが成立しない。
Seer InteractiveのReynolds氏はさらにタイミングの問題に踏み込んだ。「学習データの締め切りが2025年1月で、いまが2026年5月。あなたが我々と最適化を試みた仕事を評価することすらできない。あなたは16ヶ月待たされたわけだから」。GEO施策の効果が結果に反映されるまでの時間差は、四半期で評価する従来のマーケティングPDCAと根本的に相性が悪い。
「ROIではなくNorth Star」へ評価軸を変える
Bayerのメディア・デジタルプラットフォーム責任者Maria Givens氏は、こうした状況での評価指標の組み直しを提案した。「業績成果を生むかも分からない幻のメトリクスにフォーカスするのではなく、複数の角度からLLMに影響を与える質の高いコンテンツを大量に出すことに、チームを集中させたい」。
Mennes氏も同調する。「経営層と『北極星はここだ、進みながら方法を見つけよう』と合意するしかない。そうしないと競合が動いているのに自分は止まったままになる」。
もう一つ、彼女が口にした予測が興味深い。「将来のショッパーの20％はエージェント（AI）になる。人間ではなくなる」——だからMondelezは検索が購買に近いAmazon、Walmart等のリテールメディア最適化に資源を集中させているという。本誌が以前報じたFuture PLCの利益67%減（売上の60%が検索依存ブランド）が示したように、検索依存型のビジネスは構造的にAI検索とゼロクリック化に晒される。Mondelezのリテールメディアシフトは、その同じ問題への企業側の応答だ。
「副次効果」を再設計する：スタジアム命名権でLLM露出3倍
本サミットで最も意外な数字も、Seer Interactiveから報告された。スタジアムを命名権スポンサーする銀行は、当該地域でLLM可視性が約3倍に跳ね上がったという。「スタジアムをスポンサーしているなら、その地域でLLMが得るバンプをROI計算式に含めていますか？ほとんどの人はまだ含めていない」とReynolds氏。
つまり、ブランディング施策・スポンサーシップ・パートナーシップは、もはや「認知効果」だけでは説明しきれない。LLMの学習データに残り続けることそのものが、新しい資産になっている。
日本のマーケターが今着手すべき3点
第一に、自社ブランドのLLM監査を経営アジェンダに上げること。「自社の広告で『我々は業界最高』と謳いながら、その直前のLLM回答では候補にも入っていない」という事例をReynolds氏が紹介した。広告投資の前に、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityで自社・競合・カテゴリ語の応答を録音し、社内で共有する仕組みが必要だ。月次でよい。
第二に、コンテンツの構成比率を見直すこと。Mondelez事例が示すように、ブランド広告とコマース広告に偏ったポートフォリオは、LLM時代に分が悪い。レシピ、ハウツー、独自データ、専門家インタビューといった「LLMが引用しやすい」コンテンツに、いま予算を寄せる必要がある。SEO時代の「権威性のあるオリジナルコンテンツ」と同じ方向性だが、評価のシグナルがGoogleではなくLLMの学習データに変わった、という認識の転換が要る。
第三に、評価指標を二層化すること。直接の流入・購買はGA4とリテールメディアの効果計測で押さえる。LLM上の可視性は、SerpApi、Profound、Athena、国内ではVarokなどの可視性モニタリングツール、もしくはサンプリングによる定性チェックで「動いていること」を確認する。ROIの絶対値は出ないが、相対的な変化と競合との位置関係は追える。完璧な計測を待つより、おおまかな羅針盤を持って進む方が、Mennes氏の言う「進みながら方法を見つける」姿勢に近い。
本誌が先日報じたAI Overviewsが検索クリックを38%削った構造変化は、もう「外部の話」ではない。同じ波が、いまブランドの土俵そのものをLLMの中へ動かしつつある。